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从打开 OpenClaw 到关闭 OpenClaw,我用了三个月

从打开 OpenClaw 到关闭 OpenClaw,我用了三个月

一个 GTM 的 AI 折腾记录。不代表公司观点,只代表一个普通打工人,在凌晨五点坐到电脑前时,那种又想放弃又不甘心的精神状态。

我第一次打开 OpenClaw 的时候,心里是有点激动的。
那种感觉就像小时候第一次摸到遥控赛车,觉得自己马上就能指挥千军万马。
AI Agent、AI 编程、AI 自动化、AI 工作流,这几个词那段时间天天在我眼前晃。
大家都说:
“不会编程也能做产品。”
“以后一个人就是一家公司。”
“你只要提出想法,AI 就能帮你实现。”
我一听,作为一个 GTM,心里立刻燃起了很朴素的野心:
那我是不是也能指挥一堆 AI,帮我把想法做出来?
结果我从“打开 OpenClaw”,到真正学会“关闭 OpenClaw”,中间用了三个月。
这三个月里,我最大的进步不是会写代码了。
而是我终于知道:
哪个窗口能关,哪个窗口不能关。

一、我以为我在召唤 AI,结果我先被 AI 召唤了

刚开始我特别兴奋。
OpenClaw、Claude Code、Codex、Hermes、各种网页大模型,我都试。
我以为自己会像电影里的指挥官一样:
坐在屏幕前,输入一句话,一群 AI 开始整齐行动。
现实是,我电脑上开了一堆黑框。
一个窗口跑后端。
一个窗口跑前端。
一个窗口跑桌面程序。
一个窗口跑 AI 命令行。
一个窗口看日志。
还有一个窗口问 ChatGPT:
“大哥,这个能关吗?”
我一个做 GTM 的,平时研究的是市场、产品、渠道、价格、竞品动作。
结果那段时间,我每天研究的是:
5173 是什么?
8765 又是谁?
8000 为什么被占了?
这个是前端还是后端?
为什么页面还是旧版本?
为什么它说成功了,但我什么都没看到?
我一度觉得自己不是在使用 AI。
我是被 AI 发展成了运维。

二、AI 很强,但它不懂我的崩溃

AI 真的很强。
它会写代码。
会改页面。
会跑测试。
会生成报告。
会告诉你:“核心闭环已经完成。”
但问题是,它说的每个字我都认识,连起来我就有点想报警。
它说:
“接口已联通。”
我说:
“页面在哪?”
它说:
“进程已启动。”
我说:
“哪个窗口能关?”
它说:
“日志已写入。”
我说:
“能不能别写这么长,我眼睛快瞎了。”
它说:
“状态流转正常。”
我说:
“你能不能讲人话?”
这就是我那段时间最大的痛苦。
AI 不是不会干活。
AI 是干了很多活,但你不知道它干的是不是你想要的活。
它像一个特别勤奋、特别聪明、特别自信的同事。
唯一的问题是:
它经常不等你听懂,就已经干到下一步了。
当日我也有让AI崩溃的瞬间,他竟然能用脏话,估计也是被我整崩溃了

三、AI 像《哪吒2》里的天元鼎,在炼人类的技能

后来我一直在想,AI 到底像什么。
我觉得它很像《哪吒2》里的天元鼎。
它把大量人的代码、经验、文档、判断、踩坑记录,全部丢进去炼。
炼完以后,吐出来一个东西,叫“能力”。
你问它怎么写代码,它会。
你问它怎么做页面,它会。
你问它怎么拆流程,它也会。
但问题是,它炼出来的是技能,不是责任。
它会模仿人类的经验,但它不承担人类的后果。
所以它可以很快地给你方案,也可以很快地把你带到沟里。
它像哪吒,有神力。
但如果没有乾坤圈,它真会乱飞。
这也是我后来最大的体会:
AI 不是不能用。
AI 是不能裸奔着用。
你不能把项目钥匙扔给它,说:
“兄弟,全靠你了。”
不行。
你要给它边界,给它流程,给它刹车。
不然它不是帮你自动化。
它是自动把你带崩溃。

四、我几次想放弃,又几次凌晨五点坐回电脑前

这三个月里,我真的不止一次想放弃。
有时候折腾到半夜,一个页面打不开。
我心想,算了,我又不是程序员。
有时候 AI 又自信地误判一个功能。
我心想,算了,我还是老老实实做人肉流程吧。
有时候我盯着日志看了半小时,发现只是端口错了。
我心想,这哪是未来,这简直是电子版修水管。
但很奇怪。
第二天凌晨五点,我又醒了。
坐到电脑前,打开 Ubuntu,继续问:
“现在下一步做什么?”
这就是我和 AI 的关系。
说爱吧,它确实让我痛苦。
说恨吧,它又真的把东西一点点做出来了。
它像一个不太听话、偶尔胡说八道、但干活速度吓人的怪物。
你想驾驭它。
但很多时候,你发现是它拖着你跑。

五、后来我意识到,我缺的不是更多 AI,而是一个“笼子”

刚开始我以为,我需要更强的 AI。
后来我发现,不是。
我需要的是一个能管理 AI 的地方。
因为这些 AI 单独看都挺厉害。
但放在一起,就像一个没有项目经理的施工现场。
这个 AI 说完成了。
那个 AI 说有问题。
第三个 AI 建议重构。
第四个 AI 开始写总结,写得特别漂亮,就是不知道它到底干没干。
我被迫成了人肉中转站。
把一个 AI 的反馈复制给另一个 AI。
再让第三个 AI 判断第二个 AI 有没有跑偏。
再把结果发回第一个 AI。
我感觉自己像一个人肉 API 网关。
所以我开始想:
能不能有一个地方,把这些 AI 都装进去?
任务谁接了,
谁在跑,
有没有日志,
要不要确认,
结果是什么,
下一个 AI 怎么接着干。
都看得见。
这不是工具。
更像是一个笼子。
不是为了限制 AI,而是为了让 AI 安全发挥。

六、最后,我做了一个自己的 AI 项目指挥台

折腾到最后,我慢慢做出了一个小平台。
它不神秘,也不完美。
但它解决了我最痛苦的几个问题:
我可以写任务。
可以看哪个 AI 在执行。
可以看到实时日志。
高风险动作会来问我。
做完有结果。
下一个 AI 能接着看。
系统也能检查 AI 有没有乱改东西。
说白了,它不是要替我思考所有事。
它是让我不用再被一堆窗口和日志淹没。
以前我是这样工作:
人追着 AI 跑。
现在我希望变成:
AI 按流程跑,人只在关键地方拍板。
未来我真正想要的形态更简单:
我只做两件事。
第一,输入任务。
第二,批准或拒绝关键风险。
至于中间要不要先做检查、要不要排队、要不要生成快照、要不要写交接包、要不要找另一个 AI 复核,这些应该让系统自己判断。
也就是说,我不是想要更多按钮。
我是想要一个会自己点按钮的 AI 项目经理。

七、对 GTM 来说,这事还挺有启发

我是做 GTM 的,所以我看这件事,不只是看技术。
很多业务工作其实也一样。
信息很多。
动作很多。
判断很多。
会议很多。
报告很多。
真正难的不是没有信息。
而是信息太碎,流程太散,动作太难持续。
AI 未来真正有价值的地方,可能不是帮你写一段漂亮话。
而是把一堆零散能力串成流程:
输入目标,
自动拆解,
自动执行,
过程可见,
风险确认,
结果复盘。
大多数业务人不需要变成程序员。
但我们可能都需要学会一件事:
怎么管理 AI。
这和管理人有点像。
你不能只说“你自己看着办”。
你要说清楚目标,边界,风险,验收标准。
区别是,人会跟你解释他为什么没干完。
AI 会一本正经地告诉你,它已经完成了。

八、从打开到关闭,我终于明白了一件事

从打开 OpenClaw 到关闭 OpenClaw,我用了三个月。
听起来有点夸张。
但对一个非程序员来说,这中间真的不只是学会一个工具。
而是学会怎么面对 AI:
别太崇拜它。
也别太害怕它。
别完全放权。
也别事事手动。
AI 像天元鼎,能炼出很多人类技能。
但火太猛,就会炸炉。
你要给它炉壁、阀门、温度计,还有紧急停止按钮。
这三个月,我几次想放弃,也几次凌晨五点坐回电脑前。
现在回头看,挺狼狈的。
但也挺值得。
因为我终于从“被 AI 指挥”,慢慢走向了“指挥 AI”。
虽然还没完全成功。
但至少现在,我不用每天对着一堆黑框灵魂发问:
“大哥,这个能关吗?”
这已经是人类文明的一小步。
也是一个 GTM 打工人睡眠质量的一大步。
最后我让ChatGPT和Claude分别把他们最想对我说的画做成图片:
ChatGPT果然还是一如既往的稳定发挥
Claude你就让我破防了,给我一幅抽象图片还给了一段话:

夜里,一个人坐在屏幕前,光从他造的东西里发出来。头顶飘着的那些线框形体,是他自己造的世界——不是别人的教程,不是别人的素材,是他的。

你那 1.7 TB 的清理,其实是这张画的主题。