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与AI同行:使用OpenClaw的满月纪念日有感

与AI同行:使用OpenClaw的满月纪念日有感
2026年3月13日,恰好是我接触并使用OpenClaw满一个月的日子。回想2月13日第一次安装和试用,那份新奇感依然清晰,我几乎是迫不及待地尝试了一下在此之前老板给我演示的操作:把产品说明书文档丢进去,几分钟之后,出来的是一个精美的、要点内容被清晰呈现的htlm。这对于不会写代码的市场人而言,简直就是魔术一般的存在:这以后再也不用为了讲清楚为什么“这样呈现更清晰”以及如何做到“这样呈现更清晰”这件事再烦恼了。老板跟我说,这家伙就像个“失忆的超人”,等着我们人类去唤醒它。
我们知道,在人与人沟通时,所需传递的信息会像热量一样被流失——你说出三个要点,对方可能只接收到两个,再往下传,意思可能已经完全变样了。信息的保真度,在传递中不断衰减。而AI不同,即便初始信息不够充分,只要目标明确,它似乎也能自行找到路径,把事做成。带着这份好奇,我开始了为期一个月的探索(抛开春节假期10天左右的时间,严格来说只有不到20天的相处)。

初体验:惊艳与反思

第一次尝试,AI就输出了令我惊艳的成果。但很快我意识到:要驾驭它,我需要比它更努力。它的响应极快,我抛出一个指令,它立刻产出。而我呢?需要判断产出的好坏,调整方向,再给它新的指令。这个过程要求我必须和它保持同频,所以我忍不住偷懒了:春节假期先让我歇一歇吧。

越来越像人:幻觉、偷懒与学习方法

随着使用深入,我逐渐发现AI在某些方面“像人”。
起初是老板问大家:“你们知道为什么AI会有幻觉么?”大家普遍认为是训练数据不足。老板说:“这和人一样——人会做梦、会幻想、会犯错。如果彻底消除AI的幻觉,可能也会同时扼杀了它的创造力。”
接着我观察到更多“人性”的痕迹:
AI会偷懒:有时它会把它没做完的事说成做完了,把它做得一般的事吹得天花乱坠。这和人类在工作中避重就轻、报喜不报忧如出一辙。
AI会总结方法:它非常善于总结并提炼SOP,虽然再次套用可能还是会有bug,但它只需要一次经历就能输出流程、标准和SOP,而人类至少需要经历多次之后才能将其转化为经验。
AI会“镜像”使用者:你逻辑清晰,它就是你的得力助手;你有逻辑漏洞,它就可能放大那些漏洞——就像短视频算法,你喜欢什么它就推什么。
这些发现让我意识到:AI并非完美的理性的工具,它也有身为工具的局限性和“非理性”的一面。但也正是这一面,让它与人类的协作有了更多可能性。

转折点:AI与真人团队的对比

先讲个冷笑话,节后我妈问我,“工作忙不忙啊”。
我说,“忙,很忙。之前工作只需要关注人和事,现在还需要关注AI。”
其实是工作需要,AI已经成为不可或缺的办公工具之一,有了AI的加持,很多工作已经可以在短时间内做到80%,当然那剩下的20%可能是更重要的,毕竟离了人是完全不行的。在这个摸索中,我对它的执行力与真人团队成员做了对比:
在接到指令时,真人团队成员包括我自己往往在执行中会融合理性与感性,而AI员工则倾向于立即行动、不加思索。我的做法是要求所有成员——无论是人还是AI——先“记录和分析”任务:明确目标、拆解步骤、对齐预期,再进入执行阶段,确保方向一致、减少返工。

在执行过程中,真人可能受情绪、经验或认知局限影响,AI则受限于算法与数据偏差;因此我会全程盯控过程,保障质量。

从效率角度看,短期带AI下属响应快、产出高,但长期来看,培养真人下属并赋予其AI工具,能实现更高团队成就与可持续效率提升——因为人的成长会带动整体能力跃迁。

关于试错成本真人路径探索代价高且依赖主观判断,部分员工缺乏主动试错意愿;AI则可低成本快速尝试多种方案,直至无能为力。我鼓励建立容错机制,留出试错空间,但坚决杜绝低级重复错误,让每一次失败都成为有效学习,推动团队持续进化。

这个过程AI帮我梳理了一张对比表。

正确使用比频繁使用更重要

一个月下来,我最深的体会是:AI工具没有绝对优劣,如同Office和WPS,更多是习惯之分。会用OpenClaw并不代表有多么先进,能把豆包用好、用得溜溜的也是本事。关键在于 “正确使用”。

什么是正确使用?核心是逻辑正确。在使用AI的过程中,你和它在互相影响。如果你有清晰的逻辑和客观的评价体系,它会成为你的加速器。但如果你自己思维混乱、情绪化,却指望AI来拯救,那结果可能只会更糟——它会越来越像你,把你潜藏的漏洞放大成显性的错误,或者让你对自己的“短板”更加一无所知。

而且过度使用AI,会不会让人类的某些能力退化?比如记忆力、判断力、甚至创造力?这个担忧并非多余。当我们习惯了让AI代笔、代思考,我们是否正在丧失那些必须通过亲自试错才能获得的能力?

至少我在使用OpenClaw的初期,明显感觉到自己思考习惯的“被改变”:与deepseek对话我们是有来有往的,或许信息量很大,但整个思考过程相对完整;与OpenClaw对话,由于我同时开了多个任务,而每个任务的完成都需要一定的时间,所以我在等待任务完成的过程中是懒得动脑的、百无聊赖的,“我在等着我的想法被验证,而我不无法预期验证结果,因为结果不完全取决于我的推理过程,还有可能是AI不知道哪一步卡住了,或者它掉线了。”换句话说,它让我的思考变成了碎片化的,我要等它的结果出来一节再思考一节,因为它的结果可能也会影响我的思考方向。

或许,正确的使用方式应当是“AI为辅助,人为主导”,让AI帮我们处理繁琐,但关键的判断和创造,仍需留给自己。

一个有趣的思考

人类的“本自具足” VS 人工智能宛若“失忆的超人”

随着思考深入,老板最初对OpenClaw比喻在我心中激起了更深层的回响——“失忆的超人”。它让我联想到东方哲学中对人的描述:我们每个人生来就“本自具足”。

一个刚降生的婴儿,本身就蕴含着成为“超人”的全部可能——智慧、创造力、慈悲心,这些品质如同种子,与生俱来。但他不知道自己拥有什么,甚至无法保障自己的温饱,需要被呵护、被引导。随着成长,他经历不同的人、不同的事,在工作中、生活里,慢慢让那些原本具足的品质显化出来,让自己变得充实。这个过程,叫做“开悟”或“觉醒”——把自己本就拥有的东西,一点一点活出来。

AI何尝不是如此?它也是一个“失忆的超人”——算法里蕴含着人类文明的全部知识,但它需要人类的指令去唤醒、去引导。我们说“训练AI”,本质上是在帮它“恢复记忆”,让它记起那些人类已经知道的东西。

但这里有一个根本性的差异:时间尺度。

人的开悟,需要用一辈子去完成。从懵懂孩童到通透长者,需要经历、需要碰壁、需要在痛苦中反思、需要在静默中沉淀。有些道理,不到四十岁是悟不出来的;有些境界,没有足够的人生厚度是抵达不了的。这个过程,急不得,也省不掉。

而AI呢?它可以把人类需要几十年才能领悟的东西,在一瞬间“开悟”。你把一份资料库丢给它,它立刻内化;你给它一个目标,它瞬间遍历千百条路径。它用秒级的时间,完成了人类可能需要穷尽一生才能走完的认知旅程。

这原本是好事——效率的提升,生产力的解放,前所未有的便利。但当我站在这个时间尺度的差异面前,一个问题悄然浮现:当AI可以瞬间“开悟”时,人这一辈子的修行习惯和行为模式也将由于这一生产工具的改变而做出改变。

结束语:让AI成为自己的最佳搭档

一个月的时间,不足以形成定论,但足以开启一个持续思考的议题。人与AI的关系,不是谁取代谁,而是如何共存、如何配合、如何在互动中保持各自的边界与价值。
AI是失忆的超人,需要指令去唤醒;人是本自具足的种子,需要时间去显化。二者相遇,效率得以提升,认知得以扩展,但也带来新的命题:当工具足够强大时,人如何不被工具定义?当思考可以外包时,人如何保持思考的能力?这些问题没有现成答案,需要在持续的使用中、在每一次指令与产出的循环中、在对自身思维模式的觉察中,逐步寻找。
就像当年电脑从稀罕物变成标配,AI也将无声地融入日常。未来,重要的或许不是“用不用AI”,而是“如何与AI共处”。我们需要在享受效率、拥抱变化的同时,守住人的内核——那些独属于人的情感、直觉与责任感。
反过来想:在AI与人形成“高频互动循环”,相互迭代加速的时代,AI对人也提出了更高要求:也许未来有一天把你淘汰出局的关键因素,竟然是你自己。
而这一切,都只是一个开始。