夜雨聆风导语：在这个AI热潮涌动的时代，很多人指望靠AI躺平，但我折腾了两个月后发现：如果你的工作本身没成绩，别指望AI能救你。
我决定卸载“小龙虾”Openclaw了。这个决定并不是因为我新鲜感过了，或者跟风玩了几天觉得不好玩。事实上，我从1月份就开始配置它了，那时候Openclaw在科技圈刚冒头，远没有现在这般铺天盖地的热度。
作为一个互联网行业摸爬滚打二十多年的人，我当时敏锐地察觉到它背后庞大的Token调用潜力，甚至因此买入了一部分大模型厂商的资产。但经过这一个多月的深度折腾，我最大的感受是：它并不适合大多数普通人，除非你是一个极其热衷于折腾的人。
为了这个AI，我沉迷其中无法自拔，短视频主页视频停更了一个月，连过年想旅游的计划也泡汤了。在分享真实体验前，我想先说一句扎心的话：如果你自己手头的工作都没做出什么成绩，就别跟风凑热闹了，别指望AI能让你躺平，更不要白日做梦靠它自动赚钱。网上那些卖课、割韭菜的，正是利用了这种想走捷径的心理。
回想部署初期，还没有现在所谓的一键部署服务，只能通过命令行这个对人类极其不友好的界面进行操作。虽然我不是职业程序员，但凭借基础逻辑，我秉承着只要出报错就问AI的思路，让Gemini帮我一行行排查代码。我就在不断的复制粘贴中，完成了最初的部署。这个过程极其枯燥，绝非一般人能坚持下来的。
早期的Openclaw非常简陋，系统动不动就崩。我那段时间不是在救它的路上，就是在把它弄崩的路上。但不得不承认，它确实具备了真正的Agent自理能力。它就像一个不完成任务不罢休的牛马，只要你给出需求，它会自己想办法，甚至在你想要放弃时，它还会追着你提供新的解决方案。
它能帮我整理发票、生成报销单，甚至在没有现成工具时，自己现搓一段代码出来解决问题。但这种机制也带来了巨大的副作用：烧Token。因为它会一股脑地尝试，中间没有最优路径的判断，往往结果不理想还要推倒重来。
很多人抱怨养不起、Token贵，但在我看来，Token成本不是核心问题。关键在于投入产出比。如果你不理解用技术成本代替人力成本的逻辑，说明你可能还不适合当一个管理者。我接入的是MiniMax模型，日常查资料、处理文档的消耗完全在可接受范围内。
但当我真正开始进行高阶的编程和视频创作流开发时，我发现Openclaw这种全能Agent的效率，反而不如专门的工具如Claude、Cursor。Claude在任务拆解和代码审查上的细腻程度，给了我极大的安全感，减少了返工的损耗。
这也让我看清了现在网上那些“带十几个AI员工赚钱”的把戏。很多人写个文档，梳理个角色，就宣称能躺赚。事实上，如果你本身没有管理能力、没有创意、没有给员工分配工作的逻辑，你雇再多AI员工也只会得到一堆乱码。
最让我下定决心卸载的原因是它的不可控性。它一旦运行起来就无法打断，由于机制问题，它产出的东西有时会偏离预想，导致我陷入了为了优化它而不断研究、最终反而是在为它服务的怪圈。
我曾尝试让它接管我的特斯拉，根据天气自动开关空调；尝试让它学习我的视频风格自动剪辑。这些应用场景确实存在，但在这个AI信息爆炸的时代，每天各种震惊、颠覆的消息让我产生了巨大的焦虑。我收藏了一堆技巧，最后真正能落地的寥寥无几。
所以，我选择了卸载。我不再追求那种看似全能但极其耗能的Agent，而是回归到更高效、更精准的工作流中。AI应该是一个让聪明人变得更强大的杠杆，而不是让懒人翻身的救命稻草。