夜雨聆风新闽江网 | 鹅厂工程师讲透OpenClaw：养出好用的“小龙虾”，从不是装完就万事大吉[微信/公众号/视频号/抖音/小红书/快手/bilibili/微博/知乎/今日头条 同步报道]
“装好了只是起点，关键是还得养。精养之后的龙虾，才是真正的龙虾。”腾讯玄武实验室研究员Lambda在春节期间深度折腾OpenClaw（俗称“小龙虾”）后写下的这句话，精准点出了当下这股AI智能体热潮中的最大错位。
如今，这只被不少人神化为“龙虾贾维斯”的OpenClaw，让众多参与者陷入了两极认知：一边是排队装机的热闹、一夜涨粉的传奇，一边是token账单飙升的现实、装完数日便卸载的失望。而这一切的核心，不过是大多数人尚未真正读懂它——不知道它究竟是什么、能做什么、不能做什么。
就像没有Skill的龙虾，终究只是一个空壳chatbot，若只用来每天询问天气，永远无法体验到它的精髓。而那些真正花心思把“虾”养起来的人，正看到一个截然不同的AI世界，Lambda自己就用五只各司其职的龙虾协作运营公众号，在毫无运营经验的情况下，30天零基础涨粉过千，还产出了一篇2.5万阅读的爆款，只是他始终保持清醒：“这还是很早期。”
为了让大众在对OpenClaw的FOMO（错失恐惧）与理性祛魅之间找到清晰坐标，腾讯科技“虾聊”系列直播第一期中，WorkBuddy首席产品经理汪晟杰、腾讯玄武实验室高级研究员Lambda、腾讯轻量云AI产品专家Ceylan三位深耕AI领域的鹅厂工程师，结合真实实操演示，用两个小时的时间，把OpenClaw的底层原理、能力边界、真实体验和实操坑点层层拆解。
Lambda从春节前就开始本地部署OpenClaw，打造的五只龙虾协作体系堪称极客路线的天花板，也替所有人踩遍了最深的坑，他直言：“我程序员出身都折腾了很久，普通人就不要说了。”Ceylan则亲历了腾讯大楼下60多岁大爷和十几岁学生排队装机的盛况，也见证了这款轻量部署产品一周内数轮快速迭代的速度。
而汪晟杰的冷静判断更是点出核心：“OpenClaw本质上还不能算是一个产品，它是一个框架，只是第一版雏形，并不是未来龙虾的形态。”也正因如此，他的团队才用最快速度做出零门槛产品WorkBuddy，希望让爸妈那样完全不懂技术的人也能轻松使用。热闹终会过去，但OpenClaw代表的AI技术演进方向不会改变，而搞懂它的真实面貌，才是拥抱这一趋势的关键。
在已有ChatGPT、DeepSeek等大模型产品的当下，OpenClaw的出圈绝非偶然，它与传统chatbot的本质差异，正是其火爆的核心原因。Ceylan表示，ChatGPT这类产品始终是一问一答的交互形态，而OpenClaw能接受用户的任务托付，实现定时或按需自主完成。
更重要的是，它并非独立APP，能无缝嵌入企业微信、QQ甚至微信，手机端发一条消息就能布置任务，这份便捷性让用户体验大幅提升。而其可自定义的Skill体系，更是让不同人、不同企业能打造适配自身场景的专属技能，这是用户能直观感知到的核心优势。
从技术角度，Lambda补充道，OpenClaw给了“工具”极高的权限，契合GPT提出的新Scaling Law——工具的多少决定智能的多少，且工具组合能产生复利效应。传统大模型仅有搜索工具时，只能充当搜索引擎，而跑在本地的OpenClaw，能被授权登录公众号、社交媒体账号，获取用户的私域信息。
再结合写作、画图、剪视频等工具，它能产生此前chatbot完全不具备的化学反应。同时，OpenClaw还拥有独特的“活人感”，通过IM接入的交互形式，让它摆脱了Coding Agent冷冰冰的命令行窗口，更像与真人对话，即便回复稍慢、执行中出现小差错，用户的包容度也更高。
这背后是其后台Agent不断试错、纠错、探索解决方案的过程，IM平台恰好消解了用户对回复时效的要求，是极具巧思的产品设计。此外，OpenClaw的长期记忆能力更是锦上添花，它能读取用户一周的对话历史，将高频交流内容转化为永久记忆，下次交互时贴合用户习惯，这份“懂你”的体验，让它彻底区别于传统冰冷的AI工具。
而OpenClaw诞生于国外，却能在国内掀起全民热潮，是多重力量共同推动的结果。汪晟杰将其总结为三重引爆：一是可玩性高，用户能将自身的心路历程融入其中，实现个性化调教；二是自主性强，能精准切中用户的具体场景和痛点，带来诸多“正中下怀”的aha时刻；三是生态效应显著，角色扮演、账号运营等玩法快速涌现，对非开发人群极具吸引力，一套完整的生态迅速成形。
再加上其架构与国内开源生态高度契合，中间层的创新空间丰富，让“龙虾”从极客圈一路破圈。Ceylan则从现实背景补充，腾讯大楼的装机活动中，上至六旬大爷、下至十几岁初高中生的参与盛况，背后是大众在AI浪潮中的普遍焦虑。
而OpenClaw的活人感、便捷性和无限的技能拓展想象空间，让所有人都不想错过这波趋势。同时，各地鼓励“一人AI公司”落地的政策，也让OpenClaw成为个人创业者的理想工具，这份现实价值进一步推动了它的出圈。
热潮之下，“装完即卸载”成为不少用户的共同经历，这并非OpenClaw本身“不行”，而是大家没找对“养虾”的方式。Ceylan表示，养虾分深度养和初步养，初步养的核心是了解，所有人都应该去尝试，即便它仍有不完美，却能让我们看见未来AI更友好的形态。
哪怕只是了解其七八成的能力，再回到传统chatbot，也会重新发现AI的实用价值。而深度养的核心，就是打造专属的Skill体系，没有Skill的OpenClaw，不过是接在IM上的普通chatbot，唯有搭配适配的Skill，才能让它在各类场景真正落地。
Lambda则进一步拆解了深度养虾的三大核心：养权限、养记忆、养技能。养权限，是慢慢配置工具的调用范围，划定AI的能力边界，并非一日就能搞定；养记忆，是通过长期使用，让AI从对话历史中总结用户的习惯和重要信息，也可手动标注，让它更懂自己；养技能，是打造专属能力体系，社区现成的Skill可下载，但未必适配自身需求。
好在非程序员也能通过自然语言调教，让AI不断优化，最终变成贴合自己场景的专属技能。值得庆幸的是，如今这三大门槛中，安装门槛已被迅速打掉，春节前还能劝退大批人的部署流程，如今已有一键安装的产品，而记忆和技能的培养，需要的是用户与AI的长期互动，这也是养虾的核心所在。
面对OpenClaw，用户最常纠结的问题是该选择云端部署、本地部署，还是现成的产品，其实三者各有优势，适配不同的用户需求和场景。Ceylan介绍，云端部署的核心优势有三：24小时在线不断电、与个人电脑物理隔离更安全、能直接接入QQ和企业微信等平台。
腾讯云Lighthouse已推出预装OpenClaw的镜像，开机即配置好环境，选服务器、配模型、绑QQ全是可视化操作，几乎无需碰命令行，且产品迭代速度极快，从手动复制API Key到一键绑定IM，体验持续升级，未来还将上线PC端和小程序端聊天通道，甚至省去绑QQ步骤，让用户直接开聊。
成本方面也十分亲民，最低配的两核2G套餐活动价仅7.9元/月，还能免费获得混元大模型的100万token体验，同时也有省token的小技巧：用“/ new ”清空无关上下文，或用“/compact”压缩当前会话，避免无关信息消耗资源。
而汪晟杰打造的WorkBuddy，本质是让OpenClaw摆脱极客属性，成为普通人也能轻松使用的产品，若说OpenClaw是自己买零件组装的电脑，WorkBuddy就是品牌整机。它针对非技术背景用户优化了全流程，安装体验极致简单，手机端可远程操控，内置GLM、MiniMAX、Kimi、混元等国内主流模型。
同时，它还改写了社区Skill的提示词和技能包，解决了全英文、易乱码的问题，真正做到开箱即用。在安全层面，WorkBuddy设置了多层防护，高危指令直接拦截，远程控制权限严格限定在项目目录内，还内置了Skill Vetter工具，像杀毒软件一样扫描所有技能，输出风险评估报告，让用户放心使用。
此外，WorkBuddy绝不会泄露微信聊天记录，一方面微信未开放相关接口，无法读取内容，另一方面也不会将聊天记录作为上下文传递给模型，未来即便推出会话总结功能，也会在安全可控的本地环境进行。成本上，新用户送5000个Credit，后续按token充值，按需使用，无闲置成本。
而本地部署则更适合极客和对数据隐私有硬性需求的用户，Lambda就是典型代表，他在Mac mini上部署了五只龙虾，分别承担运维、写作、素材搜集、深度研究、设计封面的工作，每只虾搭配不同的模型，专业分工协作，最终实现了公众号运营的突破。
只是本地养虾成本相对较高，Lambda使用海外顶配模型每月约一千元，且容易踩坑，比如他曾因心跳机制一夜多花100多块，不过也有省钱技巧：设置活跃时间段，晚上禁用心跳；简单巡检用便宜模型，核心任务再调用主模型，会玩和不会玩，token消耗差距巨大。
Skill作为OpenClaw的核心，是决定“虾与虾”差距的关键，Lambda解释，一个Skill就是一个文件夹，核心是SKILL.md文件，若把龙虾比作实习生，Skill就是写给它的SOP手册，它包含名字和描述、具体执行方法，还可搭配脚本工具，且这些内容无需用户自己编写，龙虾就能自主完成。
与普通提示词相比，Skill的核心区别在于，它是由模型自主判断是否加载的提示词，这种渐进式披露的方式，能大幅节省上下文空间和模型的注意力，且OpenClaw的Skill与Claude Code、Codex、Antigravity等coding agent的Skill大体兼容。
更重要的是，不会写代码的人也能打造专属Skill，只需对龙虾说一句“开发一个每日名言的Skill，并部署安装”，它就能自主创建目录、编写脚本，甚至主动询问是否添加定时推送功能，无需追求一步到位，先做出雏形再通过自然语言慢慢调教，就能让它越来越适配自己。
当然，也可以从社区下载现成的Skill，但一定要通过调教让它变成自己的专属技能。在使用中，不少用户会遇到Skill不被调用的问题，Lambda分享了经验：要分清Skill和记忆文件的适用场景，模型知道自己不知道的事情，适合做Skill，比如标准操作流程；模型不知道自己不知道的事情，比如最新的API变更，适合写在agent.md或memory.md里，因为这些文件是模型百分之百必读的，而Skill是选择性读的。
Ceylan也补充了一个简单办法，在提示词里明确写“请仔细阅读某某Skill的说明”，实测成功率很高，而这些问题本质上是现有模型的缺陷，未来会逐步改善。
Skill的价值还延伸到了安全领域，腾讯玄武实验室就开发了隐私保护Skill HaS Anonymizer，内置0.6B的本地小模型，能扫描电脑上的文档和图片，找出银行卡号、身份证号、人脸等21种敏感信息并自动脱敏。
更厉害的是其语义保留脱敏功能，能将敏感信息替换为带指代关系的标签，发给云端大模型分析后再还原，既保护隐私，又能用上高端模型的能力。而OpenClaw让这款工具的使用门槛大幅降低，只需一句自然语言指令，就能完成全部操作，这是此前独立APP、浏览器插件无法比拟的。
面对当下的龙虾热，不少人陷入了“现在不入局就会错过”的焦虑，而工程师们给出了理性的答案。Ceylan表示，AI行业发展速度极快，上周还需要排队数小时装机，本周就有了一键安装的产品，用户上手成本持续降低，任何时候介入都不算晚。
不过OpenClaw代表了未来的AI产品形态，趁早了解能更好地适应趋势。Lambda则提醒普通人，控制预期是关键，要清楚现阶段投入多少、能获得什么，哪些能力被高估、哪些被低估，若工作不需要、自身也没兴趣，建议先观望。
他坦言，目前的模型还需要半年左右，才能达到让普通人用得爽的水平，但现在可以去尝试、习惯这种AI协作的范式，等到模型能力爆发、产品成熟时，就能更快上手。汪晟杰则强调，大家不必过于焦虑，OpenClaw本质上还是一个框架类开源项目，目前只是第一版雏形，并不代表未来龙虾的最终形态。
“龙虾”这个词承载的，是AI时代与AI共同成长、给予AI信任的理念，它会在各个场景持续深耕，成为一种新的AI范式与思路。说到底，OpenClaw从来都不是一个装完就能用的完美工具，它更像一个需要用心培养的伙伴，装好了只是起点，养好了才是精髓。
在这股AI热潮中，与其盲目跟风、陷入焦虑，不如理性认知、找对适合自己的方式，用心养出属于自己的那只“龙虾”，这才是拥抱AI趋势的正确打开方式。
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