夜雨聆风装完OpenClaw小龙虾之后，我养了仨礼拜。
结论是：我养了个大爹。
伺候这大爹的花钱路线，从谨小慎微→略有投入→豪掷千金→后悔不迭。
目前看来，这个新兴技术确实不适合普通人盲目跟风。
虽然AI发展极其迅猛，也确实强大，但在它变强大之前，你需要先伺候好它，它才能好好干活。
而伺候它的成本，远比我想象的高得多。
未想到的附加成本
首先，安装小龙虾得有个设备。
基于openclaw的安全性问题，不建议把它安装在自己平时使用的电脑上。
这就需要一台备用电脑，而且这台电脑平时不能关机（否则不能远程用小龙虾）。
比较好的入门设备就是Mac mini，最低4499元。
但为了体验一把就搞个新电脑实在不划算，于是我退而求其次，决定把小龙虾安装在云端。
我在百度随便搜了云，一看才99元/年，想都没救买了。
等给了钱财发现，是第一年99元，后续每年大概要一千多块一年，搞电诈呢这是！
想用龙虾，就得买token（理解成手机流量就行）
我啥也不懂，就开始试来试去，想找个最划算的。
结果试了百炼、deepseek、openroute、kimi、minimax，七七八八还有什么我都忘了。
以为没花多少钱，但一算账，数目也不小。
最坑的来了，我想在云端多建几个机器人，结果发现内存不够。
内存不够就要升级服务器，结果又要花钱……
我这还算剩的，根本没敢接国外的大模型，真怕两句话给我聊破产喽。
不是装上就能用
刚装完openclaw，我就撸胳膊挽袖子，准备手搓一套高端工作流。
结果小龙虾就一直崩……
一会记不住东西，一会对话串线，还会记忆混淆，对话污染啥的。
SOUL是什么？agent是什么？子agent是什么？子对话又是什么？
一连串新概念我花了整整一周才大概搞清楚。
等稀里糊涂了解各大概，又要研究skill，装完skill还有工作流，工作流配完，还得考虑分配工作时的模型。
其中每一个环节都可能出bug，每一个bug都得学习处理。
我被逼得没辙，同时开着ChatGPT和gemini，帮我一起分析小龙虾到底除了啥问题。
甚至还得亲自看代码……
说好的解放生产力呢！
我本以为openclaw是来帮我省事的，结果为了用它，我却要花更多的时间去理解学习这套生态系统。
以为AI能解决所有问题
我早就听说agent智能体厉害，就给openclaw装了各种skills，试试到底能做到什么程度。
于是文章让它写，数据让它分析，策划让它出。
结果呢？
营销计划、运营策划这类需要结合业务理解的内容，它生成的东西基本没法用。
为了补充各种背景和提示词敲得手都累了，结果输出还是正确的废话。
后来我明白了：它擅长执行，不擅长思考。
为了给openclaw再靠谱一点，我又得同时开着ChatGPT和Gemini，让更好的大模型帮着纠错。
所以指望小龙虾能办所有事的想法可以停停了。
它非依赖使用者给予极其明确的目标，然后再想办法一起实现。
如果不清楚安装openclaw到底为了解决什么事，就会陷入无限调试的死循环。
不懂技术，根本不会修
我跟公司的技术经理聊过，他也说这种开源项目对于不懂技术的人来说非常难用。
出点什么问题都看不懂报错代码。
我因为kimi的额度用完了，就把小龙虾换成了minimax大模型。
结果下一秒，所有的机器人都无法对话了。
我也不懂到底发生了什么，就让ChatGPT和gemini帮着我修。
我把错误代码发给两个AI，让他们battle到底谁解读得对，等双方达成一致，再给我解决方案的代码，我复制回去运行，然后再报错，再分析……
就这么折腾来折腾去，修了两天都没修好。
最后还是gemini提醒我，我的openclaw版本应该是旧的，对于minimax模型不友好，可以试着升级。
合着我折腾了两天，按下升级按钮就行！
可回到阿里云，却发现界面显示的就是最新版本，根本不能升级。
于是我又开始不停复制代码，不停报错，研究到底怎么升级……
这就是养龙虾成本非常高的地方。
出问题不可怕，可怕的是你根本不知道问题在哪。
排查问题的时间，往往比解决问题更长。
别被焦虑带入坑
不用听网上的博主忽悠，好像openclaw一出全世界的人都要失业了。
现实情况是，openclaw还远远没到那个程度。
如果身边没有懂技术的朋友帮忙，完全可以先观望。
万一两个月之后，有比龙虾更好用的，更简单的工具出现，到时候再入库也不迟。
更重要的是，调试openclaw的时间成本非常高。
如果没有明确目标，就是在用AI的形式浪费自己的时间。
有了目标，AI是加速器。
你明确知道自己要什么，让它帮你做得更快。
没有目标，AI是一个需要你花大量时间维护的玩具。
你以为在用它，实际上是它在用你。
