OpenClaw的最终归宿可能是AI编程

用了一个月OpenClaw，我发现一个扎心的事实：
OpenClaw太费钱了，太消耗token了

而且用得越久，我越确定——
AI编程，是OpenClaw走向成熟的必经之路。

为什么？三个观察👇
**Skill越多，越接近“编程”的本质**
OpenClaw强在Skills生态，但细看会发现：
Skill本身就是AI编程的初始形态——
标准化、规范化、流程化

为什么要这么设计？
因为Skill本质上就是在**对抗AI的不确定性**，把流程固化下来。
你每加一个Skill，其实都是在用“配置”的方式写一段程序。

但Skill受限于平台框架，能固化的程度有限。
所以下一步自然演进，就是走向真正的AI编程——
从“配置Skill”升级到“写代码固化流程”，
彻底把重复劳动交给程序。

**重复任务，Token烧得肉疼**
举个例子：如果每天让OpenClaw抓取某平台的热帖并总结，作为写文章的素材。

它每次都要重新理解任务、重新规划、重新调大模型。
一周下来，Token消耗顶我一个月咖啡钱☕️

而写成脚本后，一键运行，成本几乎为零。
当然，可以让OpenClaw直接调用，也可以减少思考的消耗。
这不只是省钱，更是把AI的“思考额度”留给真正需要判断的地方。

**确定性任务，不该承受AI的随机性**
同样是“发日报”这个任务，
今天正常，明天可能因为模型随机性给出一堆废话。

当AI的不确定性变成负担，而不是红利时，
就需要把确定性部分“抽离”出来，
用代码锁定它。

我现在的做法就是，把重复性流程（日报整理、数据抓取、定时通知）用Python写好，
让OpenClaw只负责调用结果 + 做判断。
既保留了AI的灵活性，又把成本压到地板。
Skill是起点，AI编程是进阶。

你跑OpenClaw最烧Token的场景是什么？
评论区告诉我，我帮你看看能不能固化掉。
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