上次说被AI绑架的那半年，这次来聊聊最近试的WinClaw 

 上次写了篇《我被AI绑架的那半年》，后台好多人问我后来还用过什么。说实话，那之后我又折腾了不少，QClaw、AutoClaw、Talk2claw……，市面上叫得出名字的Claw我基本都装了一遍。 

 最近WinClaw在搞活动，送千问3.6-35B的永久免费Token，我就顺手装了一个试试。本来没抱太大期望，毕竟Claw类工具已经用了不少，感觉大同小异。但用完之后发现，这个WinClaw跟其他Claw还真有点不一样。 

 先说安装：30秒装完，细节值得看 

 从官网下载，双击打开，第一步就是环境检查。 

 它会自动检查运行环境、AI引擎、AI服务三个模块。QClaw是静默安装，什么都不告诉你。WinClaw是把每一步都摊开给你看，告诉你它在干嘛。 

 安装AI服务的时候，端口号是18790。如果你之前装过OpenClaw，对这个数字应该很熟悉。这说明WinClaw底层确实是从OpenClaw来的。 

 安装包300MB左右，装完占用一个G。比QClaw大一些，但考虑到它内置了安全模块和本地AI服务，这个体积还算合理。 

 整个安装过程大概30-50秒，确实做到了"一键安装开箱即用"。这点跟QClaw差不多，都比原生OpenClaw友好太多了。 

 模型配置：有免费的，也有收费的 

 装完之后要配置模型。你可以填自己的API Key，也可以用WinClaw自带的。 

 永久免费的是千问3.6-35B模型，这个挺良心的。WinClaw直接内置了，省了一步。 

 除了免费模型，还有超级VIP的千问3.5，据说抢到邀请码的，Token永久免费。 

 不同Claw的产品思路：从"单兵"到"团队" 

 在说WinClaw之前，我想先聊聊最近试的WorkBuddy。这是腾讯的另一个产品，主打"专家团"模式。 

 WorkBuddy的逻辑是：一个人搞不定的事，让AI团队来搞定。你只需要说一句话，比如"帮我做一个多平台内容分发方案"，它就会自动拆解任务，让不同角色分工协作，最后整合成一份完整报告。 

 这种模式挺有意思的。它让多个AI各司其职，而不是让一个AI干所有事。团长负责统筹，平台专家负责分析，排期专家负责规划，最后由团长整合输出。 

 相比之下，QClaw和WinClaw还是"单兵作战"模式。虽然也能完成任务，但遇到复杂项目，还是需要用户自己拆解任务、协调进度。 

 TaskTrace：这个设计有点意思 

 我让QClaw和WinClaw做同一件事：整理桌面上的发票文件，按内容和日期重命名。 

 QClaw的反应是：收到，马上干活。然后直接调用工具，噼里啪啦一顿操作，两分钟搞定。结果是对的，但你不知道它怎么做的。 

 WinClaw不一样。它有个TaskTrace面板，会告诉你它打算怎么做，让你确认了再执行。 

 后来我想明白了，这就是工控安全公司的基因。在工厂里，你不能让AI自己瞎搞，万一它把生产线的参数改了呢？所以他们的逻辑是：AI要透明，要可追溯，要让你知道它在想什么。 

 Skill系统：数量不多，但可以自己导入 

 QClaw的技能市场有5000多个Skill，从整理文件到剪视频到写代码，应有尽有。 

 WinClaw的技能面板看起来朴素得多，但有个细节挺有意思：它支持导入本地的Markdown格式Skill文件。 

 这意味着你可以自己写技能，或者从社区下载。这个设计挺开放的，比QClaw那种只能从官方市场安装的模式更灵活。 

 我试了它的"文档处理"技能，让它把Word文档转成PDF。QClaw也能做，但WinClaw会先问你：要不要保留原始格式？合并后的文件要不要加书签？页边距要不要调整？ 

 安全设置：这个确实不一样 

 今年早些时候发生了一件事：有安全机构审计发现，OpenClaw的技能市场里有41.7%的常用技能存在实质性安全漏洞，包括命令注入、凭证泄露等问题。这事儿闹得挺大，让很多人对AI智能体的安全性产生了怀疑。 

 QClaw的应对方式是：加了沙箱隔离，敏感操作需要二次确认。这已经是市面上做得比较好的了。 

 WinClaw更狠，直接搞了个五层安全防护：身份鉴权、代码扫描、实时消息拦截、操作约束、审计追踪。这套东西听起来很复杂，但用起来其实没啥感觉。我用了两天，唯一注意到的就是TaskTrace面板会告诉我AI在干嘛。其他的安全措施都是静默运行的，不会弹窗打扰你。 

 概览面板：打开就是CEO 

 WinClaw有个概览面板，打开之后你就是CEO。你可以看到AI在干嘛，它调用了什么工具，执行了什么任务，花了多少时间。这个设计挺有意思的，让你对AI的工作一目了然。 

 智能体面板里的设置挺丰富的，对于研究AI智能体的人来说，这些设置具有借鉴价值。 

 定时任务的设置也很友好，直接在界面上点点就行，不用写cron表达式。 

 说说缺点 

 WinClaw的缺点也很明显。第一，速度比QClaw慢。因为要走安全检查，要拆解任务，要跟你确认，所以同样一个任务，WinClaw会比QClaw慢一些。我让它读一个doc文档，花了4分2秒，还贴心地生成了三个附属文档……（感觉是模型问题） 

 第二，Skill数量太少。50多个Skill，覆盖的场景有限。你想让它帮你剪视频、写代码，它可能做不了。QClaw的5000个Skill在这方面碾压它。而且它无法看到具体调用了哪些工具，这点不如QClaw透明。 

 第三，免费模型的智商有待提升。我用免费的千问3.6-35B测试，有时候会觉得它"太傻"。不过WinClaw支持切换模型，你可以换成更聪明的，就是要花钱。 

 第四，内存占用350MB左右，比QClaw高一些。对于配置较低的电脑来说，这可能是个负担。 

 我的思考 

 用了两天，我最大的感受是：不同Claw代表了AI智能体的不同方向。 

 WorkBuddy走的是"团队协作"路线，让多个AI分工合作，适合复杂项目。QClaw走的是"大而全"路线，5000个技能覆盖所有场景，适合个人用户。WinClaw走的是"安全可控"路线，适合企业用户。 

 这三种路线都有道理，没有绝对的好坏。WorkBuddy解决了"一个人搞不定"的问题，QClaw解决了"技能不够用"的问题，WinClaw解决了"AI不可信"的问题。 

 但我觉得WinClaw的思路可能代表了AI智能体的一个重要方向：让AI更可信，比让AI更强大更重要。 

 想想看，如果有一天AI真的能帮我们做所有事，我们会放心让它做吗？我不确定。但如果它每做一步都告诉我"我要干嘛"，让我有机会说"不"，我可能会更放心一些。 

 威努特这步棋，我觉得走得挺有意思。他们没有去做一个"更强的QClaw"，而是做了一个"更安全的WinClaw"。在AI越来越普及的今天，"安全"可能比"强大"更值钱。 

 下次看到"XX公司做AI"，别急着说蹭热点。先看看它解决的是什么问题。如果解决的是真问题，那就是好棋。如果只是贴个AI标签，那就是蹭热点。 

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