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这段时间我在密集地测试各种AI工具和使用方式。
API调用、本地部署、各种Skills、Claude Code……能折腾的基本都折腾了一遍。
说实话,踩坑不少。
今天把这些坑整理出来,不是要吐槽哪个工具,而是想分享一下:这些弯路让我想清楚了什么。
核心就一句话:不试过,你不知道自己真正需要什么。
01/
第一个坑:API调用之前没想清楚需求
我最开始调用API的时候,走了一个很常见的误区——直接去选那些名气大、价格贵的模型。
觉得贵的肯定好,好的肯定适合我用。
后来发现不是这样的。
API调用的成本差距非常大,不同模型、不同任务类型,消耗完全不一样。
更关键的是,我有一次用网页版测试一个需求,觉得效果不错,然后直接接入API,结果同样的问题,API返回的结果和网页版差了很多。
查了一下才明白,网页版厂商通常会做一些个性化优化,和开放的API版本不完全一样。这意味着你在网页版测出来的效果,并不能保证在API调用里被复现。
这个教训我记得很深:需要稳定输出的任务,测试必须在API上直接做,不能用网页版当参照。
另外在模型选择上,我现在的原则是按需选择——这个任务需要什么能力,就选能满足这个能力的模型里成本最合理的那个,而不是盲目追高。
很多时候国产大模型完全够用,算力成本比国外模型低很多,没有必要迷信贵的。
02/
第二个坑:本地部署没有提前想清楚框架
我试过部署OpenClaw,也就是大家说的小龙虾,踩了两个问题。
第一个是失忆。
每次重启之后,之前交代过的事情全都不记得了,上下文断了,又要重新解释。在长周期的任务里,这个问题会反复出现,非常耗时间。
第二个是Token消耗失控。
有一次一个任务跑了十几分钟,回头一看消耗了大量Token,吓了一跳。
仔细想了一下,根源在于我没有给它设定清晰的流程框架,让它自由发挥,它就自己跑偏了,在一些没有意义的方向上反复循环,Token就这样烧掉了。
这个坑让我明白:本地部署不是安装完就完事了,在部署之前必须先想清楚框架和流程边界,规定它能做什么、不能做什么、遇到什么情况要停下来问你。
没有框架的部署,过程完全不可控,你不知道它在干什么,结果出了问题你也不知道从哪里排查。
03/
第三个坑:追热门Skills,追了个寂寞
这个坑我相信很多人都踩过。
某段时间某个人物的Skill突然火了,大家都在用,我也去凑热闹试了试。
用是能用,临时处理一些短期需求确实方便。
但问题是,这类短线Skills的生命周期很短,通常就一两个月,热度过了就没人维护了。
如果你要跑的是一个长周期的项目,用这种短线Skills是非常低效的——你花时间学它、配置它,用了没多久它就过时了,你还得重新找别的方案。
我现在选Skills的标准很简单:它和我当下正在做的业务有没有直接关联?能不能帮我解决我真实存在的问题?
如果只是因为火、因为新鲜就去追,大概率是浪费时间。
04/
为什么最后选了Claude Code
踩完这几个坑之后,我开始认真对比Claude Code和OpenClaw到底有什么本质区别。
简单说一下我的理解。
OpenClaw的问题我上面说了——流程可控性弱,Token消耗高,容易跑偏,而且重启之后上下文就断了,稳定性不够好。
Claude Code在这几个方面表现要稳定很多。
流程可控性强,因为它的每一步操作我都能看到、都能干预,不是一个黑箱在那里自己跑。
成本相对稳定,因为它的执行逻辑更清晰,不会在没有意义的地方反复循环消耗Token。
输出可靠性高,商业风险更低,适合真正要长期跑、要稳定产出的任务。
还有一点我觉得很重要:Claude Code支持调用很多大模型,不一定非要用Claude本身的模型。
国产大模型这两年进步很快,很多任务用国产模型完全够用,成本也低很多。
所以我现在的判断是:OpenClaw能完成的绝大部分工作,Claude Code都可以做到,而且更安全、更稳定、更可控。
对于需要长期运行、需要稳定输出的任务,Claude Code是更合理的选择。
05/
最后说一个更底层的判断
这几个坑踩下来,我意识到选工具背后有一个更根本的问题:
你想把控制权交给模型自由发挥,还是掌握在自己手里?
OpenClaw让模型有更多自主空间,但风险就在这里——它在没有边界的情况下跑,你不知道它在干什么,结果出了问题你也不知道怎么修。
Claude Code的逻辑是你在指挥,它在执行,整个过程的逻辑链是透明的,你随时可以介入、调整、叫停。
对于真正要做长期项目的人来说,可控比强大更重要。
一个你能掌控的工具,比一个你看不懂但"据说很强"的工具,用起来踏实得多。
如果你也在认真用AI做自己的事,我在「通往CEO之路」这个知识星球里记录了很多这样的实战积累。
包括我用Claude Code开发应用的完整过程,踩过的坑,以及慢慢摸索出来的选型和配置思路。
跑通的直接抄流程,没跑通的帮你提前绕开弯路。
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