关于用AI生成一个24小时工作的“赛博打工人”思考

本人有一个用django语言写的工具网站，由于个人精力关系一直没有维护更新，现在大模型的能力确实已经很强了，于是在考虑有没有可能造一个工程师专门来帮助我呢，例如：定期分析哪个页面访问流量大，以及可能的原因，定期去网上搜索类似的工具还可以添加哪些功能，定期测试网站功能是否正常，以及去网上搜索还有哪些工具用户需要，然后自动写新工具代码，调试，测试无误后邮件通知我发布。

想象一个场景：我的赛博打工人给我发了一条消息，告诉我经过它的研究调查，最近json格式化工具很火。于是我跟它说，你去帮我做一个，然后赛博打工人就自动去网上查现在最好用的前端 JSON 格式化开源库，然后在服务器上“敲代码”，写完后，自己运行 python manage.py check 发现语法错误，自动读取错误日志，自己把 bug 改掉，不需要我再插手，十分钟后，收到一条消息：老板，JSON 工具写好了，我给你截了个图看看效果。代码已经提交到了 feature-json 分支，请审核。然后我打开电脑，简单 Review 一下代码，确认没有安全漏洞后，合并分支，重启 Nginx，新功能上线。

不得不说，现在这个并不是白日梦，是有切实可行的路径的。我大致思考了下整体流程：

配置OpenClaw，配置一个大语言模型 API作为脑子，绑定QQ。

熟悉业务与开通权限：

新员工入职，得让他熟悉公司的代码库，同时要防着他“删库跑路”。

划定工作区（沙箱）：千万别直接给 root 权限。最佳实践是给 OpenClaw 开启一个独立的 Docker 容器或者受限的测试服务器环境。例如：在服务器上，复制一个一模一样的 Django 项目副本，放在另一个路径（例如 /www/test_site/），这个叫测试环境。把这只“小龙虾”的活动权限，死死限制在测试环境里。让小龙虾在测试环境里折腾、安装库、修改 views.py。

共享代码上下文：告诉它你的网站架构。比如发一条消息告诉它：“我们的项目是 Django 写的，数据库用的 MySQL，前端用的是原生 HTML+JS。以后新建的小工具，统一放到 tools_app 这个目录下。” OpenClaw 具备强大的文件读取能力，它会自动去翻阅你的 urls.py 和 views.py，学习你的代码风格和路由规则。

一句话下达需求：

你走在路上，直接掏出手机给小龙虾发消息：“帮我在网站里加一个 JSON 格式化工具页面，要有高亮显示，左右分屏对比，做好了告诉我。”

AI 自主规划与调研：

小龙虾接到指令后，会在后台自己列提纲：

第一步：去网上查一下现在最好用的前端 JSON 格式化开源库。

第二步：在 Django 的 templates/ 目录下新建 json_tool.html。

第三步：修改 views.py 增加渲染逻辑。

第四步：在 urls.py 里注册路由。

编写代码与自我修正：

它开始在你的服务器上“敲代码”。如果它写完后，自己运行 python manage.py check 发现报了语法错误，它会自动读取错误日志，自己把 bug 改掉，不需要你插手。

提交验收：

十分钟后，你的手机叮咚一响。小龙虾发来消息：“老板，JSON 工具写好了，我给你截了个图看看效果。代码已经提交到了 feature-json 分支，请审核。”

拍板（你唯一需要做的事）：

打开电脑，简单 Review 一下代码，确认没有安全漏洞后，合并分支，重启 Nginx 或 Gunicorn，新功能上线。

全局联动的思路：n8n/Dify + OpenClaw 的自动化闭环

情报局（n8n）：每天在全网爬取数据，分析流量。周五下午，n8n 发了一条推送：“近期‘在线 Base64 编码’搜索量骤增，建议开发。”

决策者-我：我觉得靠谱，随手把这条消息转发给开发部（OpenClaw），并附言：“去搞一个这个工具。”

开发部（OpenClaw）：花了几十分钟写好代码，部署到测试环境，并通知你。审核后推向生产环境。当然这一步最好可以加上版本控制，例如本地 Git，如果写得很好，一键合并，新功能上线。

质检部（n8n/Dify + Playwright 测试脚本）：新功能上线后，n8n 自动把这个新页面的 URL 加入到每日回归测试的列表里，每天凌晨用无头浏览器去点一点，只要一报错，马上通知。

这个里面目前还要去研究下n8n/Dify和Git，这几个工具以前只是简单了解过一些。另外还有一个大模型API相关的隐私问题，目前国内头部的几家厂商似乎对于客户调用的API是否会拿去训练他们自己的模型没有做出明确说明，例如：deepseek，百炼（百炼里面的Token Plan有明确承诺不会，但是这个套餐仅限交互式 AI 工具使用，API调用的路子完全禁止），不过这个前期测试的影响不是很大，目前可以按照这个大概的思路先研究下试试。