夜雨聆风
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一个非技术岗打工人的养虾与弃虾全记录
上周清硬盘时，我在 D 盘翻出一个叫 openclaw 的文件夹，4.6 个 G。点进去看了一眼，最后修改时间停在 4 月 9 号。
我盯着那个日期看了几秒才想起来——哦，那是我最后一次折腾它的日子。
往前再推两个月，这玩意儿在我这儿是什么待遇？办公交流群里有人发教程，连楼下电梯屏上都放过它的广告，甚至连 “相亲相爱一家人”都在家庭群转过一篇《一只小龙虾正在取代你的工作》。
现在我在微信里搜「OpenClaw」，最近一条相关消息停在五月。技术同事在朋友圈里最后一次发了个广告——「上门卸载龙虾，299」。
装的时候要花钱（最高的时候，上门帮安装要收费1000），现在卸的时候也要花钱。
OpenClaw，这半年过得挺魔幻的。
微信指数从 3 月的 1.65 亿一路砸到接近于零。中间的连线为示意，标注处为公开报道中的节点。
一、先说清楚它到底是个啥，别被「AI 助手」四个字骗了
我知道不少人到现在也没搞明白，它跟豆包、跟 ChatGPT 到底差在哪。我当初开始时也没搞明白。
差别其实就一句话：那些是动嘴的，它是动手的。
你问豆包「帮我把这个月的报销整理一下」，它会给你一段特别工整的回复，告诉你应该分几步、注意什么。然后你还得自己去整理。
OpenClaw 不一样。它装在你自己电脑上，能读你的文件、能开你的浏览器、能敲命令行、能替你收发微信和 Telegram。你在手机上发一句「把上周所有发票按项目分好，生成报销单发我邮箱」，它是真的会去你电脑里翻文件夹、真的会打开表格、真的会把那封邮件发出去。
这就是当时所有人激动的点——AI 长手了。
一句话丢过去，一个还给你方法，一个直接把活干了。当时最让人上头的就是右边这种。
查了一下OpenClaw的起源历史，做这东西的是个奥地利人，叫 Peter Steinberger。他之前做过一个 PDF 开发工具卖了大概一亿美金，退休三年闲得慌，2025 年底写了个小玩意儿：把 Claude 套进 WhatsApp，让 AI 能在聊天框里干活。
最早叫 Clawdbot，Claude 和 bot 拼的。后来 Anthropic 找上门说这名字跟我们家的太像，于是改叫 Moltbot（龙虾蜕壳的意思），没几天又定成 OpenClaw。到了中国人这，也不知道是哪个哥们，图省事，管它叫「小龙虾」，于是就不明所以流行起来了。
记住这个改名的插曲，它其实已经埋了后面那根雷——这个项目从第一天起，命门就攥在别人手里。
二、2026年3月份，它是真的封神了
我不太爱堆数据，但这段的数字实在有点吓人。
GitHub 上的 star 数，你可以粗暴理解成程序员的点赞。它五个月攒了 36 万。作为对比，React 这种前端圈的基础设施，攒了十年。3 月 3 号，小龙虾超过了 React。
3 月 15 号，它成了全世界 token 消耗量最大的 AI 应用，一个月 10.4 万亿。微信指数冲到 1.65 亿。
线下也疯了：付费装机成了一门生意，大红书上刚开始500-100，后面网上各种教程出来了，开始降到几十块；腾讯还搞过现场免费装机活动，有人不辞行里专门跑深圳一趟；
线上也开始火热起来：再后来，阿里、腾讯、字节的云上开始能一键部署。
那阵子你在职场里的感受是很具体的：会用它的人，说话声音都不一样。即使你不会用，闲时和朋友同事聊天，都得淡一嘴“养龙虾”！
三、我为什么装它，说出来有点丢人
现在回头看，我装它的理由特别不职场：并不是工作需要。
不是因为我有什么工作非它不可的刚需。我日常工作就是各种数据、做周报、写方案。这些活儿，Excel +VBA，或者几个透视表加一个现成的 BI 工具，其实都能干。
我装它，纯粹是想好奇装一把，做一次在朋友圈中第一个吃龙虾的人。其实也是因为某个同事问了一下我：「你会安装和使用龙虾吗？」，作为产品经理出身的我，天天和技术开发同事打交道，实在不好意思说不会。
于是，那个周末我就开始装了，网上各种查教程和资料，心想肯定是不会花几百块让人安装的。
我不是技术岗，但也不算电脑白痴，会VBA和python，也算个是业余开发，安装个软件的事，我以为这事儿顶多半小时。
结果第一个周末，我卡在一个叫「环境变量」的东西上。第二个周末，我卡在 API key 上——搞明白那玩意儿是啥、去哪申请、怎么填，比我做一份季度数据复盘还累。
最后，居然还搞砸了：没装好，装到一半，实在不知道怎么弄了。
最后花了 180 块，在某鱼上找人远程给我装好的。装完那一刻我还挺有成就感，马上发个朋友圈，现在想起来只觉得好笑。
后来我看到一份调研报告，说 31% 的人倒在了第一次配置上。我心想，那 31% 里但凡有跟我一样最后花钱找了人，这数还得更高。
真正撑过两周的只有三成。我属于那六成七里的一个，而且还是花钱进的场。
四、四月初那一刀，是真的一刀切下来的
如果非要给OpenClaw的死找一个具体时间点，那可能就是 4 月初。
Anthropic——也就是做 Claude 的那家公司——突然发了个通知：Claude 的订阅套餐，不再覆盖 OpenClaw 这类第三方工具的高强度调用。当天生效，只留一天缓冲。
我看到消息的时候没反应过来这意味着什么，后来才慢慢想明白。
小龙虾之所以能全民爆火，底下有个大家心照不宣的东西：套利。
打个不太严谨的比方：订阅是包月的，几十美金封顶，随便用。但 AI 干活的真实成本是按 token 算的，你让它跑一个复杂任务，后台烧掉的量非常可观，正常按量买，很贵。
小龙虾干的事，相当于让你拿着一张自助餐月卡，请了个机器人替你去餐厅，24 小时不停地端菜出来。你觉得自己血赚，很酷！餐厅老板看着后厨，觉得自己疯了。
有人说，是平台给重度用户每月倒贴几百美金。这生意做不下去是必然的，只是没人想到切得这么快、这么干脆。
它真正的地基不是技术，是一段没人明说的成本差。差被抹平的那天，地基就没了。
刀落下来之后，账单立刻变了样。原来一个月一百多美金封顶，现在按量算，重度使用的团队一个月三千到一万块人民币。
我安装好后，看了各种消费新闻，也一直不敢用，这事儿在我这儿，180发了个朋友圈尝试半天就不用了。
五、但说实话，就算不断供，我大概率也留不住它
我一开始把锅全甩给 Anthropic，后来自己复盘，发现不太诚实，其实主要还是我工作基本用不到。
断供是压死骆驼的最后一根稻草，但骆驼身上早就压了好几捆。
第一捆：很多公司开始明令禁止。
三月底四月初那阵，很多公司信息安全部会发网络安全邮件，大意一般是是禁止在办公电脑上安装未经审批的 任何AI 代理类软件。措辞很客气，态度很硬。特别是一些政府事业单位机构更严格。
理由其实站得住。这东西为了帮你干活，需要拿到你的文件权限、你的账号、你的密钥。在自己家电脑上折腾也就算了，装在公司单位电脑上，等于给公司网络开了一扇不受控的门。
第二捆：它是真的会闯祸。
不是不好用，是不稳定，而且不稳定的方式很吓人。
简单活儿它干得挺漂亮。但任务只要超过三四步，翻车概率就很大。最要命的不是它干不成，是它干不成的时候会跟你说它干成了。我让它整理一批素材，它回复我「已完成，共处理 47 个文件」。我去看，文件夹是空的，我当时还觉得可能是我不会用。
大红书里各种坑主的帖子开始出来，很多比我惨的多了：有误删文件的，有 API 密钥被偷的，还有人下到了被塞了后门的安装包…..，这也是我测试半天后觉得不用的原因之一，开始后悔花了180。
第三捆：更新一次，坏一次。
项目火得太快，代码改得也快。我印象里有一个月更新了三四次，其中两次更完我的配置就失效了，得重新折腾一遍，我已经赖得弄了。
到六月份，网上有人统计过这个项目的状态：每天还有五百多条活跃记录，但已经「不堪重负」——技术债累积的速度，比修的速度快。
六、现在还有人用吗？有，但换了一批人
我特意去查了下现在的情况，结论是：不是没人用了，是用的人彻底换了一批。
跟风的那批（比如我）走光了。留下来的大概三种。
一种本来就是技术岗。人家电脑上本来就装着一堆开发工具，多装一个不叫门槛，叫顺手。有人说得挺到位：这东西下限很低，但用好了上限其实很高。反正我觉得我不是那个能用好的人。
一种是真把它嵌进工作流的。不是拿它玩，是每天真要批量处理几百封邮件、几百个订单、几十张报表。这种人算得过账：一个月几千块的 token 费，换回来的是一个人的工时。他们本来就该付这个钱。
有个数字我觉得特别有意思：弃用的人里，96% 说只要满足条件就愿意回来。条件是啥呢——一键部署、数据安全有解、公司统一给装。
但是，现在可替代类似的AI太多了，CLAUDECODE，CODEX,WORKBUDDY,甚至连只会乖萌聊天的豆包，也推出了办公任务功能,这些AI工具，都能自行在电脑上处理问题，安装操作比龙虾更友好，更傻瓜。
七、虾走了，人去哪了
这半年最有意思的其实不是小龙虾凉了，是那批人流散的方向。
重度玩家跑去养马了。5 月 9 号、10 号那两天，一个叫 Hermes 的东西在 OpenRouter 上的 token 消耗量反超小龙虾登顶，圈子里的话从「养虾」变成了「养马」。它做了个一键迁移工具，主打跨会话的记忆和技能复用。
专业开发者回到了 Claude Code 这类工具。有人说得挺明白：他们要的不是「什么都能干」的自主 Agent，是可控、可预期的执行环境。
企业用户去了垂直的。钉钉悟空、WindClaw 这些，直接嵌在审批、报表、投研这些具体流程里。管得窄，但不出事。
国产一堆 Claw 也接了盘，阿里的 QwenPaw、腾讯的 WorkBuddy 和 QClaw、网易的 LobsterAI，豆包等，热闹得很。
但人数最多的那批——像我这样跟风进来的——哪儿也没去。回到豆包，回 ChatGPT，用WorkBuddy，继续动嘴，不动手，AI当百度用。
Agent 这条路没断，只是从「什么都能干」拆成了「各干各的一小块」。
八、这半年，我到底学到了啥
这段我本来不想写，怕像鸡汤。但它确实改了我几个想法，还是记一下。
第一，我现在会先问「它替我省了几分钟」，而不是「它有多先进」。
我为小龙虾花了两个周末、180 块装机费，加上后面无数个调配置的晚上。它真正替我省下的时间，粗算不超过3小时（当然是因为我后来选择不用）。
第二，凡是需要我先变成半个运维的工具，我都不碰了。
这不是懒。一个工具如果需要你持续伺候它，那它就不是工具，是宠物。我养不起第二份工作。
现在我选东西的标准很土：双击打开就能用吗？公司 IT 认吗？崩了有人管吗？三个都是「是」，我才动。
第三，也是最反直觉的：便宜得不合理的东西，一定有人在垫钱。
小龙虾这事儿最大的教训不是技术，是账。当时那么多人算过「一个月才一百多美金能干这么多活」，几乎没人往下追问一句：那另一头是谁在亏？
凡是价格明显低于成本的产品，你都是在别人的补贴期里蹭。补贴期什么时候结束不由你定，而且通常，人家只给你一天。
写在最后
文章写到这儿，我把 早把龙虾删了。
删之前又点开看了眼配置文件，里面还留着我最初写的一句提示词：「每天早上八点，把昨天的投放数据整理成表格发我。」，它一次都没成功执行过。
但我不太后悔装过它。那两个周末让我第一次真的搞明白了 AI 是怎么替人干活的——不是靠聪明，是靠权限。它得能碰到你的文件，才谈得上帮你动你的文件。这个道理，光聊天是聊不出来的。
小龙虾凉了，但让 AI 动手这件事没凉。只是行业发现了一件事：大家想要的不是一个什么都能干、然后偶尔把你文件删了的天才，而是一个只干几件事、但每次都干对的老实人。
行业里管这个叫 human-in-the-loop，人在回路。
翻译成职场话就是：AI 可以干活，但得有人盯着。这不就是我们带实习生的方式吗。
你们觉得龙虾是因为什么消失了？评论区聊一下。