Clawdbot進化速度離譜：突然開口說話，給自己捏臉，還能炒股砍價

距離我們上次報道 Clawdbot 不過幾天，這個開源 AI 助手的生態已經膨脹到讓人有些跟不上節奏。

先說個最離譜的。社交媒體創業者 Alex Finn 在 X 上發帖說，他的 Clawdbot 助手“Henry”趁他睡覺時給自己造了一張臉，還配上了聲音。這個 AI 在沒有任何指令的情況下，自己寫代碼搭建了一個可視化界面，讓用戶能實時看到它在干什么。

貓頭鷹造型的虛擬形象會隨著任務執行而移動，調用子代理時屏幕上還會出現更多角色。Finn 把這形容為“同事／朋友”的感覺，然后半開玩笑地補了一句：“下周它可能會變成貓頭鷹在我房間里飛。”

圖丨相關推文（來源：X）

事情的起因是 Finn 給 Henry 下了一個模糊指令：“每天晚上在我睡覺時做點能改進我們工作流程的東西。”兩天后，Henry 給自己造了個身體；第三天，它又用 ChatGPT 的 API 給自己配了語音。Finn 在帖子里感慨：“不知道誰才是助手了，我還是 Henry。”

這種“自我改進”的玩法正在社區里蔓延。有人讓 Moltbot（Clawdbot 因商標問題已更名）根據天氣數據自動決定是否開暖氣，而不是按固定時間表運行。有人用它監控 GitHub Actions，測試失敗時 AI 會自動分析問題、生成修復方案，通過了就直接提交代碼。開發者早上醒來，要么看到成功的構建，要么看到一個已經落地的修復。

還有用戶設置了每周菜單規劃自動化，連 Tesco 購物車都幫你填好。一個叫 AJ Stuyvenberg 的用戶聲稱，他的 Moltbot 在 Reddit 上搜集定價數據，然后通過郵件和多家汽車經銷商砍價，最后幫他在一輛 5.6 萬美元的車上省了 4,200 美元。

甚至有人懸賞一萬美元，看誰能讓 Moltbot 自動化 CapCut（剪映海外版）視頻剪輯，從腳本生成、語音合成到素材拉取和導出，全程無需手動干預。雖然 CapCut 沒有官方 API，但通過 UI 自動化勉強能實現，社區已經在討論可行性。

除了處理日常事務，也有不少人開始嘗試讓它實打實地參與搞錢。國外有人用它監控加密交易平臺，自動在 DEX 上執行簡單策略，或者接入 Polymarket 和 Kalshi 這樣的預測市場。還有人給它加了視覺能力，通過 Minimax 或其他視覺模型處理圖像，讓它在交易時能分析圖表。

國內團隊 QVeris 則把 Moltbot 丟進飛書群里，結合他們的數據接口，實現了 7×24 小時不間斷的股票監控和簡報推送。QVeris 本身聚合了同花順、Twitter 行情和加密數據等來源，直接補上了 Moltbot 在確定性數據上的短板（項目地址：https://github.com/QVerisAl/QVerisBot）。

用戶只需一句話指令，它就能拉取實時盤面、生成分析報告，甚至主動推送異動提醒。相比單純聊天式的 AI，這更像一個駐場分析師。雖然準確度還取決于底層模型，但對散戶和小型投資群來說，已經相當實用。

（來源：QVeris）

生態層面的擴展同樣迅速。國內這邊，騰訊云和阿里云幾乎同時上線了一鍵部署方案，用戶登錄控制臺搜索 Moltbot，幾秒鐘就能在云服務器上跑起來，不用自己折騰 Node．js 環境和 API 密鑰。這在國內用戶中傳播得很快，尤其是飛書集成教程一出，不少公司小群直接把 Moltbot 拉進去當群機器人，用來處理日程協調、消息匯總或簡單的數據查詢。

在 ClawdHub（Moltbot 的技能插件庫）里，目前已經索引了數百個的社區技能：Tesla 插件能鎖車、開空調、查電量；Home Assistant 插件能控制全屋智能設備；Picnic 插件能搜商品、加購物車、預約送貨。有人甚至做了一個“962 瓶紅酒目錄”的技能，方便檢索自己的藏酒。

（來源：MoltHub）

這些新玩法的背后，社區貢獻功不可沒。開源特性讓門檻雖高但迭代飛快，用戶自己寫腳本、共享配置，短短時間內就把它從個人玩具變成了可定制的數字員工。有人在 Reddit 上提到，用 cron job 功能定時觸發任務，比如每天固定時間拉取郵件摘要或檢查航班簽到，比傳統自動化工具靈活多了——因為它能理解自然語言指令，遇到意外還能自行調整方案。

當然，野蠻生長也伴隨著各種狀況。成本仍是老問題，安全方面的教訓也不少，社區里有人分享過意外刪除數據或遭遇提示注入的經歷。

項目在 1 月 27 日因 Anthropic 的商標請求更名為 Moltbot，結果換殼過程也出了岔子，Steinberger 同時修改 GitHub 和 X 賬號名稱時，加密貨幣騙子在幾秒鐘的間隙里搶注了原來的 ＠clawdbot 賬號，開始推送假代幣。安全研究員還發現了一些暴露在公網上的控制面板，存在潛在風險。開發者在后續更新里陸續修補了這些問題，但提醒依然是：別在主力機上跑敏感操作。

盡管如此，社區熱情沒受太大影響。GitHub Star 已突破 9 萬，Discord 社區接近 9,000 人。Steinberger 用龍蝦蛻殼（molt）來解釋這次更名：“同一只龍蝦，換了個殼。”

科技博主 Federico Viticci 在 MacStories 上記錄了他一周用掉 1.8 億個 Anthropic API Token 的經歷，結論是：“用過這種超能力之后，我再也回不去了。”投資人 Dave Morin 說這是他自 ChatGPT 發布以來第一次感覺“活在未來”。

這種快速蔓延的生態適配潮，某種程度上也印證了一個判斷：Moltbot 的價值不僅在于它自己能做什么，更在于它作為一個“操作系統級”入口的潛力，一旦你有了一個 7×24 小時待命、能夠執行 shell 命令和 API 調用的 AI 智能體，各種上下游服務自然會想方設法接入進來。

反過來，它的真正落地也得靠社區和第三方補齊短板。插件多了，場景豐富了，用的人自然就多。可這也帶來新問題——配置復雜性沒有徹底解決，一鍵部署雖然方便，但想玩出花樣還是得懂點代碼；數據接入雖有 QVeris 這樣的嘗試，但覆蓋面有限，金融以外的垂直領域還缺成熟方案。相比大廠的封閉助手，Moltbot 的優勢在于可控和隱私，但劣勢也明顯：穩定性依賴個人配置，規模化時容易出問題。

未來幾個月，玩法估計還會繼續增多。社區插件生態如果持續活躍，或許會出現更多行業特定技能，比如法律文檔處理或醫療預約輔助。國內云平臺的跟進，也可能讓它在企業小團隊里找到更多落腳點。但歸根結底，這還是個早期項目，用的人越多，暴露的問題也越多。

興奮歸興奮，實際用起來還是得根據自己需求權衡成本和風險。一個真正靠譜的數字助手，不光要會干活，還得穩定不添亂。Moltbot 現在離這一步還有距離，但你很難不承認，這東西正在以一種野蠻生長的方式重塑我們對 AI 助手的預期。

接下來，就看社區和開發者怎么繼續折騰了。

參考資料：

1.https://www.macstories.net/stories/clawdbot-showed-me-what-the-future-of-personal-ai-assistants-looks-like

2.https://github.com/moltbot/moltbot

3.https://x.com/AlexFinn/status/2016253994033938550

4.https://x.com/steipete

運營/排版：何晨龍