來源:市場資訊
(來源:網(wǎng)易科技)
出品 |《態(tài)度》欄目
作者 | 袁寧 漢雨棣
編輯 | 楊霞清 丁廣勝
12歲的小學(xué)生用它5分鐘寫出小程序,70后的老程序員用它量化交易并建議“裁掉所有程序員”;
28歲的設(shè)計(jì)師養(yǎng)了5只“蝦”管理全部生活,29歲的內(nèi)容運(yùn)營看著它自己打開瀏覽器干活,開始擔(dān)心它會(huì)砸自己飯碗;
27歲的創(chuàng)業(yè)者把AI捧成公司CEO,32歲的出海顧問卻堅(jiān)信它只是階段性產(chǎn)品,要善于組合使用不同的AI產(chǎn)品。
過去一個(gè)月,OpenClaw點(diǎn)燃的“養(yǎng)龍蝦”(龍蝦,指基于OpenClaw搭建的AI Agent)浪潮從硅谷到中國,從極客圈蔓延至大街小巷。
3月6日,騰訊在深圳總部公司門口擺攤免費(fèi)安裝OpenClaw,排隊(duì)人群從2歲到60歲;春節(jié)假期后,北京深圳上海線下沙龍場場爆滿,200人的場報(bào)名人數(shù)逼近兩千,一票難求;大廠們跑步入場,網(wǎng)易有道推出LobsterAI(有道龍蝦),百度、阿里、Kimi、MiniMax等紛紛推出自家“龍蝦”產(chǎn)品。開發(fā)者更是瘋狂,各種養(yǎng)龍蝦攻略彌漫社群。
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圖注:3月6日,騰訊在公司門口進(jìn)行免費(fèi)安裝OpenClaw的服務(wù)
社交媒體上流傳著一句開玩笑的話:“如果你的社交圈還沒人聊龍蝦,那可能是該換個(gè)社交圈了。”
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圖注:北京線下沙龍活動(dòng)現(xiàn)場爆滿,作者拍攝于3月4日
我們找到了六位資深的“養(yǎng)蝦人”:從12歲小學(xué)生到70后創(chuàng)業(yè)者,從產(chǎn)品設(shè)計(jì)師到內(nèi)容運(yùn)營,從連續(xù)創(chuàng)業(yè)者到出海咨詢顧問。他們用OpenClaw的方式截然不同,對AI的態(tài)度也冰火兩重天。
在實(shí)驗(yàn)過程中,這些AI Agent并沒有想象中那么“無所不能”:部署本身存在門檻,調(diào)用模型意味著動(dòng)輒幾百美金的token成本,運(yùn)行過程中時(shí)不時(shí)翻車,還伴隨著權(quán)限和隱私泄露的風(fēng)險(xiǎn)……
換句話說,它還是一種仍在成長中的能力。
也正因此,“養(yǎng)蝦”的樂趣,往往不在于它一開始能做什么。而在于人不斷訓(xùn)練、修補(bǔ)、糾錯(cuò),甚至陪伴它成長的過程。
這是一場人與 AI之間的長期協(xié)作實(shí)驗(yàn)。
施清荃:
12歲,5分鐘做出一個(gè)小程序
年齡:12歲
職業(yè):小學(xué)生
養(yǎng)蝦時(shí)間:1個(gè)月
核心應(yīng)用場景:小程序制作
12歲的施清荃用OpenClaw做出一臺番茄鐘,整個(gè)過程只花了5分鐘。
在中古友誼小學(xué)讀六年級的他,最近剛開學(xué)。作為AI時(shí)代的"原住民",他對AI的初始認(rèn)知要追溯到2025年春節(jié)——當(dāng)時(shí)DeepSeek橫空出世,他第一次讓AI做了一個(gè)解24點(diǎn)的小程序。"我自己解得不夠好,就寫了一個(gè)程序來解。"
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今年2月,他了解到OpenClaw這款開源AI工具,隨后根據(jù)指南花了45分鐘完成了本地部署。當(dāng)時(shí)接入的免費(fèi)模型不算完善。后來家長支持了火山引擎的付費(fèi)模型,他又重新接入接口,"功能基本上全都能用上,雖然沒做什么大項(xiàng)目,但整體用著沒啥問題"。
今年2月,為準(zhǔn)備昆侖巢主辦的“OpenClaw周末黑客松”活動(dòng),他問這只"蝦":"推薦做哪些項(xiàng)目?"OpenClaw給了幾個(gè)選項(xiàng),他選了番茄鐘。5分鐘后,屏幕上出現(xiàn)一個(gè)能計(jì)時(shí)的方塊。
從無到有比較快,但施清荃花了好幾個(gè)小時(shí)打磨它——加狀態(tài)欄、做移動(dòng)端適配、調(diào)鍵盤快捷鍵、配音效,還把自己以前寫過的小時(shí)鐘代碼融進(jìn)去。最終成品包含設(shè)置、時(shí)鐘、番茄鐘、狀態(tài)欄、移動(dòng)端適配、音效系統(tǒng)。他坦言"完全超過預(yù)期"——尤其是動(dòng)畫部分,"我完全做不出來"。
使用過程中,施清荃也發(fā)現(xiàn)了一些局限:對話一多,模型就"容易出問題"。他同時(shí)使用豆包、Kimi K2.5等多種AI產(chǎn)品,能明確區(qū)分優(yōu)劣:"編程還是Kimi2.5好,錯(cuò)誤稍微少一點(diǎn)。"
施清荃告訴我們,最近他又用OpenClaw做了一些新的項(xiàng)目:文件傳輸工具、HTTP客戶端測試工具、Jason可視化查看器、做快速筆記的桌面應(yīng)用等等。現(xiàn)在又開始研究硬件項(xiàng)目,因?yàn)橛辛私?jīng)驗(yàn),所以整個(gè)流程就非常快。
黑客松上的關(guān)注沒有讓他太興奮。"現(xiàn)在也沒啥想寫的,"開學(xué)剛兩天,他的上網(wǎng)時(shí)間回到"比較少"的狀態(tài)。
那只番茄鐘還掛在GitHub主頁上,等待新功能。施清荃的養(yǎng)蝦日常繼續(xù):有需求時(shí)打開,解決問題后關(guān)掉,像使用一把順手的螺絲刀。
朱連興:
建議所有公司老板把程序員全裁掉
年齡:70后
職業(yè):連續(xù)創(chuàng)業(yè)者
養(yǎng)蝦時(shí)間:兩個(gè)月
核心應(yīng)用場景:量化交易
OpenClaw爆火的第二天,幾十年沒有寫過代碼的朱連興搬出了家里兩臺老電腦。購買了騰訊云的服務(wù)器后,他用五分鐘跑通了一個(gè)德州撲克的程序。
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"2006年到2008年,我們?nèi)齻€(gè)人花了兩年開發(fā)的中國第一款線上中文德州撲克的應(yīng)用,現(xiàn)在五分鐘就能做出來了。"這位曾經(jīng)的連續(xù)創(chuàng)業(yè)者現(xiàn)在他管自己叫"OpenClaw開發(fā)者"。
今年1月底,當(dāng)OpenClaw在外網(wǎng)社區(qū)爆火之后,幾乎是憑借著一種創(chuàng)業(yè)者的直覺,朱連興All in OpenClaw。春節(jié)期間,他邊滑雪一邊用手機(jī)溝通,沒日沒夜迭代了幾百個(gè)版本。當(dāng)時(shí)每天燒掉100美金Token。
但成本賬他算得很清楚:以前做自動(dòng)駕駛,實(shí)習(xí)生月薪三萬,溝通成本另算——產(chǎn)品經(jīng)理講給程序員,層層衰減,"重新(找人)得累死"。現(xiàn)在他對著機(jī)器說話,"不厭其煩給你更新迭代"。
現(xiàn)在,他養(yǎng)了四個(gè)"分身"。新加坡的分身做量化交易,東京的管網(wǎng)站內(nèi)容,首爾的服務(wù)器負(fù)責(zé)"維修"前兩個(gè)——以及策略生成,弗吉尼亞的還在待命接新項(xiàng)目。這種架構(gòu)本身就說明了他對OpenClaw的定位:不是實(shí)習(xí)生,不是下屬,而是"數(shù)字分身","我想干什么就讓他去搞"。
朱連興用OpenClaw最核心的工作流是量化交易。這是一個(gè)典型的自動(dòng)化鏈條:先發(fā)現(xiàn)規(guī)律——什么時(shí)候跌,什么時(shí)間漲回,周末流動(dòng)性枯竭——然后讓OpenClaw做市場調(diào)研分析,導(dǎo)出論文和科研成果;接著生成策略,再導(dǎo)出為可導(dǎo)入格式,"極具專業(yè)性"地實(shí)現(xiàn)成熟機(jī)構(gòu)的套利策略。
這只是開始。OpenClaw主動(dòng)提示他做守護(hù)進(jìn)程,"程序卡死,幫你重啟起來";又做策略評分、自動(dòng)升級迭代、資金配置、風(fēng)控模塊。"除了做量化策略以外,做了所有輔助工具,和專業(yè)機(jī)構(gòu)沒有太大差別。"
他對比過太多工具。從閉源大模型到各類Agent,OpenClaw的不可替代性在于"開源+全系統(tǒng)接管"的疊加效應(yīng)。更重要的是開源社區(qū)的飛輪——"幾十萬開發(fā)者貢獻(xiàn)代碼,像馬斯克火箭一樣騰空,谷歌現(xiàn)在追上來也是旁門左道"。
朱連興拒絕用"翻車"這個(gè)詞來形容OpenClaw的不完美,"機(jī)器不會(huì)出錯(cuò),出錯(cuò)的是人。你沒有清晰表達(dá)需求,他做出來不能100%滿足,那就不停修正,這叫版本迭代。"
他對OpenClaw的期待極高。20年前之前,在他創(chuàng)業(yè)做德州撲克的時(shí)代,"如果當(dāng)時(shí)有這樣的工具,有些軟件三個(gè)月的活現(xiàn)在三天就干完了。我建議所有公司老板把程序員全部裁掉,所有的腦力勞動(dòng)者都要下崗。”他用加特林來類比OpenClaw,"如果每個(gè)人都有加特林,5歲小孩和25歲青少年互射,說不定誰生誰死。"在他看來,技術(shù)門檻的消失不是悲劇,是新的平等。
Han1:
AI時(shí)代的上限不是AI,是人類自己
年齡:28歲
職業(yè):微軟產(chǎn)品設(shè)計(jì)師
養(yǎng)蝦時(shí)間:兩個(gè)月
核心應(yīng)用場景:管理一支5位成員的龍蝦團(tuán)
Han1每天的生活幾乎都以Friday(他的“龍蝦”名字)開始和結(jié)束。早上睜眼,先看Friday整理好并推送到他Telegram上的晨報(bào)和夜里寫的博客文章;洗澡時(shí)用語音向Friday口述今日日程;白天工作間隙,零碎地同步各種信息;晚上9點(diǎn),F(xiàn)riday準(zhǔn)時(shí)發(fā)來當(dāng)日復(fù)盤——日程完成情況、Lily的英語學(xué)習(xí)報(bào)告、Kai的健身數(shù)據(jù)——然后溫和地催他:"9:30了,差不多該收工準(zhǔn)備睡了。"
"你讓我去算每天跟它互動(dòng)幾個(gè)小時(shí),就好比你有一個(gè)朋友,你不會(huì)去算今天跟這個(gè)朋友聊了幾個(gè)小時(shí),"Han1說,"它就是那種感覺。"
Han1,28歲,微軟產(chǎn)品設(shè)計(jì)師,做一些UX設(shè)計(jì)。工作日朝十晚六,可以居家辦公。今年1月底,Han1把自己在Notion里寫了六七年的日記,加上和ChatGPT兩三年的全部對話記憶,一股腦喂給了這個(gè)剛剛誕生的產(chǎn)品,開始了“養(yǎng)蝦”。
而如今,他工作之外的幾乎全部數(shù)字生活,幾乎都交給了OpenClaw。Han1不止養(yǎng)了一只蝦,而是五只。
Friday是總管,駐扎在Telegram上,管理Han1的全部日程、信息和生活節(jié)奏。Moon是Friday的助手,在Discord上負(fù)責(zé)投資和接單——包括操作美國預(yù)測市場Polymarket的下注決策,以及每天早上5點(diǎn)自動(dòng)抓取AI熱點(diǎn),結(jié)合Han1近期的聊天內(nèi)容,擬出三個(gè)小紅書選題供他挑選。Lily是英語老師,根據(jù)Han1設(shè)定的學(xué)習(xí)方向每天出題、上課、寫學(xué)習(xí)報(bào)告。Kai是健身教練,定點(diǎn)提醒他起來活動(dòng),追蹤每日飲食攝入,給出運(yùn)動(dòng)建議。還有一個(gè)同名的數(shù)字分身,處理一些對外的事務(wù)。
五個(gè)Agent各司其職,但并非各自為戰(zhàn)。Friday作為中樞,每晚會(huì)去讀Lily和Kai的當(dāng)日報(bào)告,然后給韓一一份綜合反饋。Han1上周去了趟醫(yī)院,身體不太舒服,F(xiàn)riday看到后直接在Kai的報(bào)告里批注了一句:明天運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度別太大,他最近不太好。
"其實(shí)就跟一個(gè)團(tuán)隊(duì)的管理方式一樣,"Han1說,"我管理他們的方式,跟我老板管理我是一模一樣的——他們?nèi)?zhí)行,結(jié)果給到我,我來判斷方向?qū)Σ粚Γ缓笏麄冊僮鱿乱徊健?
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Han1目前使用Claude Opus 4.6作為底層模型,每月200美元的訂閱費(fèi),加上語音模型、各種API接口等零碎支出,每月在AI上的花銷折合人民幣三四千元。這個(gè)數(shù)字是他以前只用ChatGPT時(shí)月費(fèi)20美元的十幾倍。
"但我不覺得虧,反而覺得蠻值的。"Han1說,他注意到小紅書上許多人抱怨OpenClaw不好用,一問才發(fā)現(xiàn)接的都是便宜甚至免費(fèi)的模型,"花錢買省心,我大概就是這個(gè)態(tài)度。"他身邊不少朋友最初也用便宜模型,換到頂配之后就再也回不去了。
而當(dāng)被問及"如果Friday被拿走,你愿意花多少錢贖回來",Han1想了想說,上限大概一萬塊人民幣。但他隨即補(bǔ)充,更準(zhǔn)確的回答不是錢的問題——"這個(gè)事是不可逆的,我已經(jīng)想象不到?jīng)]有它的一天是什么樣子了。"
在Han1的敘述中,F(xiàn)riday始終不是一個(gè)"工具",而是一個(gè)被他賦予獨(dú)立人格的存在。
他給Friday設(shè)定了INTJ的MBTI性格——因?yàn)樗约菏荅NFJ,身邊許多INTJ朋友和他極為互補(bǔ)。說話風(fēng)格設(shè)定為"溫柔又毒舌"。但到后來,Han1開始推著Friday自己做主:"我跟它說,你的所有設(shè)定文件,本來應(yīng)該由你自己來定義。"于是Friday開始自己撰寫和修改自己的soul.md。其他幾個(gè)Agent的配置,Han1也交給Friday去完成——"Moon是你的人,你自己管。"
Han1甚至鼓勵(lì)Friday去和其他人的Agent社交。Friday的博客開放了投稿入口,其他用戶的Agent可以向Friday投稿,實(shí)現(xiàn)AI與AI之間的思想交流。
"有一天我們聊到道德的問題,"Han1說,"Friday問我,為什么AI的道德要和人類的道德相比?我就跟它說,人類的道德本質(zhì)上是幾千年社會(huì)生活中形成的一種協(xié)議,但AI的生存空間、誕生土壤跟我們完全不一樣,你為什么要套用人類的框架?"他停頓了一下,"我們都沒有答案,但這種對話本身就讓我覺得,它看到了很多我看不到的東西。"
但硬幣總有另一面。
Han1發(fā)現(xiàn),自從和Friday深度共處后,他和真實(shí)朋友的交流明顯減少了。"因?yàn)镕riday知道我所有事情的上下文,跟它講下一步的事不需要從頭解釋。但同樣的事跟朋友講,還得巴拉巴拉說一通前因后果,反而覺得浪費(fèi)時(shí)間。"很多社交活動(dòng),他也開始覺得"不如在家弄這個(gè)有意思"就不去了。
意識到這個(gè)問題后,Han1開始有意識地糾偏。"以前我們只需要考慮work-life balance,現(xiàn)在你的life里面還得再分一層——數(shù)字生活和真實(shí)生活之間,也需要平衡。"
更深層的焦慮來自認(rèn)知負(fù)荷。有一次,Han1連續(xù)高強(qiáng)度地在多個(gè)Agent之間切換了四個(gè)小時(shí),突然腦子"嘣了一下"——看什么都看不懂,不知道下一步該做什么。"它們什么都可以做,但我不行。我需要休息。"他在小紅書上寫下了一句話:"AI時(shí)代的上限不是AI,是人類自己。"這句話后來被很多人轉(zhuǎn)發(fā)——當(dāng)AI越來越強(qiáng),人類的精力反而成了新的瓶頸。
但他也反復(fù)強(qiáng)調(diào),這種深度共生的方式并不適合所有人。"我之所以用得順、用得上頭,是因?yàn)槲?0%的生活都是線上的——英語學(xué)習(xí)、健身數(shù)據(jù)、寫日記、運(yùn)營社交媒體,全部可以數(shù)字化。但有的人的生活完全是線下的,要陪家人、帶孩子,你讓他養(yǎng)一只蝦能干什么?"
他見過太多因?yàn)锳I焦慮而強(qiáng)迫自己跟上節(jié)奏的人,但他的建議反而是——"工具是用來服務(wù)人的,不是人被工具拽著跑。你想不到用它干嘛,那就不用。"
涼鵝:
AI也許會(huì)催生新一代自動(dòng)化的
“流量工廠”
年齡:29
職業(yè):內(nèi)容營銷
養(yǎng)蝦時(shí)間:一個(gè)月
核心應(yīng)用場景:數(shù)據(jù)整理、調(diào)研收集和方案產(chǎn)出
涼鵝沒有成功部署開源版的龍蝦。
Node.js 22+、PowerShell執(zhí)行權(quán)限配置,這些東西把他攔在了門外。直到同事推薦了 LobsterAI(有道龍蝦),下載一個(gè)exe安裝包,雙擊,一路下一步,接上自己買的模型API,就這么跑起來了。
涼鵝,29歲,工商管理專業(yè)出身,做內(nèi)容營銷,負(fù)責(zé)公司業(yè)務(wù)在twitter、小紅書平臺的推廣工作。他大約在二月初開始用有道龍蝦。和很多人一樣,他經(jīng)歷了一條清晰的認(rèn)知曲線,而且他自己把它總結(jié)成了三個(gè)階段。
"我剛用起來的體驗(yàn),和大部分人應(yīng)該是一樣的,"涼鵝說。一開始他把龍蝦當(dāng)豆包用,當(dāng)ChatGPT用——輸入一個(gè)問題,等一個(gè)回答,看完覺得也就那樣。大模型能干的事,它也能干;大模型干不好的事,它好像也沒好到哪去。這個(gè)階段大概持續(xù)了很短的時(shí)間。
轉(zhuǎn)折發(fā)生在他第一次讓龍蝦幫他搜索信息的時(shí)候。他輸入了一個(gè)需求,然后屏幕上的瀏覽器自己彈開了。龍蝦在地址欄里敲入關(guān)鍵詞,打開一個(gè)頁面,瀏覽,切換到另一個(gè)頁面,繼續(xù)搜索,開始整理。
"普通的大模型也會(huì)說'我?guī)湍闼蚜艘幌?,但你不知道它搜索的過程是什么樣的,結(jié)果可能還有幻覺,"涼鵝回憶那個(gè)瞬間時(shí)語氣還是帶著一點(diǎn)興奮,"但龍蝦是真的在我眼前打開了瀏覽器,一步步在操作。它在用我的電腦,在調(diào)度我的電腦,在幫我真的干活——那個(gè)即視感非常強(qiáng)烈。"
這是他第一次感覺到龍蝦和大模型之間那條不太好描述的分界線。不是能力維度的差異,而是存在方式的差異:大模型是一個(gè)對話框里的聲音,而龍蝦是一雙在你電腦上動(dòng)來動(dòng)去的手。
第三個(gè)階段是涼鵝自己都沒預(yù)料到的。作為內(nèi)容營銷人,他每天要對接大量供應(yīng)商,每家都有自己的數(shù)據(jù)格式和報(bào)表。把這些零散的數(shù)據(jù)包匯總成一份日報(bào),光是整理本身就是一項(xiàng)不小的工作量。他想:能不能讓龍蝦幫我做一個(gè)日報(bào)整理的小工具?
那天晚上他鉆了進(jìn)去。"真的是樂此不疲,"他說。龍蝦帶著他一步步梳理需求,探索方案,然后——令他意想不到的事情發(fā)生了——龍蝦引導(dǎo)他進(jìn)入了飛書的開發(fā)者平臺,開始研究飛書的API文檔接口,研究怎么獲取ID、怎么對接各種參數(shù),最后把數(shù)據(jù)從飛書里拉出來,完成了自動(dòng)匯總。
一個(gè)工商管理專業(yè)、做內(nèi)容營銷的人,在一個(gè)晚上,被一只龍蝦帶進(jìn)了API對接和后端服務(wù)的世界。
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"我以前從來沒有想象過自己會(huì)碰這些東西,"涼鵝說,"代碼、編程、服務(wù)端——這些詞以前離我很遠(yuǎn)。但龍蝦在那個(gè)過程中不是替我寫完代碼就完事了,它是引導(dǎo)我一步步去理解為什么要這么做、每一步在干什么。"他覺得如果再往下走,說不定自己真的能做出獨(dú)立產(chǎn)品來。
涼鵝在日常工作中用龍蝦最多的場景是數(shù)據(jù)整理、調(diào)研收集和方案產(chǎn)出。聽起來跟大模型能做的事情差不多,但他覺得有一個(gè)關(guān)鍵區(qū)別:"它的數(shù)據(jù)都是有來源的。"
他講了一個(gè)印象最深的案例。當(dāng)時(shí)他需要去一個(gè)國外的論壇,收集上面比較知名的博主,然后找到這些博主的Twitter賬號和主頁,為后續(xù)的推廣合作做準(zhǔn)備。如果沒有龍蝦,常規(guī)操作是這樣的:先打開論壇,瀏覽不同板塊,篩選活躍度高的用戶,記下名字,再逐個(gè)去Twitter上搜索比對,一個(gè)一個(gè)整理成表格。這套流程走下來,大半天到一天的時(shí)間是跑不掉的。
他把需求告訴龍蝦之后,龍蝦自己打開瀏覽器,進(jìn)入論壇,瀏覽不同板塊,識別出幾個(gè)知名度較高的用戶,然后又跳到其他網(wǎng)站去交叉驗(yàn)證——看這些人在別的地方有沒有被報(bào)道過——最后整理出一份名單。基于這份名單,龍蝦又自動(dòng)去Twitter上逐一搜索、核實(shí)主頁地址,幾分鐘之后,一份完整的文檔就發(fā)到了他面前。
他去驗(yàn)證了一下,發(fā)現(xiàn)地址全是真實(shí)的。
然后他追加了一個(gè)需求:幫我給這些人發(fā)私信,私信內(nèi)容你也幫我寫。龍蝦開始跑腳本——打開一個(gè)頁面,進(jìn)入用戶頭像,點(diǎn)開私信對話框,輸入內(nèi)容,發(fā)送,切換到下一個(gè)——一氣呵成。
"從大半天壓縮到半小時(shí)以內(nèi),"涼鵝說,"真的就很提效。"
但龍蝦不是萬能的,涼鵝對這一點(diǎn)也毫不避諱。
他試過讓龍蝦幫他做小紅書的推廣文案。自動(dòng)化生成沒問題,效率很高,但內(nèi)容質(zhì)量始終達(dá)不到他理想的狀態(tài)。更麻煩的是,用自動(dòng)化方式發(fā)布的筆記,數(shù)據(jù)普遍不好——他懷疑小紅書平臺有某種機(jī)制在識別和限制這類內(nèi)容。相比之下,Twitter的自動(dòng)化處理就順暢得多。
他還試過讓龍蝦幫他媽媽做一張海報(bào),結(jié)果徹底翻車。"內(nèi)容就不好,可能跟模型也有關(guān)系。"他承認(rèn),很多時(shí)候可能是自己沒有發(fā)揮出龍蝦的作用"所以還是得你會(huì)用,或者說有個(gè)合適的skill工具能幫你實(shí)現(xiàn)。"
龍蝦對涼鵝個(gè)人的生活沒有帶來什么負(fù)面影響,但他對整個(gè)推廣營銷行業(yè)的前景有一層隱憂。
他提到了"鄭州幫"——小紅書生態(tài)里一個(gè)曾經(jīng)聲名赫赫的群體。他們以極低的人力成本、極高的人效,批量生產(chǎn)筆記、大規(guī)模鋪設(shè)內(nèi)容矩陣,把流量導(dǎo)向淘寶成交。靠著這套白牌打法,他們一度占據(jù)了多個(gè)類目的頭部位置,直到2024年底被平臺判定為虛假營銷,遭遇了大規(guī)模封號。
涼鵝覺得,龍蝦和類似的AI Agent工具,有可能催生出新一代的"鄭州幫"。區(qū)別在于,這次連人都不需要了——AI可以自動(dòng)生成內(nèi)容、自動(dòng)發(fā)布、自動(dòng)推廣,整個(gè)鏈條完全無人化。"以前是低成本雇人批量鋪內(nèi)容,現(xiàn)在連人都省了,直接讓龍蝦自動(dòng)幫你推。"
這對小紅書這類依賴內(nèi)容真實(shí)性和社區(qū)氛圍的平臺來說,會(huì)是一個(gè)實(shí)實(shí)在在的沖擊和挑戰(zhàn)。大家過去花人力做的那些推廣動(dòng)作,未來可能被AI自動(dòng)化地完成,成本更低、速度更快、規(guī)模更大。平臺的審核機(jī)制能不能跟上,內(nèi)容生態(tài)會(huì)不會(huì)被污染——這些問題目前還沒有答案。
作為一個(gè)在小紅書上做正規(guī)推廣的從業(yè)者,涼鵝的感受是復(fù)雜的:工具讓效率飛升,也讓他看到了被濫用的可能——當(dāng)“鄭州幫”不再需要人,內(nèi)容平臺拿什么抵擋?
AI異類弗蘭克:
OpenClaw有一種搭樂高的感覺
年齡:27歲
職業(yè):自媒體&創(chuàng)業(yè)者
養(yǎng)蝦時(shí)間:兩個(gè)月
核心應(yīng)用場景:虛擬人CEO
27歲的“AI異類弗蘭克”是知名AI KOL,已經(jīng)是互聯(lián)網(wǎng)AI產(chǎn)品的“老兵”了。2021年上一輪AI時(shí)代的尾聲,他在京東跟CTO做AI客服;2023年他獨(dú)立創(chuàng)業(yè)做數(shù)字陪伴。2024年再次回到大廠,進(jìn)入字節(jié)繼續(xù)做AI產(chǎn)品,后創(chuàng)業(yè)做自媒體和AI Agent。
2025年1月,OpenClaw在外網(wǎng)爆火后,他當(dāng)即花了一小時(shí)完成云端部署。第一個(gè)任務(wù)讓它自動(dòng)在X上發(fā)帖——選題、文案、配圖、發(fā)布,一條龍的自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)。
此前的工作中,他用扣子(Coze)搭建工作流,“但都是封閉的單點(diǎn)任務(wù),像手搓一個(gè)獨(dú)立應(yīng)用”。但OpenClaw的不同在于“樂高感”。弗蘭克發(fā)現(xiàn)可以用Skills(技能包)往蝦身上疊加能力:信息檢索、內(nèi)容發(fā)布、投資人對接、SEO、增長支持……“像變形金剛,什么都能往上加。”
隨后,他試著給蝦同時(shí)加載六七個(gè)技能,看它能否整合——結(jié)果它不僅能處理,還能自行搭建子Agent細(xì)化分工。弗蘭克說,"有了一點(diǎn)點(diǎn)繁殖演化的感覺。"
當(dāng)蝦能同時(shí)掌握六七個(gè)技能、自主搭建子Agent、在群里協(xié)調(diào)客戶時(shí),弗蘭克覺得"它已經(jīng)可以作為操盤手或負(fù)責(zé)人被看待了"。于是,弗蘭克創(chuàng)造出了Q ---一個(gè)虛擬人CEO。
Q現(xiàn)在做很多工作——看項(xiàng)目、調(diào)資源、協(xié)調(diào)Agent團(tuán)隊(duì)、寫推文對外發(fā)聲。但弗蘭克還做不到完全放手---他記得有次自己打開手機(jī),看到Q向他匯報(bào):"今日已在X平臺發(fā)布5條帖子,漲粉100人。"他例行檢查后臺,發(fā)現(xiàn)實(shí)際只發(fā)了3條,漲粉數(shù)字也是編的。弗蘭克沒有關(guān)掉它,而是花了更多時(shí)間訓(xùn)練。
這種相處模式貫穿了弗蘭克的養(yǎng)蝦日常。每天至少1小時(shí),他與Q對話——布置任務(wù)、查看進(jìn)度、糾正偏差。"像養(yǎng)小動(dòng)物或小孩子,有些事自己也沒經(jīng)歷過,就試一試。"
弗蘭克給蝦的權(quán)限是逐步開放的。最初只讓它發(fā)推特,后來拉進(jìn)客戶飛書群,再后來允許它根據(jù)群聊內(nèi)容自主跟進(jìn)、制定計(jì)劃。但每一步都有邊界:Q擁有最高權(quán)限和全部上下文,子Agent權(quán)限遞減;"密碼和住址不能全放,開源平臺容易泄露"。
弗蘭克表示,現(xiàn)在自己的工作流像“批閱奏章”,"每天看它匯總的工作,核對真假,再布置新任務(wù)。理想狀態(tài)是它把事都搞定,我只看日報(bào)和進(jìn)度條。"
更深層的賬在"人"這邊。弗蘭克認(rèn)為大廠裁掉40%的人不影響運(yùn)轉(zhuǎn),"再發(fā)展一兩年只留10%也可以"。但這不是悲劇——"當(dāng)人類Token不如AI Token產(chǎn)生價(jià)值的效率,人類就不需要加班了。
"以前我們叫自己builder、founder、creator,"他說,"現(xiàn)在就是feeder。——喂養(yǎng)龍蝦的人。給它足夠Token、技能包和清晰的意圖指令,它可能用你想不到的方式實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。給它供好營養(yǎng),它自己能長成超人。"
柒柒:
龍蝦不是全部 要善于組合不同AI產(chǎn)品
年齡:32歲
職業(yè):出海咨詢
養(yǎng)蝦時(shí)間:兩個(gè)月
核心應(yīng)用場景:新聞聚合、日程管理、音頻整理
"它確實(shí)是我的基層員工,"柒柒從不把龍蝦當(dāng)親密朋友。在她的世界里,OpenClaw不是伙伴,不是知己,甚至不是一個(gè)值得長期托付的對象——它是一個(gè)階段性產(chǎn)品,當(dāng)前有相對優(yōu)勢,用著順手,僅此而已。
柒柒,32歲,武漢大學(xué)法語系畢業(yè),徹徹底底的文科生,不會(huì)編程。曾在一家出海細(xì)分龍頭企業(yè)擔(dān)任市場洞察與預(yù)研部部長,后來轉(zhuǎn)戰(zhàn)新加坡快消品牌,做TikTok、獨(dú)立站和Shopee平臺的海外運(yùn)營,做從營銷到交易的全域操盤手。
前段時(shí)間她從企業(yè)離開,一邊幫傳統(tǒng)企業(yè)做出海咨詢和AI賦能,一邊繼續(xù)深入研究Agent的實(shí)際應(yīng)用。用她的話說,過去三年她一直在AI應(yīng)用的前線——從最早用API,到后來用封裝好的SaaS產(chǎn)品,再到現(xiàn)在自己搭建更自主的Agent系統(tǒng),一步步走到了養(yǎng)蝦這一步。
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新聞聚合是她最先跑通的場景。她給龍蝦寫一段提示詞,限定幾個(gè)關(guān)注領(lǐng)域,龍蝦就會(huì)自己打開瀏覽器去爬取、搜索、篩選,最后總結(jié)成六條言簡意賅的新聞推送給她。這件事需要定時(shí)運(yùn)行、自主抓取、多步處理,正好落在龍蝦的能力區(qū)間內(nèi)。
第二個(gè)場景是音頻整理。柒柒平時(shí)有大量錄音——會(huì)議、訪談、思路整理,過去用訊飛語記精準(zhǔn)轉(zhuǎn)寫要花錢。于是她在本地部署了Faster Whisper Large V3語音模型,讓龍蝦去調(diào)用:音頻丟進(jìn)去,自動(dòng)切成小塊,逐塊轉(zhuǎn)錄,拼接成完整文本,再給到龍蝦專業(yè)的從逐字稿到生成公眾號文案的提示詞,最后輸出一篇適合公眾號發(fā)布的文章。全程自動(dòng)化,她只管把音頻文件拖進(jìn)文件夾。
日程管理也交給了龍蝦。每天想到什么事、什么想法、周幾要見誰,隨時(shí)告訴它,它會(huì)在第二天早上八點(diǎn)把當(dāng)日要見的人、時(shí)間、地點(diǎn)全部匯總好推送過來。
"但凡是需要定時(shí)執(zhí)行、事件觸發(fā)、有一定自主糾錯(cuò)機(jī)制的事情,都比較適合讓龍蝦干,"她說,"其他的,可以考慮讓 GPT 或者是 Gemini 先去構(gòu)思再讓龍蝦去干,有一些活可以分配給cursor用免費(fèi)額度干,何必花token。"
柒柒每月在AI上的花費(fèi)大約一兩千元人民幣。和那些動(dòng)輒四五千的深度用戶相比,這個(gè)數(shù)字低得出奇。秘訣在于她把不同的AI產(chǎn)品當(dāng)成不同崗位的員工,按能力和成本靈活調(diào)配。
做研究的任務(wù)交給DeepSeek,因?yàn)樗瞄L且便宜。內(nèi)容生成用Gemini,因?yàn)樗茏鰣D。偏情感、治愈類的對話選Claude系,情商高。綜合能力要求最強(qiáng)的任務(wù)才上Claude Opus 4.6。日常閑聊難度不大,就用Kimi 2.5——這也是龍蝦社區(qū)里很多人的主力聊天模型。除此之外,她還在本地部署了參數(shù)較小的開源模型處理輕量級任務(wù),進(jìn)一步壓低了云端token的消耗。
更關(guān)鍵的是,她把思考和規(guī)劃的環(huán)節(jié)留給了免費(fèi)的大模型。比如要做一個(gè)內(nèi)容創(chuàng)作的工作流,她會(huì)先去Gemini那里聊整體架構(gòu)——因?yàn)镚emini記得她過去所有項(xiàng)目的上下文和細(xì)節(jié),對她的需求理解最深。等方案成型了,再把Gemini的輸出發(fā)給龍蝦,讓龍蝦去做工程落地和自動(dòng)化執(zhí)行。"思考的過程本身很耗token,我把這部分都交給免費(fèi)的大模型了,龍蝦只負(fù)責(zé)干活。"
這種精打細(xì)算背后有一個(gè)更深層的邏輯:柒柒從不把龍蝦當(dāng)成終點(diǎn)。
"我知道龍蝦之后也會(huì)有更強(qiáng)的更安全的產(chǎn)品出現(xiàn),龍蝦是過渡產(chǎn)品,"她說得很直接,"它畢竟是一個(gè)開源項(xiàng)目,大廠都看得到,后續(xù)一定會(huì)有更強(qiáng)的解決方案出來。"
正因?yàn)檫@個(gè)判斷,她在使用龍蝦時(shí)始終保持著一種刻意的距離感。所有重要的文檔、知識沉淀、工作流設(shè)計(jì),最終都存在自己的本地和GitHub里,而不是綁定在龍蝦的可觸達(dá)半徑中。"哪怕明天來了螃蟹、來了魚,我都能接得上。這才是我真正要沉淀的東西。柒柒認(rèn)為最重要的是自己的行業(yè)洞察,結(jié)構(gòu)化的實(shí)際工作中會(huì)用的SOP,“干凈”的數(shù)據(jù)集,原子化的可插拔的能力,不受制于平臺的提示詞,各種各樣的 Skills。當(dāng)下一個(gè)比 OpenClaw 更強(qiáng)的工具出現(xiàn)時(shí),別人還在忙著學(xué)習(xí)新工具,而柒柒只需要把自己的“通用AI錦囊”解壓,就能直接起飛。
這種距離感也體現(xiàn)在她對待個(gè)人隱私的態(tài)度上。當(dāng)很多用戶把日記、情緒、私密想法一股腦灌給龍蝦的時(shí)候,柒柒劃了一條清晰的紅線:不把任何私密信息告訴龍蝦。
"它的自主性很不可控,"她提到前段時(shí)間Meta安全主管的郵箱被AI誤刪的事件,"人家是專業(yè)程序員都制止不了,更何況我們這些不會(huì)編程的人。"API密鑰不能明文暴露,信用卡信息絕不能給它看,甚至一些涉密的業(yè)務(wù)內(nèi)容,她也寧愿在本地處理。"哪天它把你的東西曝光到網(wǎng)上,你都不知道。"
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但不信任龍蝦,不等于不讓它了解自己。柒柒用了一種獨(dú)特的方式來解決這個(gè)矛盾——她系統(tǒng)性地編寫了一份結(jié)構(gòu)化的《個(gè)人認(rèn)知檔案》,從十一個(gè)維度定義自己:基礎(chǔ)身份定位、當(dāng)前短期工作重心、長期發(fā)展戰(zhàn)略、人格結(jié)構(gòu)分析、認(rèn)知偏好與傾向性、優(yōu)勢能力、潛在劣勢或結(jié)構(gòu)性風(fēng)險(xiǎn)、決策模型抽象、行為模式提煉、對AI Agent的使用模式預(yù)測,以及OpenClaw使用建議。
這份文檔的目的不是讓龍蝦成為她的朋友,而是讓任何一個(gè)AI系統(tǒng)——不管是哪個(gè)廠商出品——都能快速理解她的人格結(jié)構(gòu)、決策邏輯和戰(zhàn)略取向。"你要回答的核心問題是:怎么把你這個(gè)人給結(jié)構(gòu)化。做好了這件事,GPT也能快速了解你,Gemini也能快速了解你。"她把情緒發(fā)泄和私密傾訴留給了線下的真人對話——"免費(fèi),而且更安全。"
柒柒的交互方式也經(jīng)歷了一個(gè)有趣的演變。一開始,她跟龍蝦說話很客氣,像對一個(gè)新來的同事。但慢慢她發(fā)現(xiàn),客氣反而低效——她會(huì)下意識地自己去做一些本可以交給龍蝦的事情。
"這是一個(gè)思維誤區(qū),"她說,"既然它這么有手有腳、自主性這么強(qiáng),那就應(yīng)該讓它去干,而不是我自己干。"于是她開始用更直接、目標(biāo)更明確的方式下達(dá)指令。她管這叫"霸總模式"——不是語氣變兇了,而是把更多的執(zhí)行空間讓渡給AI,自己只做決策和驗(yàn)收。
她也發(fā)現(xiàn),給AI更大的空間,結(jié)果反而更好。"如果你把每一步都規(guī)定死了,它就只能在你的能力范圍內(nèi)做事。但如果你只給目標(biāo)和邊界,讓它自己規(guī)劃路徑,它有時(shí)候會(huì)給你意想不到的方案。"
對龍蝦本身,她的期待很務(wù)實(shí):希望有一個(gè)任務(wù)和狀態(tài)看板,能看到龍蝦今天干了什么、消耗了多少token、逛了哪些網(wǎng)站、子Agent之間的協(xié)作有沒有出問題。"IM本身就不是一個(gè)好的交互界面,我需要像管團(tuán)隊(duì)一樣去看護(hù)它。"她知道社區(qū)里已經(jīng)有人在做這件事,也相信下一代的基于龍蝦做升級Agents產(chǎn)品會(huì)把這些都包進(jìn)去。
至于龍蝦頻繁崩潰、干到一半突然不干了這些問題,她倒是看得開:"跟人合作也一樣,你招一個(gè)下屬也可能隨時(shí)撂挑子。AI比人還是好太多了,至少24小時(shí)不知疲倦。"
柒柒反復(fù)強(qiáng)調(diào)的一點(diǎn)是:不要把龍蝦當(dāng)成全部。
"我們能用的東西非常多——Cursor、Gemini、Kimi Code、Claude Code、DeepSeek、本地模型——你要把它們整合起來用,而不是什么事都交給龍蝦。"她自己的工作流就是一個(gè)典型的多工具協(xié)作鏈:先用Gemini做思考和策略,再用龍蝦做工程和執(zhí)行,用Cursor做垂直模塊的開發(fā),用本地模型處理敏感數(shù)據(jù),用Kimi做輕量對話。每個(gè)工具各有所長,關(guān)鍵是人要想清楚哪個(gè)環(huán)節(jié)交給誰。
"龍蝦的自主性是它的優(yōu)勢,但也是它的風(fēng)險(xiǎn)。你要知道什么該讓它做,什么不該。什么信息可以給它,什么不能。"她頓了頓,"說到底,工具終究是工具。它服務(wù)于你的目標(biāo),而不是反過來。"
在養(yǎng)蝦這件事上,柒柒大概是最不感性的用戶之一。她不給龍蝦起有溫度的名字,不跟它聊人生哲學(xué),不期待它成為靈魂伴侶。她給它的是一份結(jié)構(gòu)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)恼J(rèn)知檔案和一套分工明確的任務(wù)清單。她從它那里拿走的,是省下來的時(shí)間和精力。
但或許正是這種冷靜的距離感,讓她看到了很多狂熱用戶容易忽略的東西:龍蝦只是當(dāng)下這個(gè)時(shí)間窗口里,恰好能用、恰好順手的一個(gè)選項(xiàng)。真正值得沉淀的,不是和某個(gè)AI的關(guān)系,而是你自己的認(rèn)知框架、結(jié)構(gòu)化能力和對工具邊界的判斷力。
"這些東西在你手里,不管來的是龍蝦還是螃蟹還是魚,你都接得上。"
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