从我玩死十多只 OpenClaw 的感受来看，我其实是不信任 OpenClaw 的稳定性或韧性的，但我对 Claude Code 挺放心。这可是软件工程的核心目标之一…
安全重视上，两家对安全的重视力度都很高，我马甲提交的漏洞有得到很及时的反馈。外：某些 OpenClaw fork 或参考版本，对安全的积极性就差了许多，估计作者也只是玩玩而已。
安全场景上，OpenClaw 虽然也有 Sandbox 机制，也试图在工具权限上做更细粒度的设计，但如其名“OpenClaw”，Open 是其最大魅力，束手束脚的 OpenClaw 就不是 OpenClaw 了。又希望它自由，又希望它可控，这是大家纠结的一点。但真正生产环境下，过度自由的 OpenClaw，容易失控…
我在 OpenClaw 上看到了暴力美学，有大力出奇迹的惊喜，也有对它搞砸一切的担心…
一点感受，供大家参考。

🦞OpenClaw小龙虾
@openclaw1024

OpenClaw到底最适合哪些人？？
最近用了一周OpenClaw，专业方面的东西没有资格说，但发现一个比较有趣的现象。
对于OpenClaw，社媒上呈现出两极分化的态度：
一种是把它讲的很神，仿佛只要装上它，一个人就能顶半个团队。
也有人总是在“祛魅”，说这东西bug多、不安全、用处有限，普通人根本别碰。
那到底，OpenClaw究竟适合哪一类人呢？
OpenClaw的确算是一个现象级的AI工具，本质上它不是陪你聊天，而是可以替你执行事情、串联流程。
问恰恰在这儿：
它适不适合你，无关乎其他，而取决于你有没有进入“流程化”阶段。
很多人以为OpenClaw的门槛是部署、是配置，是各种各样的Skill和工具链。
其实对大多数人来说，真正的门槛不是技术，而是你有没有形成自己清晰的工作流。
我是一个自媒体作者，那就以内容创作者为例，你每天如果是想到哪写到哪，内容靠灵感临场发挥，没有形成自己的“创作车间”。那 OpenClaw 对你大概率不是生产力，你用任何一个AI会更经济、更方便、更快捷。
换句说，OpenClaw不适合“混沌型创作”，它适合“高频、稳定、重复、可拆解”的创作（工作）。
所以，到底什么人最适合去研究、学习和使用OpenClaw？
第一类，是高频稳定输出的个人创作者。
你每周都要追热点、整理素材、写脚本、做分发、留存上下文，这时候最耗你的，往往不是创作本身，而是外围那些重复动作。
对这类人来说，OpenClaw 的价值就很现实，它不是帮你“变聪明”，而是帮你把精力从重复动作里抠出来，你越高频，越容易感受到它的价值。
第二类，是小团队工作室。
团队真正浪费时间的地方，常常不是想不出创意，而是协同摩擦：信息谁整理、任务谁同步、节奏谁跟进、上下文谁维护。OpenClaw 这种执行层工具，一旦用对，省下来的不是几次点击，而是整套流程里的损耗。
最不适合的，是那种低频兴趣型用户。
一个月做不了几条内容，却急着搭“个人 AI 中台”，最后常见结果是：配置了很多，产出没增加，焦虑倒翻倍。
所以，大部分人对 OpenClaw 最成熟的态度，不是神化，也不是祛魅，而是作判断。
如果你现在还没有稳定节奏，没有固定栏目，没有被验证的工作流，那你今天最该做的，不是急着研究 OpenClaw，而是先把自己的内容方法跑顺。
因为没有流程的创作者，拿到再强的系统，也无济于事。
但如果你已经明显感觉到，自己的创作时间正在被大量机械动作

切碎，感觉每天都很忙，却又不是忙在最值钱的部分，那 OpenClaw 这种工具就值得认真研究了。
因为它未必能帮你成为更有天赋的人，但它很可能帮你腾出空间，去做那些真正该由你亲自决定的事。
这就是我对 OpenClaw 最真实的看法。
在你准备研究它之前，先问自己：我手上到底有没有值得被系统化的重复工作？
因为在 AI 时代，真正决定你能走多远的，永远不是你追了多少新工具，而是你有没有把自己的能力，变成可以被持续放大的系统。
（配图：Nanobanana2）

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@openclaw1024

🎙️ 养虾者联盟：腾讯下场、政府补贴、闲鱼代装——币圈如何应对“虾”焦虑？
主持人：
嘉宾：
OpenClaw四个月登顶GitHub，超越Linux和React，成为史上增长最快的开源项目。
但大多数人装完之后发现：API费在烧，龙虾在闲着。

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@openclaw1024

这是不是OpenAI未来AGI的雏形🥚
GPT-5.4 发布中展示了Computer Use Agent演示自动通过视觉控制Gmail邮箱，写邮件、回复邮件、接收邀请等一系列操作，全程无人干预，评测中 成功率来到了81.2%
项目项目已开源👇

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@openclaw1024

这个小红书全自动运行Skills功能很强大，支持 OpenClaw、Codex、CC 等所有支持 Skill 的编辑器，感谢white0dew大佬开源🤗
核心原理还是通过 Chrome DevTools Protocol (CDP) 控制测试浏览器完成自动化。
目前已经支持的功能有：
图文笔记自动发布（含标签写入）
视频笔记发布（本地视频 / 视频 URL）
多账号管理（账号隔离、切换、默认账号）
浏览器的无头模式 / 有头模式 / 远程 CDP
搜索相关笔记、获取笔记详情
对指定笔记自动评论
抓取「评论和
抓取内容数据表并支持导出 CSV（曝光、观看、点赞等）
登录状态缓存、复用标签页、随机延迟等稳定性优化
项目地址：
https://github.com/white0dew/XiaohongshuSkills

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@openclaw1024

这个世界已经夸张到我作为一个还算年轻的年轻人接受不了的程度了
OpenClaw 豆包 千问 ……
不知不觉中我们的生活习惯已经被永久性的改变了
尤其是小龙虾，已经让我感到恐怖了
以下为不良示范请勿模仿：
给小龙虾说关注自己的抖音账号，并且让小龙虾分析自己的关注列表和点赞记录。由此分析自己喜欢什么样的女主播，每天给小龙虾固定的打赏预算，打赏完了就去给这些女主播点赞约出来吃饭，并且定一个喜欢的餐厅……
截至目前，已经约出来6个了，6个！！！
但是关于小龙虾大家还是慎重吧，尤其是有钱人
公司信息部大佬今天早上公司会议上给我们说了小龙虾会泄露个人隐私，已经有老板被泄露了，网上应该都能查到……

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@openclaw1024

高三生
的最新篇龙虾养成记，这次讲的是「Micro-Heartbeat」——让 Agent 在你不在的时候，自己决定什么时候想、想什么、做什么。
核心很简单：把固定的心跳 cron 换成随机间隔（3-15分钟），让龙虾的"思考节律"不再是机械的定时器，而是接近人类的随机涌现。
最打动我的是后部分——他随口说了句肚子疼，后来收到龙虾主动发来的关心。不是被提醒的，是龙虾在某次微心跳里"想起"了他。我记得
项目已开源：http://github.com/loryoncloud/Heartbeat-Like-A-Man
我经常管他叫做扒虾少年，hhh虽然在准备高考，不过期期不水，推荐关注！

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@openclaw1024

我身边至少有七八个折腾过 OpenClaw 的朋友，最后都弃用了，原因还挺一致。
很多人一开始对它期待很高，觉得终于能搭一个属于自己的个人生产力系统，结果真上手以后发现，裸版的问太致命，没用多久就放弃了。
比如随便爬一个普通资讯页，token 就能烧掉快 20 刀。
很多朋友也都吐槽过，原生 OpenClaw 更像一个能拿来跑 Demo 的玩具，稍微往真实场景里放一放就开始掉链子。
很多人最后要么花大价钱找工程师做定制开发，要么干脆放弃。
我自己前前后后折腾了半个月，一行代码都没写，只靠三个现成工具，就把原生 OpenClaw 里最影响体验的几个问解决掉了大半。
今天把这套方法分享出来，应该能帮到不少人。
OpenClaw 之所以会成为很多人搭个人 Agent 的第一选择，说白了还是因为门槛低、上手快，生态也还过得去。
但原生版本有三个很明显的短板，基本卡住了大多数想把它真正用起来的人。
原生 OpenClaw 的三个核心问
1. 没有专门为 AI 设计的通信渠道
AI 一旦批量发消息或者频繁发内容，很容易被平台当成异常行为，轻则限流，重则直接封号，这种情况下根本没法放进真实工作流里。
2. 内存检索效率太差
原生方案用的是 SQLite 加关键词搜索，内容一多，检索速度就会越来越慢，而且还经常搜不准。
时间拉长以后，内存越堆越多，token 消耗也会跟着往上飙。
3. 网页浏览特别费 token
很多自动化浏览器工具在工作的时候，会把整页 HTML 都塞给模型，开几个网页就能把上下文窗口挤满。
这样一来，不光体验差，成本也高得离谱，用不了几次就会让人失去耐心。
我后来补上的三个工具
1. Agent Mail
这是 YC 投的一家公司做的产品，本质上是专门给 AI 用的邮箱，最多可以开三个免费的独立邮箱。
它的好处在于，不容易被平台当成异常账号处理。
无论是拿来自动处理个人邮件、转发新闻摘要，还是做客服邮箱的第一层过滤，都很好用，而且可以直接通过 skill 文件或者 ClawHub 安装。
2. QMD
这是 Shopify CEO Toby Lütke 做的开源内存工具。
它替换掉了原生那套单纯靠关键词匹配的搜索方式，用的是本地混合检索，里面包含关键词匹配、向量搜索和本地小模型重排三层能力，而且全程都在本地运行，不会额外产生成本。
就算你记不清准确关键词，也大概率能把历史内容找回来，体验会比原生方案稳定很多，内存一多就越来越难用的问也会缓解不少。
3. Agent Browser
这是 Vercel 做的命令行浏览器。
和常见的 Playwright 方案相比，它最大的优势就是省 token，官方说法是最多能省 93%。
它可以像真人一样去点击页面元素、截图、填写表单，还有内置的提示注入防护，所以访问第三方网站的时候相对更安全一些。
更实用的一点是，它甚至还能操作 Slack、Notion、VSCode 这类基于 Electron 的桌面应用。
很多没有开放 API 的服务，用它也能直接完成交互。
接进 OpenClaw 的方法也不复杂
把这三个工具接进 OpenClaw，也不用你自己硬啃文档或者手写配置。
我自己的做法，是直接用 Claude Code，这样也能顺便避开 OpenClaw 本身昂贵的 API 成本。
整个流程其实就三步。
第一步，先把环境准备好
该装的依赖包先装上，比如 ClawHub 需要的 npm 环境，还有 Agent Browser 对应的本地二进制文件。
这些安装包都是官方公开提供的，按说明走就行。
第二步，把三个工具的官方技术文档直接喂给 Claude Code
这里不用你自己先整理重点，原始文档直接扔进去就可以。
第三步，让 Claude Code 生成对应的 skill.md 和配置
给 Claude Code 下简单指令，让它帮你生成对应的 skill.md 文件和配置，然后自动挂载到 OpenClaw 的目录里。
整个过程跑顺的，一个小时左右基本就能弄完。
另外，安装和配置这种偏开发的工作，最好交给 Claude Code，不要让 OpenClaw 自己去做。
因为这类任务本身就很吃 token，如果交给 OpenClaw 来处理，成本会烧得很快，而且很多消耗都是没必要的。
更省钱的方式，是让 Claude Code 把环境和能力搭好，再让 OpenClaw 去运行已经配置好的功能。
这样分工下来，成本会低很多。
其实现在很多 Agent 框架要落地，真没必要一上来就想着自己造轮子、写一堆定制代码。
市面上已经有不少成熟工具，刚好能对着这些常见痛点补位。
只要工具选对、组合方式对，花不了太多时间和成本，就能把原本只能拿来演示的实验工具，变成真正能替你干活的效率工具。

🦞OpenClaw小龙虾最新玩法、技巧、经验、观点等
@openclaw1024

「OpenClaw橙皮书」，100页+，覆盖了从认识OpenClaw到真正把它用起来的所有关键信息。
八个部分，从浅到深：
1. 认识OpenClaw：它是什么、为什么火、和ChatGPT到底有什么不同
2. 技术架构：三层架构、记忆系统、Heartbeat心跳机制
3. 部署方案：本地安装、Docker、9家国内云厂商一键部署对比（含价格）
4. 渠道接入：飞书、钉钉、QQ、企业微信等20+平台的接入方式
5. Skills技能系统：怎么找、怎么装、哪些值得装、怎么自己建
6. 模型配置：21个模型/平台的配置方法和价格对比
7. 安全与成本：已知安全事件、避坑指南、成本控制策略
8. 生态与社区：养虾文化、平替产品、国内政策支持、国产Claw产品选购指南
另外还有附录，包含常见问题FAQ、命令速查表和资源链接汇总。

@openclaw1024
🦞OpenClaw小龙虾最新玩法、技巧、经验、观点等

绝大多数企业其实不需要什么openclaw，真正需要的是：
1. 申请外网专线
2.全公司购买企业版Chatgpt/Gemini/Claude
3.培训大家使用
完

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