从“给AI喂数据”到“AI自己干活”——OpenClaw让我投研效率翻倍

绪言

我做早期投资，每天最痛苦的事不是看项目，而是筛信息。几十家媒体、几十份研报、几百条融资动态——光是把这些信息扒下来、整理好，就得花掉一个上午。

直到今年2月，我入坑了OpenClaw。

我现在的配置很简单：本地跑一只“龙虾”，接入飞书当交互界面，给它取名叫Scott。每天凌晨，它自动干几件事：爬取昨天各大科技媒体的融资消息、抓取高校最新的科研项目动态、生成一份每日投融资简报，直接发到我的飞书。

以前这些事我得花至少一个半小时，现在每天早上打开飞书，简报已经安安静静躺那里了。

但最让我惊喜的是它做项目初筛的能力。以前收到一份BP，我得自己去查这家公司的背景、行业规模、竞品情况、团队履历。现在，我直接把BP丢给Scott，跟它说“帮我做个初步尽调”😊。

几分钟后，一份结构清晰的初调报告就出来了——包含市场规模分析、竞品对比表格、甚至自动去天眼查扒了专利和股权信息。说实话，这个水平大概相当于一个本科实习生，但它的速度和规范性，实习生真比不了。

我还做了一个更大胆的尝试——让Scott学习我电脑里几十个G的历史BP和投资资料。也许有一天，它能像一个没有情绪波动的我，帮我做一些初步判断。

有人问我：“你不怕安全问题吗？”我的原则是：给权限可以，但核心数据只读不写，关键操作必须人工确认。这是“养虾”的基本素养。

对我来说，OpenClaw最大的价值不是“问它问题”，而是让它把事儿干了。如果你也每天被信息淹没、被重复劳动拖垮，真心建议你试试。它可能不会让你一夜暴富，但一定能让你从琐事里解放出来😁。