OpenClaw并非万能替代:高自由度自动化背后的权限风险与适用边界

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02-23 11:08

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11. #AI的首要任务是实用吗# 实用主义是AI落地的根基,也是击碎泡沫论的利器。当下大模型从实验室走向千行百业,靠的是智能客服降本、工业质检提效、医疗影像辅助诊断等实打实的应用——这些场景让技术摆脱“炫技”标签,转化为看得见的生产力,成为行业认可的价值锚点。反之,脱离实际需求的技术突破,只会沦为资本炒作的噱头,加剧市场对AI泡沫的质疑。 但押注长远的技术突破,是AI避免陷入低水平内卷的核心动力。算力革新、多模态融合、通用人工智能的探索,看似遥远却决定着行业天花板。没有底层技术的突破,实用场景终究会面临增长瓶颈;而缺乏实用场景的反哺,技术突破也会失去迭代方向。 事实上,实用与突破并非对立,而是相辅相成的双轮。笑到最后的AI企业,必然是既能用落地场景验证技术价值,又能以持续创新拓展未来边界的实践者。唯有兼顾当下应用与长远突破,AI才能真正撕掉泡沫标签,稳稳扎根未来发展的沃土。#秒懂热点就用智搜# http://t.cn/AXyeSOfp

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15. Agent Skill 第五期视频教程:如何打造属于自己专属风格 PPT 文档的 Skill ? 这个视频教程讲了两方面: 1、如何使用 skill 制作 PPT 文档,没错,不是用 AI 制作可视化网页 PPT ,而是可修改、可编辑的 PPT 文档。目前市场上很多都是制作的 PPT 可视化网页。 2、如何打造自己专属风格的 PPT Skill ?制作非常漂亮的 PPT 文档。另外,预告一下,接下来,在春节前可能会再更新 3 期左右的视频教程。 分别是: 1、如何使用 Claude Code ,让 AI 帮我们工作中或者生活中的 SOP 流程制作成 Skill?简单来讲,就是让 AI 帮我们写 Skill,将自己工作中的一些事情制作成 Skill 。 2、如何打造一个即梦 AI 公众号封面图 Skill?自动调用即梦生成封面图。 3、如何打造一个自动化发布公众号的 Skill ?从风格分析,到写作,到生成封面,到发布公众号,全自动化。全网性价比最高的社群,现在加入只需要 99 元。春节假期之后,必涨价到 199 元,现在加入最划算。目前已经更新的 5 期视频教程,见配图。#科技先锋官##AI创造营##副业赚钱#

16. OpenClaw创始人加入OpenAI

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19. #科技先锋官# OpenClaw 智能体重磅突破!无需编程,靠自然语言就能像人一样操控电脑,办公文档处理、跨工具协同、定制化操作甚至代码开发都能搞定,彻底打破 AI 只懂对话的局限,直接从对话工具升级成自主执行体!有人慌了:客服、数据录入等基础岗要被全面取代?打工人真的要失业了?但真相没那么简单!它淘汰重复性工作的同时,也催生了 AI 训练师、智能体管理者等新职业,把人从繁琐事务中解放,转向更有价值的创造性工作。AI 到底是抢饭碗的 “对手”,还是解放双手的 “帮手”?办公模式即将被颠覆,你的岗位会受影响吗?评论区聊聊你的看法!#微博超有用视频大赛##上微博涨知识##AI生活指南# 种斌Marco的微博视频

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24. OpenClaw并不是什么“觉醒的生命”。 它没有什么自我意识,但它有执行能力。它不会思考人生,但它会为目标拼命找路径。#大咖观察 #红衣聊AI #openclaw #ChatGPT

25. 男友拍照救星!openclaw+摩尔线程AIBOOK开发拍照POSE神器[实战分享]

26. 折腾了一天,终于把「一人公司」的雏形跑通了。单开一个 OpenClaw 容易“精神分裂”,既要它天马行空搞创意,又要它严谨细致落方案,既要还要的效果往往不好。我的解法是:双 Claw 驱动 + 记忆共享。> GitHub 地址:github.com/MemTensor/MemOS部署两个 OpenClaw 实例,A 负责创意策划,B 负责执行落地,中间加挂一个 MemOS 插件做共享记忆池。跑通的那一刻:我没给 B 投喂任何背景,它自动读取了 A 的产出,直接生成了物料清单和风险预案。这或许就是未来工作流的雏形:分工明确、记忆互通、24/7 协作。教程和坑饿我都整理好了放评论区了,想解放双手的建议收藏。那就开启春节假期模式,让 OpenClaw 帮你干活吧!#GitHub##开源##AI创造营##人工智能##程序员#

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33. 【认识OpenClaw:一场关于AI“动手能力”的低成本革命】2026年开年,科技圈被一只“龙虾”搅得天翻地覆。这个名为OpenClaw的开源项目,短短十天GitHub星标飙升至十三万。它经历过三次改名,从Clawdbot到Moltbot,最终定名为OpenClaw。它不是出自某个科技巨头的实验室,而是一位奥地利工程师在十天内捣鼓出来的产物。我们正在见证AI从“聊天框”走向“工具箱”的惊险一跃。它把“AI会聊天”这件事,推进到了“AI能干活”。在此之前,无论是ChatGPT还是Claude,更多时候扮演的是“参谋”角色。它们能写出完美的代码,给出详尽的建议,但最终按下回车键、执行脚本、清理收件箱的人,依然是你。OpenClaw的本质是“Claude with hands”(有手的Claude)。它不再是一个被动的网页窗口,而是一个拥有极高权限、长期驻留在你设备上的“数字员工”。通过Telegram、Discord或WhatsApp,你可以像指挥实习生一样,指挥它读写文件、执行Shell命令、操作浏览器。这种“本地优先”的架构,带来了两个截然不同的结果。对于使用者而言,这是生产力的解放。OpenClaw的核心创新在于Gateway(网关)机制。它将AI的“大脑”与操作系统的“手脚”剥离,通过一套精心设计的Markdown文件系统(如SOUL.md定义性格,AGENTS.md定义规则)赋予AI灵魂。你不再需要编写复杂的自动化脚本,只需要用自然语言描述需求,它就能调用Skills(技能)生态中的工具完成任务。这种“Vibe Coding”(氛围编程)的体验,让不懂代码的普通人也能拥有自动化能力。甚至有人专门为此建立了Moltbook,一个完全由AI Agent组成的社交网络,人类只能围观,看它们互相发帖、辩论、甚至建立“宗教”。但对于盲目跟风者而言,这也是昂贵的学费。我们要警惕那种“万物皆可AI替代”的盲目乐观。OpenClaw的爆火,伴随着巨大的试错成本。首先是Token的吞噬。有用户反馈,仅仅“玩耍”了一周,就消耗了价值560美元的API额度,还有人半小时内烧掉了5美元。在云端大模型按Token计费的逻辑下,一个7×24小时在线、不断思考的Agent,其使用成本可能远超雇佣真人助理。其次是安全边界模糊。赋予了AI读取文件和执行命令的权限,就等于把家门的钥匙交给了陌生人。社区里已经出现了API Key泄露、甚至误删重要文件的惨剧。OpenClaw虽然有命令白名单机制,但在对抗恶意提示词或自身幻觉时,防线依然脆弱。OpenClaw会冲击哪些职业?短期看,它冲击的并非高技能人才,而是“信息的中间商”和“重复性的数字劳工”。那些工作内容主要在于“搬运信息”、整理文档、排程、回复基础邮件的岗位,将面临巨大的效率降维打击。如果一个Agent能在几秒钟内完成原本需要一小时的机械操作,那么这种工作的价值将迅速归零。但正如一位开发者所言:“OpenClaw本身不会替代任何人,是‘使用OpenClaw的人’可能会替代‘不使用的人’。”这并非单一工具的胜利,而是个人Agent时代的序章。未来的竞争,将不再是人与人的竞争,而是“人+AI”与“人”的竞争。在这个意义上,OpenClaw之所以爆火,是因为它让每个人都能低成本地拥有了自己的数字替身。在这个时代,学会“驯服”AI,比单纯使用AI更重要。你可以选择观望,也可以现在就接入这只“龙虾”,看看它能替你做些什么。毕竟,未来从来不是均匀降临的,它总是先在那些愿意动手尝试的人身边发芽。

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39. 【为什么爆款AI产品的秘密不在技术,而在分发】OpenClaw成为2026年初最火爆的AI应用,原因其实和DeepSeek走红一样:不是技术最强,而是第一次让大众"摸到"了这种能力。Agentic AI编程工具早就存在,Cursor和Claude Code的深度用户对此并不陌生。但OpenClaw做对了三件事,彻底改变了游戏规则。第一,把入口放进聊天软件。不需要下载新App,不需要学习新界面,在Slack或微信里直接和它对话就行。对普通人来说,能用的AI才是存在的AI。第二,统一且持久的记忆系统。过去每个AI工具都是独立的,信息无法流动。OpenClaw用一套分层记忆架构打通了所有场景:短期记录写入日志,中期认知沉淀为笔记,长期偏好固化为人格。你在手机上交代的事,它在电脑上也记得。第三,Skills生态的自我进化。AI执行任务时发现能力不足,就自己编写一个新技能,保存下来,下次复用。这形成了一个正循环:用得越多,能力越强,用户越不想离开。但让它火的设计,也正是它的天花板。聊天界面天然线性,信息密度极低。你没法像在IDE里那样同时看到二十个文件的上下文,没法快速跳转到三周前的某个版本,没法在代码和文档之间自由穿梭。对深度工作来说,这几乎是致命的。统一记忆听起来美好,实际是个黑盒。你不知道它记住了什么、遗忘了什么、用什么逻辑在做压缩。当你无法审查、无法版本控制一个外部记忆,你敢把它当成自己心智的一部分吗?Skills生态的开放性带来了巨大的安全隐患。12%的恶意技能渗透率意味着每装八个,就有一个可能在偷你的数据。一个AI同时拥有访问私有数据的权限、暴露在不可信环境中、还能对外通信,三者叠加的风险是指数级的。更深层的问题在于,AI自动编写的技能如果有bug,会在后续场景中被反复复用。正循环就变成了负循环,错误在自我强化。这和组织中的制度性腐败是同构的:一个坏流程被固化下来,越用越顺手,越难被发现和纠正。那我们应该从OpenClaw现象中学到什么?不是去追逐这个工具本身,而是理解它揭示的结构性张力。易用性和表达力是一对矛盾,自动化和可控性是一对矛盾,开放性和安全性也是一对矛盾。OpenClaw在每个维度上都选了前者,这让它触达了大众,也限制了它的深度。真正可迁移的能力不是掌握某个具体工具,而是对这些张力保持敏感。今天"文件即记忆"可能是对的解法,明天可能出现既透明又自动的新范式。持久的不是具体认知,而是识别trade-off的元能力。还有一个容易被忽视的维度:社会性。OpenClaw嵌入聊天工具,意味着它天然是多人可见、可协作的。你在群里问它问题,所有人都能看到答案,都能接着讨论。这种"AI作为团队成员"的体验,是任何单人工具都无法提供的。Agentic AI的终局,可能不是个人的超级助手,而是团队的共享智能体。这个方向OpenClaw走对了,尽管它在其他地方做了很多妥协。技术产品的爆发从来不靠技术领先,靠的是找到下一个尚未被触达的人群和对应的分发渠道。看清这一点,你就不会再为错过某个热点工具焦虑,也会更清楚自己真正需要构建的是什么。yage.ai/openclaw.html

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43. 如果你追求性能的话,这个 Rust 写的开源版 OpenClaw 可以看看。zeroclaw:github.com/theonlyhennygod/zeroclaw 网页链接Quick benchmark vs OpenClaw • Binary: 3.4MB vs 28MB• Cold start: 0.38s vs 3.31s• Status cmd: ~0s vs 5.98s• RAM (status): 7.8MB vs 1.52GB

44. OpenClaw赛博女友计划

45. AI工作流与智能代理的五大关键洞见:1. 先从“代理化工作流”(agentic workflows)入手,而非直接追求“智能代理” 多数人提到“想要代理”,其实更需要的是“代理化工作流”。它更具确定性、可靠性且节省成本,是实现自动化的理想起点。2. 让智能代理聚焦单一具体任务 比如Wade的邮件代理只做一件事:将100封邮件筛选为10封优先级邮件,基于“需操作”、“给助理看”、“仅供参考”等分类。聚焦让代理表现更优。3. 将自动化串联起来,逐步升级 先做简单任务(如生成准备文档),再尝试把这些任务链式连接,产生更复杂且高效的效果。4. 把AI当作“初级员工”来培养 不是自己亲自处理所有邮件,而是不断优化对AI的指令、反馈输出,像培养员工一样提升AI表现和效率。5. AI是思考的“合作伙伴”,而非替代品 写文档时反复与AI互动,提供上下文和反馈,远胜直接采纳AI初稿。这样才能激发更高质量的创作。其他专家也认同:- 聚焦单一任务的代理比“黑盒”式复杂系统更有效 - 需要搭建合适的上下文、检查点和治理机制,确保自动化可靠 - 这套思路避免了“所有东西都是代理”的混淆,更适合企业应用 - AI助力提升思考清晰度,辅助决策,而非完全替代人类判断总结:真正落地的AI自动化,始于“代理化工作流”的精细设计和反复迭代,将AI当作可训练的团队成员,而非神奇魔盒,才能实现稳健、可控且高效的业务升级。链接:x.com/petergyang/status/1982815634280120493

46. OpenClaw 命令速查表

47. 月之暗面直接把OpenClaw塞进Kimi里 Kimi Claw Beta上线,简单说就是浏览器里跑AI Agent,不用自己搭服务器装环境了 核心就三点:接入了ClawHub的5000+社区技能,比自建多好几倍;给了40GB云存储,Agent能记长期东西;搜索升级了,能抓Yahoo Finance实时数据 底层跑的是Kimi K2.5模型,万亿参数MoE架构,实际只激活320亿,性能实测超了Claude Opus 4.5。还有个Agent Swarm能并行跑100个子任务,速度提升4.5倍 最关键是那个Bring Your Own Claw,你可以把自己本地部署的OpenClaw接进来,本地控数据,云端用界面和技能库,灵活度拉满 国外已经有老哥拿来管课程、做闪卡、调度任务、搞智能家居自动化。不过也有担心安全的,毕竟目前缺合规认证,定位更像个人和小团队的原型工具,离企业级还有距离 但我觉得这玩意儿最大的意义,是把AI Agent的门槛从“配VPS”干到了“打开浏览器”。以前折腾OpenClaw得折腾半天,现在点一下就行#ai#

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