前阵子，腾讯免费帮大众部署 Openclaw（龙虾）的新闻出圈了。
挺有意思的一个现象。你去看看排队的都是谁？运营、HR、市场营销，听说连大爷大妈都去凑热闹了。
网友吐槽得一针见血：“一代人有一代人的免费鸡蛋”。 年轻人在凑热闹白嫖这件事上，也绝不手软。
但这颗“鸡蛋”，我最近两周实实在在地尝了尝。
结论很简单：用对方法，它真能把你变成三头六臂。
移动端的“超级实习生” | Openclaw
先聊聊 Openclaw。它最狠的一点，是极大拓宽了移动场景下的执行力。
你走在街上，掏出手机，在飞书里直接给它派活。“帮我盯一下这只股票的新闻”、“爬一下我关心的最新研究方向”。
以前用对话大模型，最烦什么？记性差。前脚说完后脚忘。但龙虾不一样，它非常懂我。
它有极强的记忆能力和工具调用能力。不仅能结合我的背景给针对性建议，还能自己顺着网线去爬信息。你给它配个定时任务，它每天到点雷打不动给你发汇报。这不就是一个极其靠谱的实习生吗？
最近我还用它搞了一套“艾宾浩斯记忆法”。让它反复抛问题，逼着我对同一个议题进行长期思考。体验极佳。
当然，槽点也有。现在部署麻烦、Bug一堆，甚至可能有信息安全隐患。
但我怎么处理？把它扔到云服务器上，给点无关紧要的密钥。把权限圈死在我能控制的安全域里。
说白了，用一点可控的隐私风险，去换取它极大地削减我的“信息焦虑”。这笔买卖，太划算了。
一套自己跑的“生产线” | Claude code
如果说龙虾是实习生，那另一个工具 Claude Code 就是个硬核的生产机器。
最近看了一篇 Anthropic 的文章，讲怎么构建长时间运行的 Agent。这套逻辑让我非常上头。
其实，一个能自己转下去的“数字打工人”，公式并不复杂。大概就五个核心部件：
- 结构化的进组输入
- 完整的构建和 UI 测试
- 增量的任务交付
- Git的自动提交和回滚
- 最外层包上一个 死循环 (Rough loop)
这套框架非常能打。前几天我碰到一套完全陌生的技术框架。按以前的节奏，光看文档就得小半天。
这次我用这套方法论，让 Claude Code 自己去跑。一两个小时。一个相对复杂的项目不仅写出来了，还在我的手机APP上跑通了。
虽然代码不是100%完美，但你自己手敲绝对搞不定。(关于这个构建的骚操作，后续我单开一篇文章细聊。)
你有多强，你的“毫毛”就有多强
用到现在，我最大的感慨是：AI Agent 这玩意，越来越像美猴王后脑勺的那三根毫毛。
你的底子越厚，这根毫毛能放大的威力就越恐怖。
把你自己的工作模式切碎，分发给不同的 Agent。它们就是你的赛博分身，并行去啃那些复杂的硬骨头。
现在的 Agent，单拎出来已经比大多数普通人强了。稍微喂点材料，它就能达到高智商毕业生甚至垂直专家的水平。
很多时候，你觉得 AI 像个智障。错。
AI 表现得笨，不是它能力不行。而是你胆子太小，给的权限太少；你表达太差，喂的上下文太干瘪。
卡住 AI 脖子的，从来都是人类自己。
接下来的核心命题只有一个。不是去卷大模型的参数，而是作为人类，该如何高效地和这帮高智商机器合作，实现互补共生。