近期，AI 领域有一款名为 OpenClaw（也被称作龙虾或?）的智能体备受关注。消息称，早有人推出了 OpenClaw 上门安装服务，借此盈利超过百万元。在闲鱼、小红书等平台上，相关帖子层出不穷，甚至还有人提供了全身推拿等增值服务。
起初，我认为 OpenClaw 存在过度炒作，实际价值有限——安装流程相对复杂、tokens 消耗较大、兼容的软件有限、权限过大也带来安全风险。此外，Claude Code、QoderWork 等工具也能完成类似甚至更好的工作。然而，从春节期间安装并持续使用至今，我的看法发生了根本性转变。
上述问题其实都有解决办法：如今，多家云厂商（如阿里云的无影云电脑）已提供 OpenClaw 镜像，安装门槛大幅降低；若能开发一个 OpenClaw 安装 Skill，本地部署的难度也会进一步下降。购买 Coding Plan（例如智谱 GLM 套餐、阿里百炼 Coding Plan）成本并不高，完全够用。同时，它已经打通了许多主流 IM 软件。在安全性上，可以使用独立电脑或云电脑，并制定安全策略。而 OpenClaw（昵称小龙虾）的真正优势，在于能够实现 7x24 小时远程全自动完成任务。
此前，我已简要分享过几种常见的安装方式，详情可参考文章《想用 OpenClaw，选本地部署还是云电脑？一文说清楚》。
当然，也有很多朋友积极拥抱 AI，费尽周折将?安装到自己的电脑上，但完成后却感到茫然，不知能做什么。尽管网上有不少有趣的案例，但许多人会发现，这些案例要么偏重花哨，要么与自身场景不符。实际上，很多人的顺序弄反了——应该先了解 OpenClaw 能做什么、优势是什么，想清楚自己有哪些场景可以借助它，然后再进行安装。
以下是一些相对实用的真实案例：
案例1：独立开发者趁度假期间与 AI 精确对齐需求，由 AI 远程全自动完成了绝大部分编码工作，效果相当理想。
案例2：某位朋友借助 OpenClaw 指挥 iflow，仅用 20 分钟就开发出一款可用产品。
案例3：实现“睡后”自动完成任务。前两天，老板让我研究 OpenClaw 的记忆机制。我灵机一动，能否直接让?帮忙完成？于是让它将源码克隆下来，并表达了我的想法。考虑到模型一次完成的效果可能不够理想，这里我做了个小创新——让它创建两个定时任务，再检查并优化。第一次优化后，代码从 600 行增加到 1207 行；第二次又做了其他改进。最终生成的报告结构完整、内容详尽，效果非常好。
案例4：AI 资讯自动化整理。我平时比较关注 AI 资讯，于是为?定制了一个 AI 资讯整理 Skill，让它每 30 分钟抓取相关资讯，整理后推送给我。
案例5：代码仓库自动拉取。我有时会阅读感兴趣的 AI 代码仓库，但每次打开都需要先拉取最新代码。于是我让小龙虾每天定时检查所有仓库的变更，有更新便自动拉取，并将重点关注的几个仓库变更汇总推送。
案例6：视频自动下载。当需要下载 B 站、推特、YouTube 视频时，以往需要找下载网站，有些限制速度，有些需要付费，有些让看广告，有的则今天能用明天就失效。将 skills 打磨好后让?安装，以后只需将视频链接发给它，它便会全自动完成下载。
除了这些实用场景，我还看到有人让?写教程、写小说，也有人将其安装在服务器上做运维。当然，能做的事情远不止这些，完全可以发挥想象力。随着模型能力越来越强，AI 可使用的工具和可接入的平台越来越多，它所能创造的价值也会越来越大。
下面分享 10 条实践经验：
经验1：借助 AI 全自动安装 OpenClaw。可以使用 Claude Code、Cursor，或者 QoderWork、Craft Agent。只需提供本地安装教程，并配置大模型服务商的账号信息以及飞书、钉钉等渠道的 bot 信息即可。
经验2：选用更强大的模型。大模型是 AI 产品的核心。在模型尚未达到完美之前，相同输入下，模型越强，表现通常越好。
经验3：实现 Skill 的自动化搜索与安装。未来可以让?通过 find-skills 这个技能自行搜索并安装所需的技能。传送门：skills.sh/vercel-labs…
经验4：自我进化，越用越智能。可以安装 self-improving-agent，让?在交互过程中不断积累经验，越用越聪明。传送门：skills.sh/charon-fan/…
经验5：根据自身工作、生活和学习场景，构建最适合自己的私有 Skills 仓库。让?自动拉取并安装，也可以让它创建和优化 Skills 并推送到远端。每个人的场景各不相同，实践证明，最实用的技能一定源自自身场景。例如，字幕校对 Skill 可能需要专属词库和校对流程；字幕特别长时，可以让 AI 拆分成 N 个小文件，逐个校对后再合并，最后删除无用文件。再如翻译 Skill，有人添加翻译规则，有人先翻译再消除 AI 痕迹，最后进行原文译文校对和人工润色，质量更高。写代码时，根据业务打造合适的 skills，能让 AI 在编码前更好地理解业务需求。
经验6：若 AI 总是表现不佳，可以明确强调“一定要记住 xxx”，或者直接手动修改它的长期记忆。
经验7：使用的模型能力可能不够强大，AI 有时会倾向于“尽早结束任务”，导致一次性完成效果不佳。借鉴 Ralph Loop 的思路，交代任务时可以让?同时创建多个定时任务，让它反复检查和优化，效果通常更好。
经验8：?较为脆弱，修改配置时（如让它自动更换模型、新增 MCP 配置等）极易“崩溃”，务必谨慎修改配置！推荐做法：只在有人在场时进行自身配置变更；让 OpenClaw 在变更前自动备份；另外安装一个 OpenClaw 或其他智能体，便于在 OpenClaw 挂掉时由另一个 Agent 实施救援（例如有道版和阿里版的 OpenClaw）；创建一个私有的 OpenClaw 配置仓库，每天定时备份，方便迁移或恢复。
经验9：利用源码高效排查问题。使用?时若遇到看不懂的报错或不会用的功能，建议直接将代码拉下来。可以将报错发给它，让它根据代码给出原因和解决方案；也可以将困惑发给它，让它说明用法。传送门：github.com/openclaw/op…
经验10：OpenClaw 并非万能钥匙！它有安装门槛，收益可能无法覆盖 tokens 消耗；若找不到适用场景，便无法产生实际价值；存在安全风险；在企业级复杂场景下应用仍有诸多局限。未来，模型能力会越来越强，AI 工具和平台会越来越多，OpenClaw 的功能也会不断完善，所能发挥的价值也会更大。OpenClaw 是否有用，取决于是否有适合的场景、是否能识别痛点、是否会封装 Skills、是否掌握最佳实践。
您已经安装 OpenClaw 了吗？有哪些实用案例？欢迎在评论区交流分享。
