為什么我勸你別用龍蝦OpenClaw？

最近OpenClaw火的有點不正常，但我深入仔細研究了很久，感覺這玩意完全就是割韭菜，沒啥意義的東西。

這不就是個豆包手機電腦版+智能按鍵精靈嗎？

“不學OpenClaw，你的職業生涯僅剩30 天”

“學會用龍蝦，馬上當甩手老板”

“我已經讓龍蝦幫我炒股賺錢了”

我相信咱們大部分人已經被這些吹龍蝦的營銷號標題黨們轟炸的非常焦慮了，甚至有人吹啊，能直接靠它賺錢。

但是這玩意真的有用嗎？它到底能干什么？又憑什么激起了如此巨大的全民熱情？

這篇稿子我就一次性給你講清楚。

我的回答可能跟你在別人那里看到的觀點都不一樣。

但今天我想認認真真把這件事講透——不是這只龍蝦好不好的問題，而是你根本就不應該在這個時間點為它焦慮。

甚至龍蝦你用的越多，對你可能還是有害的。

1

為了后面的邏輯能夠呈現的更清楚，我先簡單快速地交代一下這只龍蝦到底是個什么東西，我盡量講人話。

龍蝦，OpenClaw，最初是一個奧地利程序員用一小時攢出來的開源項目。

那么它到底能干什么呢？

簡單來說就是它讓AI從動嘴變成了動手，其實做的就是前段時間豆包AI手機做的事，是把豆包手機沒有完成的遺愿搬到了電腦上。

就這么個東西，發出來就在 GitHub 上爆火了：

老黃又親自出來吹了一波，說OpenClaw是“當代最重磅的軟件發布”。

各路媒體跟著高潮，于是你就看到了現在這個全民養龍蝦的盛況。

這個概念確實是性感的，但是你真的把它裝到電腦上一看，會發現根本就不是那么回事。

性感和能用之間，隔著一整個太平洋。

它目前連理解你說的話都費勁。

你讓它幫你干個簡單的活，它可能得先花半天時間去分析這個活的哲學意義，然后信心滿滿地交出一份驢唇不對馬嘴的結果，還不如你直接用大模型去弄呢。

你花在糾正它錯誤上的時間，夠你自己把活干三遍的。

這玩意現階段最大的用處就是充當一個程序員幫你寫代碼，但是寫代碼，我直接用大模型不就行了？

為什么要多花幾倍的Token，費勁巴拉裝個龍蝦，還得單獨給它配個電腦，再讓它去用大模型編程呢？

那真的是人老屁股松，脫褲子放屁響咚咚。

我試了下那些所謂的skill庫，別說生產力工具了，整個庫里邊真正有用能夠順利跑下來的根本沒幾個。

還用這玩意干活呢，真的屬于開玩樂了。

當前這個階段，用龍蝦干活，它能力是真不行啊，給你機會，你也不中用啊，bro。

當然了，我們還是要用發展的眼光看問題，莫欺AI少年窮，現在不行，不代表以后不行嘛。

哎，這么想你就中計了。

2

龍蝦當前最大的噱頭，最吸引人去用的就在于此，它號稱是未來 AGI 的雛形，也就是雖然我現在啥也不是，但是以后但凡只要能用電腦處理的工作，我龍蝦全部都能給你干了，但這也是最大的bug。

你想想一個號稱要成為通用人工智能雛形的產品，現在就連部署到你電腦上都需要專門花錢請人工來幫你裝，連你用大白話下的指令都理解不利索——我就想問一句，這算哪門子的通用智能？

來我家串個門，都得請護工，坐輪椅，你管這叫AGI啊？

你管一個連話都聽不太明白的東西叫AGI，那我家掃地機器人撞墻之后調個頭，是不是也能算自動駕駛了？

那你可能會說，早期嘛，能力弱一點是正常的。

哎，對了，所以小龍蝦這個東西，大概率是個中間產品。

這里我最想說的是一個更根本的判斷——

什么叫中間產品？

就是它注定會被集成、被替代、被消化掉，最終變成某個更成熟產品里的一個默認功能按鈕。

你還記不記得前兩年有個特別火的概念叫做“提示詞工程師”？

兩年前這個詞有多火？

滿世界都在教你怎么寫提示詞，怎么跟AI對話才能得到更好的結果，甚至提示詞工程師能月入過萬。

結果我沒有在一家公司里面看到 AI 提示詞工程師這個崗位，但是賣課的賺得盆滿缽滿，學習的人焦慮得夜不能寐。

結果呢？

各家大模型迭代了幾輪之后，理解能力大幅提升，你隨便說句人話它都能聽懂了，提示詞工程這門"手藝"一夜之間就沒人提了。

小龍蝦正在走一模一樣的路。

我這里可以給出一個非常嚴肅的判斷，你可以當暴論聽：

樂觀一點，三到五個月之內，國內的主流AI應用——不管是豆包還是Kimi，還是小米，還是別的什么——都會把類似的功能直接內置進去。

到時候你打開APP就能用，不需要配環境，不需要裝插件，不需要找人代工，不需要單獨燒Token。

你現在花幾百塊請人裝、花幾千塊買課學的那套東西，到時候就是軟件里一個現成的按鈕。

你按一下就行了。

再往遠了看，兩到三年的尺度上，連這種云端調用大模型的方式本身都只是過渡。

真正的終局是端側計算——AI跑在你自己的設備上，核心運算在本地完成，只有必要的時候才去云端取一下數據。

到那個時候，你的手機、你的電腦本身就會內置類似龍蝦的工具，根本不存在什么單獨部署的概念。

所以我的朋友，你現在在焦慮什么呢？

沒什么好焦慮的。

你焦慮的那個東西，幾個月后就會變成所有軟件的標配功能，幾年后連它依賴的底層架構都會被淘汰。

你現在沖進去學它，那不就相當于2007年有人專門去上培訓班學怎么用諾基亞的塞班系統嗎？

學完之后iPhone就來了。

當然了，那些賣課的人，他們肯定是不會告訴你這些的。

吹AGI的營銷號，那也不會管這些。

總之，你越焦慮，你掏錢的動機就會越充裕，他們就越能賺到錢。

淘金先富賣鏟人。

而當某個技術暫時還不能幫你高效賺錢的時候，教別人用這個技術賺錢，就成了最好的賺錢方式。

這條鐵律從互聯網元年適用到今天，一次都沒失靈過。

3

那你可能又要問了：既然又難用又燒錢，為什么全網還在拼了命地推？

因為，大廠的Token滯銷了，需要你幫幫他們。

這只龍蝦到目前解決的最成功的問題就是大廠云服務器Token賣不出去的這個問題。

你不用我不用。

大廠這些年花了那么多錢去買的顯卡、服務器、存儲，誰來買單呢？

最后，包安裝的人賺錢了，做龍蝦的人賺錢了，賣服務器的人也賺錢了。

只有你， bro ，我的朋友，用龍蝦的人在花錢。

但是你最初的目的是想讓龍蝦來幫你賺錢的，這是不是就有點搞笑了呢？

4

最后說一層我覺得最值得琢磨的事。

為什么龍蝦你用的越好，反而對你是越不利的？

要讓這只龍蝦真正好用，你得做一件事：把你的工作習慣、工作流程、行業經驗、知識積累，也就是你的個人知識庫，經驗庫，你從未對外分享，積累多年的這些東西一股腦全喂給它。

它需要每天盯著你的電腦，要知道你怎么思考、怎么決策、怎么處理各種情況，才能真正替你干活。

聽起來很合理對吧？

AI要學習嘛，你不教它怎么會呢。

但你有沒有想過一個問題：等你把自己的全部工作能力和經驗都教給它的那一天，這個世界還需要你嗎？

最終是它幫你工作，還是你直接失去工作呢？

你親手訓練出了一個在你的崗位上比你更快、更便宜、不請假、不抱怨的數字替身。

而且你不僅免費提供了所有的訓練素材，你還自己掏錢買Token來承擔訓練成本。

你出錢、出力、出經驗，最后訓練出來的東西歸平臺所有。

如果這不叫剝削，我不知道什么才叫。

而且這件事還有一個更宏觀的推論：哪個行業的從業者最積極地擁抱這類工具，愿意把自己幾十年積累的寶貴經驗，最無私最徹底地喂給AI，哪個行業就會最先被AI替代。

你以為你在馴化AI，其實AI在通過你馴化你的整個行業。

這個事情不是沒有先例的，AI最先替代的是誰？AI什么技能最成熟？大廠什么工種裁員最猛？

就是那些最積極，最無私，最猛烈，甘愿奉獻自己一切代碼，擁抱AI行業的程序員們，無私的自己的經驗和代碼交給AI，好了，AI學會了，如今已經快把同行淘汰的差不多了。

我愿稱之為，AI降臨派。

5

所以啊，我就把我那天跟我朋友聊的那些話，今天原封不動地說給你聽：

別焦慮，這只龍蝦跟你現在的生活沒有關系。

它一定會變好的，而且會變得比現在簡單一萬倍。

等它真正成熟的那天，你不需要學任何東西，不需要配任何環境，不需要找任何人幫你裝。

它會像水和電一樣，自然而然地出現在你每天使用的每一個軟件里。

除非，你是正身處其中的從業者，你正在參與這個進化，否則，對于我們絕大多數的普通人。

在那一天到來之前，你要做的事情只有一件：

把自己手頭的活干好，把該積累的經驗積累扎實。

因為不管AI怎么進化，它替代的永遠是重復性的執行層工作。

你腦子里那些靠十年二十年磨出來的判斷力、直覺、對復雜局面的應變能力， 面對人的能力是最后被替代的東西。

那些告訴你“現在不學就來不及了”的人，你回憶一下，他們去年是不是在教你搞元宇宙？前年是不是在教你做Web3？大前年是不是在教你拍短視頻月入十萬？

風口一直在變，但是收割焦慮的方式是從來沒有變過的。

我是韭菜保安牛頓，關注我，讓天下沒有好割的韭菜，散會。