你以为的AI助手，和真正跑起来的AI助手，差了多少？

快速阅读：一个零编程背景的商人，用OpenClaw搭了一套真实运转的AI自动化系统，覆盖邮件、视频、提案、客户管理，每月花几百美元，顶替了一个年薪五万美元的助理。代价是烧了不少冤枉钱，搞崩了系统，还经历过一次至今不明原因的“死亡循环”。

该图片可能由AI生成

大多数人谈AI自动化，停留在“我用ChatGPT写了封邮件”的阶段。这位叫ISayAboot的用户直接把系统跑起来了：邮件自动归档、拟稿、每日三次摘要；拍完的视频扔进谷歌云盘，AI看完视频写文案、自动排期发布；提案系统学习了他过去几百份提案，现在能比他写得更好，直接推送到PandaDoc，他几乎只需要按发送。本周一，一份十五万美元的提案就这么发出去了。

每天早晚各一条语音消息，是他自己最喜欢的功能。用ElevenLabs克隆了他的商业教练的声音，把教练几百份课程内容“向量化”，每天根据当天发生的事定制内容，早上激励，晚上复盘。他说“贵得离谱但停不下来”。

硬件就是一台M1 Mac Mini，全天候运转。

当然，这套系统不是开箱即用的。他同时跑了五个顶级模型的并行代理，结果十五分钟之内烧掉了几百美元，系统陷入死循环，不停调用各种服务的额度，差点被封号。至今他都不知道那次究竟发生了什么。

他花了几周时间摸索出来的省钱逻辑是：85%的任务用中档模型，顶级模型只用于最关键的提案工作，基础格式化任务用最便宜的。上下文文件严格限制在500到800个Token，每隔三十到五十条消息就清空一次上下文，让AI重新读取项目文件继续工作。规则是：如果这件事要做两次，就把它变成一个可复用的技能模块，以后不再手动重复。

有观点认为这个操作太危险，高价值提案加上直接写入客户管理系统的权限，一旦出事没有任何回滚机制，等于用业务数据在玩俄罗斯轮盘。他的回应是：每周花二十小时处理行政工作，这个风险也不小。

他的Notion曾经完全看不懂。现在他的整个业务、个人生活、员工任务、客户跟进全跑在里面，他说这是有生以来组织最完整的一段时期。女儿要考一个认证，过去是一堆邮件和链接散在各处，现在全部整理进了一个项目页面。新员工明天入职，三个月的培训流程已经建好了。

他没有技术背景，一年前才开始接触编程辅助工具，靠试错摸索出这套体系。

有人质疑他的帖子是AI写的。他说是自己写的，但确实让AI帮他整理了部分评论回复。

有网友建议他换用更便宜的搜索接口，他说现在的成本已经比他的助理便宜，工作量是助理的二十倍，不折腾了。

他下一步想搭的是完整的外联系统，接入潜在客户数据库、邮件验证服务和自动发送平台，用意图信号筛选，自动写邮件、验证地址、填入发送队列。

十五万美元的提案发出去了。结果还不知道。

简评：

真相是：他没有雇到一个更便宜的助理，他把自己变成了AI的助理。

过去是人管人，现在是人管机器、机器管流程、流程管结果。看起来他是老板，但每天的工作变成了喂养系统、监控系统、修复系统。那个“至今不知道发生了什么”的死亡循环，才是这个时代最真实的隐喻——我们正在用自己不完全理解的东西，接管自己不能失去的东西。

省下一个助理，背上一座核电站。效率的尽头，不是自由，是另一种形式的值班。

www.reddit.com/r/openclaw/comments/1rb84h4/ways_openclaw_has_changed_my_life