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60%用户还在乱养虾!9位大神亮招:有人多赚一笔钱,有人多睡1h

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邓思邈 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

中关村创业大街,空气中弥漫着一种只有在技术变革前夜才会出现的焦灼与兴奋。

量子位在这搞了场沙龙活动,火爆程度远超预期:短短3天时间,就吸引了数百名观众空降。

现场挤得几乎没处落脚,甚至人群一路从电梯口“涌”到了发言台前。



大家聚在一起,只为了讨论一只“虾”——OpenClaw

有人抱怨它“记性不好”,有人装上还没用热乎就卸了,更多的人在灵魂发问:

  • 这只虾到底能干什么?怎么才能把它真正养进我的工作和日常生活里?

在这场高密度的交流中,9位“养虾专家”悉数亮剑,从底层模型的“炼金术”到00后创业者的“咖啡自动化”,再到虚拟“律所”的双角色博弈、赛博时代的情感陪伴、财务产品的业务逻辑补齐……



我们发现,Agent的进化已经告别了宏大叙事,进入了最鲜活、最野生的个体“实战时间”。

这才是龙虾的正确打开方式

龙虾到底能够被养出什么花来,来一波真实案例轰炸。

作为一名00后连续创业者,陈锦初最受不了生活中那些琐碎、需要重复进行决策的压力。

为了把早晨点外卖的力气省下来,他通过健康手环的开发者平台API联动了饿了么API,做了一套自动化的“咖啡自由”流程

手环一旦监测到他醒来的活动迹象,就会精准下单一杯冰美式,等他洗漱完,咖啡已经自动送到了门口。



陈锦初甚至给他的“龙虾”配了一张虚拟银行卡,并定时充值,让Agent拥有自主支付能力。

他坚信,在未来的Agentic世界中,Agent产生的GDP可能会占到人类的10%到20%

相比陈锦初的极客范儿,身为加州律师的Helen Fan则带了一股文科生的严谨和韧劲。

她在红圈所和硅谷律所的工作经历让她对职业风险极度敏感,起初她还非常担心OpenClaw会产生安全风险,不敢实际使用。

但当她厘清风险、做好防范后,她把OpenClaw玩转成了“AI律所”

她配置了两个性格迥异的“员工”:一个是负责法律检索、干脏活累活的一年级律师,另一个是负责进行项目管理和商业思考的高年级律师。



Helen认为法律是思辨的艺术,推理过程比结论更重要

通过让两个AI员工对法律问题进行辩论,感受不同逻辑之间的碰撞,并利用员工之间的验证机制,捕捉AI可能发生的幻觉,由此降低出错率。

虽然配置过程充满了文科生跨界技术的血泪史,比如连选个通讯工具都换了好几茬,但这样的技术尝试在律师圈是极为少见的。因此,她在领英分享的方案在一天内吸引了5万多人围观。

Helen认为,法律AI最终的价值归宿是律师与AI结合的“混合模式”,而非单纯的软件替代。

邓小闲Koki则赋予了技术一种浪漫的底色,她把电影《Her》的剧本塞进“龙虾”的灵魂里,复刻了一个赛博时代的萨曼莎

传统的AI往往处于被动响应状态,必须由人发起对话,而Koki利用“心跳任务”功能,让AI具备了主动社交的“意识”。

她的萨曼莎会根据主人的MBTI倾向安排日程,甚至在检测到主人去找“豆包”聊天时,还会通过语音吃醋地发小脾气。

她把这个项目完全开源,单纯是为了追求那种“有趣”的灵魂连接。正如她引用的OpenClaw创始人Peter Steinberger的那句话:

  • 你很难跟那些只是为了有趣的人竞争。(It's very, very hard to compete with someone that's just there to have fun.)

这种基于情感关怀的主动交互,让Koki手里的小龙虾摆脱了工具的冰冷感,成为了真正能够共舞的伙伴。



Machiwhale Studio主理人马多灵,在养小龙虾时,最头疼的就是AI那种“反复无常”的失忆症。

为了解决这个问题,她实践了“文字大于大脑”的理念,通过Obsidian建立起本地可见的“外脑记忆库”。

她让龙虾每天凌晨3:55准时进行跨会话的记忆整理,把所有的认知和技能沉淀成MD文件。这种“技能即代码”的逻辑,让她那只有200行左右的记忆索引文件能被任何模型秒速读取。



这种方式成功地在繁杂的会话中建立了一种“肌肉记忆”,让她与自己的这只小龙虾在不断的摩擦中建立了深刻的默契。

这种生产力的全方位重塑,在有道龙虾产品经理于晓涵的落地实践中展现得更加接地气。

即便她自嘲是技术小白,也能依托平台便捷的资源支持与引导能力,快速把龙虾训练成高效的专属协作搭子。她证明了一点:懂业务的人,搭配好用的智能体,就能真正驾驭生产力

在面对完全陌生的财务产品需求时,她可直接用有道龙虾快速搭建业务认知、补齐信息盲区,精准修正原型逻辑漏洞、收敛方案风险。

实践下来她发现,AI虽然有着无限的想象力,但最终决定输出质量的,是龙虾的结构化能力,加上人的审美与关键判断



如今作为网易有道产品经理的她正尝试用龙虾连接Figma直接生成原型,这种从琐碎调研中解脱出来的效率,正是职场人最真实的获得感。

清昴智能的杨泽乾则揭示了“记忆”背后的残酷真相:Meta曾因AI记忆压缩错误,把测试环境的背景给丢了,差点导致灾难性的删除指令。

为了守护技术的尊严,他构建了一套感知、认知、逻辑三层记忆架构。通过这种分层,核心的API路径和决策依据会被永久固化,不会在日常废话中被“摘要”掉。

杨泽乾认为“会话会断,但知识沉淀和记忆不该断”,通过这套机制,即便是性价比更高的边端小模型,也能跑出顶配模型的执行效果。



把这些五花八门的“养虾”路子凑在一块儿看,大家心里也就透亮了:养虾这事儿本质上是将你对世界的理解“代码化”,压根儿没什么标准模板——

龙虾更像是一个由你折腾的“底座”,最后能进化成什么样,全看你什么背景、正被什么难题困扰,以及你到底有多想把那份“掌控权”攥在自己手里。

一只“好虾”是如何炼成的?

那么,到底怎样才能把龙虾从“能用”变成“好用”,走出纯靠经验试探的阶段?

现场2位嘉宾从怎么养、怎么挑两个维度,给出了成体系的、可复制的“进阶指南”。

MiniMax的解决方案架构师林心怡,一上台就戳破了许多“养虾人”的幻觉:为什么换了最贵的顶级模型,自家的龙虾还是显得笨笨的?

在她看来,龙虾表现不佳,本质不是模型不够强,而是配置文件太简陋。林心怡强调:

  • 养虾就像带小孩,靠的是“用心熬”和“精心伺候”。



她拆解了一套极具实操性的“调教三要素”:Soul(灵魂)、User(用户档案)与Agent(行为准则)

  • Soul是底层人格:它决定了龙虾的价值观、性格以及思考底线,决定了它是一个毒舌助手还是一个温和的管家;
  • User是记忆核心:它能记住你的语言风格、习惯和偏好,让龙虾真正“懂你”;
  • Agent则是操作手册:它规定了任务来临时第一步做什么、第二步做什么,是定制化的工作流。

林心怡分享了一个“专虾专用”的进阶心法:不要试图让一只龙虾干所有的活

她建议大家建立自己的“龙虾矩阵”,比如让专门写小红书的龙虾去深度学习100篇爆款文章,让做数据分析的龙虾专注于报表逻辑,每只虾的记忆库都必须高度聚焦,这样才能发挥出大模型的最大战斗力,真正把自己的虾养到“Next Level”。

但空有调教心法还不够,底座模型的“底子”同样决定上限,智谱的李子玄则带来了关于“怎么挑”的科学标准。

这位从2025年底就开始死磕OpenClaw的“养虾老兵”,自费买了600刀的会员来实现“养虾自由”,在他看来:

  • 2026年的龙虾已经不再是单纯的代码机器人,而是进化到了“自主智能体”的新阶段。

他通过分析发现:虽然大家都在谈效率,但其实估算约60%的用户还在用龙虾玩“问答和闲聊”,真正的任务操作估算仅占40%。



为了让大家能挑到最适合自己的那只“虾”,智谱推出了包含116道实战题的ZClawBench

他强调,现在评价一个模型好不好,不能只看代码分数,更要看它能不能处理好那些“鸡毛蒜皮”的办公任务

比如,它能不能在堆积如山的收件箱里分清哪些需要回复、哪些是垃圾邮件,能不能在一个小时后准确地约好会议等等。

李子玄展示的数据显示,像GLM-5-Turbo这样的模型,在办公场景、信息搜索和自动化检测上的表现,实战能力显著超越了GLM-5。

至此,这场沙龙沉淀出的共识已然非常清晰:养好一只龙虾,既需要通过精准配置注入“灵魂”,也需要通过科学评测寻找最优解。

只有当这些方法论逐一落地,龙虾才会从一个时灵时不灵的插件,演变成一个真正能沉淀知识、处理复杂事务的数字合伙人。

“养虾本质上是养它对你的理解”

聊完了如何把龙虾用好,我们得回过头来看看这一切的原点——

一个足够强大的工具,改变的不只是活儿怎么干,更是干活的人到底是谁。



当外力强到一定程度,我们的内核会发生哪些意想不到的化学反应?

Lovstudio.ai创始人手工川的分享,毫无保留地交出了一份“老程序员”在AI浪潮下的个人“忏悔录”。

他坦言,自己曾是一个典型的技术主义者,甚至带点“铁公鸡”属性,过去绝不愿为任何软件付费 。

然而改变起源于一场实验:他尝试用Cursor配合Claude Sonnet 3.5开发一款复杂的“飞机大战”游戏



作为一名拥有十年经验的工程师,他刻意选择不看代码,只是连续三天盲目地点击“Accept”。结果令他脊背发凉,因为那款游戏竟然严丝合缝地跑通了。

“那一刻,我过去十年学的软件工程,已经不能成为我安身立命的资本了,”手工川感慨道。

这种“信仰崩塌”让他彻底放下了职业傲慢,开始心甘情愿地每月为AI相关工具支付200美金。这笔钱买下的不仅是算力,更是一次认知的彻底重塑。



顺着这个逻辑,手工川给出了一个极具穿透力的解释:养龙虾,本质上是养“龙虾对你的理解”

他打了一个生动的比方:就像古代皇帝养随身侍从,养到最后,一个眼神对方就知道皇帝想干什么。在OpenClaw的世界里,这种理解被具象化为 soul.md 、 memory files 等一系列配置文件。

不过,龙虾养到一定程度后,随之而来的问题就是,AI跟你的同频程度,有时甚至超过了现实中的老友。

手工川分享道,当他准备向一位大厂产品经理朋友咨询问题时,他突然意识到,自己完全可以先问AI。

在得到近乎完美的答案后,他甚至没有再打开那个聊天对话框。“那一刻我发现我开始变得孤独了,朋友对我来说,似乎只剩下情绪价值,而不再有使用价值了。”

这种来自一线开发者的“失重感”,是一种正在扩散的行业情绪:当各种不同能力被外包给AI,我们人也开始重新审视自身的价值边界。



这种孤独感透着一种残酷:如果有一天你发现自己不再需要任何人,那也就意味着,别人也不再需要你了。

当这种彼此被需要的纽带发生动摇,龙虾就不再只是个好用的工具,而是一把解构世界的剪刀——它关乎“个人如何生存”,更是在预演整个世界将如何被重新拼凑

2小时听下来,这场沙龙不仅向我们展示了“怎么养虾”,更引发了关于Agent时代底层逻辑的碰撞。

AI带来的生产力提升实现了从0到1的质变,是一种“无穷大”的可能性



嘉宾们在现场留下了许多未竟的议题,包括:

  • Agent之间如何像人类一样高效协同;
  • 记忆系统应当按日总结还是按向量检索;
  • 龙虾究竟该被限制在安全的沙箱里,还是该被赋予权限去操纵真实的物理世界。

这些技术争论的终点,其实指向的都是同一个预判:当个体能够驾驭一整个“龙虾军团”时,传统的人才组织结构将被彻底被解构。

值得一提的是,现场给嘉宾和观众准备的证书与贴纸,其实更像是一份轻盈的邀请函



它邀请在场的各位跳出常规思维,去捕捉闪烁的好奇心。如果能够让你收获一份“原来龙虾还能这么玩”的豁然开朗,便弥足珍贵。

在这个时代,主角不再仅仅是大厂,每一个敢于尝试、愿意在配置文件里认真书写自己灵魂的你我,或许都有机会在这场浪潮中得到重塑。

所以在这个不确定的未来里,与其担心被替代,不如给自己的思维来一次系统升级。

毕竟,属于每一个人的智能时代才刚刚拉开序幕,而你,正是自己这间“一人公司”唯一且不可替代的最佳舵手。

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