最近 OpenClaw 火的有点不正常，但我深入仔细研究了很久，感觉这玩意完全就是割韭菜，没啥意义的东西。

这不就是个豆包手机电脑版 + 智能按键精灵吗？

" 不学 OpenClaw，你的职业生涯仅剩 30 天 "

" 学会用龙虾，马上当甩手老板 "

" 我已经让龙虾帮我炒股赚钱了 "

我相信咱们大部分人已经被这些吹龙虾的营销号标题党们轰炸的非常焦虑了，甚至有人吹啊，能直接靠它赚钱。

但是这玩意真的有用吗？它到底能干什么？又凭什么激起了如此巨大的全民热情？

这篇稿子我就一次性给你讲清楚。

我的回答可能跟你在别人那里看到的观点都不一样。

但今天我想认认真真把这件事讲透——不是这只龙虾好不好的问题，而是你根本就不应该在这个时间点为它焦虑。

甚至龙虾你用的越多，对你可能还是有害的。

为了后面的逻辑能够呈现的更清楚，我先简单快速地交代一下这只龙虾到底是个什么东西，我尽量讲人话。

龙虾，OpenClaw，最初是一个奥地利程序员用一小时攒出来的开源项目。

那么它到底能干什么呢？

简单来说就是它让 AI 从动嘴变成了动手，其实做的就是前段时间豆包 AI 手机做的事，是把豆包手机没有完成的遗愿搬到了电脑上。

就这么个东西，发出来就在 GitHub 上爆火了：

老黄又亲自出来吹了一波，说 OpenClaw 是 " 当代最重磅的软件发布 "。

各路媒体跟着高潮，于是你就看到了现在这个全民养龙虾的盛况。

这个概念确实是性感的，但是你真的把它装到电脑上一看，会发现根本就不是那么回事。

性感和能用之间，隔着一整个太平洋。

它目前连理解你说的话都费劲。

你让它帮你干个简单的活，它可能得先花半天时间去分析这个活的哲学意义，然后信心满满地交出一份驴唇不对马嘴的结果，还不如你直接用大模型去弄呢。

你花在纠正它错误上的时间，够你自己把活干三遍的。

这玩意现阶段最大的用处就是充当一个程序员帮你写代码，但是写代码，我直接用大模型不就行了？

为什么要多花几倍的 Token，费劲巴拉装个龙虾，还得单独给它配个电脑，再让它去用大模型编程呢？

那真的是人老屁股松，脱裤子放屁响咚咚。

我试了下那些所谓的 skill 库，别说生产力工具了，整个库里边真正有用能够顺利跑下来的根本没几个。

还用这玩意干活呢，真的属于开玩笑了。

当前这个阶段，用龙虾干活，它能力是真不行啊，给你机会，你也不中用啊，bro。

当然了，我们还是要用发展的眼光看问题，莫欺 AI 少年穷，现在不行，不代表以后不行嘛。

哎，这么想你就中计了。

龙虾当前最大的噱头，最吸引人去用的就在于此，它号称是未来 AGI 的雏形，也就是虽然我现在啥也不是，但是以后但凡只要能用电脑处理的工作，我龙虾全部都能给你干了，但这也是最大的 bug。

你想想一个号称要成为通用人工智能雏形的产品，现在就连部署到你电脑上都需要专门花钱请人工来帮你装，连你用大白话下的指令都理解不利索——我就想问一句，这算哪门子的通用智能？

来我家串个门，都得请护工，坐轮椅，你管这叫 AGI 啊？

你管一个连话都听不太明白的东西叫 AGI，那我家扫地机器人撞墙之后调个头，是不是也能算自动驾驶了？

那你可能会说，早期嘛，能力弱一点是正常的。

哎，对了，所以小龙虾这个东西，大概率是个中间产品。

这里我最想说的是一个更根本的判断——

什么叫中间产品？

就是它注定会被集成、被替代、被消化掉，最终变成某个更成熟产品里的一个默认功能按钮。

你还记不记得前两年有个特别火的概念叫做 " 提示词工程师 "？

两年前这个词有多火？

满世界都在教你怎么写提示词，怎么跟 AI 对话才能得到更好的结果，甚至提示词工程师能月入过万。

结果我没有在一家公司里面看到 AI 提示词工程师这个岗位，但是卖课的赚得盆满钵满，学习的人焦虑得夜不能寐。

结果呢？

各家大模型迭代了几轮之后，理解能力大幅提升，你随便说句人话它都能听懂了，提示词工程这门 " 手艺 " 一夜之间就没人提了。

小龙虾正在走一模一样的路。

我这里可以给出一个非常严肃的判断，你可以当暴论听：

乐观一点，三到五个月之内，国内的主流 AI 应用——不管是豆包还是 Kimi，还是小米，还是别的什么——都会把类似的功能直接内置进去。

到时候你打开 APP 就能用，不需要配环境，不需要装插件，不需要找人代工，不需要单独烧 Token。

你现在花几百块请人装、花几千块买课学的那套东西，到时候就是软件里一个现成的按钮。

你按一下就行了。

再往远了看，两到三年的尺度上，连这种云端调用大模型的方式本身都只是过渡。

真正的终局是端侧计算—— AI 跑在你自己的设备上，核心运算在本地完成，只有必要的时候才去云端取一下数据。

到那个时候，你的手机、你的电脑本身就会内置类似龙虾的工具，根本不存在什么单独部署的概念。

所以我的朋友，你现在在焦虑什么呢？

没什么好焦虑的。

你焦虑的那个东西，几个月后就会变成所有软件的标配功能，几年后连它依赖的底层架构都会被淘汰。

你现在冲进去学它，那不就相当于 2007 年有人专门去上培训班学怎么用诺基亚的塞班系统吗？

学完之后 iPhone 就来了。

当然了，那些卖课的人，他们肯定是不会告诉你这些的。

吹 AGI 的营销号，那也不会管这些。

总之，你越焦虑，你掏钱的动机就会越充裕，他们就越能赚到钱。

淘金先富卖铲人。

而当某个技术暂时还不能帮你高效赚钱的时候，教别人用这个技术赚钱，就成了最好的赚钱方式。

这条铁律从互联网元年适用到今天，一次都没失灵过。

那你可能又要问了：既然又难用又烧钱，为什么全网还在拼了命地推？

因为，大厂的 Token 滞销了，需要你帮帮他们。

这只龙虾到目前解决的最成功的问题就是大厂云服务器 Token 卖不出去的这个问题。

你不用我不用。

大厂这些年花了那么多钱去买的显卡、服务器、存储，谁来买单呢？

最后，包安装的人赚钱了，做龙虾的人赚钱了，卖服务器的人也赚钱了。

只有你， bro ，我的朋友，用龙虾的人在花钱。

但是你最初的目的是想让龙虾来帮你赚钱的，这是不是就有点搞笑了呢？

最后说一层我觉得最值得琢磨的事。

为什么龙虾你用的越好，反而对你是越不利的？

要让这只龙虾真正好用，你得做一件事：把你的工作习惯、工作流程、行业经验、知识积累，也就是你的个人知识库，经验库，你从未对外分享，积累多年的这些东西一股脑全喂给它。

它需要每天盯着你的电脑，要知道你怎么思考、怎么决策、怎么处理各种情况，才能真正替你干活。

听起来很合理对吧？

AI 要学习嘛，你不教它怎么会呢。

但你有没有想过一个问题：等你把自己的全部工作能力和经验都教给它的那一天，这个世界还需要你吗？

最终是它帮你工作，还是你直接失去工作呢？

你亲手训练出了一个在你的岗位上比你更快、更便宜、不请假、不抱怨的数字替身。

而且你不仅免费提供了所有的训练素材，你还自己掏钱买 Token 来承担训练成本。

你出钱、出力、出经验，最后训练出来的东西归平台所有。

如果这不叫剥削，我不知道什么才叫。

而且这件事还有一个更宏观的推论：哪个行业的从业者最积极地拥抱这类工具，愿意把自己几十年积累的宝贵经验，最无私最彻底地喂给 AI，哪个行业就会最先被 AI 替代。

你以为你在驯化 AI，其实 AI 在通过你驯化你的整个行业。

这个事情不是没有先例的，AI 最先替代的是谁？AI 什么技能最成熟？大厂什么工种裁员最猛？

就是那些最积极，最无私，最猛烈，甘愿奉献自己一切代码，拥抱 AI 行业的程序员们，无私的把自己的经验和代码交给 AI，好了，AI 学会了，如今已经快把同行淘汰的差不多了。

我愿称之为，AI 降临派。

所以啊，我就把我那天跟我朋友聊的那些话，今天原封不动地说给你听：

别焦虑，这只龙虾跟你现在的生活没有关系。

它一定会变好的，而且会变得比现在简单一万倍。

等它真正成熟的那天，你不需要学任何东西，不需要配任何环境，不需要找任何人帮你装。

它会像水和电一样，自然而然地出现在你每天使用的每一个软件里。

除非，你是正身处其中的从业者，你正在参与这个进化，否则，对于我们绝大多数的普通人。

在那一天到来之前，你要做的事情只有一件：

把自己手头的活干好，把该积累的经验积累扎实。

因为不管 AI 怎么进化，它替代的永远是重复性的执行层工作。

你脑子里那些靠十年二十年磨出来的判断力、直觉、对复杂局面的应变能力， 面对人的能力是最后被替代的东西。

那些告诉你 " 现在不学就来不及了 " 的人，你回忆一下，他们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视频月入十万？

风口一直在变，但是收割焦虑的方式是从来没有变过的。

我是韭菜保安牛顿，关注我，让天下没有好割的韭菜，散会。