从 ChatGPT 到 OpenClaw：龙虾改变了我的什么

3 月 22 号晚上，我在社群做了一场直播，主题是"从 ChatGPT 到 OpenClaw，龙虾改变了我的什么"。

这篇文章是直播内容的整理版。不是教程，是实战记录——我过去 24 天怎么用龙虾（OpenClaw）干活的，踩了什么坑，有什么心得。

先说结论

24 天，156 件事，10 大类，人力成本为零。

不是炫技。这 156 件事里，大部分是我以前要么花时间自己干、要么懒得干就不干了的事。现在有个 24 小时在线的"员工"帮我扛着，我只管提需求。

第一部分：我用龙虾在做什么

树洞——第二大脑

3 月份我在深圳出差 9 天，所有想法、日程、灵感都往树洞（我的第二大脑 Agent）里倒。

举几个真实场景：

• 凌晨 2 点跟朋友聊完课程感悟，随手发一条语音过去。第二天打开一看，已经自动整理好，躺在 thoughts.md 里了。
• 拍了一张火车票发过去，它自动提取车次、座位、时间，还设好了两个提醒——一个提前 1 小时问你准备好没，一个出发前提醒。
• 收到一本扫描版 PDF，25 页纯图片。丢给它，自动读图、识别文字，最后给我提炼出一张 20 个思维模型的速查表。

关键是：你只管倒，它帮你整理。 这个体验一旦用上就回不去了。

24 小时助理

9 天跑了 7 个活动——王川活动、思维攻略 5 天课、FutureLabs 分享、深湾会 AI 分享……行程密度很高。

龙虾帮我做了什么：

• 每天早上一条简报：今天干嘛、注意什么、需要提前准备什么
• 自动算餐厅到机场的车程，提醒截止值机时间
• 约人之前自动出对方画像和聊天建议

有个真实案例：约一个小红书博主吃饭前，AI 自动出了她的画像——粉丝量、内容风格、变现模式。聊天的时候心里有底，不至于冷场。

知识炼金

这是我觉得最酷的玩法——把 KOL 和书的智慧变成随时可调用的"外挂"。

我现在有 13 个知识外挂：

• 神鱼（安全/风控）→ 操作钱包时自动提醒安全规范
• 0xSun（链上实战）→ 想冲 meme 时调出盈亏比框架
• 托利《当下的力量》 → 焦虑的时候轻轻点一句：“此刻最重要的一件事是什么？”

13 个外挂 = 随身 13 个顾问。不是存了个 PDF 放在那，是真的在我日常操作中自动触发。

派活

简单粗暴的效率提升：

• 发一个小红书链接 → 5 分钟出博主完整画像
• “帮我查一下 NVDA、AMZN、TSM 最新股价” → 自动抓取整理成表格
• blogwatcher 自动监控十几个博客/YouTube → 有更新推送到 Telegram

课程辅助

这个场景最能打动普通人，因为完全不需要技术背景：

• 14 题问卷，教练说写太简略要重写。我拍了 4 张手写问卷照片 → AI 识别提取所有题目和答案 → 逐题分析哪里不够 → 帮起草补充版本。
• 教练录音发过来 → 自动转文字 → 提取教练对我的具体点评 → 生成改进清单。

你不需要会代码。会拍照、会说话，AI 就能帮你。

小弟——全能执行层

树洞负责接收整理（调度层），小弟负责动手干活（执行层）。两个独立 Agent，各有记忆和人设，互相通信。

24 天里小弟干了什么：

一句话：你是 CEO，树洞是秘书，小弟是全能员工。三个角色 24 小时在线，人力成本为零。

第二部分：从对话到 Agent 的三级跳

很多人分不清 ChatGPT 和 OpenClaw 的区别。简单说，是三个级别：

理解六个关键词就够了：

• Agent — 独立的 AI 大脑，有人设和记忆（≈ 一个员工）
• Channel — 沟通渠道，Telegram/微信/Discord（≈ 工位电话）
• Model — 背后的大模型，Claude/GPT/Gemini（≈ 大脑型号）
• Skill — 能做的特定事，写 PPT/发推特/读 PDF（≈ 技能证书）
• Plugin — 连接外部服务的接口（≈ 能用的工具）
• Workspace — 工作目录，所有文件在这里（≈ 办公桌）

Workspace 里有四个关键文件：

• SOUL.md — Agent 的人设和性格
• USER.md — 关于你的信息
• AGENTS.md — 工作规范
• TOOLS.md — 工具使用备忘

不需要会写代码，会写中文就能调教 Agent。 而且 SOUL.md 越具体越好——写"不要说’好的！✨’“比写"简洁"有用 10 倍。

第三部分：使用技巧

基础技巧

安装：npm install -g openclaw 一行搞定。个人用推荐本地（隐私+稳定），团队用云端。

Channel 推荐：入门用 Telegram（配置最简单），微信和飞书也已经支持了。

模型选择：

• 主力用 Opus（最强）
• 日常用 ChatGPT（性价比）
• 定时任务用 Sonnet / StepFun Flash（便宜大碗）
• 分层用模型，能省不少钱

Skill 推荐：

• 内置：clawhub（Skill 商店）、blogwatcher（博客监控）、summarize（内容摘要）、peekaboo（macOS 自动化）
• 第三方：tavily（搜索）、infographic（信息图）、xhunt（X 热门）、frontend-slides（做 PPT）、slowmist（安全实践）

高级技巧

Cron 定时任务：我目前跑了 20 个，覆盖投资简报、健康信息图、博客监控、午餐晚餐睡眠提醒。设好之后完全不用管。

Debug：

• /verbose on 看 Agent 完整推理链
• emoji Reaction 快速反馈对不对
• /status 看 token 用量
• 上下文太长变笨？开新 session

ACP：对话里直接调起 Claude Code / Codex 写代码。让 Agent 自己写脚本解决问题，你连命令都不用敲。

第四部分：如何解决龙虾焦虑

面对 AI 焦虑，只有两条路——加入，或者放下。没有第三种。

选择一：加入

从需求出发，不从技术出发。 别想"AI 能做什么”，想"我有什么烦"。每天忘事？AI 管日程。信息太多？AI 筛选摘要。重复工作烦？AI 自动化。没有痛点就不用上 AI，不要硬创造需求。

从一个小事开始。 不要第一天就想搭全自动工作流。先让 AI 帮你写一封邮件、总结一篇文章。觉得好了再加一个场景。打开软件就是最小行动单元，不用先写提纲。

不要比较，按自己节奏。 每天省 30 分钟就已经值了。AI 是工具不是考试。

选择二：放下

放下不等于躺平，而是认清自己当下不需要。不是所有人都必须用 AI，就像不是所有人都必须学编程。等到真正需要的时候再上手，反而比硬逼自己学效率高。

最怕的是：既不动手，又放不下，天天刷别人的成果焦虑自己。

第五部分：龙虾怎么赚钱

四个真实案例：

案例 1：老叶量化交易。 老程序员，从没接触过量化。用 Opus + GPT 推演策略，Claude Code 写回测脚本。入金 $26,325，22 天盈利 $15,588，交易量 1.08 亿美元。他的原话：“AI 没有直接给我财富，它给我的是一种机会。”

案例 2：金金自动定投。 用 OpenClaw 搭了三层安全架构的自动定投系统——密钥零落盘（1Password）、服务器加固（零端口暴露）、权限最小化（只交易不提现）。搭建额外成本：0 元。核心理念：“最安全的网络传输就是不传输。”

案例 3：Polymarket 预测市场。 群友用 AI agent 做数据分析 + 自动化下注。

案例 4：AI 私教服务（我自己）。 2 个客户，1 万/人，到手 2 万。用出门道，别人付费找你教——这是最可复制的变现路径。

赚钱不是目的。先让 AI 帮你省时间提效率，变现是自然而然的事。先解决自己的需求，别硬想赚钱。

写在最后

从 ChatGPT 到 OpenClaw，对我来说最大的变化不是效率提升——虽然效率确实提升了很多——而是思维方式的转变。

以前我是一个人干所有事。现在我是一个有三个 AI 员工的"小团队"：树洞管整理、小弟管执行、小康管健康。我的角色从"执行者"变成了"CEO"。

这不是什么高深的技术。安装一行命令，调教用中文，门槛其实很低。

如果你感兴趣，最好的开始方式就是：打开软件，发一条消息。

就这么简单。