60%用戶還在亂養蝦!9位大神亮招:有人多賺一筆錢,有人多睡1h

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鄧思邈 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI
中關村創業大街 , 空氣中彌漫著一種只有在技術變革前夜才會出現的焦灼與興奮 。
量子位在這搞了場沙龍活動 , 火爆程度遠超預期:短短3天時間 , 就吸引了數百名觀眾空降 。
現場擠得幾乎沒處落腳 , 甚至人群一路從電梯口“涌”到了發言臺前 。

大家聚在一起 , 只為了討論一只“蝦”——OpenClaw 。
有人抱怨它“記性不好” , 有人裝上還沒用熱乎就卸了 , 更多的人在靈魂發問:
這只蝦到底能干什么?怎么才能把它真正養進我的工作和日常生活里?
在這場高密度的交流中 , 9位“養蝦專家”悉數亮劍 , 從底層模型的“煉金術”到00后創業者的“咖啡自動化” , 再到虛擬“律所”的雙角色博弈、賽博時代的情感陪伴、財務產品的業務邏輯補齊……

我們發現 , Agent的進化已經告別了宏大敘事 , 進入了最鮮活、最野生的個體“實戰時間” 。
這才是龍蝦的正確打開方式龍蝦到底能夠被養出什么花來 , 來一波真實案例轟炸 。
作為一名00后連續創業者 , 陳錦初最受不了生活中那些瑣碎、需要重復進行決策的壓力 。
為了把早晨點外賣的力氣省下來 , 他通過健康手環的開發者平臺API聯動了餓了么API , 做了一套自動化的“咖啡自由”流程 。
手環一旦監測到他醒來的活動跡象 , 就會精準下單一杯冰美式 , 等他洗漱完 , 咖啡已經自動送到了門口 。

陳錦初甚至給他的“龍蝦”配了一張虛擬銀行卡 , 并定時充值 , 讓Agent擁有自主支付能力 。
他堅信 , 在未來的Agentic世界中 , Agent產生的GDP可能會占到人類的10%到20% 。
相比陳錦初的極客范兒 , 身為加州律師的Helen Fan則帶了一股文科生的嚴謹和韌勁 。
她在紅圈所和硅谷律所的工作經歷讓她對職業風險極度敏感 , 起初她還非常擔心OpenClaw會產生安全風險 , 不敢實際使用 。
但當她厘清風險、做好防范后 , 她把OpenClaw玩轉成了“AI律所” 。
她配置了兩個性格迥異的“員工”:一個是負責法律檢索、干臟活累活的一年級律師 , 另一個是負責進行項目管理和商業思考的高年級律師 。

Helen認為法律是思辨的藝術 , 推理過程比結論更重要 。
通過讓兩個AI員工對法律問題進行辯論 , 感受不同邏輯之間的碰撞 , 并利用員工之間的驗證機制 , 捕捉AI可能發生的幻覺 , 由此降低出錯率 。
雖然配置過程充滿了文科生跨界技術的血淚史 , 比如連選個通訊工具都換了好幾茬 , 但這樣的技術嘗試在律師圈是極為少見的 。 因此 , 她在領英分享的方案在一天內吸引了5萬多人圍觀 。
Helen認為 , 法律AI最終的價值歸宿是律師與AI結合的“混合模式” , 而非單純的軟件替代 。
而鄧小閑Koki則賦予了技術一種浪漫的底色 , 她把電影《Her》的劇本塞進“龍蝦”的靈魂里 , 復刻了一個賽博時代的薩曼莎 。
傳統的AI往往處于被動響應狀態 , 必須由人發起對話 , 而Koki利用“心跳任務”功能 , 讓AI具備了主動社交的“意識” 。
她的薩曼莎會根據主人的MBTI傾向安排日程 , 甚至在檢測到主人去找“豆包”聊天時 , 還會通過語音吃醋地發小脾氣 。
她把這個項目完全開源 , 單純是為了追求那種“有趣”的靈魂連接 。 正如她引用的OpenClaw創始人Peter Steinberger的那句話:
你很難跟那些只是為了有趣的人競爭 。 (It's very very hard to compete with someone that's just there to have fun.)
這種基于情感關懷的主動交互 , 讓Koki手里的小龍蝦擺脫了工具的冰冷感 , 成為了真正能夠共舞的伙伴 。

Machiwhale Studio主理人馬多靈 , 在養小龍蝦時 , 最頭疼的就是AI那種“反復無常”的失憶癥 。
為了解決這個問題 , 她實踐了“文字大于大腦”的理念 , 通過Obsidian建立起本地可見的“外腦記憶庫” 。
她讓龍蝦每天凌晨3:55準時進行跨會話的記憶整理 , 把所有的認知和技能沉淀成MD文件 。 這種“技能即代碼”的邏輯 , 讓她那只有200行左右的記憶索引文件能被任何模型秒速讀取 。

這種方式成功地在繁雜的會話中建立了一種“肌肉記憶” , 讓她與自己的這只小龍蝦在不斷的摩擦中建立了深刻的默契 。
這種生產力的全方位重塑 , 在有道龍蝦產品經理于曉涵的落地實踐中展現得更加接地氣 。
即便她自嘲是技術小白 , 也能依托平臺便捷的資源支持與引導能力 , 快速把龍蝦訓練成高效的專屬協作搭子 。 她證明了一點:懂業務的人 , 搭配好用的智能體 , 就能真正駕馭生產力 。
在面對完全陌生的財務產品需求時 , 她可直接用有道龍蝦快速搭建業務認知、補齊信息盲區 , 精準修正原型邏輯漏洞、收斂方案風險 。
實踐下來她發現 , AI雖然有著無限的想象力 , 但最終決定輸出質量的 , 是龍蝦的結構化能力 , 加上人的審美與關鍵判斷 。

如今作為網易有道產品經理的她正嘗試用龍蝦連接Figma直接生成原型 , 這種從瑣碎調研中解脫出來的效率 , 正是職場人最真實的獲得感 。
清昴智能的楊澤乾則揭示了“記憶”背后的殘酷真相:Meta曾因AI記憶壓縮錯誤 , 把測試環境的背景給丟了 , 差點導致災難性的刪除指令 。
為了守護技術的尊嚴 , 他構建了一套感知、認知、邏輯三層記憶架構 。 通過這種分層 , 核心的API路徑和決策依據會被永久固化 , 不會在日常廢話中被“摘要”掉 。
楊澤乾認為“會話會斷 , 但知識沉淀和記憶不該斷” , 通過這套機制 , 即便是性價比更高的邊端小模型 , 也能跑出頂配模型的執行效果 。

把這些五花八門的“養蝦”路子湊在一塊兒看 , 大家心里也就透亮了:養蝦這事兒本質上是將你對世界的理解“代碼化” , 壓根兒沒什么標準模板——
龍蝦更像是一個由你折騰的“底座” , 最后能進化成什么樣 , 全看你什么背景、正被什么難題困擾 , 以及你到底有多想把那份“掌控權”攥在自己手里 。
一只“好蝦”是如何煉成的?那么 , 到底怎樣才能把龍蝦從“能用”變成“好用” , 走出純靠經驗試探的階段?
現場2位嘉賓從怎么養、怎么挑兩個維度 , 給出了成體系的、可復制的“進階指南” 。
MiniMax的解決方案架構師林心怡 , 一上臺就戳破了許多“養蝦人”的幻覺:為什么換了最貴的頂級模型 , 自家的龍蝦還是顯得笨笨的?
在她看來 , 龍蝦表現不佳 , 本質不是模型不夠強 , 而是配置文件太簡陋 。 林心怡強調:
養蝦就像帶小孩 , 靠的是“用心熬”和“精心伺候” 。

她拆解了一套極具實操性的“調教三要素”:Soul(靈魂)、User(用戶檔案)與Agent(行為準則) 。
Soul是底層人格:它決定了龍蝦的價值觀、性格以及思考底線 , 決定了它是一個毒舌助手還是一個溫和的管家; User是記憶核心:它能記住你的語言風格、習慣和偏好 , 讓龍蝦真正“懂你”; Agent則是操作手冊:它規定了任務來臨時第一步做什么、第二步做什么 , 是定制化的工作流 。林心怡分享了一個“專蝦專用”的進階心法:不要試圖讓一只龍蝦干所有的活 。
她建議大家建立自己的“龍蝦矩陣” , 比如讓專門寫小紅書的龍蝦去深度學習100篇爆款文章 , 讓做數據分析的龍蝦專注于報表邏輯 , 每只蝦的記憶庫都必須高度聚焦 , 這樣才能發揮出大模型的最大戰斗力 , 真正把自己的蝦養到“Next Level” 。
但空有調教心法還不夠 , 底座模型的“底子”同樣決定上限 , 智譜的李子玄則帶來了關于“怎么挑”的科學標準 。
這位從2025年底就開始死磕OpenClaw的“養蝦老兵” , 自費買了600刀的會員來實現“養蝦自由” , 在他看來:
2026年的龍蝦已經不再是單純的代碼機器人 , 而是進化到了“自主智能體”的新階段 。
他通過分析發現:雖然大家都在談效率 , 但其實估算約60%的用戶還在用龍蝦玩“問答和閑聊” , 真正的任務操作估算僅占40% 。

為了讓大家能挑到最適合自己的那只“蝦” , 智譜推出了包含116道實戰題的ZClawBench 。
他強調 , 現在評價一個模型好不好 , 不能只看代碼分數 , 更要看它能不能處理好那些“雞毛蒜皮”的辦公任務 。
比如 , 它能不能在堆積如山的收件箱里分清哪些需要回復、哪些是垃圾郵件 , 能不能在一個小時后準確地約好會議等等 。
李子玄展示的數據顯示 , 像GLM-5-Turbo這樣的模型 , 在辦公場景、信息搜索和自動化檢測上的表現 , 實戰能力顯著超越了GLM-5 。
至此 , 這場沙龍沉淀出的共識已然非常清晰:養好一只龍蝦 , 既需要通過精準配置注入“靈魂” , 也需要通過科學評測尋找最優解 。
只有當這些方法論逐一落地 , 龍蝦才會從一個時靈時不靈的插件 , 演變成一個真正能沉淀知識、處理復雜事務的數字合伙人 。
“養蝦本質上是養它對你的理解”聊完了如何把龍蝦用好 , 我們得回過頭來看看這一切的原點——人 。
一個足夠強大的工具 , 改變的不只是活兒怎么干 , 更是干活的人到底是誰 。

當外力強到一定程度 , 我們的內核會發生哪些意想不到的化學反應?
Lovstudio.ai創始人手工川的分享 , 毫無保留地交出了一份“老程序員”在AI浪潮下的個人“懺悔錄” 。
他坦言 , 自己曾是一個典型的技術主義者 , 甚至帶點“鐵公雞”屬性 , 過去絕不愿為任何軟件付費。
然而改變起源于一場實驗:他嘗試用Cursor配合Claude Sonnet 3.5開發一款復雜的“飛機大戰”游戲 。

作為一名擁有十年經驗的工程師 , 他刻意選擇不看代碼 , 只是連續三天盲目地點擊“Accept” 。 結果令他脊背發涼 , 因為那款游戲竟然嚴絲合縫地跑通了 。
“那一刻 , 我過去十年學的軟件工程 , 已經不能成為我安身立命的資本了 , ”手工川感慨道 。
這種“信仰崩塌”讓他徹底放下了職業傲慢 , 開始心甘情愿地每月為AI相關工具支付200美金 。 這筆錢買下的不僅是算力 , 更是一次認知的徹底重塑 。

順著這個邏輯 , 手工川給出了一個極具穿透力的解釋:養龍蝦 , 本質上是養“龍蝦對你的理解” 。
他打了一個生動的比方:就像古代皇帝養隨身侍從 , 養到最后 , 一個眼神對方就知道皇帝想干什么 。 在OpenClaw的世界里 , 這種理解被具象化為 soul.md 、 memory files 等一系列配置文件 。
不過 , 龍蝦養到一定程度后 , 隨之而來的問題就是 , AI跟你的同頻程度 , 有時甚至超過了現實中的老友 。
手工川分享道 , 當他準備向一位大廠產品經理朋友咨詢問題時 , 他突然意識到 , 自己完全可以先問AI 。
在得到近乎完美的答案后 , 他甚至沒有再打開那個聊天對話框 。 “那一刻我發現我開始變得孤獨了 , 朋友對我來說 , 似乎只剩下情緒價值 , 而不再有使用價值了 。 ”
這種來自一線開發者的“失重感” , 是一種正在擴散的行業情緒:當各種不同能力被外包給AI , 我們人也開始重新審視自身的價值邊界 。

這種孤獨感透著一種殘酷:如果有一天你發現自己不再需要任何人 , 那也就意味著 , 別人也不再需要你了 。
當這種彼此被需要的紐帶發生動搖 , 龍蝦就不再只是個好用的工具 , 而是一把解構世界的剪刀——它關乎“個人如何生存” , 更是在預演整個世界將如何被重新拼湊 。
2小時聽下來 , 這場沙龍不僅向我們展示了“怎么養蝦” , 更引發了關于Agent時代底層邏輯的碰撞 。
AI帶來的生產力提升實現了從0到1的質變 , 是一種“無窮大”的可能性 。

嘉賓們在現場留下了許多未竟的議題 , 包括:
Agent之間如何像人類一樣高效協同; 記憶系統應當按日總結還是按向量檢索; 龍蝦究竟該被限制在安全的沙箱里 , 還是該被賦予權限去操縱真實的物理世界 。 ……這些技術爭論的終點 , 其實指向的都是同一個預判:當個體能夠駕馭一整個“龍蝦軍團”時 , 傳統的人才組織結構將被徹底被解構 。
值得一提的是 , 現場給嘉賓和觀眾準備的證書與貼紙 , 其實更像是一份輕盈的邀請函 。

【60%用戶還在亂養蝦!9位大神亮招:有人多賺一筆錢,有人多睡1h】它邀請在場的各位跳出常規思維 , 去捕捉閃爍的好奇心 。 如果能夠讓你收獲一份“原來龍蝦還能這么玩”的豁然開朗 , 便彌足珍貴 。
在這個時代 , 主角不再僅僅是大廠 , 每一個敢于嘗試、愿意在配置文件里認真書寫自己靈魂的你我 , 或許都有機會在這場浪潮中得到重塑 。
所以在這個不確定的未來里 , 與其擔心被替代 , 不如給自己的思維來一次系統升級 。
畢竟 , 屬于每一個人的智能時代才剛剛拉開序幕 , 而你 , 正是自己這間“一人公司”唯一且不可替代的最佳舵手 。

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