昨天有人把 OpenClaw 安装在主力机。
今天有人不做沟通权限设置被提示词攻击发红包。
再发展下去还不知道要出什么大事。
现提供卸载服务帮你们完美闭环。
Δημοσίευση
Howie1024
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同样使用OpenClaw大龙虾，为什么有人效率翻倍?有人反响不佳？
为什么有的人觉得 OpenClaw 口碑差距巨大？
1 思维的差异：技术思维与非技术思维的差异
对于技术人员而言，OpenClaw 看似并不神秘。其中的文档、文件系统、格式规范、执行逻辑都非常清晰，很容易上手，甚至有些不过如此的感觉。对于技术人员还有一些专业性更强的工具（注意这些工具并不是AI助理，AI助理是负责调用工具的，并不是工具本身），不配置工具的OpenClaw 在这方面并不具备优势。
非技术人员角度，由于OpenClaw没有完全脱离服务器命令互动、文件配置等环节，使用感受与技术人员有明显差异，遇到一些错误卡顿时往往无从下手，难以调试，甚至体验就此结束。
技术人员并非占尽优势，能普及到大众手里的产品才会产生难以预料的爆炸性需求与市场机会，我们看到技术人员在 OpenClaw 里面，经常是针对固定 skill和一些深度的工具类、基建类创新。业务人员天然具有对具体需求的理解与敏感性，快速上手AI助理有助于理解运行原理和思考商业机会。
2 能力结构角度：业务梳理+ AI表达使用能力
OpenClaw 的定位是一个个人业务助理。需要你的业务梳理能力。简单讲是否能从现有手头的业务中，逐条独立地梳理出业务。这相当于雇佣了一个员工，得想好怎么把业务交代清楚，让员工去执行不走样。现实中和员工交代不清楚任务，OpenClaw也执行不清楚。
把要执行的任务从交代给人变成交付给AI 进行训练，沟通逻辑有区别。
3 动手能力：
动手能力是对非技术人员的挑战。它毕竟不是一个完善的、完全由自然语言驱动的助理，中间还逃不过处理错误和设置问题。当然这部分可以通过网络查询或 AI 辅助来解决。
4 定位与预期：
OpenClaw 并不是神器，它是一个专业化工具，是一个有潜力、不完美的高速更新的产品。
推荐使用 OpenClaw 的目的是：
只有在当下跟上 AI 助理的使用潮流，才能在未来产品迭代中更快上手。
使用它，可以帮助你整理出人物画像、任务要求，具体任务的提示词逻辑等。最终目的是构建一个适用于自己的、标准化的 AI 交互助理。通过熟悉这一类产品的使用，并借此整理任务规范，意义非常重大。可以想象它可能是未来类似于 AI 助理的一种操作标准。
OpenClaw 的竞品有很多，新产品推出速度飞快。你完全可以在充分梳理业务的情况下跟随生态发展持续迭代，也可以把任务做标准化后迁移到其他产品。AI助理用哪个比较好？从哪下手？建议是生态最开放，用户最多，开发社区最活跃的那个。把一个产品用透直到更加颠覆性的产品出现。
5 执行习惯：复盘、迭代与持续优化
聊天框的 AI 交互方式无法参与到任务的全部流程中，很难像现实中具体项目一样持续迭代和优化。而在我们工作或公司的场景中，项目立项后是有迭代、复盘、优化的逻辑的。
而 OpenClaw 中的 Agent，通过人物画像、能力匹配，就可以胜任这种针对项目持续优化、持续演进的完整工作，成为一个完整的多角色Team。
6 任务拆解能力：
是否能将一个复杂的任务拆解为若干小任务，确保每一个小任务执行稳定，再重新构建成大任务。
在具体的落地方式中，这涉及到：
1 任务描述，执行标准，审核标准…
2 选用什么样的 LLM 大语言模型
3 搭配什么样适合自己的 Skill
4 调用哪些 MCP
…
逻辑上讲，每个人需要的 OpenClaw 都是私人化定制的。将自己的任务进行拆解，并定义成自己独有的 AI 代理，正是这件事情的魅力所在。
#OPENCLAW #龙虾 #AI
1 思维的差异：技术思维与非技术思维的差异
对于技术人员而言，OpenClaw 看似并不神秘。其中的文档、文件系统、格式规范、执行逻辑都非常清晰，很容易上手，甚至有些不过如此的感觉。对于技术人员还有一些专业性更强的工具（注意这些工具并不是AI助理，AI助理是负责调用工具的，并不是工具本身），不配置工具的OpenClaw 在这方面并不具备优势。
非技术人员角度，由于OpenClaw没有完全脱离服务器命令互动、文件配置等环节，使用感受与技术人员有明显差异，遇到一些错误卡顿时往往无从下手，难以调试，甚至体验就此结束。
技术人员并非占尽优势，能普及到大众手里的产品才会产生难以预料的爆炸性需求与市场机会，我们看到技术人员在 OpenClaw 里面，经常是针对固定 skill和一些深度的工具类、基建类创新。业务人员天然具有对具体需求的理解与敏感性，快速上手AI助理有助于理解运行原理和思考商业机会。
2 能力结构角度：业务梳理+ AI表达使用能力
OpenClaw 的定位是一个个人业务助理。需要你的业务梳理能力。简单讲是否能从现有手头的业务中，逐条独立地梳理出业务。这相当于雇佣了一个员工，得想好怎么把业务交代清楚，让员工去执行不走样。现实中和员工交代不清楚任务，OpenClaw也执行不清楚。
把要执行的任务从交代给人变成交付给AI 进行训练，沟通逻辑有区别。
3 动手能力：
动手能力是对非技术人员的挑战。它毕竟不是一个完善的、完全由自然语言驱动的助理，中间还逃不过处理错误和设置问题。当然这部分可以通过网络查询或 AI 辅助来解决。
4 定位与预期：
OpenClaw 并不是神器，它是一个专业化工具，是一个有潜力、不完美的高速更新的产品。
推荐使用 OpenClaw 的目的是：
只有在当下跟上 AI 助理的使用潮流，才能在未来产品迭代中更快上手。
使用它，可以帮助你整理出人物画像、任务要求，具体任务的提示词逻辑等。最终目的是构建一个适用于自己的、标准化的 AI 交互助理。通过熟悉这一类产品的使用，并借此整理任务规范，意义非常重大。可以想象它可能是未来类似于 AI 助理的一种操作标准。
OpenClaw 的竞品有很多，新产品推出速度飞快。你完全可以在充分梳理业务的情况下跟随生态发展持续迭代，也可以把任务做标准化后迁移到其他产品。AI助理用哪个比较好？从哪下手？建议是生态最开放，用户最多，开发社区最活跃的那个。把一个产品用透直到更加颠覆性的产品出现。
5 执行习惯：复盘、迭代与持续优化
聊天框的 AI 交互方式无法参与到任务的全部流程中，很难像现实中具体项目一样持续迭代和优化。而在我们工作或公司的场景中，项目立项后是有迭代、复盘、优化的逻辑的。
而 OpenClaw 中的 Agent，通过人物画像、能力匹配，就可以胜任这种针对项目持续优化、持续演进的完整工作，成为一个完整的多角色Team。
6 任务拆解能力：
是否能将一个复杂的任务拆解为若干小任务，确保每一个小任务执行稳定，再重新构建成大任务。
在具体的落地方式中，这涉及到：
1 任务描述，执行标准，审核标准…
2 选用什么样的 LLM 大语言模型
3 搭配什么样适合自己的 Skill
4 调用哪些 MCP
…
逻辑上讲，每个人需要的 OpenClaw 都是私人化定制的。将自己的任务进行拆解，并定义成自己独有的 AI 代理，正是这件事情的魅力所在。
#OPENCLAW #龙虾 #AI
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