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Clawdbot進化速度離譜:突然開口說話,給自己捏臉,還能炒股砍價

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距離我們上次報道 Clawdbot 不過幾天,這個開源 AI 助手的生態已經膨脹到讓人有些跟不上節奏。

先說個最離譜的。社交媒體創業者 Alex Finn 在 X 上發帖說,他的 Clawdbot 助手“Henry”趁他睡覺時給自己造了一張臉,還配上了聲音。這個 AI 在沒有任何指令的情況下,自己寫代碼搭建了一個可視化界面,讓用戶能實時看到它在干什么。

貓頭鷹造型的虛擬形象會隨著任務執行而移動,調用子代理時屏幕上還會出現更多角色。Finn 把這形容為“同事/朋友”的感覺,然后半開玩笑地補了一句:“下周它可能會變成貓頭鷹在我房間里飛。”


圖丨相關推文(來源:X)

事情的起因是 Finn 給 Henry 下了一個模糊指令:“每天晚上在我睡覺時做點能改進我們工作流程的東西。”兩天后,Henry 給自己造了個身體;第三天,它又用 ChatGPT 的 API 給自己配了語音。Finn 在帖子里感慨:“不知道誰才是助手了,我還是 Henry。”

這種“自我改進”的玩法正在社區里蔓延。有人讓 Moltbot(Clawdbot 因商標問題已更名)根據天氣數據自動決定是否開暖氣,而不是按固定時間表運行。有人用它監控 GitHub Actions,測試失敗時 AI 會自動分析問題、生成修復方案,通過了就直接提交代碼。開發者早上醒來,要么看到成功的構建,要么看到一個已經落地的修復。

還有用戶設置了每周菜單規劃自動化,連 Tesco 購物車都幫你填好。一個叫 AJ Stuyvenberg 的用戶聲稱,他的 Moltbot 在 Reddit 上搜集定價數據,然后通過郵件和多家汽車經銷商砍價,最后幫他在一輛 5.6 萬美元的車上省了 4,200 美元。

甚至有人懸賞一萬美元,看誰能讓 Moltbot 自動化 CapCut(剪映海外版)視頻剪輯,從腳本生成、語音合成到素材拉取和導出,全程無需手動干預。雖然 CapCut 沒有官方 API,但通過 UI 自動化勉強能實現,社區已經在討論可行性。

除了處理日常事務,也有不少人開始嘗試讓它實打實地參與搞錢。國外有人用它監控加密交易平臺,自動在 DEX 上執行簡單策略,或者接入 Polymarket 和 Kalshi 這樣的預測市場。還有人給它加了視覺能力,通過 Minimax 或其他視覺模型處理圖像,讓它在交易時能分析圖表。

國內團隊 QVeris 則把 Moltbot 丟進飛書群里,結合他們的數據接口,實現了 7×24 小時不間斷的股票監控和簡報推送。QVeris 本身聚合了同花順、Twitter 行情和加密數據等來源,直接補上了 Moltbot 在確定性數據上的短板(項目地址:https://github.com/QVerisAl/QVerisBot)。

用戶只需一句話指令,它就能拉取實時盤面、生成分析報告,甚至主動推送異動提醒。相比單純聊天式的 AI,這更像一個駐場分析師。雖然準確度還取決于底層模型,但對散戶和小型投資群來說,已經相當實用。


(來源:QVeris)

生態層面的擴展同樣迅速。國內這邊,騰訊云和阿里云幾乎同時上線了一鍵部署方案,用戶登錄控制臺搜索 Moltbot,幾秒鐘就能在云服務器上跑起來,不用自己折騰 Node.js 環境和 API 密鑰。這在國內用戶中傳播得很快,尤其是飛書集成教程一出,不少公司小群直接把 Moltbot 拉進去當群機器人,用來處理日程協調、消息匯總或簡單的數據查詢。

在 ClawdHub(Moltbot 的技能插件庫)里,目前已經索引了數百個的社區技能:Tesla 插件能鎖車、開空調、查電量;Home Assistant 插件能控制全屋智能設備;Picnic 插件能搜商品、加購物車、預約送貨。有人甚至做了一個“962 瓶紅酒目錄”的技能,方便檢索自己的藏酒。


(來源:MoltHub)

這些新玩法的背后,社區貢獻功不可沒。開源特性讓門檻雖高但迭代飛快,用戶自己寫腳本、共享配置,短短時間內就把它從個人玩具變成了可定制的數字員工。有人在 Reddit 上提到,用 cron job 功能定時觸發任務,比如每天固定時間拉取郵件摘要或檢查航班簽到,比傳統自動化工具靈活多了——因為它能理解自然語言指令,遇到意外還能自行調整方案。

當然,野蠻生長也伴隨著各種狀況。成本仍是老問題,安全方面的教訓也不少,社區里有人分享過意外刪除數據或遭遇提示注入的經歷。

項目在 1 月 27 日因 Anthropic 的商標請求更名為 Moltbot,結果換殼過程也出了岔子,Steinberger 同時修改 GitHub 和 X 賬號名稱時,加密貨幣騙子在幾秒鐘的間隙里搶注了原來的 @clawdbot 賬號,開始推送假代幣。安全研究員還發現了一些暴露在公網上的控制面板,存在潛在風險。開發者在后續更新里陸續修補了這些問題,但提醒依然是:別在主力機上跑敏感操作。

盡管如此,社區熱情沒受太大影響。GitHub Star 已突破 9 萬,Discord 社區接近 9,000 人。Steinberger 用龍蝦蛻殼(molt)來解釋這次更名:“同一只龍蝦,換了個殼。”

科技博主 Federico Viticci 在 MacStories 上記錄了他一周用掉 1.8 億個 Anthropic API Token 的經歷,結論是:“用過這種超能力之后,我再也回不去了。”投資人 Dave Morin 說這是他自 ChatGPT 發布以來第一次感覺“活在未來”。

這種快速蔓延的生態適配潮,某種程度上也印證了一個判斷:Moltbot 的價值不僅在于它自己能做什么,更在于它作為一個“操作系統級”入口的潛力,一旦你有了一個 7×24 小時待命、能夠執行 shell 命令和 API 調用的 AI 智能體,各種上下游服務自然會想方設法接入進來。

反過來,它的真正落地也得靠社區和第三方補齊短板。插件多了,場景豐富了,用的人自然就多。可這也帶來新問題——配置復雜性沒有徹底解決,一鍵部署雖然方便,但想玩出花樣還是得懂點代碼;數據接入雖有 QVeris 這樣的嘗試,但覆蓋面有限,金融以外的垂直領域還缺成熟方案。相比大廠的封閉助手,Moltbot 的優勢在于可控和隱私,但劣勢也明顯:穩定性依賴個人配置,規模化時容易出問題。

未來幾個月,玩法估計還會繼續增多。社區插件生態如果持續活躍,或許會出現更多行業特定技能,比如法律文檔處理或醫療預約輔助。國內云平臺的跟進,也可能讓它在企業小團隊里找到更多落腳點。但歸根結底,這還是個早期項目,用的人越多,暴露的問題也越多。

興奮歸興奮,實際用起來還是得根據自己需求權衡成本和風險。一個真正靠譜的數字助手,不光要會干活,還得穩定不添亂。Moltbot 現在離這一步還有距離,但你很難不承認,這東西正在以一種野蠻生長的方式重塑我們對 AI 助手的預期。

接下來,就看社區和開發者怎么繼續折騰了。

參考資料:

1.https://www.macstories.net/stories/clawdbot-showed-me-what-the-future-of-personal-ai-assistants-looks-like

2.https://github.com/moltbot/moltbot

3.https://x.com/AlexFinn/status/2016253994033938550

4.https://x.com/steipete

運營/排版:何晨龍

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