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養(yǎng)蝦大戰(zhàn),誰才是微信里最絲滑的“蝦”?

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作者 | 董道力
郵箱 | dongdaoli@pingwest.com

"養(yǎng)蝦"這個詞,最近兩個月點燃了整個科技圈。OpenClaw 教程淹沒了每一個技術(shù)社群,創(chuàng)業(yè)群里討論的不再是融資和增長,而是"你的蝦跑起來了嗎"。AI Agent 突然成了今年最重要的事,不養(yǎng)一只龍蝦,好像就跟不上趟了。

我也跟著養(yǎng)了一批,該試的都試了一圈。折騰下來發(fā)現(xiàn):這些所謂的"數(shù)字員工",大多數(shù)時候需要我守在電腦旁邊盯著它們干活。它們不是在替我工作,是我在替它們工作。

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留下一只最適合的龍蝦

OpenClaw 的價值是真實的。

給它一個任務(wù),它自己拆解、規(guī)劃、執(zhí)行,打通瀏覽器、終端和各類 App。更重要的是,它打通了 IM 工具,理論上你不用守在電腦前,手機上發(fā)條消息就能推動任務(wù)往前走。

養(yǎng)蝦熱最讓人興奮的,不是 AI 會寫代碼了,而是終于有一種工具讓你覺得可以真正放手。

但"理論上"三個字很重要。配本地環(huán)境、處理網(wǎng)絡(luò)代理、命令行操作,每一步都能勸退大半用戶。

技術(shù)社群里的教程通常跳過這些,直接從"配好之后"講起,好像環(huán)境搭建是理所當然的事。就算配好了,任務(wù)一長隨時可能卡住報錯,人不在旁邊就白跑,Token 燒得快,國內(nèi)訪問本身又不穩(wěn)定,跑到一半斷掉是家常便飯。

你得先伺候好它,它才能伺候你。

這個需求真實存在,市場當然看到了。OpenClaw 火了之后,國內(nèi)冒出一批對應(yīng)產(chǎn)品,打的都是降低門檻的旗號,切入角度各有不同。

WorkBuddy 看起來也是一只龍蝦,但拆開來看,底子完全不同。它的底層是騰訊自研的 CodeBuddy,有自己的架構(gòu)、模型調(diào)度和工具鏈,不是在別人的地基上蓋房子。

地基是自己的,遇到問題才能自己修,這是其他產(chǎn)品做不到的事。

體感上最直接的區(qū)別就是:它是迄今為止我用過最絲滑的一只,無論是連接微信,還是配置龍蝦能力上。

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實測 WorkBuddy

實測一:掃一掃連接微信,讓電腦成為身體的延伸

微信接入 ClawBot 這件事,很多人的第一反應(yīng)是去找第三方插件。但騰訊官方已經(jīng)發(fā)布了微信龍蝦插件,而騰訊云自家的 WorkBuddy 是率先適配的產(chǎn)品,既然有官配,沒必要繞路。

打開 WorkBuddy,找到微信直連入口,掃碼。整個過程不需要安裝任何插件,不需要配置 API,也不用輸入命令,手機掃完就綁定完成。

微信連上之后,邊界就消失了,手機不再只是輸入端,而是一臺隨身帶著的控制終端。

為了演示這個場景,我用 iPhone 鏡像把手機屏幕投到桌面,模擬在外時用手機遠程指揮 AI 翻找本地文件。指令從微信發(fā)出,AI 在電腦端執(zhí)行,結(jié)果推回手機。人不在桌前,事情照樣在跑。

值得一提的是,OpenClaw 安裝后,很多功能需要自己配置,想要生圖要接入 API,想要做視頻要接入 API。WorkBuddy 把這一切打包好,開箱即用。


與 API 對應(yīng)的就是 Skills。看著別人龍蝦生產(chǎn)力爆棚,自己的只能聊天,關(guān)鍵差別往往就在這里。

國內(nèi)訪問 SkillHub 本身有延遲,WorkBuddy 內(nèi)置了鏡像,22,000+ Skills 直接用,不用忍受等待。此外還有騰訊獨家 Skills,如騰訊會議、騰訊文檔、騰訊樂享,這些都可以通過手機直接調(diào)用。


實測二:專家天團,有沒有真正替代過去要花錢咨詢的東西

WorkBuddy 上線了 12 大領(lǐng)域、140+ 位行業(yè)顧問角色,官方定位是「召喚專家」。這種功能過去在 GPT 里靠手動寫角色 Prompt,現(xiàn)在做成了產(chǎn)品化入口,值不值得用,取決于專家角色的深度。


簡單來說,同樣的問題,專家來回答,和普通人來回答應(yīng)該是有質(zhì)的差別的。

我們采用控制變量法,同樣的問題,同樣的模型,唯一區(qū)別就是是否調(diào)用了對應(yīng)的專家。

場景 A:法律咨詢

prompts:我們公司想和一家供應(yīng)商簽獨家合作協(xié)議,對方要求違約金條款寫'實際損失的三倍',這個條款我們能簽嗎?

法律問題有明確的專業(yè)判斷門檻。涉及合同法違約金上限、司法實踐中的調(diào)整慣例、談判籌碼分析。

大模型被詬病最多的點就是,通過侃侃而談的能力,將幻覺錯誤包裝成正確答案。在法律問題上體現(xiàn)尤為明顯。


兩個回答的核心差距體現(xiàn)在思維方式,而不是信息量。

法律專家,第一步不是給答案,而是問信息。注冊地、合同類型、金額量級、條款是否雙向適用,這些問題本身就說明專家角色理解「同一個條款在不同情境下結(jié)論可能完全不同」。這是律師接案的標準動作。

初步分析里有一個普通回答完全沒有的判斷:「獨家合作+高額違約金組合,使貴司處于極不利地位」這是把兩個條款聯(lián)動起來看,是談判結(jié)構(gòu)分析,不是單純的條款解讀。

建議也更具操作性。「分階段遞減」這條尤其專業(yè),合作越久違約金越低,這是真實合同談判中常見的平衡機制,教科書里不會直接教。



而普通回答就是很典型大模型回答邏輯:拼湊聯(lián)網(wǎng)搜索信息。

開頭先表示「無法直接提供法律合規(guī)審查服務(wù)」,然后說去搜索。

內(nèi)容質(zhì)量其實不低,民法典第 585 條、130%的司法實踐標準,信息都是準確的。但這些是可以直接搜到的公開信息,沒有針對用戶具體情境做任何定制化處理。

結(jié)尾“強烈建議咨詢專業(yè)律師”是最典型的兜底話術(shù),等于把問題推回給用戶。


專家回答的價值不在于信息更多,而在于先診斷再開方,它首先判斷「我需要哪些信息才能給出準確結(jié)論」,這個判斷過程本身就是專業(yè)能力的體現(xiàn)。普通回答跳過了這一步,直接用通用知識覆蓋了一個本來需要具體分析的問題。

場景 B:UI 設(shè)計專家

prompts:我們需要設(shè)計一個全新的用戶界面,要求既美觀又易用,請 UI 設(shè)計師幫我創(chuàng)建符合用戶習(xí)慣的界面設(shè)計方案。我們的網(wǎng)站是寵物用品電商


用大模型做網(wǎng)站,可能是不少用戶第一次體驗 vibe coding。搜索框該放哪里、面向年輕人該用什么主色調(diào)、社區(qū)內(nèi)容的布局和電商布局有什么區(qū)別——很多細節(jié)問題,普通用戶不知道怎么問,甚至不知道可以這么問。

UI 設(shè)計專家接收到需求后,會先問一系列問題:目標用戶是誰、網(wǎng)站拿來做什么、想要什么視覺風格。等用戶回答完,才開始工作。


完成后提交的設(shè)計方案,沒有停留在"好看"的層面。

色彩、字體、間距全部有具體數(shù)值,是可以直接交付給開發(fā)的文檔,不是給甲方看效果圖用的。按鈕、輸入框的各種狀態(tài)也有完整定義,這些細節(jié)決定了產(chǎn)品上線后的體驗是否一致。


我這邊根據(jù)文檔 vibe coding 一個網(wǎng)站出來,效果肉眼可見的沒有 AI 味。



實測三 定時任務(wù),讓 AI 自動跑,你只管收結(jié)果

如果用過龍蝦定時任務(wù),或者定時提醒,你經(jīng)常會收不到消息。可能會遇到時區(qū)缺失,main 繪話失效,任務(wù)堵車等,想要讓龍蝦安安全全的執(zhí)行定時任務(wù),還要了解什么是 isolated 模式。

WorkBuddy 在這點上做了優(yōu)化,你定時是幾點,它就能幾點執(zhí)行。其內(nèi)置了一些常見模板,如每日 AI 新聞推送、每日 5 個英語單詞速記。


而且,WorkBuddy 的定時任務(wù)設(shè)置簡單明了。名稱、工作空間(推送在本地還是發(fā)送到聊天軟件)、提示詞、執(zhí)行頻率等。

假設(shè)我設(shè)置一個任務(wù),自動監(jiān)測有沒有新的模型發(fā)布,間隔一小時發(fā)布一次。


與原版 OpenClaw 對比,只能說小白友好。

Plain Text
openclaw cron add \
--name "Morning brief" \
--cron "0 7 * * *" \
--tz "America/Los_Angeles" \
--session isolated \
--message "Summarize overnight updates." \
--announce \
--channel slack \
--to "channel:C1234567890"

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回到最開始那個問題:大多數(shù)人以為自己需要一只龍蝦,其實需要的是龍蝦背后那件事。真正替你把活干完,而不是讓你替它打雜。

養(yǎng)蝦熱還會繼續(xù),下一批龍蝦會更好看、更便宜、更會吆喝。但套殼的路有個硬天花板:地基不是自己的,裂縫就永遠填不上。WorkBuddy 選了一條起步更慢的路,但每走一步都踩在實地上。

最后說一個門檻問題。如果你還沒試過,現(xiàn)在進場成本幾乎為零,WorkBuddy 注冊即贈 5000 Credits,無需付費、無門檻,夠你把上面三個實測場景完整跑一遍。


點個愛心,再走 吧

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