我是真沒想到，自己原本準備賣掉的那臺老 Macbook Pro 還能因為 AI 而復活。

這臺電腦跟了我 6 年了，但因為配置和我的新需求不匹配，所以前陣子我換了一臺最新款 Macbook Pro。

原本是打算把這臺老家伙賣了，結果 OpenClaw 留住了它。

現在，我的其中一個 OpenClaw 進程就運行在這臺老 Mac 上，老伙計換了一種形式繼續陪我征戰。

這兩天一直在折騰它，主要是在不斷擴充它的 skills 以及把我工作流里的一些事情交給他做。

目前，我已經把自己做產品需求分析、產品規劃、業務流程設計、公眾號文章結構搭建、封面圖設計的方法教給它了，同時也給它配上了公眾號文章自動寫作、小紅書自動發布、AI 自動早報的能力。

和別人不同的是，我不是直接用模型本身的方法，而是我自己做產品做內容的方法，用提示詞結合 skills 的形式讓 OpenClaw 學會。

同時，我還會把自己超過萬字的人設信息投喂給它。

所以，它現在成了了解我、吃透我、會用我的方法幫我完成工作的 AI 助理。

對它的訓練還在繼續，每天都能感受到它在進步，我就像在帶一個潛力很大的新人成長一樣，成就感巨大。

昨天 AI 圈還有一件大事，OpenAI 深夜發布了最新一代的模型 GPT-5.4。

GPT-5.4 有一個很重要的特點和優勢，就是具備對原生電腦操作的能力，能實現點擊、輸入、導航等操作，真正讓 AI 大模型可以動手了。

過去的 AI 大模型只能動腦動嘴，動手得依靠 MCP 這種工具形式去完成，現在 GPT-5.4 很顯然突破了這一點。

不過我覺得，GPT-5.4 的發布也釋放了一個大信號，就是 AI Agent 時代的全面到來。

尤其是 OpenClaw 做出的示范，接下來會有很多 AI 廠商陸續升級這方面的能力。

我看了下 OpenAI 官方對 GPT-5.4 的能力介紹，其中關于電腦使用正確率水平達到了 75%，也大幅度領先于 GPT-5.2 的 47.3%。

另外，在專業能力測試上，GPT-5.4 在 GDPval 測試中拿到了 83% 的結果，在不少領域已經領先人類。

再就是代碼能力，和自家的 GPT-5.3-Codex 相比有所提升，但不算特別明顯，不過也已經很強了。

按照這種綜合能力，GPT-5.4 目前可能就是最適合 OpenClaw 的 AI 大模型搭檔了。

這不是偏袒 OpenAI，而是國外這一群大廠都有各自的算盤，比如 Antropic （Claude 東家） 和谷歌都想做自己的 OpenClaw。

而且，谷歌和 Anthropic 已經封禁了 OpenClaw 的訂閱制訪問，但是 OpenAI 是開放懷抱的，而且還鼓勵。

原因很簡單， OpenClaw 站過隊了。

OpenClaw 的創始人現在就是 OpenAI 的一份子，且后者還是前者的重要合作伙伴，在 OpenClaw 官網上都直接給了 logo 入口。

并不是說 GPT-5.4 就是世界最強的，而是在綜合能力和性價比以及可用性上，它或許就是目前最適合 OpenClaw 的 AI 大模型。

Claude 是好，但是通過 API 調用也確實貴得離譜。包括谷歌的 Gemini 也是一樣，用 API 形式調用價格都不便宜。

如果用 GPT-5.4 的訂閱制版本，一個月 20 美金在 OpenClaw 使用還是挺香的。

因此，如果用頂級模型能力，再考慮價格，以及綜合匹配度，GPT-5.4 配 OpenClaw 的套餐或許就是當下最優解。

當然，要說性價比，還是國內模 型最合適，比如各家的 Coding Plan 系列，用起來毫無壓力。

對于普通人來說，我覺得最劃算的配置就是自己的一臺備用機電腦，加上國內的 Coding Plan，基本上一個月幾十塊錢就搞定了。

如果沒備用機的，去阿里云或者騰訊云搞一臺云主機，一個月也沒多少錢。

但換來的是生產力的提升，我覺得還是挺劃算的。

如果有一些進階工作需要 AI 完成的，比如寫代碼、做規劃、完成高級內容創作，那還是國外的模型略強一點。

所以，后面我準備再搞一個去接 GPT-5.4 來承擔一些重要工作。

另外，我還準備在 OpenClaw 上搞多 Agent 模式，一個負責做產品、一個負責寫代碼、一個負責做設計、一個負責幫我做內容、還有一個幫我處理日常事務。

然后，我再給他們拉個群聽我指揮，給我匯報，順便再抬舉一下我。

你們要是感興趣，可以保持關注，我一步步出教程。

我有一個預感，現在看似復雜且帶點技術難度的 OpenClaw 使用在未來都會變成傻瓜式。

如果你想有一個自己的 AI 助理，會變得像安裝一個 App 那么簡單，不需要部署、不需要配服務器、不需要搞 IM 機器人設置。

這些繁瑣的過程，都會被大廠們封裝到自己的產品里去，普通人一鍵都能用。

這是第一步。

第二步，每一個普通人在未來都會擁有自己的 AI Agent，但是每個人的 Agent 能力差異可能很大，這主要體現在你怎么去訓練它。

說白了，你在現實中如果本身就是一個能力強、經驗豐富、認知高、會思考、能行動的人，那你訓練出來的 Agent 就比別人強。

就拿做產品和做內容來說，我訓練出來的龍蝦水平就比一般水平強不少，原因就是我把自己的方法都教給他了。

包括參加我們 AI 個體戶計劃的同學，學的也都是這套方法。

因此，未來就是 AI Agent + 人的協作模式，我們的思考、行動、認知模式也會慢慢迭代。

這個速度，會比我們預期的更快。

畢竟。

AI 不用睡覺。

················· 唐韌出品 ·················

安可時刻

我現在每天的常規操作就是打開飛書，用語音跟我放在家里的 OpenClaw 主機對話，讓它幫我干這干那。

那些重復的、機械式的、手工的活兒，現在全都可以教給 AI 去做。

省下來的時間，不就是生活么！