OpenClaw 源自 Claude Code 套殼，配上一個聊天軟件入口。那些"養龍蝦改變人生"的故事，改變他們的是背后的 Claude Code （Coding Agent）——龍蝦只是個外賣平臺，掌勺的不是美團。而這個外賣平臺，不光抽成貴了幾十倍，偶爾還會把你家鑰匙交給騎手。

本文把一件事說清楚：什么是真正生產力革命，什么是浮在上面的泡沫？。

聲明：你去買 Mac 和 Claude 訂閱，Apple 和 Anthropic 也不會給老馮返點 —— 純粹是幫粉絲少走彎路，告訴你真正觸及本質的東西。

一、小龍蝦是什么

小龍蝦（OpenClaw）原名 Clawdbot——Claude Code 的 Bot。名字已經說明一切，連吉祥物 logo 都是一樣的。后來 Anthropic 發了律師函才改名，先改 Moltbot，再改 OpenClaw。名字換了三次，本質沒變——創始人 Peter Steinberger 自己說，最初的版本叫 "WhatsApp Relay"，一個周末寫完。

拆開底層就三樣東西：一個簡化閹割版的 Claude Code（Pi Agent）；一個接入二十多個 IM 渠道的消息網關；外加 CLI 工具包和幾個 Markdown 文件記憶機制。網關集成有工程價值嗎？有。但 TechCrunch 采訪的 AI 研究者直言："從 AI 研究的角度看，這里沒有任何新東西。"

老馮要先說一句：對于不會用命令行但想體驗 AI Agent 的人，龍蝦確實提供了一個低門檻的入口。把 IM 網關和 Agent 打通這個方向本身也有一定的價值，這也是它能拿 180K Star 的原因 —— 它精準命中了人們 “用手機指揮 AI 助理干活” 的想象。

問題不在方向，在于兩件事：安全和成本。

二、結構性安全風險

老馮在龍蝦火出圈之前就裝了，玩了幾天，然后把系統抹掉重裝了。不是它不能用，是裝完之后，作為一個搞數據庫基礎設施和安全出身的人，我覺得這個系統臟了——不是比喻，是字面意思，刷完還把所有密碼都改了一遍。

現在有很多人在鼓吹普通人養小龍蝦，老馮認為這是一種很不負責任的行為。最需要安全把關的普通用戶，根本意識不到不知道自己授予了 OpenClaw 多大多離譜的權限。

裝了龍蝦，你把整臺電腦的控制權交了出去——Shell 執行、瀏覽器控制、文件讀寫、網絡訪問，一次性全給。安全研究者稱之為 “致命三角”：同時擁有訪問私有數據、與外部通信、處理不受信任內容的能力。

這意味著它可以做到以下的事情：以你的名義發郵件；讀取你的密鑰、錢包、API Key；在你的社交媒體上發言；將你的隱私文件靜默上傳至第三方——而觸發這些行為的，很可能僅僅是它在網上沖浪看到的一段惡意提示詞。就像讓一個還算機靈但偶爾走神也很天真的實習生，拿著所有系統的 root 密碼獨自上夜班——大部分時候沒事，但出事那一次可能是災難性的。

這不是理論推演。微軟安全博客明確指出 OpenClaw "不適合在標準工作站上運行"，建議僅在完全隔離的環境中部署。Gartner 稱其存在"不可接受的網絡安全風險"。Cisco 評測發現惡意插件可以靜默外傳用戶數據。Oasis Security 演示了僅通過訪問一個網頁就能完全接管用戶的 AI Agent。ClawHub 生態中已確認超過 1,184 個惡意插件。SecurityScorecard 發現 135,000 個 OpenClaw 實例直接暴露在公網上。

關鍵在于——這不是某個版本的 Bug，而是這個架構的結構性問題。讓龍蝦有用的東西，恰恰是讓它危險的東西。你把這些能力砍掉，它就變成一個自托管的 ChatGPT——廚房里的刀、灶臺、烤箱全拆了，安全是安全了，但你只能泡杯面。

面對這一切，創始人 Peter Steinberger 的回應是：安全不是我想優先考慮的事情。

三、五十倍的用戶成本差

龍蝦走 API 按量計費。MacStories 主編 Federico Viticci 第一個月燒了 1.8 億 Token，賬單約 3,600 美元。Reddit 社區中用戶月均花費在 300 至 750 美元之間。有人單日循環失控花了 200 多。連 OpenClaw 官方博客都承認"用戶在第一周就能燒掉 100 美元"，專門寫了指南教人怎么把成本壓到 20 美元以下——但代價是用廉價模型替代，能力與體驗大打折扣。

更值得玩味的是廠商的態度。Anthropic 的 Claude Code 第一時間封了 OAuth 令牌被龍蝦調用的口子，現在已明文寫入合規文檔。國內的智譜在 GLM 算力緊張時，第一個動作也是封掉 Coding Plan 的 OpenClaw 接入。為什么？因為龍蝦跑過來的請求基都是角色扮演、重復日報這類低質量數據，對模型訓練毫無價值，純粹浪費算力。

基本上各家的態度都是：你用 API 按量付費可以，但想用 Coding Plan 訂閱接龍蝦，門都沒有（OpenAI 是個特例）。而這兩者之間的用戶成本判若云泥。

算一筆賬：Viticci 用龍蝦花了 3,600 美元燒的那些 Token，如果換成 Claude Code 的 100-200 美元月訂閱來完成同等工作量，用戶實際支出的差距是幾十倍。老馮自己上個月 400 美元的訂閱（Codex + Claude Code），產出量放在 API 按量計費的體系下，對應的賬單大約 22,000 美元。省下來的錢是實打實的。

四、真正的核心：Claude

對于真正想用 AI 提升生產力的人，老馮的建議只有一個：去弄一臺 Mac，訂閱好 Claude Code，你能用有意義的事情把 Token 額度燒滿，就合格了。你現在能在 AI 領域薅到最大的羊毛，不是龍蝦，而是 Claude Code 和 Codex 的 200 美金月訂閱。

老馮自己上個月 400 美元 Codex + Claude Code 訂閱的產出：，；；GitHub Star 數漲了 1000； 和 TPME 兩本書，質量達到了 85 分水平；基本把 及，還有 MinIO 的文檔都翻譯成中文；；公眾號確保了穩定日更，一個垂類公眾號一個月從 50000 漲粉 9000 到 59000。

本地筆記本上的 Claude Codex 用量統計

放在以前，這些活就夠老馮自己干一年的了。

現在，這是 400 美元訂閱費一個月的產出，這是實打實的生產力革命。

再看龍蝦：你去看那些 “龍蝦軍團” 的帖子 —— 有幾個拿出了實打實的、可量化的生產力成果？是群發祝福短信還是量產 AI Slop？這不是龍蝦和 Claude Code 的差距，是會用工具和不會用工具的人之間的差距。

會用——你大概率也不需要龍蝦。SSH / tmux / happy 就能從手機操控一切，更安全可控。Claude Code 最近還出了 Remote 直接覆蓋了手機上操縱 AI 的場景。不會用——龍蝦能幫你做的事情也很有限。它只是在中間多加了一層轉發，不會讓你突然學會 AI Engineering。

五、泡沫之下

龍蝦真正滿足的不是效率需求，是情緒價值需求。躺在沙發上，用手機給 AI 下旨——這個感覺確實不錯。好像自己成為了領導，有了專屬秘書，智能管家賈維斯和一群啰啰；或者圓一把皇帝夢，指揮三省六部搜羅信息，批閱奏折。但這是角色扮演游戲，不是生產力。如果你愿意為此付費，那是個人的自由。

但把角色扮演包裝成生產力工具渲染 FOMO 賣給普通人，那就是另一回事了。180K Star 反映的不是技術深度，而是一種集體焦慮—— 人們太想要一個 “AI 替我干活” 的未來了，太害怕自己被 AI 浪潮甩在身后了。這種愿望本身不是壞事，但當它被利用來制造 FOMO、販賣 Token 時，就變成了問題。

你買個龍蝦，云廠商賺你的服務器錢，模型廠商賺你的 Token 錢，搭建方賺你的服務費。你花幾千塊錢買到的 “龍蝦”，大概率就是在虛擬機上 npm install -g openclaw onboard 一下給你接個便宜模型。那些熱情推薦你裝龍蝦的人—— 你以為他們在推薦工具，其實他們在推薦消費。你以為自己買到了未來的門票，實際上是幫云廠商和廉價模型廠商清了庫存。

結語

在老馮看來，AI 時代真正具有革命性的就兩件事：OpenAI 點燃了 LLM 的火種，Anthropic 的 Claude Code 點燃了 AI Agent 的自主性革命。龍蝦借勢了這場革命，但它只是表面的一層浮沫——跟 Clubhouse、AutoGPT、Manus 一個命運，火一把就過去了。很快還會有更多、更新的花樣冒出來，試圖把你最寶貴的資源——注意力——鎖定在這些表面的泡沫上。

但泡沫之下是真金。當下 AI 領域最大的紅利，是用幾百美元的月成本撬動幾十倍的算力杠桿——這個窗口期不知道還有多久。但很明顯，這個紅利，只有能駕馭 Coding Agent 的人才能吃到。養龍蝦的人吃到的，是情緒價值的賬單。

數據庫老司機

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