文章总结： 文章以OpenClaw为例批评AI工具跟风现象，指出用户常因焦虑驱动盲目安装，却因缺乏实际需求与技术能力导致工具闲置，重演DeepSeek本地部署热潮。作者强调此类工具仅适合有特定自动化需求的开发者，普通用户需警惕被掩盖的学习与运维成本。建议用户安装前审视具体需求，优先掌握基础技能而非盲目追逐热点，避免浪费时间。
综合评分： 90
文章分类： AI安全,安全工具,安全意识
装了 openclaw 又能怎样？
原创
🅼🅰🆈
🅼🅰🆈
独眼情报
2026年3月10日 10:24
湖北
一、「龙虾」是什么，先说清楚
OpenClaw，中文社区因为名字里有「爪」而戏称「龙虾」，是一款开源的个人 AI Agent 框架。它的核心思路是把大语言模型从「会聊天」变成「能干活」——接入 Claude 或 GPT 之后，通过 Telegram、飞书等渠道向 AI 下指令，让它帮你执行文件操作、管理日历、写脚本、抓取网页，甚至控制智能家居。
概念很性感，这是真的。
但安装它需要什么？Node.js v22+、命令行基础操作、一个API Key、一台能 24 小时在线的设备或服务器，以及足够的耐心面对 PATH 没配好、sharp 模块装不上、Gateway 启动报错这类开门见山的惊喜。
一位有技术背景的用户在部署记录里写道：「折腾了一个下午，遇到了不少坑，主要是配置和技能开发。」
这是有技术基础的人说的话。
二、DeepSeek 那一幕，你忘了吗
去年年初，DeepSeek 本地部署是另一股席卷全网的热潮。那时候的教程同样铺天盖地，同样是「保姆级」「手把手」「小白也能搞定」，B 站、知乎、小红书同步爆发，GitHub star 数一夜暴涨。
然后呢？
大多数人装完 Ollama、拉完模型权重、跑起来 llama.cpp 之后，发现自己……根本不知道要用它做什么。推理速度比官方慢，参数调不明白，显存不够还得量化，量化完效果又缩水。折腾完发现，直接打开 DeepSeek 官网聊天界面，不香吗？
最后那台为了跑本地模型特意开着的电脑，安静地回到了用来看视频的本职工作。
现在 2026 年了，还有人提 DeepSeek 本地部署吗？
三、同一拨人，同一个剧本
跟风安装 OpenClaw 的人，和去年折腾 DeepSeek 本地部署的人，大概率就是同一拨。不是在骂人，这是一种可以被观察到的行为模式：
焦虑驱动 → 教程安利 → 跟风安装 → 短暂兴奋 → 发现没用 → 悄悄卸载 → 等待下一个热点
这个循环的关键驱动力，不是「需求」，而是「焦虑」。
怕落后，怕同事比自己早用上「神器」，怕朋友群里聊起来自己插不上嘴。这种焦虑是真实的，但它是一个糟糕的决策动机。被焦虑驱动的选择，目的往往是缓解焦虑本身，而不是解决问题。
更隐蔽的是「技术仪式感」的诱惑——打开终端，敲下安装命令，看着日志刷屏，最后出现 Installation complete!。这个过程本身会产生强烈的掌控感和参与感，仿佛你已经「加入了某个先进群体」。
哪怕你完全不知道接下来要用它做什么。
四、大模型的保鲜期，真的只有几个月
这才是问题的核心。
AI 工具领域的迭代速度，已经快到让人眩晕。OpenClaw 本身就是一个例子——它经历过三次更名（ClawdBot → MoltBot → OpenClaw），中间还遭遇过商标纠纷、域名被抢注，甚至出现了同名山寨加密货币项目趁乱割韭菜。官方文档自己都写着：「本插件目前处于快速迭代阶段，请谨慎尝试。」
今天你花两个小时部署好的系统，三个月后可能已经改了架构；半年后可能有了一个一键安装的竞品；一年后也许整个赛道都被某个大厂内置功能平替。
然后那个叫 OpenDlaw 的后浪出现了，教程又铺天盖地，循环重启。
在一个保鲜期只有几个月的赛道里，普通用户追着每一个热点跑，本质上是在用自己的时间为热度买单，换来的是短暂的参与感和持续的焦虑。
五、被教程刻意遮蔽的那些事
那些「保姆级」教程教你怎么装，但选择性省略了几件事：
OpenClaw 的真正价值在于自定义技能脚本。 它的 Skills 系统允许你用 JavaScript 或 Python 编写自动化工作流——但没有这个能力，你得到的只是一个包装精美的 API 调用器，和直接用 Claude 没有本质区别。
「24 小时待命」需要代价。 要让 OpenClaw 持续运行，要么你的电脑从不关机，要么你需要一台服务器。后者对普通用户意味着额外的学习成本和持续的金钱支出。
最重要的OpenClaw的安全风险就不提了，有太多人说了🐶
六、什么人真正用得上它
批评跟风，不等于否定工具本身。OpenClaw 对于以下几类人是真正有价值的：
- 有明确自动化需求的开发者：需要让 AI 定期执行脚本、监控数据源、自动整理文件的人。
- 企业效能工程师：把 AI 嵌入飞书/钉钉/Slack 工作流的人。
- 对 AI Agent 架构感兴趣的学习者：把 OpenClaw 当成研究开源项目的素材。
但这些人，从来不需要「保姆级教程」——他们早就自己搞定了，也不会在朋友圈晒「我装好了！」
尾声：工具跟着需求走，不是反过来
问题从来不是「OpenClaw 好不好」，而是「它能不能解决你的具体问题」。
在安装任何跟风工具之前，先问自己三个问题：
- 我要用它解决什么具体问题？
- 有没有更简单的方案直接解决？
- 如果装完发现不会用，我愿意投入时间学习吗？
三个问题都没有清晰答案的话，那两个小时折腾环境的时间，还不如用来把 Claude 或任何一款 AI 产品的提示词技巧学扎实。那才是大多数人真正用得上、用得长久的东西。
明年其他 AI 热点出来的时候，希望你还记得今天看到的这篇文章。
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