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观点：不吹不黑，我给OpenClaw打65分
原文标题：《谁在黑龙虾？谁在吹龙虾？》
原文作者：0xTodd，Nothing Research 合伙人
我觉得现在有一股很不好的风气：要么恨不得把龙虾/OpenClaw 吹到天神下凡，要不然就直接把龙虾贬成信息锅传销。
客观评价的话，我觉得可以给龙虾打个 65 分吧，满分 100 分。
【龙虾其实只有三大绝活儿】
龙虾本质上就是：外挂大脑（Claude、GPT、MiniMax 等等）+ 动手能力+超级长的提示词。
所以，首先，你不能期待它的智商有多大的突破，它的智商压根就没有突破。它的智商 99% 取决于你用的是什么模型。
当然，我怀疑这里面有一部分人把它吹上天，一个主要原因就是，之前他们没用过 Claude Opus 4.6。现在通过一些中转站，比如 OpenRouter 用上了 Claude，突然换了个新模型，当然就觉得智商高了。
第二点是动手能力。
之前这些 AI 都是顾问，顾问当然没人喜欢。现在因为它们有了动手能力，所以就有点像员工了。但是说实话，也就实习生水平，但是胜在嘴甜。
第三，提示词。
因为龙虾默认就有一套超级长的提示词。说实话，绝大多数人的提示词水平写不到那种程度。
所以大家用完之后，就会觉得：「我靠，龙虾好厉害！」
而且是人类都偷懒，没人和传统聊天时愿意搞一套巨长的提示词。
【谁在黑龙虾？】
但是反过来，有人把龙虾贬低得一无是处，我也能理解他们的动机。
龙虾只花钱，不赚钱。
因为本质上，这不仅仅是龙虾的问题。你就算用 GPT 也好，Claude 也好，这些 AI 你直接用也是赚不到钱的。
忘了 AI 炒币大赛，全员亏损了么？
PS：AI 炒币大赛结果，豆包赢了——因为豆包没开户。
它们正常形态赚不到钱，并不是说把它们封装到龙虾里面，就能赚到钱，因为它们这个智商并没有变化。
由于 AI 实在没法赚钱，有些人就只能通过如下方式：代安装，卖课。
想要通过卖课和代安装赚钱，你就得把龙虾吹得神乎其神，咪蒙时代就开始这么干了。
那这样的话，本身它只是个 65 分的东西，你硬把它说成 130 分，说成 Web 4.0 革命。
大家实际上折腾半天，用完之后发现：卧槽，也没有 130 分。那自然，这个失落感就会非常强。买家秀 vs 卖家秀差距巨大，确实也很难不翻车。
【我的评价】
你如果让我评价的话，我是挺喜欢龙虾这种形式的。
我觉得它带一个人设，这个之前我也讲过，感觉就很好。
而且我现在用的是 Minimax M2.5，国产的成本还非常低，识图用的是 Claude Haiku，所以这就找到了一个甜品级的区间。
陪我聊天，干点小活，没花多少 Token，还是蛮惬意的。
这个也是个小马过河的问题。有朋友用的是 Claude Opus 4.6，价格是我的 20 倍，你生产出来的东西万一不好，就很挫败。
我没花几个钱，生成出的东西没法用就丢了，也完全不心疼。
毕竟是 Vibe Coding 就是新时代老虎机，我 5 美分玩一次，你 1 美金玩一次，哪怕我爆率略低，但是价格差距让体感完全不同。
【安全问题不能田忌赛马】
大家总说，OpenClaw 3 个月就超越了 React 花了 13 年积累的 24 万 stars，还把有 40 年历史的 Linux 内核甩在身后。
但是殊不知 OpenClaw 的 bug 数量，也把 Linux 甩在身后了。
你仔细看一下 GitHub 上 OpenClaw 的页面，那个 Star 数确实已经是全网 Top 10 了。那个 Issue 里的各种 bug，也已达到惊人的 5000+。
5000+ 是什么概念？是因为 GitHub 的项目只能最多显示 5000+ 个 bug Issue。
这不是 OpenClaw 的极限，这是 GitHub 的上限了。
作为对比，另外一个 20 万星的开源软件 Vue，Issue 只有 359。
所以说，我觉得很多普通人其实就不太适合用开源软件。开源软件最好还是得有一定基础的人，尤其是具备安全意识的人才能用。
你贸然给 OpenClaw 很多权限，那我觉得最后比如说它被盗了，对吧？
（其实真正被盗的人也没几个，但是这种新闻很有传播力。一会又说几十万人端口裸奔，一会又说信用卡被刷爆，所以也会让一些人对龙虾形成负面看法）
这种时候，你就不能拿 Gemini，Claude，以及豆包、千问它们这种经过成熟安全验证、面向广大群众的软件的水平，去要求一个开源极客软件。
这是田忌赛马了。
软件开发界有个说法，叫「防蠢机制」。那些传统 AI 的防蠢做得很好，但是龙虾那边现在是 Bug 一箩筐。毕竟它是开源软件，甚至还是 vibe coding 写出来的开源软件。
哪怕是 Google，前一段有一个新闻，说美国佛州有个男的跟 Gemini 长期聊天，最后自杀了，他家人还把 Google 告上法庭了。
你想，大公司以这么高的安全标准，仍然会出问题，那你更别说龙虾了，对不对？
【总结：我到底要安装龙虾么？】
所以总而言之，言而总之，最后你让我客观评价一下龙虾，我是这么想的：
如果你有一定折腾的技术基础，也喜欢折腾，那你把它当成一个研究课题来弄。
或者，你就是单纯有闲工夫，想领深圳发的鸡蛋。
我觉得也很好玩，作为一种消遣，抱着这种心情去玩龙虾就行。
但是别抱着「赚大钱」或者「引领 Web 4.0」这种心态，那肯定还是会失望。
你要是平时比较忙，没空折腾，那你就用普通的 Claude，用 Gemini，甚至用豆包、DeepSeek，我觉得这个所谓革命，你也不会落下太多。
FOMO 这个词本来就是怕错过。但这东西我用了几十天了，明白告诉你，错过不了太多。
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作者的核心观点是反对当前围绕OpenClaw（龙虾）的两极化叙事，即要么神化它为革命性突破，要么妖魔化为毫无价值的传销工具。他给出了一个65分的中间评价，这个分数本身就很有意思——它明确承认了产品有其价值（及格以上），但又清醒地指出了其显著的局限性（远非优秀）。这种避免FOMO（错失恐惧症）和FUD（恐惧、不确定、怀疑）的冷静态度，是成熟从业者区别于普通散户的关键。
他对产品本质的拆解非常到位。他将龙虾的核心归结为“外挂大脑+动手能力+超长提示词”，这三点切中要害。他正确地指出，其智商上限完全取决于所连接的大模型（如Claude、GPT），其突破性并非源于技术奇迹，而是通过“默认长提示词”和“赋予执行能力”这两个产品设计上的巧思，将现有大模型的能力更直观地交付给了用户。这本质上是一种优秀的工程整合与产品化能力，而非底层AI研究的突破。
关于市场的狂热与贬低，他的分析也颇具洞察力。他把“吹龙虾”的动机归结为两点：一是信息差，许多用户首次通过龙虾接触到Claude Opus等高端模型，误将模型能力当作龙虾的能力；二是利益驱动，由于AI本身难以直接盈利（他提及的AI炒币大赛全员亏损是很好的例证），衍生了“卖课”和“代安装”的生意，为了推销这些服务，必然需要过度神话产品。而“黑龙虾”的情绪，则源于被过度宣传抬高的预期与实际体验之间的巨大落差，属于典型的“卖家秀”与“买家秀”矛盾。
他个人持有的“甜品级”使用心态值得玩味：使用成本较低的国产模型MiniMax，以较低预期将其视为一个能聊天、干点小活的“嘴甜实习生”。这种将使用成本与心理预期绑定的做法，是一种非常理性和健康的心态，有效规避了高投入带来的高挫败感。
最后，他对安全风险的警告是所有内容中最关键的部分。他犀利地指出了开源项目狂野生长下的安全隐患——Bug数量远超Stars数量的荒谬现实，并将其与Vue等成熟项目对比。他明确划分了用户群体：这是一个适合技术爱好者折腾的“极客玩具”，而非一个经过安全验证、面向大众的成熟产品。用要求Google、豆包等大厂产品的安全标准去要求一个 vibe coding 出来的开源项目，是“田忌赛马”，既不现实，也不公平。工信部的安全预警和ClawHub市场大量恶意技能的新闻，都完美佐证了他的这一担忧。
总而言之，这篇文章体现了一种难得的平衡视角：欣赏其产品创新和整合能力，同时对其能力边界、市场炒作动机和严峻的安全问题保持高度警惕。这是一种建立在技术理解之上的、去除了浪漫主义想象的实用主义态度，也是在这个狂热领域里保护自己和资产的必备素养。
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