从腾讯大厦千人排队到阿里QoderWork辅助安装，OpenClaw的落地远比Demo复杂。原生版虽能流畅执行开关程序、分析PDF生成Word/PPT报告，但Token消耗惊人、免费配额迅速耗尽；转投腾讯WorkBuddy和QClaw后，定时抓取新闻成为日常——通过反馈筛选结果让AI学习偏好，逐步调教出符合个人口味的资讯流。
相信大家都知道最近OpenClaw （“龙虾”）超级火爆，不知道大家体验过了吗？今天来说下我的个人体验感受，跟大家聊聊我的安装过程和使用心得。
大概两周前的周五，我看到了关于OpenClaw（“龙虾”）的各种消息：先是腾讯大厦下千人排队体验的场景，后来是深圳某个区开始推广“龙虾”，紧接着又刷到阿里QoderWork的推广新闻，于是我就下载下来简单体验了一下。
到了周末，各个大厂关于OpenClaw相关的消息就开始铺天盖地。
所以周一上班，我就专门找资料，准备安装体验一番。
我先是在知乎上查到了专门的安装教程，跟着教程一步步操作，但教程步骤中包含不少代码操作，而且编写得对非开发人员并不是特别友好，操作起来很吃力。
于是我尝试借助阿里QoderWork，让它帮我执行教程里的操作，最终顺利完成了原生OpenClaw的安装。
整个过程给了我不小的震撼。
我提出的各种任务需求，QoderWork都会及时响应，并且会拆分成各种子任务清单，自行调用各种skills解决问题。遇到缺少权限的情况时，它会主动申请授权；执行失败时，还会提出多种解决方案让我选择。整个过程比较顺利，大概花了20分钟。
另外，QoderWork会把执行过程实时展示出来，虽然需要频繁申请授权，但这在一定程度上打消了我的安全顾虑。
顺便说下，我设置的底层大模型是阿里百炼。
OpenClaw安装完成后，我就开始了各种体验。我先是让它执行打开、关闭各种程序这类比较简单的任务，操作流畅、响应迅速。
后来我让它分析PDF文件，分别输出Word版本和PPT版本的总结报告，它不仅非常顺利地完成了任务，更让人欣喜的是，输出的内容并不是简单的文字堆叠，而是有清晰的逻辑：Word版本报告中用表格展示观点和内容，PPT自带样式，内容之间的关联性也比较强。
后来我让它打开音乐播放程序，搜索歌曲进行播放时，就遇到了问题。
执行时可以看到“龙虾”确实找到了音乐程序的搜索框，但是没有按照指令输入关键词，反而输入了“aaa”，最终没有执行任务，但是它也给出了手动解决方案。遇到了现实问题正当我体验正酣时，Token 没有了！！！
很快 QoderWork 的免费配额也用尽了。
不过很快我就找了平替产品——腾讯推出的 2 款产品WorkBuddy 和 Qclaw，现在它们已经成为了我的工作搭子。
▲WorkBuddy
▲Qclaw
相比较而言，我个人认为目前 WorkBuddy 的表现比 Qclaw 更优秀。
它们主要帮我做了以下几件事情：
我记得 2025 年年中，我尝试过用豆包、千问等大模型直接抓取各个网站的新闻资讯，但是当时效果很一般（也可能是我的提示词不太准确），后来我就放弃了。之后我想做一个智能体来抓取新闻资讯，当时选择了扣子平台，但是中间过程需要配置一些复杂功能，最终我也没搞定。
现在我用 WorkBuddy 和 Qclaw 来抓取新闻，通过设置定时任务就能获得资讯，非常方便。
当然，即使我详细的描述了提示词，明确提出了想要的和不想要的内容，并且给了样例，最终结果还是有些新闻资讯不符合我的预期。
所以我将我筛选修正后的资讯让它学习，让它了解我的偏好，调整抓取逻辑。
经过几番折腾，现在效果好了一些，不过肯定还是存在不足，每次我都需要进行了资讯信息调整。但是有了这个定时任务，大大节省了我获取资讯的时间——之前我基本都要30 分钟左右，现在只
需要 5-10 分钟。
最近我需要整理一份系统功能清单，大概有200 多项功能。首先我根据最新的功能修改了一版，担心有错误别字或者语句不顺畅的问题，我就丢给了 WorkBuddy 帮忙检查修改。
▲ 提示词
▲ 处理结果
它表现得非常专业、负责。不仅主动帮我输出了一份修正后的文档，而且在执行报告中对发现问题进行了分类，告诉了我错误位置，原文是怎样的，修正的结果是什么，内容清晰明了，让我觉得它非常值得信赖。不知道它能否直接读取、理解系统功能，输出一份功能清单呢？或许可以尝试一下。
昨天收到一个工作任务，需要按照模板填写一份材料，材料里面的不少信息在另一个文档中都有涉及。如果我来亲自操作，就需要同时打开两份文件，不停地复制粘贴。所以我突发奇想，能不能让 WorkBuddy 帮我处理呢？
毫无疑问，最终它成功地完成了任务。
让我比较惊讶的是，需要填写的文档共 7 页，其中需要填写的内容 2 页，共 20 多项，而填写说明就有 5 页，可以说是每个填写项都有要求。不过最终的结果依然比较准确，没有出现大的错误，基本的格式要求（比如日期、年龄等）都符合规范，这说明智能体确实阅读了整篇文档，并且读懂了要求。因为文件比较重要，我又进行了仔细的校对和修改，整体时间其实并没有节省多少，但是我觉得智能体潜力无限，经过不断的进化，必然能够承担更多重要的工作。
目前来看，智能体主要是帮助我们完成一些基础性的，程序化的操作。或者说，想要智能体发挥高价值的作用，取决于使用者的个人能力——提示词（Prompt）很重要，你将任务描述的越清楚，智能体的执行效率就越高，任务完成的准确率也越高。所以目前这些智能体的作用只是我们的“工作搭子”，不可能完全替代我们。
但是智能体的出现，对于打工人群体必然是有影响的。随着智能体深度参与日常工作，员工效率必然会得到提升。
比如我们可以把文件整理这类繁琐工作交给智能体，自己则可以专注于思考更有价值的问题，我们的工作模式也从原来的“串行模式”变成了“并行模式”。长此以往，整个公司的员工需求量必然会减少，部分岗位和人员数量也会随之裁撤。现在有些企业已经通过引入智能体，开始逐步减少员工数量了。
国家数据局表示：2024年初，中国日均词元（Token）调用量为1000亿；至2025年底，跃升至100万亿；今年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。
未来，Token必然会成为我们工作过程中重要的指标参数，但Token并不是免费的。打工人想要提升效率，就必须投入资金购买Token，相当于花钱雇佣了一个“工作伙伴”来帮我们提升效率、完成工作，而最终受益的却是公司，这似乎有些不合理。
未来，Token会成为一种生产力工具，就像笔记本电脑、网络、办公软件一样，应该是公司为员工提供的基本工作条件。
“如果那位年薪 50 万美元的工程师，消耗的 Token 价值还不到 25 万美元，我会非常担心。”黄仁勋说。
当被问及英伟达是否会为工程师团队投入 20 亿美元用于 Token 时，黄仁勋回答：“我们正努力这么做。”
据《Business Insider》本月早些时候报道，科技公司正在尝试一种全新的人才竞争方式：在薪资、奖金和股权之外，额外提供 AI 推理算力权限。
风险投资公司 Theory Ventures 的托马斯 · 通古斯对巴尔表示，Token 有望成为薪酬的“第四组成部分”。
OpenAI Codex 团队工程主管蒂博 · 索蒂厄在 X 平台发文称，越来越多的求职者会询问入职后能使用多少算力。
智能体已经成为必然发展趋势，各大厂商已经都想抓住这波流量，WokeBuddy 和 Qclaw 基本是一天一更，字节、阿里也在凭借飞书和钉钉的推出企业级 Agent 产品，都想快速切入 B 端市场，办公场景就成了首选。
对于打工人而言，就要接纳并且快速融入，让智能体为我们服务，成为我们的“工作搭子”。
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