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思考:AI如何让「提效」变成「耗能」——熵增思考 - 执迷者X
LifeTruth · 2026-06-13 · via 执迷者X

最近持续在尝试打破原有的工作流,引入各个环节的自动化。

初衷很简单:省时省力。结果却意外陷入了一场与「熵增」的拉锯战。

最近在openclaw的Json修改,
还有腾讯CDN产品的付费选择,
以及产品端菜单栏和规则上手上,耽误了太多时间。
很焦虑,很累...
SQL和Mysql也是两块硬骨头,
我在剥削自己,AI也是。

复盘之后发现——很多时候我们不是败给了技术本身,而是败给了复杂度和潜规则


一、OpenClaw 调优:失控的 JSON 与隐形的熵增

起因是想用 OpenClaw(社区俗称「龙虾」)搭建自动化工作流。初期直接调用官方 API,Token 消耗速度快到离谱,成本直线飙升。于是自然转向了第三方 API 服务商,试图找到更经济的替代方案。

思考:AI如何让「提效」变成「耗能」——熵增思考

这一步看似合理,却是混乱的开端。

思考:AI如何让「提效」变成「耗能」——熵增思考

为了适配不同的第三方接口,最核心的操作就是反复修改后台配置。而这些配置最终都落在一个庞大的 JSON 文件里。问题随之而来:增删改查轮番上阵,文件越来越臃肿;每次参数微调,都会生成一堆难以追溯的冗余日志。

更致命的是,配置的紊乱导致服务极不稳定,必须频繁重启才能加载新配置。为了止损,我又去试 EasyClaw 等其他分支版本,甚至引入了 cc-switch 这类平台切换插件。

原本只是想换个通道,结果却不得不维护多个通道的兼容性。

在这个过程中,我深刻体会到了「熵增」的物理含义:系统一旦没有有效的梳理,混乱度会自发增长。 我本想优化效率,结果大部分时间都在跟配置文件和历史日志搏斗。


二、腾讯云 EO 与 CDN:在套餐迷宫里挣扎

第二个坑来自静态资源托管。为了优化访问速度,我需要把文件放到第三方加速平台上。这次选了大厂方案——腾讯云的 EdgeOne 以及其他 CDN 服务。

不得不说,大厂的服务支持是到位的。遇到解析问题,工程师甚至会拉腾讯会议,一步步帮忙排查收费项和配置。

思考:AI如何让「提效」变成「耗能」——熵增思考

然而,这也恰恰是我感到疲惫的地方。

整个配置流程中,无处不在的「增值服务」推荐和复杂的套餐选择,极大地消耗着我的注意力。明明只是想买一个简单的流量包,界面里却塞满了安全防护、图片处理、媒体套件等衍生品的推荐。

这种体验不像在采购技术服务,更像在进行一场艰难的「网购砍价」。

更让人头大的是产品功能的重叠。SSL 证书的配置被单独剥离出来,设置了额外的门槛和计费逻辑。一个简单的选购行为,硬生生被演变成了一套复杂的服务筛选逻辑。仅仅为了弄明白 DNS 记录值该怎么正确解析,我就翻遍了文档,最后靠搜索特定项目关键词才找到正确的修改入口。

效率工具本身,变成了一种效率负担。


三、反思:被忽视的「规则成本」

串联这两件事,我意识到一个长期被忽略的问题:现代技术服务的隐性门槛,已经从「功能实现」转移到了「规则理解」。

无论是折腾 OpenClaw 的各种分支和插件,还是应付云厂商的套餐组合拳,真正的难点从来不是写不出代码,而是——

  • 平台的潜规则: 你得花大量时间去搞懂不同套餐之间的细微差别,以及隐藏在文档角落里的限制条件。
  • 模块化陷阱: 服务被拆得越来越细,看似灵活,实则大大抬高了组合成本。
  • 客服式运维: 就算有工程师介入,沟通成本依然很高。因为他们的逻辑往往是「销售逻辑」,我们需要的是「工程逻辑」——这两种思维天然互斥。
思考:AI如何让「提效」变成「耗能」——熵增思考

对于个人开发者或小团队来说,这种「服务生态」其实是一种巨大的心力耗散。我们往往囿于「单一工具解决单一问题」的惯性思维,却没意识到:现在的工具链背后,是一整套复杂的商业逻辑。


结语

这段时间最大的感触是:在当下的互联网服务环境里,单纯的「动手能力」已经不够了。如果你不去花时间理解平台规则,不建立一套自己的信息过滤机制,那么我们在享受所谓「便利」的同时,实际上是在为混乱买单。

接下来的计划:做减法,回归最基础的配置。哪怕牺牲一点功能,也要先把系统的「熵」降下来。

毕竟,能稳定运行的工作流,才是一个好工作流。 花里胡哨的,都是债。