作者： Shruti
編譯： 深潮 TechFlow
深潮導讀： 近期，Clawdbot 在 X 平臺（原 Twitter）上引發了病毒式傳播，被譽為“長了手的 Claude”。本文作者 Shruti 投入 40 小時深度調研，撕開了營銷口號下的技術外衣，為讀者還原了一個真實的 Clawdbot。
文章不僅拆解了其作為自主 AI 代理（Autonomous AI Agent）的核心架構與運行邏輯，還誠實地劃分了“開箱即用”與“需要重度配置”的任務邊界。
對於想要在 Web3 時代利用 AI 提效的開發者、研究員和內容創作者來說，這是一份極具參考價值的避坑與上手指南，它冷靜地指出：通往未來的生產力工具並非魔法，而是需要持續投入的學習曲線。
全文如下：
Clawdbot 現在在 X 上無處不在。
Mac Mini 的照片、模糊的“我自動化了一切”的聲明。人們稱它為“未來”，卻不解釋原因。
我花了 40 個小時深入研究文檔、分析使用案例、觀看教程，並閱讀了我能找到的每一份實施指南。
以下是每個人都在炒作但沒有人真正解釋的內容，包括他們為了方便而省去的部分。
大白話告訴你 Clawdbot 究竟是什麼
暫時忘掉那些技術術語。
Clawdbot 就是“長了手的 Claude”。
你知道如何與 Claude 聊天並獲得答案嗎？想象一下，如果 Claude 能夠真正在你的電腦上執行這些答案。安裝軟件、運行腳本、管理文件、監控網站、發送電子郵件。這一切都通過來自 WhatsApp、Telegram 或 iMessage 的簡單文本命令完成。
它是一個不僅會思考，而且會行動的 AI 代理（Agent）。
可以這樣理解：
普通 AI：“這是你組織文件的方法。” Clawdbot：當你還在讀這句話時，它已經整理好了你的文件。
普通 AI：“你應該查看這 10 個市場新聞來源。” Clawdbot：已經抓取了它們，進行了總結，並將重點發短信給了你。
這就是人們所說的“自主 AI（Autonomous AI）”的意思。它不只是回答問題。它在完成任務。
有什麼陷阱嗎？有些任務可以立即運行，而其他任務則需要你先構建自動化流程。詳情見下文……
為什麼人們對它如此瘋狂？
Twitter 上的評價聽起來幾乎是假的：
“一夜之間清理了收件箱裡的 10,000 封郵件。”
“一邊看 Netflix 一邊通過 Telegram 構建了我的整個網站。”
“它自己搞清楚了 Sora API 的集成。”
“在 48 小時內自動化了我 80% 的工作。”
以下是它與所有其他 AI 工具的不同之處：
- 它運行在你的電腦上 不在某個雲端界面，而是在你真實的機器上。擁有訪問你的文件、應用和數據的權限。
- 你可以隨時隨地控制它 手機上的 WhatsApp、iPad 上的 Telegram、手錶上的 iMessage。你不再被束縛在瀏覽器上。
- 它可以使用你電腦上的任何應用 電子郵件客戶端、瀏覽器、終端、腳本。如果你能手動完成，Clawdbot 就有可能自主完成。
- 它可以構建自己的工具 這是最瘋狂的部分。你可以要求它創建一個“技能”（Skill，一種可重複使用的流程），在適當的指導下，它可以編寫代碼、安裝並開始使用。
有人問他們的 Clawdbot：“你能訪問我的大學課程表嗎？”
Clawdbot 回答：“不能，但我可以構建一個技能來做到這一點。給我一分鐘。”
經過一些迭代和優化，它創建了這個集成。
重要的警告：這不是魔法。構建複雜的自動化仍需要：
- 清晰的指令
- 理解什麼是可能的
- 測試和優化
- 有時需要數小時的設置
但自主執行的框架是真實的。
它是怎麼工作的？
Clawdbot 的架構：來自任何平臺的消息流經中央網關（Gateway），並在你的計算機上執行任務
你通過 WhatsApp、Telegram、Discord 或 iMessage 發送消息。該消息將發送到網關——這是一個運行在你電腦上的單一進程，充當控制中心。
然後網關會：
- 將你的請求路由到 Claude（通過 Anthropic 的 API）
- 在你的電腦上執行命令
- 管理與你聊天應用的連接
- 處理文件操作和自動化
你可以通過以下方式與其交互：
- 即時通訊應用（WhatsApp、Telegram 等）——最常用
- CLI（命令行界面）——供終端用戶使用
- macOS/iOS/Android 應用——原生界面
- 聊天 UI（瀏覽器）——基於 Web 的控制面板
一切都在你的機器上本地運行。網關是你的消息與電腦功能之間的橋樑。
真正的設置並不像它看起來那麼難
GitHub 頁面看起來很嚇人。終端命令、MCP 服務器、JSON 配置。
但事實是：技術用戶的基本設置需要 20-30 分鐘，非技術用戶需要 1-2 小時。
你需要準備：
- 一臺 Mac、Linux PC 或帶有 WSL2 的 Windows
- 安裝 Node.js（免費，5 分鐘安裝）
- 一個 Anthropic API 密鑰（按需付費，費用視使用情況而定）
- WhatsApp、Telegram、iMessage、Discord 或 Slack
實際設置過程：
入門嚮導會引導你完成：
- 連接到你的聊天應用
- 設置權限
- 第一個測試命令
大多數人嘗試的第一個測試是：“我的下載文件夾裡有哪些文件？”
Clawdbot 會列出它們。
“按類型組織它們。”
搞定。PDF 在一個文件夾，圖像在另一個，文檔已分類。
這是即刻生效的，不需要額外設置。
什麼即刻生效？哪些需要部署？
這是沒有人解釋清楚的部分。
Clawdbot 有兩個級別的能力：
第一級：開箱即用（幾分鐘即可設置完畢）
這些功能在你安裝 Clawdbot 後即可使用：
✅ 文件管理
- “整理我的下載文件夾”
- “查找上個月的所有 PDF”
- “備份我的文檔”
✅ 基礎調研
- “搜索關於 [主題] 的最新新聞”
- “總結這 5 篇文章”（粘貼 URL）
- “ [平臺] 上正在流行什麼？”
✅ 日曆/郵件讀取（如果你設置了 CLI 訪問）
- “我今天的日程是什麼？”
- “閱讀我最後的 10 封郵件”
- “在我的郵件中搜索 [關鍵詞]”
✅ 簡單自動化
- “每天早上 8 點運行此腳本”
- “監控此網站的變化”
- “當 [文件] 更新時提醒我”
✅ 文本處理
- “總結這份文檔”
- “從這份記錄中提取關鍵點”
- “將這些數據轉換為 CSV”
時間投入：幾分鐘。這些是即時或近乎即時的。
第二級：強大但需要構建（需要數小時到數天）
這些需要自定義技能、API 連接和配置：
⚠️ 高級郵件管理
- 自動對數千封郵件進行分類
- 智能過濾和歸檔
- 基於自定義規則的處理
需要：電子郵件客戶端 CLI 設置、自定義工作流、測試
⚠️ 交易/市場自動化
- 實時價格監控
- 異常成交量警報
- 自動化數據分析
需要：數據提供商的 API 訪問權限、自定義監控腳本、身份驗證
像這樣高級的交易警報通過 Clawdbot 是可以實現的，但需要數小時的自定義設置、API 訪問和配置。這不是瞬間生成的魔法，但一旦建成，確實非常強大。
⚠️ 社交媒體自動化
- 多平臺發佈
- 互動追蹤
- 品牌監控
需要：社交媒體 API 訪問、自定義集成、速率限制處理
⚠️ 複雜代碼項目
- 構建完整的應用程序
- 管理 GitHub 倉庫
- 自動化測試和部署
需要：妥當的設置、明確的需求、迭代優化
⚠️ 自定義集成
- 連接到專有系統
- 在多個應用之間構建工作流
- 高級數據管道
需要：對 API 的理解、自定義技能開發、維護
時間投入：取決於複雜程度，需要數小時到數天。
實際應用
讓我向你展示每個級別實際可以實現的目標：
即時使用案例（今天就能用）
文件組織
命令：“按文件類型和日期整理我的下載文件夾” 會發生什麼：
- Clawdbot 掃描你的下載
- 按類型（PDF、圖像、文檔等）創建文件夾
- 將文件移動到合適的文件夾
- 如果要求，可以添加基於日期的子文件夾 節省時間：20 分鐘的手動排序 → 10 秒 真實結果：這確實開箱即用。
基礎調研與總結
命令：“查找 10 篇最近關於 AI 安全的文章。總結主要關注點。” 會發生什麼：
- 網頁搜索最近的文章
- 提取關鍵內容
- 識別共同主題
- 交付結構化總結 節省時間：1 小時的閱讀 → 5 分鐘總結 真實結果：利用網頁搜索功能立即生效。
日程管理
命令：“我明天的日曆上有什麼？” 會發生什麼：
- 檢查你的日曆
- 列出所有事件
- 可以提供準備時間估算
- 識別衝突 節省時間：手動檢查日曆 → 瞬間完成 注意：需要先設置日曆訪問權限（一次性配置）。
文檔處理
命令：“從這 20 個 PDF 中提取所有電子郵件地址” 會發生什麼：
- 讀取每個 PDF
- 識別電子郵件模式
- 編譯主列表
- 去重 節省時間：2 小時的手動工作 → 2 分鐘 真實結果：對於基於文本的 PDF 立即生效。
高級使用案例（需要設置）
人們以為你可以立刻做到的：
❌ “追蹤異常期權活動並實時提醒我”
❌ “自動在 5 個社交平臺發佈優化後的文案”
❌ “監控 100 個競爭對手並分析他們的策略”
你實際需要做的：
- 確定數據源（哪些 API，哪些網站）
- 設置身份驗證（API 密鑰、訪問令牌）
- 構建監控技能（在 Clawdbot 的幫助下，但仍需要工作）
- 測試和優化（處理邊緣情況、速率限制、錯誤）
- 維護（API 會變，技能需要更新）
現實的高級工作流示例： 目標：監控特定的 Twitter 賬號是否有高互動帖子 第一步：設置 Twitter API 訪問（30 分鐘 - 2 小時） 第二步：利用 Clawdbot 構建監控技能（1-2 小時） 第三步：測試並優化提醒閾值（30 分鐘） 第四步：部署並運行（持續進行） 總時間投入：2-4 小時初始設置 持續價值：24/7 運行的自動化監控
這是可以實現的，但不是瞬間完成。
說到社交媒體自動化，如果你專門嘗試自動化內容創作和發佈，可以看看 Postey。Clawdbot 擅長通用的計算機自動化，但像 Postey 這樣的工具處理社交媒體特定的工作流（文案生成、多平臺發佈、定時、分析），不需要自定義技能或 API 管理。不同的任務使用不同的工具。
人們得到的真實成果
讓我向你展示一些真實的評價，並澄清每一項實際需要什麼：
來自 @Sully 發推：
“清理了我收件箱裡的 10,000 多封郵件（減少了 45%！) ”
這需要什麼：
- 電子郵件客戶端 CLI 設置
- 自定義過濾規則
- 數小時的初始配置
- 但之後：完全自動化
來自 @levelsio 發推：
“在床上看 Netflix 時通過 Telegram 重建了我的整個網站。Notion → Astro，遷移了 18 篇文章，DNS 轉移到 Cloudflare。從來沒打開過筆記本電腦。”
這需要什麼：
- 深厚的技術知識
- 對 Web 開發的理解
- 現有的網站結構作為基礎
- 多次迭代和命令
- 這個人本身就是開發者，不是初學者
來自 @PackyM 發推：
“‘我能想象的’與‘實際能運作的’之間的差距從未如此之小。”
誠實的解釋：如果你明白什麼是可能的並且能清晰地溝通需求，這是真的。如果你不知道自己需要什麼，Clawdbot 無法讀懂你的心思。
來自 @SoraExpert 發推：
“讓 Clawdbot 製作一個 Sora 視頻。它自己搞定了水印去除、API 密鑰和工作流。”
這需要什麼：
- Sora API 的訪問權限
- 對視頻處理的理解
- 多次迭代
- 技術問題的解決能力
- 不是一個命令就能解決的
模式：這些都是真實的結果。但它們不是魔法。它們是以下各項結合的結果：
- 明確的需求
- 技術理解
- 迭代與優化
- 時間投入
Clawdbot 極其強大，但它不是魔杖。
自主調優的代理
這裡有一個真實存在的、最酷的功能：
Clawdbot 有“心跳（Heartbeat）”功能——定期的檢查，它可以主動通知你相關的更新或建議優化。
正如用戶 @mishig25 所言：
“Clawdbot 在心跳期間會來找我！? 喜歡這種主動出擊。”
在實踐中這意味著：
- 你可以配置定期檢查
- Clawdbot 可以浮現相關信息
- 可以根據模式建議工作流改進
這不意味著：
- 它在不斷監視你做的一切
- 它在沒有你輸入的情況下自動優化
- 你仍然需要配置它監控什麼
它是主動協助，而非全知全能的自動化。
不能做的事
讓我們實話實說：
- 它不是魔法 “讓我的生意成功”是行不通的。“分析我的銷售過程並識別瓶頸”在妥當設置下可能會奏效。
- 複雜的任務需要清晰的指令 你越具體，結果就越好。模糊的請求得到模糊的結果。
- 它需要適當的訪問權限 沒有憑證無法訪問賬號。無法破解系統。在你的權限範圍內工作。
- 高級功能需要構建 你看到的那些令人印象深刻的例子需要時間來設置。開箱即用的能力更有限，但潛力是真實的。
- 核實仍然很重要 不要在涉及重大利害關係的決策中盲目信任輸出。AI 可能會自信地犯錯，人工審核仍然至關重要。
- API 成本可能會增加 輕度使用：$10-30/月 中度使用：$30-70/月 重度使用：$70-150/月 這些是基於 Anthropic API 定價的估算。你的實際成本將根據使用情況有很大差異。第一個月請密切監控。
- 設置複雜度因人而異 如果你是技術人員：20-30 分鐘 如果你不是：1-2 小時並伴隨排錯 如果你是非技術人員且想要高級功能：可能需要幫助
- 隱私需要考慮 你正在給一個 AI 代理電腦訪問權限。請仔細閱讀安全文檔。瞭解你正在分享什麼。使用配對模式（Pairing Mode）來確保 DM 安全。
成本
設置成本：$0（開源） API 成本：向 Anthropic 按需付費
- 費用隨使用情況劇烈波動
- 一位用戶報告消耗了 1.8 億個 Token（極端例子）
- 典型用戶：$15-50/月
- 重度自動化用戶：$50-150/月 第一個月仔細監控你的 API 使用情況，以瞭解你的實際成本。
時間投入：
- 基礎設置：30 分鐘 - 2 小時
- 學習：2-4 小時的實驗
- 構建高級工作流：每個工作流需要數小時到數天
- 維護：隨著需求變化持續進行
ROI（投資回報率）計算： 示例：你通過基礎自動化每週節省 5 小時 按你的時間價值 $50/小時計算：
- 時間價值：$250/周 = $1,000/月
- 工具成本：～$30/月
- 淨收益：$970/月 即使按 $25/小時計算，每週節省 5 小時也價值 $500/月。 如果你能有效地使用它，這個工具很快就能回本。
誰應該使用它
非常適合（將立即獲得價值）：
- 習慣 CLI 的開發者
- 經常進行自動化的技術用戶
- 有特定重複性任務的人
- 願意為了長期收益投入設置時間的人
- 喜歡實驗的早期採用者
適合（需要耐心）：
- 願意學習的半技術用戶
- 有明確自動化目標的人
- 能遵循文檔的人
- 習慣於排查故障的用戶
暫時不適合：
- 完全不懂命令行的初學者
- 期待瞬間完成高級自動化的人
- 不願投入設置時間的人
- 處於具有嚴格 IT 政策的高度監管環境中的用戶
- 期待即插即用、完美無瑕的人
運作良好的特定案例：
交易者/研究員：
- 市場調研彙編
- 新聞聚合
- 數據提取
- 文件組織
- 日曆管理
- （高級監控需要自定義構建）
內容創作者：
- 調研自動化
- 內容創意彙編
- 文件管理
- 日程追蹤
- （完整的社交自動化需要構建或使用 Postey）
開發者：
- 代碼審查
- 文檔生成
- 測試自動化
- 部署工作流
- （均需要妥當設置）
機構負責人：
- 客戶溝通管理
- 報告生成
- 數據組織
- 調研彙編
- （CRM 集成需要自定義工作）
更大的圖景
Clawdbot 不僅僅是一個生產力工具。
它是 2-3 年後我們所有人工作方式的預演。
想想看：
- 2020 年：AI 可以寫文本
- 2023 年：AI 可以生成圖像
- 2024 年：AI 可以編碼
- 2025 年：AI 可以自主執行（在妥當設置下）
- 2027 年：AI 執行成為標準
我們正在從“AI 輔助”轉向“AI 行動”。
現在學習與自主代理協作的人正在為未來的工作建立肌肉記憶。
這就像在 1985 年學習電子表格，或在 1998 年學習搜索引擎。
早期採用者不僅是在節省今天的時間。
他們正在培養一種在 5 年內成為強制性的技能。
但誠實地說：
大多數人不會投入時間去正確學習。
他們會嘗試一次，當它不能立即解決所有問題時感到沮喪，然後放棄。
真正的優勢屬於那些：
- 從簡單案例開始的人
- 逐漸增加複雜度的人
- 投入時間瞭解什麼是可能的人
- 迭代並優化工作流的人
- 保持一致性的人
這部分人將實現生產力的 10 倍跨越。
其餘的人在 2027 年可能仍在手動整理下載文件夾。
如何開始
第一步：安裝（預算 30-60 分鐘） 訪問 Clawdbot 官網，遵循快速入門指南，不要跳過文檔。
第二步：從簡單開始（這至關重要） 不要在第一天就嘗試自動化你的整個業務。 從一個煩人的任務開始：
- “整理我的下載文件夾”
- “我明天的日曆上有什麼？”
- “查找上個月的所有 PDF” 贏得一次小勝利。建立信心。
第三步：學習什麼是可能的 閱讀技能文檔，加入 Discord 社區，看看別人構建了什麼。理解其框架。
第四步：構建一個有意義的自動化 選擇一個你每週都要做的重複性任務。投入時間正確設置。測試並優化它。讓它運行併為你節省時間。
第五步：逐漸擴展 一旦你有一個運行良好的自動化，再添加一個。每一次成功都建立在之前的學習之上。複雜度會隨時間產生複利。
第六步：加入社區 Discord：活躍分享工作流的社區；X/Twitter：關注官方賬號獲取更新；GitHub：如果你懂技術，可以貢獻代碼。
他們沒告訴你的事
學習曲線是真實存在的
第一個自動化：可能需要 2 小時 第二個自動化：可能需要 1 小時 第十個自動化：可能需要 20 分鐘 它會變得越來越容易，但確實存在一個曲線。
不是所有事情都能輕易自動化
有些任務就是很難自動化，有些工作流需要過多的人為判斷。選擇你的戰場。
維護是持續性的
API 會變，網站會改版，技能會失效。你需要維護你構建的東西。
炒作既真實又誇張
是的，它極其強大。不，它不是瞬間的魔法。真相在兩者之間。
你的結果會有所不同
技術用戶：快速獲得驚人結果。非技術用戶：較慢但仍有價值。你的成效會有所差異。
如果你承諾投入，它就是值得的
半心半意的嘗試不會奏效。全身心投入會帶來巨大的回報。決定你屬於哪個陣營。
最終的一些想法
我開始這項研究時也持懷疑態度。
我想，“又是另一個 AI 工具”，“可能被過度炒作了”。
40 小時後，這是我真實的信念：
Clawdbot 確實意義重大。
它不完美，不是魔法，需要付出努力。
但核心承諾是真實的：
一個不僅能回答問題，還能完成任務的 AI 助手。
稱其為“革命性”的人沒有錯。
但稱其為“即插即用”的人也是不對的。
它很強大，很複雜，需要投資。
誰能通過 Clawdbot 獲勝：
- 從簡單開始的人
- 循序漸進學習的人
- 不斷迭代和優化的人
- 保持一致性的人
- 真正投入精力的人
誰會在 Clawdbot 上掙扎：
- 期待瞬間魔法的人
- 不願學習的人
- 一次失敗就放棄的人
- 不讀文檔的人
- 拿自己的第一天去和別人的第一百天相比的人
問題不在於自主 AI 代理是否會成為標準。
它們必然會。
問題在於：你是想在現在還處於早期階段時學習，還是想在兩年後所有人已經建立了自己的工作流時再奮力追趕？
開始的最佳時間是去年。
第二好的時間是今天。
但前提是你願意真正正確地去學習它。
