
花了 40 小時深度研究 Clawdbot,這是那些推文沒告訴你的真相
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花了 40 小時深度研究 Clawdbot,這是那些推文沒告訴你的真相
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。
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。
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