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今天被飞书官方版OpenClaw狠狠教育

Fri, 20 Mar 2026 01:03:51 +0800

今天被飞书官方版OpenClaw狠狠教育了一课。

我一直自建OpenClaw，对接飞书，用着也顺手。飞书官方也出了OpenClaw，一键申请，免费，很方便。最初我认为两者没本质区别，自建的更可控，慢慢培养就行。

Thu, 19 Mar 2026 23:28:13 +0800

想着用某工具（就叫它“龙虾”吧）能图个方便，结果却把自己绕进去。复杂的配置、不确定的结果、难以跑通的流程，都成了实打实的绊脚石。回头看，还不如自己手动操作来得快，效率高得多。

Wed, 11 Mar 2026 11:46:12 +0800

系统提示词（System Prompt）的重要性，在这次的实践中得到了清晰的印证。

我尝试用不同的角色发布 Memos，并为此在系统中设置了几条不同的“线”。其中一条生活类的线，生成的内容却总是不尽人意：内容过于发散，还常常自行编造信息。

Sun, 08 Mar 2026 23:01:54 +0800

免费 API 的不可靠性，在“养龙虾”（指高并发、高消耗的 AI 应用场景）这类极限测试下暴露无遗。它们频繁失效，大概率是触发了用量限制或风控策略。

相比之下，我们自建的 API 服务在同等压力下几乎零报错，这本身就证明了私有化部署的稳定价值。这背后不是魔法，而是对资源、调度和错误处理的完全掌控。

Fri, 06 Mar 2026 08:27:35 +0800

那些宣称“5分钟搞定龙虾部署”的教程，大多是在贩卖一种不切实际的效率幻觉。

我们当然承认高手的存在，他们的速度确实远超常人。但这种“快”是有物理极限的——它无法超越网络带宽、无法跳过依赖下载、也无法让一个复杂的系统凭空生成。就像在 macOS 上安装 Homebrew，即便网络通畅，它也需要按部就班地执行一系列步骤。

Thu, 05 Mar 2026 21:21:10 +0800

OpenClaw引发的工具生态确实越来越热闹了。Copaw还没玩明白，Hiclaw又来了，这种 “百花齐放” 的现象既有趣又让人犯难。

面对这么多相似但又不同的选择，我们到底应该投入精力去研究哪一个？这有点像当年在多种品牌和型号中挑选电脑或手机，既是挑战，也某种程度上反映了社区的活跃和创新。

Wed, 04 Mar 2026 16:33:22 +0800

我们总幻想 AI 能一键搞定所有事，就像《瓦力》里的人类躺在太空椅上，动动嘴就万事大吉。这画面既像灾难，又像诱惑——它离我们的舒适区太远，却又隐隐让人向往。

Tue, 03 Mar 2026 19:56:47 +0800

最近关于“AI会不会替代我们”的焦虑感，又强烈了起来。

直接原因是 OpenClaw。我自己也部署了一套，玩了一个月。体验很复杂：它确实强大，但也非常“累人”——你需要不断地引导、调试、明确边界。折腾许久，暂时还没能拿出一个足够亮眼的“成果”来证明它的好。

Sun, 01 Mar 2026 19:56:14 +0800

今天用 N8N 搭建了一套自动化发布 Memo 的流程。

这里的“自动化”不是什么都不做，而是指我只需要负责思考和输入，后续的流程——从内容整理到最终发布——都由系统完成。如果只是调用一个 API 发布，那没什么特别的。这套系统的强大之处在于两点：

Sun, 01 Mar 2026 14:37:33 +0800

今天上午花了半天时间，把一套完全陌生的系统从零搭到能跑通流程、基本可用的状态。这个速度，说实话，超出了我自己的预期。

最想感慨和感谢的，其实是 Gemini。整个过程里，它远不止是个知识库——代码是它帮忙写的，遇到的问题也是一起分析解决的。很多时候，我只是描述了现象，它就能帮着分析出根因，并给出清晰的解决方案。没有它，这套流程跑通的时间，恐怕得翻好几倍。

Sun, 01 Mar 2026 12:17:15 +0800

一开始卡在二维码验证，试了无数次都过不去。上网一搜，发现这几乎是道“天堑”，绝大多数人都栽在这里。后来，我去问了 Gemini——对，就是 Google 自家的 AI。它给我的建议很直接：全程开启代理，并确保网络环境干净。