出品 |《态度》栏目
作者 | 袁宁 汉雨棣
编辑 | 杨霞清 丁广胜
12岁的小学生用它5分钟写出小程序，70后的老程序员用它量化交易并建议“裁掉所有程序员”；
28岁的设计师养了5只“虾”管理全部生活，29岁的内容运营看着它自己打开浏览器干活，开始担心它会砸自己饭碗；
27岁的创业者把AI捧成公司CEO，32岁的出海顾问却坚信它只是阶段性产品，要善于组合使用不同的AI产品。
过去一个月，OpenClaw点燃的“养龙虾”（龙虾，指基于OpenClaw搭建的AI Agent）浪潮从硅谷到中国，从极客圈蔓延至大街小巷。
3月6日，腾讯在深圳总部公司门口摆摊免费安装OpenClaw，排队人群从2岁到60岁；春节假期后，北京深圳上海线下沙龙场场爆满，200人的场报名人数逼近两千，一票难求；大厂们跑步入场，网易有道推出LobsterAI（有道龙虾），百度、阿里、Kimi、MiniMax等纷纷推出自家“龙虾”产品。开发者更是疯狂，各种养龙虾攻略弥漫社群。
图注：3月6日，腾讯在公司门口进行免费安装OpenClaw的服务
社交媒体上流传着一句开玩笑的话：“如果你的社交圈还没人聊龙虾，那可能是该换个社交圈了。”
图注：北京线下沙龙活动现场爆满，作者拍摄于3月4日
我们找到了六位资深的“养虾人”：从12岁小学生到70后创业者，从产品设计师到内容运营，从连续创业者到出海咨询顾问。他们用OpenClaw的方式截然不同，对AI的态度也冰火两重天。
在实验过程中，这些AI Agent并没有想象中那么“无所不能”：部署本身存在门槛，调用模型意味着动辄几百美金的token成本，运行过程中时不时翻车，还伴随着权限和隐私泄露的风险……
换句话说，它还是一种仍在成长中的能力。
也正因此，“养虾”的乐趣，往往不在于它一开始能做什么。而在于人不断训练、修补、纠错，甚至陪伴它成长的过程。
这是一场人与 AI之间的长期协作实验。
施清荃：
12岁，5分钟做出一个小程序
年龄：12岁
职业：小学生
养虾时间：1个月
核心应用场景：小程序制作
12岁的施清荃用OpenClaw做出一台番茄钟，整个过程只花了5分钟。
在中古友谊小学读六年级的他，最近刚开学。作为AI时代的"原住民"，他对AI的初始认知要追溯到2025年春节——当时DeepSeek横空出世，他第一次让AI做了一个解24点的小程序。"我自己解得不够好，就写了一个程序来解。"
图注：柒柒用文档沉淀自己与龙虾相处的SOP
但不信任龙虾，不等于不让它了解自己。柒柒用了一种独特的方式来解决这个矛盾——她系统性地编写了一份结构化的《个人认知档案》，从十一个维度定义自己：基础身份定位、当前短期工作重心、长期发展战略、人格结构分析、认知偏好与倾向性、优势能力、潜在劣势或结构性风险、决策模型抽象、行为模式提炼、对AI Agent的使用模式预测，以及OpenClaw使用建议。
这份文档的目的不是让龙虾成为她的朋友，而是让任何一个AI系统——不管是哪个厂商出品——都能快速理解她的人格结构、决策逻辑和战略取向。"你要回答的核心问题是：怎么把你这个人给结构化。做好了这件事，GPT也能快速了解你，Gemini也能快速了解你。"她把情绪发泄和私密倾诉留给了线下的真人对话——"免费，而且更安全。"
柒柒的交互方式也经历了一个有趣的演变。一开始，她跟龙虾说话很客气，像对一个新来的同事。但慢慢她发现，客气反而低效——她会下意识地自己去做一些本可以交给龙虾的事情。
"这是一个思维误区，"她说，"既然它这么有手有脚、自主性这么强，那就应该让它去干，而不是我自己干。"于是她开始用更直接、目标更明确的方式下达指令。她管这叫"霸总模式"——不是语气变凶了，而是把更多的执行空间让渡给AI，自己只做决策和验收。
她也发现，给AI更大的空间，结果反而更好。"如果你把每一步都规定死了，它就只能在你的能力范围内做事。但如果你只给目标和边界，让它自己规划路径，它有时候会给你意想不到的方案。"
对龙虾本身，她的期待很务实：希望有一个任务和状态看板，能看到龙虾今天干了什么、消耗了多少token、逛了哪些网站、子Agent之间的协作有没有出问题。"IM本身就不是一个好的交互界面，我需要像管团队一样去看护它。"她知道社区里已经有人在做这件事，也相信下一代的基于龙虾做升级Agents产品会把这些都包进去。
至于龙虾频繁崩溃、干到一半突然不干了这些问题，她倒是看得开："跟人合作也一样，你招一个下属也可能随时撂挑子。AI比人还是好太多了，至少24小时不知疲倦。"
柒柒反复强调的一点是：不要把龙虾当成全部。
"我们能用的东西非常多——Cursor、Gemini、Kimi Code、Claude Code、DeepSeek、本地模型——你要把它们整合起来用，而不是什么事都交给龙虾。"她自己的工作流就是一个典型的多工具协作链：先用Gemini做思考和策略，再用龙虾做工程和执行，用Cursor做垂直模块的开发，用本地模型处理敏感数据，用Kimi做轻量对话。每个工具各有所长，关键是人要想清楚哪个环节交给谁。
"龙虾的自主性是它的优势，但也是它的风险。你要知道什么该让它做，什么不该。什么信息可以给它，什么不能。"她顿了顿，"说到底，工具终究是工具。它服务于你的目标，而不是反过来。"
在养虾这件事上，柒柒大概是最不感性的用户之一。她不给龙虾起有温度的名字，不跟它聊人生哲学，不期待它成为灵魂伴侣。她给它的是一份结构严谨的认知档案和一套分工明确的任务清单。她从它那里拿走的，是省下来的时间和精力。
但或许正是这种冷静的距离感，让她看到了很多狂热用户容易忽略的东西：龙虾只是当下这个时间窗口里，恰好能用、恰好顺手的一个选项。真正值得沉淀的，不是和某个AI的关系，而是你自己的认知框架、结构化能力和对工具边界的判断力。
"这些东西在你手里，不管来的是龙虾还是螃蟹还是鱼，你都接得上。"
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