体验了一下“Copaw小龙虾”

这段时间Openclaw大龙虾在全世界火得一塌糊涂，号称这个在电脑上部署的AI已经可以代替人做很多事情，会自主编排任务然后直接给到结果，非常之唬人。本着实践出真知的原则，我部署了一个阿里的平替Copaw（部署非常之简单）试用了一下，稍微有几点体验：

1、“新瓶装旧酒”，这个东西我觉得没有特别大的创新，无非就是套了个壳，把之前已经有的东西整合到一起：大模型、MCP、skills、memory或者soul什么的，无非就是把原来需要你反复喂给大模型的提示词规范化一次性导入而已，打个比方，比如我问它今晚吃什么，它会从头到尾过一遍自己的人设，我的习惯或者偏好、注意事项、输出风格等，然后调用某个专用的技能去找适合我的菜，绕了一大圈，但是很多时候我并不需要它这么弯弯绕绕

2、“Token吞噬者”，之前我用股票复盘需要调用大模型来帮我整理新闻，在deepseek上充了20快，复盘了快半年还有19块多，用量极少。而装了这Copaw以后呢，才几轮对话几毛钱就没了，上百万token也不知道去了哪里，关键是事情还没给我办成，吓得我直接先关掉了

3、“海外财富收割机”，基于第二点，在中国对海外来讲可能是个绝佳的机会。中国目前算力基建猛，电力足，卖的token又便宜，效果也差不到哪里去，这样一来相比较海外的chatgpt、claude、gemini等就有一个天然的优势，发了用不完的电蹭蹭就倾销给老外，把老外的钱薅回来，这种大龙虾越多越开心（昨天预判电力、算力板块回暖，今天股市吃了大肉，happy）

4、“场景固化、未来可期”，虽然现在还在大量烧token，但是也是把AI的应用带到了另外一个阶段，就是真正地让自己拥有一个“AI助手”，这个助手知道你的各种习惯偏好，拥有你自己整理的各种知识，然后基于此帮你做许多简单重复的工作，在特定的场景里是可以发挥比较大的作用的。比如最近我打算用它来跑通整个视频剪辑到发布的流程，到时跑出来结果再分享一下。至于token的问题，我觉得也很好解决，就像我现在一样，我用白嫖的Gemini写了本地程序，自己跑，完全不费token，也就是说，把许多重复做的事情固化下来到本地，到时让助手直接在本地启动一下就可以了，消耗量应该会非常低；再比如以后通过这个AI控制家里的家电、控制汽车、等等…会有很多的应用会在此基础上开花结果，也许会有一些意想不到的东西出现，大家还是保持期待吧