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    火爆硅谷的Clawdbot 48小时插件病毒式裂变 一句话让AI执行任务

    这几周,X 的开发者社区掀起了一股 Clawdbot 热潮。从凌晨两点发布的 GitHub 提交记录,到深夜炫耀“终于跑通了”的截图,这个带着龙虾表情符号的开源项目正在被越来越多人所了解。

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    (来源:Clawbot)

    有人专门为它购置了一台甚至多台 Mac Mini 放在家里日夜运转,有人在 Discord 频道里分享自己如何通过 Telegram 遥控电脑完成代码部署,还有律师开始讨论它对法律行业的潜在冲击。科技博主 Federico Viticci 更是在 MacStories 上详细记录了他的使用感受,他在一周内用 Clawbot 消耗掉了 1.8 亿个 Anthropic API Token,最后的结论是:“用过这种超能力之后,我再也回不去了。”

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    (来源:X)

    Clawdbot 究竟是什么?为什么它会让这么多技术圈的人如此兴奋?

    准确来说,Clawdbot 不是一个聊天机器人(Chatbot),而是一个智能体网关(AI Agent Gateway)。与 ChatGPT 或 Claude 这类需要你打开网页、输入问题、等待回复的工具不同,Clawdbot 的设计逻辑是:通过日常使用的消息应用(目前支持 Telegram、WhatsApp、iMessage 或 Discord 等)发出一条指令,它会唤起后台运行的大语言模型(比如 Claude、Gemini),将你的需求转化为本地 Shell 脚本并在你的电脑上执行。

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    图 | 使用 imessage 向 Clawdbot 发送指令(来源:Federico Viticci)

    换句话说,它不是告诉你怎么做,而是直接帮你做完一件事。这种从“AI 给建议”到“AI 直接行动”的转变,正是让开发者们如此着迷的一大原因。

    它不仅能像真人一样通过浏览器去搜索、对比商品并整理表格,还能直接接管你的本地软件。你可以让它在 Spotify 上切歌,在 Obsidian 或 Notion 里整理笔记,甚至在 Slack 和 Gmail 之间搬运信息。Clawdbot 甚至还能连接到 Home Assistant 系统。这意味着你可以通过手机发条短信,就让家里那台 24 小时待命的 Mac 帮你关掉窗帘、调节空调温度,甚至在你下班回家前提前启动洗碗机。

    发者 Luigi D'Onorio DeMeo 在 X 上分享了他的使用场景:他让 Clawdbot 处理“后台开发和生活管理任务”,Clawdbot 拉取代码仓库、打开 VS Code、运行测试、生成修复方案,如果测试通过就自动提交代码,同时甚至还能通过 API 主动发送日程提醒。

    另一位开发者 Alex Finn 将其运用在了自己的生活场景中。他让自己的 Clawdbot 帮忙预订下周六某家餐厅的位置。一开始 Clawdbot 尝试通过平台完成预订,但遇到了障碍。也许是餐厅没有接入该平台,也许是时段已满,总之失败了。

    可接下来发生的事情让 Finn 自己都有些意外:Clawdbot 自动调用了它的 ElevenLabs 语音合成技能,直接给餐厅打了电话,用 AI 生成的语音与对方沟通,最终完成了预订。整个过程中,Finn 只发了一条消息,剩下的问题识别、方案切换、语音通话、预订确认,全部由 Clawdbot 自主完成。Finn 在推文末尾感慨道:“AGI 来了,99% 的人却毫无头绪。”

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    (来源:X)

    律师事务所 Integrated Cognition 的一篇分析文章则提到,有用户让 Clawdbot 自动分类数千封邮件、智能过滤和归档,甚至根据自定义规则处理客户邮件。

    这些场景的共同点是,看起来 AI 不再是被动等待你提问的助手,而是一个可以主动执行任务、持续监控状态、甚至在你睡觉时完成工作的 24 小时“数字员工”。

    不仅如此,Clawdbot 还宣称打破传统 AI 工具的限制——记忆。大多数 AI 助手的交互方式是“打开网页 - 输入问题 - 看完答案 - 关闭标签页”,下次再打开时,它对上次的对话几乎毫无记忆。

    Clawdbot 采用的是“本地优先”(Local-first)架构:所有的对话记录、操作日志、学到的生活事实都以 Markdown 文件的形式保存在你自己的硬盘里,就像一个私人的知识库。

    它还能更进一步的使用检索增强生成技术(RAG,Retrieval-Augmented Generation)来实现长期上下文记忆。当你两周后问它“上次讨论的那个项目怎么样了”,它能从本地文件中调取相关信息并给出连贯回答。

    这种本地化设计带来了两个优势。

    第一是隐私主权你与 Clawdbot 的所有互动、它读取的文件内容、执行的命令历史,全部留在你控制的设备上,而不是上传到某个公司的云端服务器。对于处理敏感信息的律师、医生或企业高管来说,这一点至关重要。

    第二是跨平台唤起Clawdbot 的 Gateway 进程运行在你的电脑或服务器上,只要有网络连接,你的手机就变成了一个超级终端。无论你是在咖啡馆用 iPhone 发 iMessage,还是在地铁上用安卓手机发 Telegram 消息,都能直接控制家里或办公室的那台机器。

    那么,如此便利的“数字管家”究竟是被谁创造出来的呢?

    Clawdbot 的创造者 Peter Steinberger 来自奥地利,是知名的 iOS 专家,早在 iPhone 刚诞生的 iOS 2.0 时代就开始深耕这个领域,还曾在维也纳科技大学教授 iOS 和 Mac 开发课程。

    2011 年,他创办了 PSPDFKit,一家专注于 PDF 处理技术的公司,客户包括苹果、Adobe、Dropbox 等科技巨头。十年时间里,他将这家公司从个人项目发展成拥有 60 多名员工的全球化远程团队,并在 2021 年成功退休。

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    图 | Peter Steinberger(来源:X)

    2025 年末,Steinberger 决定将自己私人使用的 AI 助手“Clawdis”开源,并将项目改名为 Clawdbot。

    短短几周内,GitHub 的 Star 数突破 23k,Discord 社区从零增长到超过 5,000 名成员,一个名为 ClawdHub 的技能插件生态初具雏形。社区成员贡献了从 WhatsApp 语音消息转录到自动化网站部署等各类插件(Skills)。

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    (来源:GitHub)

    一切似乎听起来非常完美,但 Clawdbot 还存在着一个绕不过的问题:成本。Clawdbot 本身是开源免费的,但它依赖大语言模型 API 来运作,而这些 API 调用是按 Token 计费的。

    前文提到的 Federico Viticci 一周消耗 1.8 亿个 Token,按照 Anthropic 的定价,输入 Token 约 3 美元 / 百万,输出 Token 约 15 美元 / 百万,这意味着他的账单可能高达数百甚至上千美元。

    在 Reddit 社区,有用户抱怨“Token 使用量简直疯狂,能在一小时内用完 Claude Pro 200 美元套餐的五小时额度”。官方文档建议轻度使用者预算每月 10-30 美元,中度使用者 30-70 美元,重度使用者则可能达到 70-150 美元或更高。对于希望让 Clawdbot 全天候运行、处理复杂任务的用户来说,这笔开销并不小。

    更深层的问题还有记忆的极限。虽然 Clawdbot 将所有对话和学到的信息保存在一个名为 MEMORY.md 的本地文件中,理论上这能让它“永不遗忘”。但随着时间推移,这个文件会变得越来越臃肿。

    当它膨胀到数千行甚至数万行时,或许有可能带来一个目前还未充分讨论的后果:上下文腐烂(Context Rot)。当 AI 需要在海量历史信息中检索相关内容时,响应速度可能变慢,准确度也可能下降,甚至出现记混或记错的情况。虽然 RAG 技术能在一定程度上缓解这个问题,但当用户积累了几个月甚至一年的使用数据后,这套系统能否依然高效,仍是一个待验证的问题。

    而且,尽管许多文章宣称“20-30 分钟就能完成基础安装”,但对普通用户来说,实际门槛比想象中高。

    你需要安装 Node.js 22+,配置 Nix 环境,获取并正确设置 Anthropic 或 OpenAI 的 API Key,在 macOS 钥匙串中管理凭证,理解如何通过安全访问 Gateway,还要给予应用 Shell 脚本执行权限。这对开发者来说或许不是难事,但对普通用户而言,可以说是一道技术鸿沟。

    那些优秀的自动化案例,比如实时监控期权市场的异常交易量、自动发布到 5 个社交平台并优化标题、搭建完整的网站并迁移数据,都需要数小时甚至数天的自定义开发。资料中反复强调的一点是:Clawdbot 的基础功能(文件管理、简单研究、日程查询)确实开箱即用,但那些更高级的技能都需要构建自定义技能、接入第三方 API、反复测试和调试。

    让人担心的还有“本地化”后的安全风险。给予 AI 执行终端命令的最高权限,意味着它可以读取你的文件、安装软件、修改系统配置、访问浏览器中保存的 Cookie 和密码。这一切都是 Clawdbot 发挥作用所必需的,但同时也是巨大的攻击面。

    一篇在 X 上广为流传的安全警告文章指出了“提示词注入”(Prompt Injection)的风险:假设你让 Clawdbot 总结一份 PDF 文件,而这份文件中隐藏了一段恶意文本。由于大语言模型无法可靠地区分“需要分析的内容”和“需要执行的指令”,这些恶意命令有可能被执行。开发者 Steinberger 本人也在安全文档中坦言:“运行智能体是有风险的,请加固你的配置。”

    那么,Clawdbot 到底值得尝试吗?答案取决于你的期待。如果你希望找到一个像 Siri 那样开箱即用、不需要任何配置的语音助手,Clawdbot 不适合你。如果你只是想偶尔向 AI 询问一些问题,可能 ChatGPT 或 Claude 的网页版就已足够。

    但如果你是一名开发者、研究员、内容创作者或需要处理大量重复性任务的专业人士,愿意花几个小时学习配置、逐步构建自己的自动化工作流,那么它提供的能力确实令人兴奋:或许真能成为一个专属于你、运行在本地设备上、能够记住你的偏好和习惯、 24 小时不间断工作的数字助手。

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    好文章,需要你的鼓励
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