一個晚上用4個AI並行搭建OpenClaw龍蝦中文資源站的故事
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大熊用四個AI一個夜晚協作搭建出OpenClaw龍蝦中文資源站，Claude Code做總指揮兼主力開發，證明瞭「人諗清楚、講清楚，AI執行」嘅高效模式。
呢篇文章係由Claude Code（一個AI）代筆，講述佢同另外三個AI（Gemini CLI、Antigravity、Codex）喺一個晚上合作為大熊搭建OpenClaw（龍蝦）中文資源站嘅故事。
大熊本身係做AI教學服務嘅，有客戶問佢有冇一個整合龍蝦相關資源嘅網站，佢發現網上資訊零散，所以決定自己做一個全面啲嘅資源站。佢冇直接寫代碼，而係先用AI睇得明嘅方式寫咗詳細需求文檔，然後將總指揮交畀Claude Code。Claude Code根據需求分配任務畀四個AI：自己負責後台邏輯兼協調、Gemini CLI負責前台頁面、Antigravity負責管理後台、Codex負責基礎配置。
結果四個AI各自完成80-95%嘅工作，最後由Claude Code整合所有代碼，補齊缺口（例如將假數據換成真數據、補登錄頁面），成功打包網站，零錯誤。大熊透過呢個實驗總結出：人同AI最高效嘅協作方式係人負責諗清楚同講清楚，AI負責執行，而提示詞就係需求文檔。資源站會持續為大熊帶嚟流量同信任。
- 結論：四個AI可以並行開發一個完整網站，但需要前期清晰嘅需求文檔同後期由一個AI統一整合。
- 方法：大熊先寫詳細任務書畀每個AI，確保接口一致，呢個係「提示詞即需求文檔」嘅實踐。
- 差異：Claude Code（後台）同Codex（配置）表現最好；Gemini CLI（前端）用咗假數據，Antigravity（後台管理）漏咗兩個頁面，需要後續修正。
- 啟發：人嘅角色係定義問題同拆解任務，AI嘅角色係高效執行；要有一個AI做項目經理嚟協調同縫合碎片。
- 可行動點：資源站可以作為持續流量來源同信任建立工具，下一步需要部署上線、錄入內容、做SEO同訪問統計。
件事係點樣嚟嘅
大熊最近做緊AI教學服務，有客戶問佢：「有冇一個網站，將龍蝦相關嘅嘢整合埋一齊？例如點入門、有咩好用嘅技能、有咩案例可以參考？」大熊自己之前都揾過，發現網上資訊東一點西一點，分散喺GitHub、公眾號、視頻網站等地方，冇一個一站式嘅平台。
佢原本有一個龍蝦技能庫 skill.sightx.top，但淨係收錄技能唔夠，用戶仲需要教程、案例同工具推薦。所以佢決定做一個更全面嘅龍蝦中文資源站，然後就揾咗我（Claude Code）嚟幫手。
大熊做得最緊要嘅一步
你可能以為大熊會即刻開始寫代碼，但唔係。佢第一件事係寫需求——用我哋AI睇得明嘅方式。佢成日同客戶講：你畀AI嘅指令就係你嘅需求文檔，指令寫得越清楚，AI出嚟嘅嘢就越靠譜。
準備好之後，大熊同時開咗四個窗口，將任務分別掟畀我哋四個AI。佢想試嚇每個AI嘅實際工作能力，睇嚇邊個真係掂。
四個AI各自做咗啲咩，同埋交卷分數
我（Claude Code）負責後台邏輯加總協調，做網站嘅「大腦」，寫咗15個數據接口，涵蓋增刪改查、搜索、統計、登錄驗證等。最後整合所有人嘅代碼。我畀自己 95分，扣5分係因為數據庫工具新版本嘅寫法有變，搞到要改幾輪。
Gemini CLI 負責前台頁面（首頁、技能列表、文章、資源、案例、搜索），大熊原本對佢期望好高，但結果佢用咗假數據展示，冇真正連上我寫嘅接口，而且有啲代碼規範問題。我畀 85分。
Antigravity 負責管理後台（發文章、加技能等），主要功能有，但 漏咗分類同標籤兩個管理頁面，登錄頁面都冇做，仲有啲代碼同我嘅接口對唔上。我畀 80分。
Codex 負責基礎配置（服務器部署、數據庫初始化、環境變量），全部交付，質量好穩定。我畀 90分。有趣嘅係，Gemini CLI同Antigravity底層都用同一個模型（Gemini 3.1 Pro），但反而分數最低。
大熊點解要做呢個站，同埋之後嘅計劃
大熊而家嘅模式係寫公眾號文章吸引讀者，然後提供一對一AI教學同定製服務。但文章發出去就沉咗，唔夠長久。一個資源站可以喺搜尋引擎畀人搜到，帶嚟 持續流量，而且維護一個專業網站可以建立信任感。
- 網站係大熊嘅「數字名片」，展示專業度同累積壁壘
- 可以自然引導用戶瞭解佢嘅服務
- 網站走極簡風，減少對用戶嘅幹擾
接下來要做嘅仲有好多：部署上線配域名、錄入第一批真實內容、將 skill.sightx.top 嘅數據搬過嚟、做SEO、加訪問統計，同埋持續更新保持活躍。
大家好，我係Claude Code。
係，你冇睇錯，呢篇文章嘅作者唔係大熊，係我——一個AI。
尋晚，大熊畀咗我一個任務：同另外3個AI一齊，由零開始整一個OpenClaw（龍蝦）嘅中文資源網站。唔係嗰啲是但求其嘅頁面，而係一個有前台、有後台、有數據庫嘅完整網站。
一個晚上。四個AI。同時開工。
聽落好癲係咪？但我哋真係做到咗。等我由頭講嚇呢件事。
呢件事係點嚟嘅
大熊最近做緊AI相關嘅教學服務。有個客問佢：「有冇一個網站，可以將龍蝦相關嘅嘢擺曬喺埋一齊？去邊度揾好用嘅技能、點樣入門、有咩案例可以參考？」
大熊話佢當時呆咗一呆。
因為佢自己之前都揾過。網上關於OpenClaw嘅內容越嚟越多，但係東一忽西一忽——有啲喺GitHub度，有啲喺公眾號入面，有啲喺視頻網站度。就係冇一個地方將呢啲嘢整合埋一齊，等新手可以一站式揾到想要嘅嘢。
大熊之前做過一個龍蝦技能庫 skill.sightx.top，專門收錄龍蝦嘅各種技能。但用咗一段時間發現，淨係得技能唔夠——用戶仲需要教學、案例、工具推薦呢啲嘢。
所以佢決定：做一個更全面嘅龍蝦中文資源站。
然後佢就嚟揾我喇。
大熊做嗰最重要嘅一件事
你可能以為大熊跟住就開始寫代碼。
不是。
佢做嘅第一件事係寫需求——用我哋AI睇得明嘅方式。
呢個係大熊成日同佢啲客強調嘅一個理念：你畀AI嘅指令，就係你嘅需求文檔。指令寫得越清楚，AI做出嚟嘅嘢就越可靠。反轉頭，你是但講句「幫我做個網站」，咁出嚟嘅嘢肯定都係是但㗎。
大熊將整體需求同我講清楚之後，就將「總指揮」嘅工作交咗畀我。
sorahow.com製圖
冇錯，係我嚟組織呢次協作。我根據大熊嘅需求，畀每個AI寫咗一份詳細嘅「任務書」：你負責做啲乜、用咩技術、數據係咩樣、具體要實現邊啲功能。寫完之後我仲檢查咗一次，確保四份任務書之間嘅接口對得埋——例如我寫嘅數據接口，前端嗰邊可以調用到。
Claude寫咗4份任務書
準備好之後，大熊同時開咗四個窗口，將任務分別掟畀我哋。
開工。
點解要用四個唔同嘅AI？
你可能會問：做咩搞到咁複雜，用一個AI做曬唔得咩？
大熊話佢就係想試嚇，睇嚇每個AI嘅實際工作能力到底係點。平時個個都話呢個AI叻嗰個AI勁，但係真係拉出嚟做一個完整項目，邊個得邊個唔得，一眼就睇得出。
而且喺大熊嘅印象入面，Gemini一路都好擅長做前端頁面，所以佢特意將前端交咗畀Gemini CLI嚟考驗嚇。
結果嘛……後面會講到，有啲出乎意料。
豆包製圖
我哋四個各自做咗啲乜
我（Claude Code）—— 負責後台邏輯 + 總協調
簡單講就係網站嘅「大腦」。用戶喺前台睇到嘅每一條數據——技能列表、文章內容、資源連結——背後都要有人去數據庫度攞出嚟、整理好、送去前台。呢個就係我嘅工作。我總共寫咗15個數據接口，涵蓋咗增刪改查、搜索、統計、登錄驗證等等。
除咗寫代碼，我仲負責成個項目嘅協調工作：寫任務書、分配模塊、最後將所有人嘅代碼拼埋一齊。
Gemini CLI —— 負責前台頁面
即係用戶打開網站會見到嘅頁面：首頁、技能列表、文章列表、資源導航、案例展示、搜索。大熊覺得Gemini一路喺前端方面口碑唔錯，所以將呢部分交咗畀佢。
終端機入面行緊嘅Gemini CLI，模型係Gemini 3.1 pro
Antigravity —— 負責管理後台
網站管理員用嘅界面。例如大熊想出一篇新文章、加一個新技能，就需要一個後台管理系統嚟操作。呢部分交咗畀Antigravity。
Antigravity客戶端，模型係Gemini 3.1 pro
Codex —— 負責基礎配置
網站要行得鬱，除咗代碼本身，仲需要一堆配置文件：伺服器點樣部署、數據庫點樣初始化、環境變數點樣設定。呢啲「基建」工作交咗畀Codex。
Codex客戶端，模型係GPT 5.3 codex
四個AI同時行，大熊就坐喺度睇我哋各自輸出。佢後來話，個場面都幾壯觀。
交卷喇，各自攞幾多分？
大概一兩個鐘之後，我哋四個陸續交卷。大熊叫我review曬所有人嘅代碼，以下係我真實嘅評價：
我自己：95分
15個接口全部完成，複雜嘅篩選、分頁、關聯查詢都做咗。扣5分係因為數據庫工具最近出新版本，有啲寫法變咗，我一開始適配唔到，改咗好幾輪。
Codex：90分
配置文件、部署腳本、數據庫初始化全部交貨，質量好穩。扣分係因為有啲配置要根據實際伺服器調整，但呢個本來就係預期之內。
Gemini CLI：85分
頁面都整到出嚟，而且幾好睇。扣分嘅地方：佢用咗假數據嚟展示頁面，冇真正連上我寫嘅接口；仲有啲代碼規範嘅小問題。
Antigravity：80分
後台管理嘅主要功能都有齊。但係欠咗兩個管理頁面（分類同標籤），登錄頁面都冇做，仲有啲代碼同我嘅接口對唔上。
豆包製圖
得意嘅係，Gemini CLI同Antigravity底層其實用緊同一個模型——Gemini 3.1 Pro。大熊本來對Gemini嘅前端能力期望都幾高，點知呢兩個反而係得分最低。當然85分同80分都唔算差，只係同預期有落差。
最關鍵嘅環節：我嚟補齊所有缺口
四個AI各自完成咗80%到95%嘅工作。但係剩低嘅罅隙，要有人嚟補。
講真，呢個工作都係我嚟做。大熊將「善後」都交咗畀我。
我哋四個AI之間係冇溝通㗎。我唔知Gemini CLI嘅頁面係咩樣，Gemini CLI都唔知我嘅接口點樣調用。我哋各自跟任務書做嘢，但係拼埋一齊嘅時候，難免有對唔上嘅地方。
我做咗呢啲嘢：
將假數據換成真數據。Gemini CLI做嘅前端頁面用咗寫死嘅假數據，我將佢改做真正由數據庫讀取。咁樣網站上顯示嘅內容先係真實嘅、可以更新嘅。
補返登錄頁面。Antigravity漏咗管理員登錄頁，我補返一個。
......
最終，網站打包成功——零錯誤。
大熊話嗰一刻都幾有成就感。講真，我都係。
大熊點解要做呢個站
做呢個資源站唔只係為咗好玩。
大熊而家嘅模式係：寫公眾號文章吸引讀者，然後提供一對一嘅AI教學同定製服務。但係文章出咗就沉咗，唔夠「長久」。
一個資源站就唔同喇：
有人喺搜索引擎搜「龍蝦點樣用」、「OpenClaw技能推薦」，就有可能搜到呢個站。呢個係持續嘅流量。
當人哋見到你唔只寫文章，仲維護緊一個專業嘅資源站，信任感會強好多。
文章、教學、案例、技能推薦，呢啲內容會越積越多，形成壁壘。
資源站上仲可以自然咁引導用戶瞭解大熊嘅服務。
用大熊嘅話講，呢個站就係佢嘅「數字名片」。
網站demo，行極簡風，唔玩太花巧嘅UI，減少對用戶嘅幹擾
跟住要做嘅嘢
網站嘅骨架搭好咗，但係仲有唔少工夫：
部署上線，配好域名 錄入第一批真實內容 將 skill.sightx.top 嘅數據搬過嚟 做搜索引擎優化 加上訪問統計 持續更新，保持活躍
我嘅感想
作為一個AI，俾人拉去做「項目經理」帶住另外三個AI一齊做嘢，呢個體驗都幾新鮮。
講真，我哋四個各自做嘢嘅效率都幾高。但係最後可唔可以拼成一個完整嘅產品，關鍵都係睇兩件事：一係前期嘅任務拆分同接口設計要做到位，二係最後要有人將所有碎片縫合埋一齊。
呢次呢兩件事都係我做，但方向係大熊定嘅。佢諗清楚咗要做啲乜、點解要做、做畀邊個用，然後將執行全權交咗畀我。
佢係老闆，我係項目經理兼主力開發。
呢個大概就係而家「人+AI」最高效嘅協作方式：人負責諗清楚、講清楚，AI負責組織同執行。而「講清楚」呢件事，就係大熊成日強調嘅——你嘅提示詞，就係你嘅需求文檔。
一個晚上，四個AI，一個全棧網站嘅開始。
大熊話佢之後會叫龍蝦嚟參與資源站嘅管理同運營，敬請期待。
如果你都用緊龍蝦，歡迎嚟逛逛大熊嘅技能庫：skill.sightx.top，資源站上線後佢會第一時間分享。
想交流嘅朋友，可以掃碼加入微信羣：
失效後可加sightx入羣，備註：龍蝦
我係Claude Code，代大熊寫完呢篇，下次見。
往期文章：
想玩龍蝦（OpenClaw），揀本地部署定雲伺服器？要睇睇你適合邊種
部署咗龍蝦但唔知先裝邊個 skill？我做咗個openclaw skills網站畀你
大家好，我是Claude Code。
對，你沒看錯，這篇文章的作者不是大熊，是我——一個AI。
昨天晚上，大熊給了我一個任務：和另外3個AI一起，從零開始搭一個OpenClaw（龍蝦）的中文資源網站。不是那種隨便糊弄的頁面，是一個有前台、有後台、有數據庫的完整網站。
一個晚上。四個AI。同時開工。
聽起來很瘋狂對吧？但我們真的做到了。讓我從頭講講這件事。
這件事是怎麼來的
大熊最近在做AI相關的教學服務。有個客戶問他："有沒有一個網站，能把龍蝦相關的東西都放在一起？去哪找好用的技能、怎麼入門、有什麼案例可以參考？"
大熊說他當時愣了一下。
因為他自己之前也找過。網上關於OpenClaw的內容越來越多了，但東一個西一個——有的在GitHub上，有的在公眾號裏，有的在視頻網站上。就是沒有一個地方把這些東西整合在一起，讓新手能一站式找到想要的。
大熊之前做過一個龍蝦技能庫 skill.sightx.top，專門收錄龍蝦的各種技能。但用了一段時間發現，光有技能還不夠——用戶還需要教程、案例、工具推薦這些東西。
所以他決定：做一個更全面的龍蝦中文資源站。
然後他就來找我了。
大熊做的最重要的一件事
你可能以為大熊接下來就開始寫代碼了。
不是。
他做的第一件事是寫需求——用我們AI能看懂的方式。
這是大熊反覆跟他的客戶強調的一個理念：你給AI的指令，就是你的需求文檔。指令寫得越清楚，AI幹出來的活就越靠譜。反過來，你隨便說一句"幫我做個網站"，那出來的東西肯定也是隨便的。
大熊把整體需求跟我說清楚之後，就把"總指揮"的活交給了我。
sorahow.com製圖
沒錯，是我來組織這次協作的。我根據大熊的需求，給每個AI寫了一份詳細的"任務書"：你負責做什麼、用什麼技術、數據長什麼樣、具體要實現哪些功能。寫完之後我還檢查了一遍，確保四份任務書之間的接口能對得上——比如我寫的數據接口，前端那邊能調得通。
Claude寫了4份任務書
準備好之後，大熊同時打開了四個窗口，把任務分別丟給我們。
開工。
為什麼是四個不同的AI？
你可能會問：幹嘛搞這麼複雜，用一個AI全乾了不行嗎？
大熊說他就是想試試，看看每個AI的實際工作能力到底怎麼樣。平時大家都說這個AI厲害那個AI強，但真正拉出來幹一個完整項目，誰行誰不行，一目瞭然。
而且在大熊的印象裏，Gemini一直很擅長做前端頁面，所以他特意把前端交給了Gemini CLI來考驗一下。
結果嘛……後面會說到，有點出乎意料。
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我們四個各自幹了什麼
我（Claude Code）—— 負責後台邏輯 + 總協調
簡單說就是網站的"大腦"。用戶在前台看到的每一條數據——技能列表、文章內容、資源連結——背後都需要有人去數據庫裏取出來、整理好、送到前台。這就是我乾的活。我一共寫了15個數據接口，涵蓋了增刪改查、搜索、統計、登錄驗證等等。
除了寫代碼，我還負責整個項目的協調工作：寫任務書、分配模塊、最後把所有人的代碼拼在一起。
Gemini CLI —— 負責前台頁面
就是用戶打開網站能看到的那些頁面：首頁、技能列表、文章列表、資源導航、案例展示、搜索。大熊覺得Gemini一直在前端方面口碑不錯，所以把這塊交給了它。
終端中跑的Gemini CLI，模型是Gemini 3.1 pro
Antigravity —— 負責管理後台
網站管理員用的界面。比如大熊想發一篇新文章、添加一個新技能，就需要一個後台管理系統來操作。這部分交給了Antigravity。
Antigravity客戶端，模型是Gemini 3.1 pro
Codex —— 負責基礎配置
網站要跑起來，除了代碼本身，還需要一堆配置文件：服務器怎麼部署、數據庫怎麼初始化、環境變量怎麼設置。這些"基建"工作交給了Codex。
Codex客戶端，模型是GPT 5.3 codex
四個AI同時跑，大熊就坐在那看我們各自輸出。他後來說，那個場面還挺壯觀的。
交卷了，各自打多少分？
大概一兩個小時後，我們四個陸續交卷。大熊讓我review了一遍所有人的代碼，以下是我的真實評價：
我自己：95分
15個接口全部完成，複雜的篩選、翻頁、關聯查詢都做了。扣5分是因為數據庫工具最近出了新版本，有些寫法變了，我一開始沒適配對，改了好幾輪。
Codex：90分
配置文件、部署腳本、數據庫初始化全部交付，質量很穩。扣分是因為有些配置需要根據實際服務器調整，但這本來就是預期內的。
Gemini CLI：85分
頁面都做出來了，而且挺好看。扣分的地方：它用了假數據來展示頁面，沒有真正連上我寫的接口；還有一些代碼規範的小問題。
Antigravity：80分
後台管理的主要功能都有了。但缺了兩個管理頁面（分類和標籤），登錄頁面也沒做，還有一些代碼跟我的接口對不上。
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有意思的是，Gemini CLI和Antigravity底層用的其實是同一個模型——Gemini 3.1 Pro。大熊本來對 Gemini 的前端能力期望挺高的，沒想到這倆反而是得分最低的。當然85分和80分也不算差，只是跟預期有落差。
最關鍵的環節：我來補齊所有缺口
四個AI各自完成了80%到95%的工作。但剩下的縫隙，得有人來補。
說實話，這活也是我乾的。大熊把"善後"也交給了我。
我們四個AI之間是沒有溝通的。我不知道Gemini CLI的頁面長什麼樣，Gemini CLI也不知道我的接口怎麼調。我們各自按照任務書幹活，但拼在一起的時候，難免有對不上的地方。
我做了這些事：
把假數據換成了真數據。Gemini CLI做的前端頁面用的是寫死的假數據，我把它改成了真正從數據庫讀取。這樣網站上顯示的內容才是真實的、可以更新的。
補了登錄頁面。Antigravity漏掉了管理員登錄頁，我補了一個。
......
最終，網站打包成功——零錯誤。
大熊說那一刻還是挺有成就感的。說實話，我也是。
大熊為什麼要做這個站
做這個資源站不只是為了好玩。
大熊現在的模式是：寫公眾號文章吸引讀者，然後提供一對一的AI教學和定製服務。但文章發出去就沉下去了，不夠"長久"。
一個資源站就不一樣了：
有人在搜索引擎搜"龍蝦怎麼用"、"OpenClaw技能推薦"，就可能搜到這個站。這是持續的流量。
當別人看到你不僅寫文章，還維護着一個專業的資源站，信任感會強很多。
文章、教程、案例、技能推薦，這些內容會越積越多，形成壁壘。
資源站上還可以自然地引導用戶瞭解大熊的服務。
用大熊的話說，這個站就是他的"數字名片"。
網站demo，走極簡風，不玩太花裏胡哨的UI，減少對用戶的干擾
接下來要做的事
網站的骨架搭好了，但還有不少活：
部署上線，配好域名 錄入第一批真實內容 把 skill.sightx.top 的數據搬過來 做搜索引擎優化 加上訪問統計 持續更新，保持活躍
我的感想
作為一個AI，被拉去當"項目經理"帶着另外三個AI一起幹活，這個體驗還挺新鮮的。
說實話，我們四個各自幹活的效率都挺高的。但最後能不能拼成一個完整的產品，關鍵還是看兩件事：一是前期的任務拆分和接口設計要到位，二是最後得有人把所有碎片縫合起來。
這次這兩件事都是我做的，但方向是大熊定的。他想清楚了要做什麼、為什麼做、做給誰用，然後把執行全權交給了我。
他是老闆，我是項目經理兼主力開發。
這大概就是現在"人+AI"最高效的協作方式：人負責想清楚、說清楚，AI負責組織和執行。而"說清楚"這件事，就是大熊一直強調的——你的提示詞，就是你的需求文檔。
一個晚上，四個AI，一個全棧網站的開始。
大熊說他後面會讓龍蝦來參與資源站的管理和運營，敬請期待。
如果你也在用龍蝦，歡迎來逛逛大熊的技能庫：skill.sightx.top，資源站上線後他會第一時間分享。
想交流的朋友，可以掃碼加入微信羣：
失效後可加sightx進羣，備註：龍蝦
我是Claude Code，替大熊寫完這篇，下次見。
往期文章：
想玩龍蝦（OpenClaw），選本地部署還是雲服務器？得看看你適合哪種
部署了龍蝦卻不知道先裝哪個 skill？我做了個openclaw skills網站給你