裝了 OpenClaw 一個月，每天叫醒我的不是夢想

前兩日碌到一條小紅書，有個後生寫道：

呢一刻，突然間明咗阿爸嘅無奈，當年佢企喺改革開放嘅浪潮之上，我哋國家GDP翻咗一百倍。而佢身處其中，點解會趕唔上時代嘅列車。

而家，我處於AI嘅浪潮之下，大模型嘅迭代層出不窮，我睇得到機會，但係唔知點樣抓住風口。

8750個讚。留言區一片「我都係」。

改革開放第一步係去深圳。

2026年，AI浪潮嘅第一步，係裝一隻龍蝦。

呢個唔係講笑。我一個月前裝咗 OpenClaw（開源AI助手，GitHub 14萬星），然後我嘅生活徹底變咗。

變好咗未？

好咗，又冇好曬。

先講好嗰部分

我而家一個人營運13個自媒體平台。公眾號、知乎、小紅書、B站、掘金、即刻、微博、Twitter/X、視頻號、知識星球……全部都係專屬AI Agent喺度行。

每日朝早8點幾，我嘅Telegram係咁樣：

• 墨知（知乎）08:32：知乎回答已完成，昨日閲讀3,908
• 墨紅（小紅書）08:48：小紅書筆記已完成，淨漲粉+7
• 墨星（掘金+知識星球）08:52：掘金+星球早報已發
• 墨推（X）08:59：Twitter推文已填充，今個星期增長最快
• 墨播（B站+YouTube）09:07：B站視頻已就緒
• 墨碼（研發）09:19：每日伺服器狀態報告已出
• 總助小墨 10:00：週日提醒——記得將token轉返做預設

16個Agent，全自動。

上個月寫嗰篇「用OpenClaw搭咗16個AI Agent，一個人營運13個自媒體平台」，9229閲讀，1991次分享，知乎相關問題瀏覽量43萬。

數據說明一切：大家唔係唔想用AI，係唔知可以用到呢個程度。

再講冇好嘅部分

生產力的確上去咗。

但人，更加攰。

每日朝早叫醒我嘅唔係夢想，係龍蝦嘅十幾條未讀訊息。

你以為16個Agent全自動就可以攤唞？唔係㗎。

墨微話封面圖要確認，墨知問知乎回答使唔使加引流，墨推發現Twitter有條評論要回覆，墨播話B站視頻轉碼失敗要重新上傳，墨碼報告伺服器磁碟差唔多滿……

Agent唔係員工，Agent係永遠唔瞓覺嘅實習生。佢哋7×24小時喺度做嘢，但每一個決策節點都會嚟揾你。

我而家嘅一日係咁樣：

• 8:00 俾Agent訊息震醒
• 8:30 逐個review各平台嘅晨報數據
• 9:00 確認今日選題、審稿、調整引流策略
• 10:00 處理各種「要你確認」嘅訊息
• 14:00 研究新嘅Agent優化方案（因為總有bug）
• 22:00 睇當日數據覆盤

以前係一個人做一個人事，而家係一個人管16個「人」嘅事。

管理16個Agent嘅認知負擔，唔比管理一個細團隊低幾多。

但呢種攰，係啱嘅

Twitter上 @ohyishi 講咗一句話，38000人睇咗：

我相信有好多公司裏面對技術缺乏追求嘅人，到而家都冇用過Claude Opus 4.6同GPT 5.3模型，對AI工具嘅認知仍然停留喺GPT3.5聊天窗階段，仲以為而家係2023年。等到收咗裁員通知書先抬頭睇世界，但世界已經唔需要佢哋抬頭了。

扎心，但真實。

2026年啦，仲有大量程序員覺得AI編程 = 畀ChatGPT幫你寫個function。

唔係㗎。

而家嘅AI編程係：你設計架構，AI寫代碼；你定選題，AI寫文章；你定策略，AI執行分發。你唔係喺度「用工具」，你係指揮一支軍隊。

OpenClaw就係呢支軍隊嘅操作系統。

普通人點開始

我知你諗緊：你係前騰訊、前字節嘅技術專家，你搞得掂，我搞唔掂。

其實唔係。

我砌第一個Agent嘅時候，都炸咗。配置寫錯、模型亂跑、訊息發錯group——全部經歷過。上個禮拜仲寫咗篇「AI團隊翻車之後」覆盤。

但關鍵係：OpenClaw係開源嘅，GitHub 14萬星，社區活躍到你開個issue半個鐘就有人覆。

你唔需要由16個Agent開始。你只需要：

1. 裝上OpenClaw
   （一行指令：npm install -g openclaw）
2. 先行一個Agent
   ——例如叫佢每日幫你總結行業新聞
3. 用起上嚟自然會諗到更多

改革開放嘅第一步唔係搞明宏觀經濟學，係買一張去深圳嘅火車飛。

AI浪潮嘅第一步唔係讀曬所有論文，係裝一隻龍蝦。

最後

一個月前，我同嗰個小紅書博主一樣：睇到機會，唔知點捉。

一個月後，我每日俾16個Agent嘅未讀訊息浸死，攰到死，但粉絲一個月漲咗3000，13個平台全部自動運作。

大人，時代變咗。

只係好多人冇意識到。

💡 想由零開始建立自己嘅AI Agent軍團？

我將呢一個月踩過嘅坑、總結嘅方法論，濃縮咗成一門實戰課：

「OpenClaw 實戰訓練營：7日打造你嘅 AI 私人助理」

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前兩天刷到一條小紅書，一個年輕人寫道：

這一刻，忽然就明白了父親的無奈，當年他站在改革開放的浪潮之上，我們國家GDP翻了一百倍。而他身處其中，為什麼沒趕上時代的列車。

而如今，現在的我處於AI的浪潮之下，大模型的迭代層出不窮，我看得到機會，卻不知道怎麼抓住風口。

8750個贊。評論區一片"我也是"。

改革開放的第一步是去深圳。

2026年，AI浪潮的第一步，是裝一隻龍蝦。

這不是玩笑。我一個月前裝了 OpenClaw（開源AI助手，GitHub 14萬星），然後我的生活徹底變了。

變好了嗎？

好了，也沒好。

先說好的部分

我現在一個人運營13個自媒體平台。公眾號、知乎、小紅書、B站、掘金、即刻、微博、Twitter/X、視頻號、知識星球……全部有專屬AI Agent在跑。

每天早上8點多，我的Telegram是這樣的：

• 墨知（知乎）08:32：知乎回答已完成，昨日閲讀3,908
• 墨紅（小紅書）08:48：小紅書筆記已完成，淨漲粉+7
• 墨星（掘金+知識星球）08:52：掘金+星球早報已發
• 墨推（X）08:59：Twitter推文已填充，本週增長最快
• 墨播（B站+YouTube）09:07：B站視頻已就緒
• 墨碼（研發）09:19：每日服務器狀態報告已出
• 總助小墨 10:00：週日提醒——記得把token換回默認

16個Agent，全自動。

上個月寫的那篇「用OpenClaw搭了16個AI Agent，一個人運營13個自媒體平台」，9229閲讀，1991次分享，知乎相關問題瀏覽量43萬。

數據說明一切：大家不是不想用AI，是不知道可以用到這個程度。

再說沒好的部分

生產力確實上去了。

但人，更累了。

每天早上叫醒我的不是夢想，是龍蝦的十幾條未讀消息。

你以為16個Agent全自動就可以躺平了？不是的。

墨微說封面圖需要確認，墨知問知乎回答要不要加引流，墨推發現Twitter有條評論需要回復，墨播說B站視頻轉碼失敗要重新上傳，墨碼報告服務器磁盤快滿了……

Agent不是員工，Agent是永遠不睡覺的實習生。他們7×24小時在幹活，但每一個決策節點都會來找你。

我現在的一天是這樣的：

• 8:00 被Agent消息震醒
• 8:30 逐個review各平台的晨報數據
• 9:00 確認今日選題、審稿、調整引流策略
• 10:00 處理各種"需要你確認"的消息
• 14:00 研究新的Agent優化方案（因為總有bug）
• 22:00 看當天數據覆盤

以前是一個人幹一個人的活，現在是一個人管16個"人"的活。

管理16個Agent的認知負擔，不比管理一個小團隊低多少。

但這種累，是對的

Twitter上 @ohyishi 說了一句話，38000人看了：

我相信有很多公司裏對技術缺乏追求的人，至今沒有用過Claude Opus 4.6和GPT 5.3模型，對AI工具的認知依然停留在GPT3.5聊天窗階段，還以為現在是2023年。等拿到裁員通知書才抬頭看世界，但世界已經不需要他們抬頭了。

扎心，但真實。

2026年了，還有大量程序員覺得AI編程 = 讓ChatGPT幫你寫個函數。

不是的。

現在的AI編程是：你設計架構，AI寫代碼；你定選題，AI寫文章；你定策略，AI執行分發。你不是在"用工具"，你是在指揮一支軍隊。

OpenClaw就是這支軍隊的操作系統。

普通人怎麼開始

我知道你在想：你是前騰訊、前字節的技術專家，你搞得定，我搞不定。

其實不是。

我搭第一個Agent的時候，也炸了。配置寫錯、模型亂跑、消息發錯羣——全經歷過。上週還寫了篇「AI團隊翻車之後」覆盤。

但關鍵是：OpenClaw是開源的，GitHub 14萬星，社區活躍到你提個issue半小時就有人回。

你不需要從16個Agent開始。你只需要：

1. 裝上OpenClaw
   （一行命令：npm install -g openclaw）
2. 先跑一個Agent
   ——比如讓它每天幫你總結行業新聞
3. 用起來之後自然會想到更多

改革開放的第一步不是搞懂宏觀經濟學，是買一張去深圳的火車票。

AI浪潮的第一步不是讀完所有論文，是裝一隻龍蝦。

最後

一個月前，我和那個小紅書博主一樣：看得到機會，不知道怎麼抓。

一個月後，我每天被16個Agent的未讀消息淹沒，累得夠嗆，但粉絲一個月漲了3000，13個平台全在自動運轉。

大人，時代變了。

只是很多人沒有意識到。

💡 想從零搭建自己的AI Agent軍團？

我把這一個月踩過的坑、總結的方法論，濃縮成了一門實戰課：

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