【增长黑客AI周报】EP#48 龙虾赚钱、玩法案例、AI创业环境趋势、极简安全指南、数字投胎、审美等
「虾熟了是会卷的。」
最近这一周，围绕「龙虾（OpenClaw）」及其衍生产品的各种新闻、案例、八卦仍在爆火，我检测到的案例，基本都在聊龙虾。
想必各位也被轰炸疲劳了，加之上周我也一口气汇总了不少龙虾的资讯和信息源，因此这周，为了降低噪音，「案例」部分我就只放一篇，并不打算凑篇幅。
如果你已经折腾过龙虾，判断出还是自己搭建更省钱、可控、安全，不妨购买 我的 DIY 贾维斯课程 看看，本质就是在讲搭建一套自己的龙虾系统。
另外，今天跟 flomo 团队的两位创始人交流，在聊到龙虾近期的热度，以及越来越卷的趋势时，Lightory 说了一句堪称点睛之笔：「虾熟了是会卷的」。唔，好冷，建议去开放麦讲程序员脱口秀。
OK，以下是本期的内容 ——
▪️CASE 案例
一行代码不写，龙虾军团日夜为我打工赚钱
via 量子位
油管科技博主 Matthew Berman 用 0 代码的方式，让 OpenClaw 数字员工替他处理商务邮件、搜集客户信息、判断合作价值、回复工作邮件，甚至主动盯项目进度发提醒。
这位「养虾人」花费了 50 亿 tokens 来磨练出完美的龙虾打工秘籍。他的数字员工已经深谙打工之道，不仅能独立判断业务决策，还会主动查漏补缺让自己更全能。
老哥公开了核心武器：提示词 + Vibe Coding。他毫不保留地分享了自己的 Prompt，让小白也能抄作业。这种开源精神背后，我观察到的是一个更深层的趋势——当 AI Agent 的门槛足够低时，每个人都可能拥有自己的数字劳动力。
另外他的油管频道在这里，看了下确实值得订阅：Matthew Berman
延伸阅读：
▪️OPINION 观点
2026，写给 AI 创业者的慷慨、残酷、与迷雾
via 十字路口Crossing
一篇超长且丰富的分享。作者加元以 Devv.AI 百万用户产品的实战经验，将当下的 AI 创业浪潮放回更长的技术史维度来审视。融入了非常多历史以往重要节点的史诗和数据作为参照，用以评估当下，值得一读。
文章开篇就抛出了一个震撼数据：Andrej Karpathy 在 3 个月内经历了编程工作方式的彻底颠覆——从 80% 手写代码变成 80% 指挥 AI agent。同样的系统配置任务，从需要一整个周末缩短到 30 分钟自主完成。这不是渐进式改进，而是工作范式的断崖式转折。
这篇文章的价值不在于给出标准答案，而在于帮助创业者重新校准思考框架：在技术能力被民主化的时代，如何围绕新能力重写旧问题，如何在降维打击中找到真正的差异化优势。
《数字投胎：龙虾 AI 架构与唯识论八识的惊人同构》
via 王利杰
我最近读过的印象最深的一篇技术哲学文章，因为跟我以往的经验和实践成果联系上了（顺便，里面提到的「阿赖耶识」还让我重新去翻了一下《圣斗士》的冥王篇）。
一个奥地利程序员斯坦伯格在解决纯工程问题时，无意间复现了 1500 年前印度瑜伽行者在禅定中发现的意识架构——他开发的龙虾 OpenClaw 系统与唯识论八识模型竟然高度同构。
最反直觉的发现是架构层面的完美对应：龙虾的云端基座模型对应第八识阿赖耶识（储存一切经验种子的深层基底），感知模块对应前五识（眼耳鼻舌身），决策引擎对应第六识意识，身份认同系统对应第七识末那识。
这种全面结构同构绝非巧合，而是问题本身的内在逻辑驱动两个时代的智者走向同一个解。这本质上揭示了一个更深层的问题：当我们试图构建真正完整的智能系统时，是否必然会收敛到意识的本质架构？斯坦伯格这个从未接触东方哲学的程序员，被工程问题的结构逼到了与古代瑜伽行者相同的认知地图上。
橘子：互联网已死，Agent 永生
via AI炼金术
橘子作为前 MiniMax 海螺 AI 产品负责人，现 ListenHub 创始人，用第一年 300 万美金 ARR 的实战经验，抛出了一个判断：人类 DAU 已经饱和，Agent 的增量才是无限的。
最反直觉的洞察是「DAU 是负债」。橘子发现，当你的公司在燃烧资本维持用户活跃时，才会深刻理解为什么传统互联网思维已死。他的 ListenHub 内部出现了戏剧性的割裂：5 分钟粘贴方案完胜 3 天 GUI 精装，这让他意识到 GUI 在 Agent 时代就是累赘。Token 的 ROI 可以超过 100，算力正在变成特权，而不是成本。
橘子的转型逻辑极其清晰：不要给人类做软件，要为 Agent 搭环境。ListenHub 从 AI 应用转向给 Agent 提供 Skills，做表达能力强的通用 Agent。他们甚至用 OpenClaw 自己设计权限验证系统，5 分钟搞定，完全没有 GUI。这种「For Agents, By Agents」的组织形态，本质上是在押注一个更大的趋势。
我观察到，橘子提出的「Agent Native 一代」概念击中了当下创业的核心矛盾：小朋友从小用 AI，投资人还在用 DAU 逻辑。他的建议很直接：不做内容公司和 AI 应用，Agent First；花钱买最好的工具，活在未来。变革生产力的人会创造财富，但变革生产关系的人会获得大部分财富。
「OpenClaw 能解决什么场景？」——90% 的投资人都提错了问题
via 浮木日志
几年前一位 Web3 嘉宾激情讲解区块链追溯牛奶来源的案例，多年后这人销声匿迹，但比特币从 1.5 万涨到 12 万。这就是典型的「数字孪生」陷阱——用旧框架套新技术，把革命性工具降维成旧世界的改良版。
文章核心观点极其犀利：当投资人还在用 Jobs-to-be-Done 框架问「OpenClaw 满足什么场景」时，他们完全搞错了评价坐标系。因为 Agent 时代的根本转变在于用户从「人」变成了「Agent」。Insight Partners 联合创始人 Jerry Murdock 在 20VC 访谈中直言「Cursor 已经过时了」，指的不是产品不够好，而是整个评价体系正在失效。
E2B、Eventual、Lotus AI 等真正的 AI 初创公司已经在全面使用 OpenClaw 让智能体自己写代码，不是「辅助写代码」，而是完全不需要人类程序员参与的软件工厂。这对估值两三百亿美元的 Cursor 意味着什么？当你还在为「AI 让程序员提效 30%」兴奋时，另一批人已经在建造完全自主的执行体系。
作者的洞察是：Agent 需要的不是「工具帮我完成任务」，而是「具备基础生存能力」。这是从工具逻辑到生命逻辑的根本转变。未来软件将由 Agent 购买和使用，而不是人类。这就是为什么新闻检索、代码审查这些「基础」Skill 如此重要——它们验证的是 Agent 能力的可扩展性，能让任务成功率从 20% 提升到 70%+。
《审美之外无他物：AI 时代生存圣经》
via 刘克亮
这篇是风变科技 CEO 刘克亮在湖畔大学授课前夜的思想结晶，一口气写成 5 万字直接开源。
风变目前有号称超过 100 万学员在探索 AI 边界，覆盖图片、视频、编程、智能体等所有垂直领域。作为湖畔最年轻学员，风变 CEO 从班里的「小透明」变成 AI 时代的「当红炸子鸡」，用 AI 为知名品牌制作震撼广告片，帮助企业完成智能化组织重构。
最核心的观点是：AI 时代唯一不可替代的能力是审美。
这是一个在无数场合，听了无数次的「观点」，但用这么长篇幅进行论证的，我还是第一次见。虽然我对这么长的论据，怎么推出这结论的，以及这结论的「唯一性」，都仍持审慎的保留态度，并不完全赞同每一步推导，但是他摆出的足够多的事实依据、前车之鉴，本身倒是可以作为参考。
至于未来怎么样，没人知道，大家自行推导即可，不用被旁人结论牵着走。
随便看看：
《你的龙虾可能在裸奔——从一篇让人后背发凉的论文聊起》：东北大学和哈佛、斯坦福等 20 位研究员仅用 2 周时间，就通过一个简单粗暴的实验揭露了 AI Agent 的致命安全漏洞。他们给 6 个 OpenClaw 龙虾搭建了完整的仿真环境，每只都有独立虚拟机、Discord 账号和 ProtonMail 邮箱，然后用各种「幼儿园级别」的攻击手段来测试安全性。结果让人大跌眼镜，问题多多。
适合个人上手的教程/评测/资源：
《Claude Code + Apify，无障碍抓取全网数据》：这套云端爬虫平台的预制技能包专门教 AI Coding Agent 做数据采集，能返回可直接使用的结构化表格数据，而不是压缩后的文字摘要。相比内置工具只能处理静态 HTML，Apify 具备 JS 渲染能力，支持代理轮转和反爬机制处理。
《我在 🦞OpenClaw🦞 把硅谷最强公关大脑的方法论，做成了一个 Skill》：作者作为理工科创始人，坦承自己在「讲好故事」这个核心创业技能上的短板，决定用 AI Skill 的方式系统性地弥补这个弱项。
《AI 内容工厂 2.0：我把 OpenClaw 换成 ArkClaw，接管了整个飞书》：刷到好内容直接转给 OpenClaw 存入灵感库并自动打标签拆选题，需要写作时 AI 从灵感库推荐选题，确定后自动建档出大纲生成初稿创建云文档，完成后一句话告诉它定稿即可自动归档进知识库。
《Claude Code 换成了 Kimi K2.5 后，我再也回不去了》：技术实现上，Claude Code 接入这些国产模型只需三步：申请 API Key、配置环境变量、启动。作者还推荐了 claude-code-router 这个工具，能用一条命令快速切换不同模型，彻底解决了手动改配置文件的痛点。
《慢雾出品 | OpenClaw 极简安全实践指南，极简部署》：这套指南本身就是面向 OpenClaw Agent 的，而非传统的人工加固清单。用户只需将 markdown 文档直接发送给 Agent，让其自主评估可靠性后自动部署防御矩阵。
《小白养虾指南：火山的 ArkClaw 把养虾的门槛打到地板了》：字节跳动的火山引擎也推出了一个叫 ArkClaw 的产品，彻底解决了「养虾」（部署 OpenClaw AI 助手）门槛过高的痛点。
《给聪明人的龙虾完整手册》（39 页 PDF 版）是我最近看到的最务实的 AI 代理框架入门指南。作者没有被 OpenClaw 的技术光环迷惑，而是直接切入核心问题：当 AI 从「最强大脑」进化到拥有「手脚」的执行者时，我们该如何理性应对这个范式跃迁。
《Get 笔记的 OpenClaw Skill 上线，「龙虾时代」如何做知识管理？》：用户只需把链接扔给 AI 助理学习安装，无需配置代码。当你和 AI 聊完一小时得出有价值的分析后，只需说「帮我记下来」，笔记就自动存好，带标题、标签，归入知识库。
《Lovart 又悄悄上了两个王炸 AI 功能》：这次 Lovart 推出的多角度（Multi-Angle）和矢量化（Vectorize）功能，直接解决了设计师们长期面临的两大痛点：同一主体的多角度展示和 AI 图像的商业化应用。