OpenClaw 四個月後復盤：我的四隻龍蝦的定位

我從今年 2 月開始用 OpenClaw，到現在 6 月，剛好四個多月。趁這個時間點，我想誠實跟大家做一個復盤：這四個月我到底有沒有「真的」在用它，以及它對我的工作跟生活造成了什麼影響。

先說結論：我現在用 OpenClaw 不是用得更少，而是「越用越多」。

具體一點講，我現在已經常態同時跑 4 支 OpenClaw。對，不是 1 支，是 4 支。這篇就來拆解這四隻「龍蝦」各自的定位——順帶一提，會叫龍蝦是因為 Claw 嘛，養著養著就變成一池龍蝦了。

一、四支龍蝦，各有各的位置

第 1 支｜主力：GPT + Mac mini

第一支是我的主力，跑的是 GPT，搭我自己的 Mac mini。這支是我養最久的一隻，最熟、最穩，日常最重的活幾乎都丟給它。

第 2、3 支｜雲端：多模型輪替的試驗場

接下來兩支放在雲端，這兩支其實用的模型還蠻多的：

  • 有一支固定用 GPT 5.1
  • 另外一支就一直換來換去——Kimi、MiniMax，有時候是 Gemini Flash

這兩支做的是比較輕量的用途，但更重要的角色是「試錯」。每次 OpenClaw 有新版，我會先讓它們去踩，看看有什麼問題；而且這幾支之間是「互相照應」的——某一支龍蝦掛了，另外一支可以進去幫它修。這種彼此備援的關係，是養多支才有的好處。

第 4 支｜地端：RTX 5090 + Qwen 3.6 27B

最後一支是我最近才弄好的那一台，跑在 RTX 5090 上，放的是低端（相對 frontier 而言）的地端模型，目前採用的是 Qwen 3.6 27B。

為什麼要養一支地端的？這其實是我對這整件事最大的理解：

當我要進入深水區、要處理我自己或公司「最重要、最機敏」的資料時，很多時候是不可或缺地——你還是得用地端的模型。

所以分工就很清楚了：最機敏、最難對外溝通的事情直接丟本地端；至於 frontier 等級的活，才交給雲端最強的模型去做。目前這個分工，我自己覺得非常明確、非常好。

二、為什麼大家在追的 Hermes，我四個月還沒碰

這段時間我看到大量的討論：OpenClaw 有沒有用 Hermes、現在多厲害之類的。

老實說，對我來說的影響「完全沒有」。我到現在還沒有重度嘗試 Hermes。

原因很簡單，就一句話：東西沒壞就不要修。

OpenClaw 剛出來的時候，它完完全全打在「自主、主動的數位助手」這個定位上——那時候沒有任何取代者。我也的確就拿它來做很多真正屬於數位助手的事情，而且到現在我還持續在發現新用法。它真的還是能做很多事，我也很熟悉它了。

所以雖然大家都一直說 Hermes 很棒，但我老實說，我還沒有足夠的時間去碰它。因為我現在正在忙一件對我來說更重要的事：怎麼把我的數位助手，不只融入「我自己」的工作流，而是融入「整個團隊」的工作流。

三、它到底幫我做什麼？週報 + 每日簡報

我這幾週剛好有跟客戶分享 OpenClaw，我講得很清楚：我在裡面做的，其實都是每天的日常工作。舉兩個最具體的：

每週週報。 每週週初，它幫我把每個專案的狀況整理出來——把專案管理系統、Ticket System、行事曆、電郵這些全部串在一起，做成一份很好的週報。

Daily Briefing（每日簡報）。 這是我一個很重要的技巧。它每天會去找我的 To-Do、電郵、行事曆，把這些融合在一起，然後告訴我：「Wisely，你今天早上有幾個會議、每個會議要做什麼、要跟誰講什麼話。」而這些話其實都是從對應的電郵跟 To-Do 拉出來的。

它做到的就是一種很好的「觸類旁通」，每天給我非常有用的建議。

四、重點從來不是工具，是 AI-Native 的組織與流程

我個人認為，真正的重點是：怎麼把自己跟團隊的工作流，做成一個 AI-Native 的 Organization、AI-Native 的 Process，然後把適當的 Agent 助手放進去，對應到負責的節點。

我在課程裡也一直講：數位助手如果你一開始不相信它，你可以不要它「做事」，但它仍然是一個很好的「集合者」。

我自己的親身經歷是，它可以幫我們快速做一些法務合約上的 Review，而且不管用哪個模型，回答的點其實都很到位。它能大幅加速我們的討論過程，並且增加很多「集合點」——而這些集合點，對管理者來說其實非常重要。

當然，身為管理者，我們自己還是得真正去看下屬講的東西，這件事不能假手他人。但是有一個助手能給你 Second Opinion，而且它幾乎很便宜，Why not？

五、一個 AI 傳教士，為什麼反而說「別追最新」

雖然在 AI 時代，我們一直在追求最新的東西、最新的 Workflow，但有一件事我一直提醒自己：

技術是來解決問題的。如果它真的能解決問題，就好好把它放大，而不是一直去追最新的東西。

我這樣講，對一個「AI 傳教士」來說好像蠻奇怪的。但我其實一直在 balance 一件事——

我每天大概有 30% 到 40% 的時間在嘗試新東西；但剩下 60% 到 70% 的時間，我必須很清楚：我是有真正 Business 的人，我得對我的 Delivery、對我的 Resource 負責。我不能一直在試新玩具，得趕快把那些「真正有 Business Value 的元件」放進我的工作流。

這也是為什麼我開始大量使用「雙槍、甚至多槍」的工作模式：

  • 我現在大概 60% 的工作，是處在所謂的 Cowork 模式——用 Claude Code，或現在用 Codex 來做；並且我也開始引入 OpenClaw 加我的地端模型來扛這 60% 的 Daily Work。
  • 而 OpenClaw 則很好地扮演我的助手：輔助、處理、提醒，甚至幫我的團隊做一些集合。

說它是助手、還是團隊，其實都一樣。

結語：四個多月，我非常滿意

雖然大家都在講 OpenClaw 那套完美的支援——一個經理、一群工作者、給指令就把事做完的龍蝦團隊。坦白說離那個還有一點差距。

但我相信我現在這個做法跟 Setup，對我自己本身的 Workload、以及對我本身的「舒服程度」，都有很大的提升。

Adopt 至今四個多月，我對這樣的數位助手感到非常滿意，也會持續推進它、持續探尋它的邊界。

大概就是這樣，謝謝大家。