Clawdbot 是什么？简单来说，它是 Claude Code 的 “Bot 化工作流” 版本。
如果做个类比：Claude Code、Codex 这类工具像是你手下的程序员员工，负责执行具体的编码任务。而 Clawdbot 则更像是一个全天候在线的管家或秘书，它能胜任多种角色，将自动化工作流持续运行下去。
它有几个核心能力值得关注：
- 持久化记忆与主动服务：它并非传统的“一问一答”模式。Clawdbot 具备记忆能力，能够7x24小时主动发现问题、解决问题，提供持续性的服务。
- Skills 能力扩展：支持使用丰富的 Skills 插件生态，这意味着它的功能边界可以被不断拓宽。
- 远程控制：你可以通过接入各种聊天软件（如微信）来向它发送指令，远程控制其执行任务，就像给同事发消息布置工作一样自然。
- 模型灵活性：它并不绑定单一厂商的AI模型，你可以根据需要接入不同服务商的模型来使用。
那么，基于 Clawdbot 这样的能力进行“套壳”或深度定制，有哪些值得考虑的创业方向呢？
方向一：数字服务自动化
各种需要人力重复操作的代运营服务，是 Clawdbot 这类工具天然适合的战场。其7x24小时运行的特性，能显著降低人力成本并提升服务连续性。
具体可以探索的场景包括：
- 网站代运营：自动化进行SEO优化、内容文章发布、关键词投放与流量监控。
- 电商代运营：处理商品上下架、库存同步、营销活动管理及客服初筛。
- 社交媒体代运营：例如小红书、抖音的营销笔记/视频脚本生成、定时发布与账号数据监控。
- 智能客服代运营：初步接待客户咨询、进行问题分类与反馈，或执行标准化的客户拓展流程。
实际上，市场上已有团队利用类似 Claude Code 的产品进行封装，为传统企业提供“AI数字化转型”服务。将 Clawdbot 的能力产品化、服务化，是一个已经被验证过的可行路径。
方向二：垂直领域的数据洞察服务
Clawdbot 也非常适合处理数据挖掘与信息收集类任务。过去，这类工作常受限于应用程序的安全权限或反爬虫机制，数据获取难度大、成本高。
这里举一个我们之前构思过的、非常垂直的领域作为例子：小区物业业主微信群的 AI 洞察分析。
这个业务的本质，是合法合规地获取微信群内的聊天消息，并利用 AI 进行多维度分析，为物业公司提供决策支持。下图是我们当时草拟的一份简要产品规划：
这个想法落地的关键挑战之一，在于如何有效且安全地获取微信群聊数据。而 Clawdbot 这类具备“主动服务”和“远程控制”能力的智能体，为安全、可控地收集这类非公开或半公开场景的信息提供了一种新思路。
对于那些数据总量不大，但获取门槛高、分析价值高的垂直业务，基于智能体搭建数据服务管线，或许能打开一片新天地。这本质上是对特定场景下的非结构化信息进行 AI 处理与价值提炼。
方向三：数据驱动的决策类服务
这一方向更具想象力。已经有人尝试将 Clawdbot 接入交易账户（例如存入100美金，让其管理 Polymarket 预测市场账户），进行自动化的决策与投注。
任何需要基于实时信息、专业知识或历史数据进行持续判断与执行的任务，理论上都可以通过为 Clawdbot 定制专属工作流来实现。
例如，在金融交易领域：如果你想基于“缠论”等技术分析理论进行数字货币或股票的自动化交易与盯盘，传统方式学习曲线陡峭，耗时耗力。利用 Clawdbot，你可以将交易策略、风险控制规则“灌输”给它，让一个智能体来执行复杂的监控与操作，这使得普通个人搭建一套具备一定专业性的自动化交易系统成为可能。
这类决策服务远不止于金融。许多企业的业务数据（如沉睡在硬盘里的Excel表格）尚未被充分挖掘价值。我们可以设想这样的场景：
让 Clawdbot 对接企业的业务数据平台（如 CRM、BI 工具）→ 自动分析渠道转化率或客户行为数据 → 生成优化建议报告 → 甚至自动执行一些调整动作，比如微调广告投放参数或触发个性化的客户跟进任务。
无论是渠道选择、客户分层管理，还是营销活动方案的动态优化，基于数据的自动化决策辅助都是一个广阔的市场。对于技术 开发者 而言，如何将这些想法封装成稳定、可靠的产品或服务，正是创业的核心所在。 | 
发表于 16 小时前
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