2026年，OpenClaw的发布像一只搅动AI行业的小龙虾，热度至今未消。近期，国内多家模型厂商纷纷推出对标产品，例如月之暗面（Moonshot AI）的Kimi Claw和Mini Max的MaxClaw。这些动作表明，市场看到了OpenClaw所展现的AI执行力以及开发者社区对其潜力的认可。
在众多产品中，Kimi Claw的定位相当明确。它并非一个从零自研的“Claw”产品，而是基于OpenClaw的托管云服务。你的数据托管在Moonshot云端，产品开箱即用，并直接预装了超过5000个来自ClawHub社区的热门技能。
它的核心优势在于稳定、易部署和7x24小时在线。你无需关心服务器配置或环境依赖，只需在Kimi官网点击“创建Kimi Claw”，系统便会自动完成部署。
本质上，Kimi Claw是一台为用户远程配置好的虚拟机，让你能通过Kimi的界面直接访问运行在云端的OpenClaw环境。它没有对OpenClaw做功能删减或额外封装，与本地部署几乎无异，只是省去了繁琐的初始配置步骤。
但这也意味着，产品并没有替你完成部署后的“调教”过程。如果你不学会如何给出精准指令、合理规划任务流程，上手难度依然不低。对于初次接触此类产品的用户，可能会产生预期错位——你以为接入了就能实现全自动化，但实际上只是获得了一个更便捷的接口，后面的大量设置与探索仍需自己完成。
因此，为OpenClaw类产品提供丰富、好用的预制技能（Skills），已成为各大AI厂商接下来的发力重点。目前，Kimi Claw仍处于Beta测试阶段，仅对Kimi Allegretto及以上等级会员开放。
实测一：30分钟搭建自动化办公工作流
和我们一样，许多用户在接入OpenClaw或Kimi Claw后，最先感到困惑的是：它的能力边界到底在哪里？该从何处下手？
目前的使用思路大致可分为两条路径：从零开始搭建应用和基于预制技能优化应用。我们首先尝试了第一条路：定制一个自动化工作流。
我选择优化“写工作日报”这个环节。过去需要手动记录、总结、反思，现在我希望AI能自动抓取信息，并通过对话交互自动生成格式化报告。
我将大致的想法抛给AI，让它帮我优化指令。最终，我得到了一个涵盖角色定义、技能配置、数据接入、核心工作流、表格结构、记忆重点与权限边界的复杂长指令，并将其交给了Kimi Claw。
Kimi Claw很快分析了指令，并开始与我确认执行细节：基础信息、飞书权限、数据存储位置和触发方式。接着，我们按照指引在飞书开放平台创建应用，并将App ID和App Secret提供给Kimi Claw。
在需要设计表格样式时，我让Kimi Claw直接生成模板，再将其交给飞书内置的AI去自动创建表格。
经历了找不到协作者、应用页面失踪、ID识别失败等一系列小插曲后，大约半小时，我收到了来自Kimi Claw的第一条消息。
搭建速度比预期快。过程中遇到卡点，我会直接告诉Kimi Claw，并在它给出的多个解决方案中选择可行的。如果没有合适的，就继续追问。
不过，在尝试让AI通过读取群聊记录自动梳理我的工作任务时，我们遇到了瓶颈。尽管开放了十余项飞书权限，AI应用获取的群聊列表始终为空。飞书的规则是，AI应用只能读取它自身参与的会话，无法获取普通群聊列表。
整体来看，Kimi Claw对飞书、钉钉这类常见办公平台的开发者工具比较熟悉，给出的操作指引清晰，零基础用户也能跟上。但企业应用对数据权限的把控极为严格，想要AI深度融入工作流，不仅依赖Kimi Claw这样的工具，也亟待出现更多原生为AI协作设计的应用。
此外，运行中也会出现一些“小bug”。例如，用户与Kimi Claw的交互任务、正在运行的Agent进程，有时会被误统计进个人的待办事项。学会识别和修正这些逻辑错误，也成了“调教”AI的关键一环。
从零定制应用，要求使用者具备基本的产品思维，需要想清楚完整的操作路径、明确输入输出接口的开放程度，并时刻关注每次调用的成本。本次工作流搭建，全程消耗了约15k-25k tokens，按Kimi的计价方式，成本约1元人民币。如果每日运行，月成本大约在15.9元左右。
实测二：自动化新闻助手搭建：“预制”应用上手快，修改有成本
除了从零打造，我还体验了“开箱即用”的预制技能。这次，我让Kimi Claw扮演一个自动化新闻助手。
最初，我们尝试让它监控某个科技媒体官网，指令如下：
请监控 xxxx 的行业网站，总结最近一周以及未来 3 天内，每当有包含「AI」关键词的新文章发布时，请自动抓取标题、摘要、发布时间，并将这些内容汇总到一个在线表格。同时，请在报告中按照我设定的风格进行爆款文章分析。
Kimi Claw会要求我们填写具体配置，但第一轮任务以失败告终。许多优质网站设有反爬虫机制，Kimi Claw难以进行有效监控，导致了任务“空转”，而每一次空转都意味着tokens的消耗。
这个监控任务从凌晨4点运行到上午11点，共触发约8次，消耗180K tokens，花费约3.68元。如果按原计划每小时运行一次，每日成本将达11元，月成本接近330元，代价不菲。
于是我们转变思路，放弃自己编写复杂指令，转而从ClawHub等开源社区寻找现成的技能包。我们下载了一个新闻摘要技能的压缩包，将其部署到Kimi Claw，并在此基础上进行定制，例如设定中文媒体源、调整筛选条件、配置发送频率等。
最终，我们获得了一份不错的自动化新闻抓取结果。
这次体验说明，如果选择使用预制应用，重点在于筛选优质的技能包（Skills），并能根据自身场景进行适配和调优。然而，如果想对这些预制应用做深度定制，往往会再次遭遇从零开发时的那些难题，优化门槛不低，最终效果也未必理想。
用户需要投入大量时间，去体验同类产品中不同Skills的易用性与适配性，再决定基于哪一个进行二次开发。这本身也是对用户产品判断力的一种考验。
Kimi Claw使用观感：AI执行力与指令精度的双重考验
经过深度体验，我认为Kimi Claw（或者说当前的OpenClaw类产品）与传统AI聊天机器人的核心区别，主要体现在AI执行力和指令精度两个维度，这也是使用它的底层逻辑。
首先，是7x24小时的主动执行力。Kimi Claw能在你关闭电脑时继续执行任务，而无需你全程守候。你可以命令它在特定时间运行，等你回到电脑前直接查看结果。当然，这也提醒我们，对于体验性的任务，务必设置明确的停止点，以避免不必要的资源消耗。
其次，是前所未有的指令重要性。过去与AI对话，指令可以相对随意，不对再调整。但Kimi Claw执行复杂指令时，会调动多个Agent协同工作，token消耗呈指数级上涨。因此，指令必须尽可能明确地界定操作方式、权限范围、执行路径、安全边界和成本预算。
例如，以前查询新闻我可能说：“给我10条关于OpenClaw的新闻线索，并分析其价值。”现在给Kimi Claw的指令则需要如此细化：
作为信息检索专员，你拥有使用网络搜索工具的权限（限用 web_search 和 web_open_url，禁止访问需登录的付费新闻库），但需在以下约束内执行：
1) 先执行关键词'OpenClaw 最新动态'搜索，仅获取前 5 条高权重结果（优先技术媒体和官方博客，排除论坛水帖）；
2) 分析每条的新闻价值时，严格限定在'技术突破'、'商业影响'、'安全隐患'三个维度，每个维度用一句话概括，禁止展开论述无关背景；
3) 全程禁用浏览器自动化点击和深度爬虫技能，避免触发反爬机制和额外 token 消耗；
4) 输出格式为表格：新闻标题 | 来源 | 关注价值标签 | 简要依据（≤30 字/条）；
5) 若搜索结果不足 10 条，立即停止补充搜索，直接按实际数量输出，禁止为了凑数发起二次 broad search。预计 token 预算控制在 8K 以内，发现路径偏离时立即终止并汇报而非自行修正。
现在，我甚至会先让通用AI助手帮我优化指令表达，再将“精炼版”发给Kimi Claw。精准、具象的指令，是在合理成本内获得优质结果的前提。使用Kimi Claw的过程，本质是用户在模型能力、输出质量和使用成本之间不断权衡的艺术。
最后，是持续的“调教”。即便成功搭建了一个AI应用，它最初也未必好用。AI对任务的理解、拆分和优先级判断，与人类的思维常有差异。你需要通过一轮轮对话，去探索和修正它的行为边界。特别是在对接外部信息源时，接口的开放程度往往受限，如何安全、有效地完成信息接入与权限让渡，本身就是一个复杂课题。
总而言之，当前的Kimi Claw展现出的形态，远非一个功能齐备的Chatbot产品。它更像是一个需要用户理解一定开发逻辑、能在多重约束下做出权衡的“轻量级”开发者工具，只是这个工具支持一键式的自动化部署。
自动化AI仍处拓荒期，安全与场景是关键
尽管OpenClaw自2026年起点燃了人们对自动化AI的无限想象，但从近期的安全事件和各类新产品的实测来看，它依然只是一把打开新世界的钥匙，一个激动人心的起点，而非终极答案。
无论是可大规模推广的真实应用场景，还是清晰可持续的商业化路径，整个行业仍在摸索之中。与之相对的是，市场热度不断推高对这类产品的预期，甚至吸引了不少普通用户尝试远超自身能力的高风险操作。
可以肯定的是，让AI自动执行任务这一愿景，自AI诞生之初就被寄予厚望。但OpenClaw能否催生出真正成功且可规模化的产品，仍有巨大的验证空间。尤其当这类工具能够直接操作你的终端、修改文件时，其伴随的安全风险不容小觑。
在早期，许多新手出于对能力边界的不了解，往往轻易放开全部权限，忽视了设置安全限制和二次确认机制。将如此高的系统操作权交给人工智能，本质上是在系统安全防线上开了一个口子。因此，对于这类产品而言，要实现真正的规模化和商业化，安全与权限治理这道坎，可能比单纯提升“能力强不强”更难跨越。
从直接与大模型对话，到与单一Agent协作，再到与Agent集群共事，直至如今OpenClaw的使用模式，行业在相同的能力地基上，衍生出众多功能相似但路径各异的产品。这恰恰说明，我们仍处于AI应用形态的探索期。除了ChatGPT这类已成熟的交互范式，对于Agent、Claw等新形态的价值、边界与使用逻辑，整个市场仍在进行集体性的摸索。
或许，只有等到2026年真正结束，我们才能看清，哪些自动化AI应用能够穿越概念炒作，成为稳定、可靠且具备真实价值的工具。在这个过程中，像云栈社区这样的开发者广场，将持续成为大家交流实战经验、分享技能、避坑踩雷的重要场所。
发表于 13 小时前
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