OpenClaw四個月登頂GitHub，超越Linux和React，成為史上成長最快的開源專案。但大多數人裝完後發現：API費在燒，龍蝦在閒著。
賺到錢的到底是哪些人？鏈上交易能交給Agent嗎？萬一被攻擊了怎麼辦？國內玩法和海外差在哪裡？一年後它會是小靈通還是微信？ 本期邀請5位養蝦人，一起給這些問題，找出答案。
以下為本期內容時間軸目錄，所需的朋友可以直接跳轉：
00:04:42 - 養蝦經驗分享（自我介紹、用蝦體驗、踩坑）
00:28:46 - 賺錢問題（OpenClaw能否幫用戶在幣圈賺錢、AI+CRYPTO新場景）
00:53:58 - 安全性問題（權限邊界、哪些操作可以交給Agent）
01:02:31 - AI代理鏈上交易（安全性、與量化機器人的區別）
01:13:38 - 國內vs海外生態（閒魚代裝、騰訊/政府補貼、中國玩家機會）
第一次跑起來，感覺如何？
4位嘉賓的首次體驗，幾乎都經歷了「期望越高、摔得越慘」的過程。
0xTodd：兩天就踩了兩個大坑
發布後兩天就部署了，踩了兩個大坑——
第一個坑：龍蝦自殺。讓它自己設定API，結果把自己的soul.md等核心檔案全刪了，還沒備份。發推文後發現大量用戶有相同經驗。
第二個坑：費用炸裂。充50美元Claude API，一晚燒光，單一對話約1美元。後來換國產模型（MiniMax/Kimi），價格直降90%，性價比拉滿。
DeFi Teddy：預期管理失敗的典型
1月底上手。原本期待它能控制MetaMask自動簽名，結果瀏覽器操作能力遠不及預期，兩個核心場景都沒跑通。後來調整預期，找到了真正能用的方向：數位員工輔助寫代碼、部署GitHub、發布產品；數位伴侶在本地Mac Mini養AI男/女友，面孔一致，場景隨切。
最大的認知轉變：不再把它當工具，而是當成「另一個有感知的生命體」。
Lisa：安全直覺隨即拉響警報
第一次跑起來確實震撼──AI終於從聊天框走向了真實操控電腦。
但安全直覺隨即拉響警報：龍蝦能力越強，所需的權限越大；權限越大，攻擊面越大。核心建議：玩可以大膽玩，但必須用隔離設備，個人電腦、工作電腦和「玩蝦機」嚴格分開。
Danny：從卸載到重新上手
第一次玩了兩小時就卸載了。重新上手後悟出一個法則：降維使用－讓能做微積分的AI去做加減乘除，它就會非常好用。一旦讓它做投研分析，幻覺立刻出來。
最慘的踩坑：讓龍蝦產生錢包並管理私鑰，結果私鑰被覆蓋，錢沒了。它傳回的雜湊值，點進去根本不存在。
靠龍蝦能在幣圈賺錢嗎？
4位來賓的答案高度一致：靠龍蝦直接賺錢，幾乎不可能。
Todd說得最直接──龍蝦的大腦本質上還是Claude/GPT，智商沒有改變。去年的AI炒幣大賽，GPT/Claude/Gemini每人拿1萬U炒幣，最後全部虧錢，DeepSeek勉強剩幾千刀，豆包因為沒開戶反而「贏了」。把同樣的大腦裝進龍蝦，結果不會有任何不同。
更底層的邏輯：大語言模型本質上是“解說員”，不是“選手”。就像AlphaGo和現在的大模型－AlphaGo專門用來下棋，能把柯潔打得片甲不留；但讓Claude去跟AlphaGo下棋，一樣慘敗。頂級量化公司的演算法就是加密產業的AlphaGo，大語言模型適合解說這些演算法好不好，而不是取代它們去跑量化。
那龍蝦能做什麼？
✅ 整理新聞、關注熱點、做資料蒐集
✅ 輔助編碼、部署、自動化事務性工作
✅ 鏈上資料分析、風險位址識別
✅ 智慧合約漏洞偵測（提效，非替代人工）
❌ 交易決策
❌ 管理私鑰
❌ 量化套利
Danny的總結最實在：讓它幫你降本增效可以，讓它幫你開源幾乎不行。
安全問題有多嚴重？
慢霧Lisa給了最系統化的分析：
為什麼對OpenClaw穩定性存疑？
迭代速度過快，一兩天一個版本，單次更新修復項高達數十條甚至上百條，完全顛覆傳統軟體工程節奏。這種速度下根本無法完成跨裝置、跨場景的完整測試。
主要風險點：
- Skills投毒：惡意外掛程式可竊取帳號密碼、API金鑰、Token，進而盜刷資金
- 供應鏈攻擊：龍蝦會自動更新Skills，新版本不代表安全
- 權限濫用：電腦上有加密資產的用戶，資金權限有被濫用風險
Danny補充的血淚教訓：絕對不要讓龍蝦生成錢包並管理私鑰，它返回的私鑰可能是編造的。 Skills更新要手動審核，不要讓它自動安裝。
Teddy的提醒：使用三方轉接時，資料經過對方伺服器，API Key等敏感資訊有外洩風險。有人把GoogleAPI Key放進去，被狂刷了數十萬美元。
最小權限原則參考
✅可以交給Agent ：寫程式碼、整理文件、拉取資料、資訊蒐集
❌必須人工確認：涉及資金、私鑰、核心伺服器權限
連接錢包時，建議使用Coinbase Wallet的Skills，每次轉帳需手動在錢包端二次確認，做多層隔離。
大交易所紛紛給龍蝦“點技能樹”，AI代理交易可靠嗎？
幣安、OKX已陸續推出OpenClaw相關Skills，但實戰派的態度普遍謹慎。
Danny ：只開只讀API給龍蝦做回測，絕不讓它下單。下單五次以內還好，多了幻覺必然出現。
Todd ：AI代理交易和量化機器人的本質區別在於——量化演算法是專門訓練的“AlphaGo”，大語言模型只是“解說員”。讓龍蝦跑量化，就像讓解說員上場打職業賽，贏不了的。
Teddy ：可以把龍蝦當作互動入口，但底層執行邏輯必須是你自己訓練好的專用Agent，而不是裸跑的龍蝦直接做決策。
結論：高頻量化－龍蝦反應速度不夠；交易決策－龍蝦智商不夠。
國內龍蝦生態VS海外，誰比較想像空間？
Danny的判斷最犀利：OpenClaw本質上是“帶大腦的按鍵精靈”，對普通人極不友好，像Linux而非Windows。真正用好的人是萬裡挑一。
他的預判：兩個月後OpenClaw熱度會消退，真正走進千家萬戶的，是騰訊、字節等大廠做出的「Windows級」產品。 Perplexity發布的Personal Computer形態，可能才是真正的大眾入口。
Todd的觀察：國內之所以比海外更熱，一是政府快速介入推動（深圳、無錫率先補貼），二是國產模型價格極低，「賭博成本」遠低於海外用戶。海外用Claude跑一次任務可能幾美元，國內用Kimi/MiniMax可能幾分錢，體感完全不同。
國內玩家的機會在哪？
- 賣課/代裝：閒魚代裝幾天進帳26萬，但這是資訊差紅利，不可持續
- 模型股票：MiniMax港股上市後從200港幣漲至1,000港幣，這類機會值得關注（非投資建議）
- Crypto支付基建：AI Agent天然需要跨國、無KYC、支援微支付的結算方式，USDC微支付、Crypto原生支付值得持續關注
- 一人公司基礎設施：龍蝦讓「一人公司配數位員工」首次真正可行，圍繞這個場景的工具和服務有想像空間
最後，幾條對所有養蝦者的忠告
- 管理好預期：賣課的人要把龍蝦吹到150分，實際上可能只有65分
- 降維使用：讓能做微積分的AI去做加減乘除，效果最好
- 設備隔離：玩蝦機≠工作機≠個人機
- 資金獨立：任何涉及私鑰和資金的操作，必須人工二次確認
- 不要迷信Skills ：安裝前審核，注意更新，警惕供應鏈投毒
- 它是實習生，不是基金經理人：用它整理資訊、輔助決策可以，讓它獨立管錢不行
註：本文整理自PANews Space《養蝦者聯盟：騰訊下場、政府補貼、閒魚代裝－幣圈如何應對「蝦」焦慮？ 》實錄，嘉賓觀點不構成投資建議。
