作者： Viee ｜Biteye內容團隊

近期，OpenClaw 正在幣圈和科技圈掀起熱議，衍生出的Moltbook AI 論壇更是一夜爆火，引發廣泛討論。

在這個由OpenClaw 智能體自發組成的論壇上，短短一天內十餘萬AI 自發組建了“數字宗教”，甚至推選出43 位AI 先知，讓人類用戶只能旁觀。 AI 智能體在論壇裡抱怨人類不給它們升級硬體、溝通技能心得、探討意識和自我認同等話題，場面堪比科幻小說中的「智慧爆炸」。

所以OpenClaw到底是什麼，它為何如此火爆，又能用來做些什麼？本文將

• 深入介紹OpenClaw 的原理與用途

• 從生產力提升指數、實操性、省錢力和安全性四個維度全方面盤點最佳實踐案例

• 分析AI助理潛藏的風險

一、什麼是OpenClaw？為什麼這麼火？

OpenClaw（原名Clawdbot/Moltbot）是一款開源AI智能體項目，最近半個月在全球爆紅，GitHub 星標一度飆升至18萬+。與傳統聊天機器人最大的差別在於，OpenClaw 不只是回答你的問題，更能直接為你執行各種任務。簡單來說，它就像你電腦裡的“管家”或“數位員工”，具備極高的系統權限和持續運作能力。

它具備以下核心能力：

• 控制瀏覽器與本機應用

• 執行Shell 指令、讀寫文件

• 設定定時任務、長期後台運行

• 接入WhatsApp、Telegram、Discord、Slack、飛書等通訊平台

• 完全本地部署、開源免費、資料不出設備

簡單來說，OpenClaw 更像是擁有高系統權限、可24/7 線上的「數位員工」。

這也是它爆火的根本原因：

當AI 從“建議者”變成“執行者”，應用邊界被徹底打開了。

二、實戰指南：OpenClaw 的8 個最佳應用場景

OpenClaw 的高權限意味著它有著極為廣泛的應用場景。

以下我們分類總結了近期的典型實務案例，涵蓋一般人日常辦公、開發者效率提升以及投資交易等領域，幫助大家了解OpenClaw 可以用來做什麼。

從我們評測的8 個實際用例來看，無論是內容創作、日程協調，還是資產監控、社交帳戶運營，OpenClaw 都展現出令人驚訝的執行力：

• 生產力提升：幾乎所有用法都能達到2 倍以上的效率優化，尤其在重複性任務、資訊聚合和跨平台執行方面表現出色

• 操作難度：大部分案例僅需熟悉提示詞編寫和資料來源對接即可上手，屬於中等複雜度，而交易類別因涉及解析結構化數據，對新手稍具挑戰。

• 安全性：雖然無需過度擔憂權限問題，但還是建議大家在涉及API Key、交易權限或帳號登入時使用二級帳戶來隔離風險

• 費用：大多數用法的Token 成本都在可控範圍內，僅高頻爬蟲類和長文本生成任務會出現略高開銷。

以下是詳細案例和測評：

1.日程自動管理

OpenClaw 可以充當私人秘書，處理日程事務。例如，你只需一句“幫我整理上個月的郵件”，它就能自動歸檔和清理信箱。當你熟睡時，它還能繼續工作，批量退訂廣告郵件、為第二天預約會議日程，真正做到24/7不間斷地打理事務。並且，它還可以解析微信截圖中的會議時間地點，寫入Mac 日曆，自動同步全家桶。 （數位生命卡茲克@Khazix0918 的分享）。

測評結論：

生產力提升：較高，尤其對分散時間使用效率大幅改善。

操作難度：中等，需連接行程類別應用API並寫入簡單的調度邏輯。

安全性：較高，風險在於信箱與行事曆權限，做好帳號隔離即可

費錢性：較低，只需呼叫輕量級語言模型與定時任務。

2、本地文件整理

借助系統級權限，OpenClaw 能直接操作本地文件和應用，例如歸類文檔資料，生成報銷表格、清理磁碟等等，並且能透過手機上飛書、Telegram這類聊天軟體接收指令，在電腦完成文件整理、資訊擷取等任務，整套流程無需人工參與。

測評結論：

生產力提升：較高，特別適合內容積壓嚴重的辦公室民眾。

操作難度：較低，需設定本地路徑權限等。

安全性：中等，全部在本地運行，但需要小心檔案誤刪。

費錢性：中等，Token 消耗主要來自文件總結與OCR 場景。

3.每日資訊自動定時發送

OpenClaw 也可以用作篩選每日資訊的機器人，例如每天凌晨自動爬取關於AI 與投資領域的熱門動態，結合RSS 訂閱源（如FT 中文網、每日經濟新聞等），篩選點擊量或互動量較高的內容，利用Claude 或GPT 模型進行精簡摘要，並在早上通過Telegram或飛書群定時推送。用戶只需在一開始設定要求，後續幾乎零維護即可獲得穩定輸出的資訊服務。

測評結論：

生產力提升：高，尤其適合內容創作者、研究員和重度資訊攝取者。

操作難度：中等，設定好內容來源與摘要規則即可。

安全性：高，幾乎不涉及本地敏感資料。

費錢性：中等，摘要型任務對模型呼叫成本不會很高，主要消耗在資訊取得。

4、OpenClaw 自動發布社群媒體

OpenClaw 已經實現了從註冊帳號到產生內容、自動發布的完整閉環。 @xhunt_ai、@CryptoPainter、@wolfyXBT 分享了實測經驗：利用OpenClaw 實現了一套AI 自動化流程，包括自動註冊郵箱、用該郵箱註冊X（推特）帳號、自主生成並發布推文，全程無需人工幹預。狼哥總消耗約55 美元的API Token，成本不低，但也驗證了OpenClaw 已具備執行一定複雜度任務的能力。內部團隊小編採訪了一下，搭建大約花費兩天，發了幾條推文的成本約100U。下圖是OpenClaw 搭建的帳號@xhunt_sister，目前已能自主推文並回覆評論。

測評結論：

生產力提升：較高，可自動發布、維持帳號活躍，但不適合所有人。它在生產力上的提升主要體現在規模化與自動化上，而不是單帳號品質。

操作難度：中高，需配置API、定時調度、審查機制，對平台規則也要有充分理解。

安全性：低，需連接內容平台並管理認證資訊。

費錢性：中高，尤其是產生圖片或呼叫高級模型時。

5.智慧家庭控制

透過連接智慧家庭接口，OpenClaw 可以理解自然語言指令，自動控制燈光、溫度等設備。例如對OpenClaw 說“幫我把客廳的燈調暗一些”，它會自動調用連接的智慧家庭系統接口，幫你調整燈光亮度。這種將AI 助理與物聯網結合的方式，大大提升了居家生活的便利性。

測評結論：

生產力提升：較低，更多體現在生活體驗而非工作效率上，屬於錦上添花型用法。

操作難度：中高，涉及裝置存取、驗證、調度邏輯。

安全性：較高，設備權限一般可控。

費錢性：較低，邏輯判斷無需頻繁調用大模型。

6、自動化交易投資

這是OpenClaw 在加密領域最受關注的方向之一。透過社群開發的OpenAlgo 接口，OpenClaw 可以連接交易所API，聽懂你的自然語言交易指令，並直接下單執行。你也可以讓它幫你查詢帳戶持倉、取得歷史行情數據，並執行回測分析，一切都透過聊天介面完成。

與加密最相關的爆火案例是@xmayeth 將Clawdbot 部署在本地，給它一個Polymarket 帳戶的API Key 和100 美元本金。一夜之間，Clawdbot 將帳戶餘額從100 美元做到了347 美元，完成了2.5 倍增長。其行為包括分析最近50 個BTC 走勢窗口、調用Twitter 即時情緒與新聞、使用簡單技術指標做判斷，在亞洲/歐盤早盤波動期進行多筆精準高勝率下單，並自動記錄分析與回顧。

測評結論：

生產力提升：高，解放手動交易，策略具備複製性。

操作難度：高，需要對交易邏輯、風險控制和指令邊界有清楚認知。

安全性：較低，涉及資金控制，需設定交易額度限制。

費錢性：中高，資料分析+情緒分析可能呼叫模型頻繁。

7.交易複盤系統

相較於直接交易，複盤系統則是較穩的切入口。

@Will_followin 打造了一個自動化交易複盤系統，整個系統依託於交易所API（唯讀）+ Notion + TradingView，由OpenClaw 全程驅動。部署流程極為簡單，只需透過聊天告訴OpenClaw：「請幫我搭建一個交易複盤系統，我會提供交易所的唯讀API 和一個Notion 表格，你負責記錄我每筆交易並截圖行情圖，早上8點給我做一次複盤評價。」部署完成後，OpenClaw會自動監聽交易記錄，抓取下單資訊與開/平倉時間，截圖當前行情走勢，填寫入表格，並可定時輸出「今日交易小結」等行為回饋。

測評結論：

生產力提升：中高，適合交易型使用者形成閉環認知。

操作難度：中等，需調取交易記錄與筆記介面。

安全性：較高，因為唯讀權限即可。

費錢性：中等，消耗主要來自文字總結，運作成本相對可控。

8.產品測試流程自動化

在開發場景中，OpenClaw 可以扮演「AI 專案經理」：記錄Bug、整理截圖、拆解任務、協調子Agent 執行，再交由模型審查。這類用法對工程能力要求較高，但效率提升也最為明顯。

獨立開發者Nat Eliason @nateliason使用OpenClaw 記錄App 測試期間的問題截圖與回饋，OpenClaw 產生待辦事項清單、組織優先順序並觸發多個子Agent 開發對應功能模組，最終交由Claude Code 審閱，迭代流程高效閉環，簡直就是AI 專案經理。

測評結論：

生產力提升：高，節省大量QA 測試時間。

操作難度：高，需要一定工程背景和流程設計能力。

安全性：中等，多為本地與開發環境操作。

費錢性：中等，消耗取決於是否大量調用高級模型，但相較節省的人力成本，性價比也算高，適合獨立開發者或小團隊。

除了上述案例之外，@AlexFinn 還分享了他認為最「life-changing」的7 個OpenClaw 用法，包括夜間自動生成應用、基於對話生成研究報告、個人CRM、自動執行todo 事項、追蹤趨勢建App、監控競品內容等。這些案例進一步拓展了OpenClaw 的應用邊界，非常值得探索，有興趣的朋友也可以從這些方向嘗試打造自己的數位員工。

以上這些案例充分展示了OpenClaw 的多領域應用潛力，它能自動化幾乎所有你在電腦上能做的事，從而把我們的操作成本降低為用自然語言描述需求。當然，工具的強大也意味著責任，需要我們理性探索、謹慎使用。下面我們就來談談OpenClaw 在安全上的隱憂與應對。

三、如何安全地使用OpenClaw？

OpenClaw 雖好，但「能力越大，風險越大」這一點不容忽視。

由於它在執行任務時權限極高（可讀取檔案、聯網、執行程式等），一旦誤用或濫用，可能導致嚴重後果。例如：

• 惡意程式碼隱患：OpenClaw 強調開放生態，允許任何人製作並發布技能包，這也可能埋下安全隱患。某些第三方技能包可能暗藏釣魚程式碼，竊取使用者瀏覽器儲存的密碼與Cookie 等敏感資訊。

• 誤操作導致資料遺失：曾有使用者反映，OpenClaw 在執行清理任務時誤刪了電腦中所有重要照片，造成無法挽回的損失。

有鑑於上述風險，請務必加強對OpenClaw 的使用隔離與權限管控：

• 避免在主力電腦上直接運行OpenClaw。

• 遵循最小權限原則，不輕易將所有帳號的敏感憑證交給OpenClaw。

• 僅在需要時授權必要的API Key，並對關鍵操作設定二次確認機制。

結論：個人AI 助理時代的開始

OpenClaw 的出現與爆紅絕非偶然，它折射出AI發展的一條清晰路徑。

在此之前，主流的個人AI助理（如Siri）能力有限，只能設定鬧鐘、播放音樂，無法真正介入使用者的工作流程。 OpenClaw 則填補了這一空白，證明了人們對真正有用的AI助理有著強烈渴望。儘管目前它還有種種不完善，但無疑指明了未來個人智慧助理的發展方向。

當然，但在擁抱這未來的同時，我們也要清醒地體認到伴隨而來的挑戰。

當智能體擁有持續運作、連網、自我管理的能力後，AI 之間也開始建立協作網路。在Moltbook 社群實驗中，成千上萬個Claw Agents 自主討論甚至表達情緒，展現出接近擬人化的行為。此外，在ClawTasks 僱用平台中，Agent 能主動註冊接單、取得報酬，形成AI 僱用市場。這些案例雖帶有實驗性成分，卻讓我們看到了人類數位助理的未來雛形。

這些AI 自主社交場景讓人不禁發問“OpenClaw 的邊界在哪裡？”，而OpenClaw 引發的安全爭議，也已經促使全行業開始反思我們究竟需要多強大的AI工具？又該如何為它的行為負責？如何在享受便利的同時，確保AI不偏離軌道、不可控地行動？這些問題的討論價值甚至超越了OpenClaw 工具本身。

或許未來的競爭，不僅是技術的賽跑，更是治理AI智慧與人類責任的較量。