養蝦者聯盟實錄:幣圈人如何玩轉OpenClaw?

PANews

OpenClaw四個月登頂GitHub,超越Linux和React,成為史上增長最快的開源項目。但大多數人裝完之後發現: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,找找答案。

以下為本期內容時間線目錄,需要的朋友可以直接跳轉:

00:04:42 - 養蝦經歷分享(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。 讓它自己配置API,結果把自己的soul.md等核心文件全刪了,還沒備份。發推後發現大量用戶有相同經歷。

第二個坑:費用炸裂。 充50美元Claude API,一晚上燒光,單條對話約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:數字員工輔助寫代碼、部署GitHub、發布產品;數字伴侶在本地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“另一種有感知的生命體”。

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,需要的權限越大;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:讓龍蝦生成錢包並管理私鑰,結果私鑰被覆蓋,錢沒了。它返回的哈希值,點進去根本不存在。

靠龍蝦能在幣圈賺錢嗎?

4位嘉賓的答案高度一致: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,智商沒有變化。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。頂級量化公司的算法就是加密行業的AlphaGo,大語言模型適合解說這些算法好不好,而不是替代它們去跑量化。

那龍蝦能做什麼?

  • ✅ 整理新聞、關注熱點、做資料搜集
  • ✅ 輔助編碼、部署、自動化事務性工作
  • ✅ 鏈上數據分析、風險地址識別
  • ✅ 智能合約漏洞檢測(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?

慢雾Lisa給出了最系統的分析:

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,完全顛覆傳統軟件工程節奏。這種速度下根本無法完成跨設備、跨場景的完整測試。

主要風險點:

  • Skills投毒:惡意插件可竊取帳號密碼、API密鑰、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,資金權限存在被濫用風險

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,數據經過對方伺服器,API Key等敏感信息存在泄露風險。有人把谷歌API 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:寫代碼、整理文檔、拉取數據、信息搜集

必須人工確認:涉及資金、私鑰、核心伺服器權限

連接錢包時,推薦使用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代理交易靠譜嗎?

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:可以把龍蝦作為交互入口,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——龍蝦響應速度不夠;交易決策——龍蝦智商不夠。

國內龍蝦生態VS海外,誰更有想像空間?

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。真正用好的人是萬里挑一。

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,但這是信息差紅利,不可持續
  • 模型股票:MiniMax港股上市後從200港幣漲至1000港幣,這類機會值得關注(非投資建議)
  • Crypto支付基建:AI Agent天生需要跨境、無KYC、支持微支付的結算方式,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“一人公司配數字員工”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

  1. 管理好預期:賣課的人要把龍蝦吹到150分,實際可能只有65分
  2. 降維使用:讓能做微積分的AI去做加減乘除,效果最好
  3. 設備隔離:玩蝦機≠工作機≠個人機
  4. 資金獨立:任何涉及私鑰和資金的操作,必須人工二次確認
  5. 不要迷信Skills:安裝前審核,關注更新,警惕供應鏈投毒
  6. 它是實習生,不是基金經理:用它整理信息、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。

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