作者：ourclaw.cn
更新时间：2026 年 2 月
本文基于 50 天真实使用记录
写在前面
这不是一篇"开箱体验"或"第一印象"文章。
这篇文章基于我连续 50 天使用 OpenClaw 的真实记录，记录了我从选择到深度使用的完整决策过程。
50 天后的结论： OpenClaw 不是"又一个 AI 工具"，它是个人工作流的操作系统。但前提是，你得知道怎么用它。
一、在 OpenClaw 之前，我尝试过什么
先看我尝试过的工具对比：
| 工具 | 使用时长 | 放弃原因 | 核心问题 |
|---|---|---|---|
| ChatGPT Plus | 6个月 | 无法自动化 | 每次手动打开 |
| Claude Code | 2个月 | 功能单一 | 只擅长代码 |
| Cursor | 3个月 | 太重了 | IDE过于复杂 |
| Zapier | 1个月 | 维护成本高 | 配置太复杂 |
| OpenClaw ✅ | 50天+ | 在用 | 本地运行+自动化 |
下面详细说说我为什么放弃它们，以及为什么最后选了 OpenClaw。
1.1 ChatGPT Plus（使用 6 个月，放弃）
为什么开始用：
- 当时最强的 AI 对话能力
- 能写代码、写文章、回答问题
为什么放弃：
- 每次都要打开网页/App，无法自动化
- 不能访问我的本地文件
- 不能定时执行任务
- 对话历史一多就混乱
真实场景： 每天早上想看科技资讯，需要手动打开 ChatGPT，复制粘贴 Twitter 内容，让它总结。这个过程重复了 30 天后，我意识到：我需要一个能自动做这件事的工具。
1.2 Claude Code（使用 2 个月，放弃）
为什么开始用：
- Anthropic 出品，代码能力强
- 可以直接操作文件和终端
为什么放弃：
- 只擅长代码，其他任务笨拙
- 写文案、做研究不如 ChatGPT
- 界面太技术化，不够友好
真实场景： 我想让它帮我整理邮件，结果它把邮件当成代码文件处理，输出了一堆奇怪的格式。我意识到：我需要的是一个全能助手，不是代码专用工具。
1.3 Cursor（使用 3 个月，放弃）
为什么开始用：
- AI 驱动的 IDE，写代码体验好
- 能自动补全、重构、找 Bug
为什么放弃：
- 太重了，我只是需要自动化，不是重写 IDE
- 只能处理代码，不能处理邮件、日历、文档
- 订阅费用高（$20/月），但使用场景单一
真实场景： 我想让它帮我自动生成每日工作报告，结果它试图把报告写成代码。我意识到：我需要的不是一个更好的 IDE，而是一个能连接所有工具的智能层。
1.4 Zapier / Make（使用 1 个月，放弃）
为什么开始用：
- 专门做自动化，能连接各种 App
- 无需代码，拖拽配置
为什么放弃：
- 太复杂，维护成本高
- 每个工作流都要单独配置，不够智能
- 费用按任务量计算，容易失控
真实场景： 我配置了一个"收到重要邮件 → 发送 Slack 提醒"的自动化，花了 2 小时。后来想改逻辑，又花了 1 小时。我意识到：我需要的是一个能理解我意图的助手，而不是一个需要我手把手教的机器。
二、OpenClaw 打动我的 3 个点
2.1 真正本地运行，数据在我自己手里
这意味着什么：
- 我的聊天记录、文件、配置，都存在我自己的服务器上
- 不需要担心隐私泄露给第三方
- 可以访问我的本地文件、数据库、内网服务
对比：
| 工具 | 数据存储 | 隐私控制 |
|---|---|---|
| ChatGPT | OpenAI 服务器 | 不可控 |
| Claude | Anthropic 服务器 | 不可控 |
| OpenClaw | 我自己的服务器 | 完全可控 |
真实感受： 第一次配置好 OpenClaw，看到它读取我本地文件夹的时候，有种"终于把 AI 带回家"的感觉。
2.2 不只是聊天，是执行
这意味着什么：
- 它可以 SSH 到我的服务器执行命令
- 可以调用任何 API（GitHub、Twitter、邮件等）
- 可以定时执行任务（Cron 自动化）
- 可以读写我的文件系统
实际场景举例：
场景 A：自动备份
我：设置每天凌晨 4 点自动备份我的配置文件
OpenClaw：配置完成。明天 4:30 你会收到备份完成的通知。第二天 4:31：
OpenClaw：✅ 备份完成。检查了 15 个文件，发现 1 个文件包含硬编码的 API Key，已自动替换为占位符。
场景 B：服务器监控
我：检查下服务器状态
OpenClaw：CPU 45%，内存 60%，磁盘 72%。检测到 Nginx 服务异常重启了 2 次，需要我查看日志吗？
场景 C：定时简报
每天早上 7:00（完全自动）：
OpenClaw：📰 晨间简报：昨晚 AI 圈 3 条重要新闻、GitHub 上有 2 个你可能感兴趣的项目、今日待办事项...
这种"说一句话，它就自动执行"的体验，是其他工具给不了的。
2.3 多 Agent 架构，任务互不干扰
这意味着什么：
- 主 Agent 可以 spawn 子 Agent
- 每个子任务有独立的上下文和记忆
- 不会出现"上下文污染"
实际场景：
并行研究任务：
我：研究一下"AI Agent 安全漏洞"这个话题
OpenClaw：
├── 子 Agent 1：搜索 Twitter/X
├── 子 Agent 2：搜索 Reddit
├── 子 Agent 3：搜索 Hacker News
├── 子 Agent 4：搜索 YouTube
└── 子 Agent 5：搜索 Web/博客15 分钟后：
OpenClaw：整合完成。共找到 47 个相关来源，已生成结构化报告。
如果用 ChatGPT 做这件事，我需要手动切换 5 个窗口。OpenClaw 一键完成。
三、但 OpenClaw 也不是完美的
用了 50 天，我遇到了这些真实的问题：
3.1 学习曲线陡峭（前 2 周几乎每天都在踩坑）
具体困难：
- 需要懂 Linux、Docker、Git
- 配置文件格式容易出错
- 很多功能要去 GitHub Discussion 找文档
我的解决：
- 第 1 周：只看官方文档，跑通基础配置
- 第 2 周：只配置 1 个工作流（每日简报）
- 第 3 周：开始扩展其他工作流
建议： 如果你是完全的技术小白，可能需要 1-2 个月才能上手。但如果你有基础的技术背景，1 周就能跑起来。
3.2 安全设置复杂（Prompt Injection 风险真实存在）
真实风险：
- 如果你的 Agent 能访问邮件，恶意邮件可能包含恶意指令
- 如果配置不当，Agent 真的会执行
- 第三方 Skills 可能有恶意代码
我的安全配置：
- 邮件严格草稿模式：Agent 只起草回复，我确认后才发送
- 敏感信息替换：所有 API Key 在备份时自动替换为占位符
- 破坏性操作确认：删除文件、重启服务等操作必须我批准
- 定期安全扫描：每周运行安全检测
50 天后，0 安全事故。
3.3 成本不透明（API 调用费用容易失控）
我的账单变化：
- 第 1 个月：$120（没优化）
- 第 2 个月：$35（优化后）
- 节省了 $85/月
优化方法：
- 简单任务 → Haiku（最便宜）
- 中等任务 → Sonnet（平衡）
- 复杂任务 → Opus（最强但少用）
四、我的 ROI 计算
投入
| 项目 | 成本 |
|---|---|
| 设置时间 | ~40 小时（前 2 周） |
| 服务器费用 | $6/月 |
| API 费用 | ~$35/月（优化后） |
| 维护时间 | ~2 小时/月 |
| 总计 | ~$41/月 + 42 小时初期投入 |
产出
| 项目 | 收益 |
|---|---|
| 每天节省 | ~2 小时 |
| 每月节省 | ~60 小时 |
| 时间价值 | 按 $20/小时计算，价值 $1200/月 |
| 净收益 | ~$1159/月 |
五、适合什么人用？
✅ 适合
- 有技术基础（会 Linux、Docker、Git 的基本操作）
- 有明确的自动化需求
- 重视隐私
- 愿意投入时间学习
❌ 不适合
- 只想"开箱即用"
- 没有明确自动化需求
- 不想折腾技术细节
- 预算非常有限
六、下一篇预告
这篇文章只是决策过程的记录。
接下来的文章，我会详细拆解我设置的 20 个真实工作流，包括：
- 每日晨间简报（完全自动化）
- 历史时刻图片生成（创意自动化）
- 系统自动维护（无人值守）
- 心跳检查（每 30 分钟）
- 深度研究（并行多源搜索） ...（共 20 个）
每个工作流都会包含：
- 具体解决什么问题
- 我实际使用的 Prompt（可复制）
- 踩过的坑和解决方案
- 成本分析
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写在最后
选择工具就像选择交通工具：
- ChatGPT 像出租车（方便，但只能送到门口）
- Claude Code 像跑车（很快，但只适合特定场景）
- OpenClaw 像私家车（需要驾照，但想去哪去哪）
如果你只是偶尔用用 AI，ChatGPT 足够了。 但如果你想把 AI 深度融入工作流，OpenClaw 值得投入时间学习。
祝使用愉快。
本文基于 50 天真实使用记录，持续更新中。
最后更新时间：2026 年 2 月