最近，Clawdbot 这个名字在技术圈和效率爱好者群体里彻底刷屏了。作为一个能直接操控电脑、执行真实任务的 AI 智能体，它不再只是“动嘴”，而是真正“动手”。我一直对 AI Agent 的概念着迷，于是决定放手一搏：把一台闲置的 Mac Mini 交给 Clawdbot 管理整整一周，看看它到底是能成为我的超级助手，还是会变成一个麻烦制造机。
这一周，我从日常琐事到稍微复杂的工作流，全都尽量交给它来处理。结果既有惊艳到起鸡皮疙瘩的时刻，也有让我想砸键盘的崩溃瞬间。下面是我的完整实测复盘。
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一、Clawdbot 到底是什么？为什么这么火？
简单来说，Clawdbot 是一个开源的本地 AI 助理，它的核心能力是：通过聊天软件远程下指令，让 AI 在你的电脑上直接操作。你可以在手机上用 Telegram、WhatsApp、飞书或者 Discord 发一条消息，它就会在电脑上打开浏览器、移动文件、写代码、发邮件，甚至控制智能家居。
它和 ChatGPT、Claude 这类纯聊天模型最大的区别在于“执行力”。它运行在本地设备上，拥有系统级权限，能读写文件、控制鼠标键盘、调用浏览器，几乎可以做任何你手动能做的事。更厉害的是，它有“长期记忆”机制，通过本地 Markdown 文件记录你的偏好和历史对话，隔几天再聊，它依然记得上下文。
GitHub 上已经超过 6 万星，很多人把它部署在 24 小时开机的 Mac Mini 上，打造了一个“永不关机的数字员工”。也正因为这个需求，Mac Mini 的二手价格都被抬高了一波。
二、安装与准备：门槛比想象中高，但还能接受
我用的是 2020 款 Mac Mini（Intel 版），系统是 macOS Ventura。安装过程其实不复杂：
- 装 Node.js 22+
- 一行命令克隆仓库并启动
- 配置 API Key：我选了 Claude 3.5 Sonnet 和 GLM-4 作为备用
- 接入飞书：国内最方便的渠道
整个过程花了我大概 4 个小时，主要卡在飞书插件的权限配置和第一次启动时的各种报错。英文错误提示对于非技术人员肯定是劝退级别的，好在社区已经有不少现成的解决方案。
重要提醒：千万不要在主力机上直接跑。我专门为它准备了这台旧 Mac Mini，就是为了隔离风险。
三、一周实测：我让它做了什么？
我把一周分成几个典型场景，尽量覆盖日常工作中常见的重复性任务。
Day 1-2：桌面与文件管理——基本功扎实
第一天我就扔给了它一个经典任务：把乱成一团的 Downloads 文件夹彻底整理。
指令：“把 Downloads 里的所有文件按类型分类（视频、图片、文档、压缩包、其他），分别放到对应的新文件夹里，文件名乱的帮我改成规范格式。”
结果：10 分钟左右完成，分类准确率大概 95%。有几个文件名太抽象的它改得不太理想，但我手动调整一下就行。
第二天我加大难度：“把最近一个月的截屏全部整理到‘截屏合集’文件夹，按日期建子文件夹。”
这次更快，5 分钟搞定。
小结：文件整理这类任务，它的表现几乎完美，省了我大量机械劳动时间。
Day 3-4：邮件与信息处理——半自动的甜蜜与痛苦
我给它建了一个专门的 Gmail 子账号，转发部分工作邮件，让它帮我筛选和初步回复。
指令示例：
– “筛选今天收到的所有邮件，把明显是推广的标记为已读并归档。”
– “把包含‘发票’的邮件附件下载下来，提取金额和日期，汇总到 Excel 表格。”
第一条基本没问题，执行得很利索。
第二条就有点翻车了——它成功下载了附件，但提取信息时漏掉了两张扫描件（OCR 识别不准），表格格式也乱了点，我得手动修正。
消耗情况：这两天光邮件相关任务就烧了我接近 800 万 Token（用 Claude 3.5），成本大概 15 美元左右。
Day 5：浏览器自动化——社交媒体发布翻车记
我尝试让它帮我发小红书笔记。
指令：“打开小红书网页版，登录（我提前给了它临时账号），发布一篇关于 AI 工具测评的笔记，配图用我桌面上的三张截图，文案自己写一篇 300 字左右的。”
结果：
– 登录成功
– 文案写得还不错
– 但上传图片时卡住了——它没识别到上传按钮需要点击两次
– 我得一遍遍提醒它“点击上传区域”“确认上传”
– 最后笔记发出来了，但图片排列乱七八糟，还留了巨大空白
整个过程折腾了近 40 分钟，我自己手动发可能只要 5 分钟。
Day 6-7：代码与复杂任务——惊艳但昂贵
周末我让它干点“高级活”：
- “帮我写一个 Python 脚本，监控某股票价格，到达某个值时发飞书消息提醒。”
- “把我最近写的 5 篇博客草稿整理成 Markdown 格式，统一标题风格，加上标签。”
第一个任务：它写出了可运行的脚本，但逻辑有小 bug（价格判断条件写反了），我调试了三次才修好。
第二个任务：完成度很高，格式统一得漂亮，还主动加了目录和关键词。
亮点的时刻：周日早上我醒来，发现它主动给我发了一份“每日简报”——包含天气、AI 圈热点新闻、我日历里的待办提醒，完全是根据我之前随口说的偏好生成的。这一刻我真的起鸡皮疙瘩了：它真的在“主动”关心我。
四、一周任务总结表
| 天数 | 任务类型 | 完成度 | 执行时间 | Token 消耗（约） | 我的干预程度 | 总体评价 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Day 1-2 | 文件整理 | 95% | 5-10 分钟 | 300 万 | 低 | 优秀 |
| Day 3-4 | 邮件处理 | 80% | 15-30 分钟 | 800 万 | 中 | 可用但需校对 |
| Day 5 | 社交媒体发布 | 60% | 40 分钟+ | 1200 万 | 高 | 翻车 |
| Day 6-7 | 代码编写+内容整理 | 90% | 20-60 分钟 | 1500 万 | 中 | 惊艳但需调试 |
| 全周 | 主动每日简报 | 100% | 自动 | 不详 | 无 | 最大亮点 |
总计一周 Token 消耗约 4500 万（主要用 Claude 3.5），成本约 85 美元。如果换成国产模型 GLM-4，费用能降到 20-30 美元，但智能度和稳定性会明显下降。
五、优点：它真的让我看到了未来
- 真正的“动手能力”：不再是“告诉我怎么做”，而是直接帮你做了。
- 远程操控：躺在床上用手机发指令，电脑默默干活，这种体验上瘾。
- 长期记忆：它记得我喜欢什么风格的简报、讨厌什么类型的邮件，越来越“懂我”。
- 主动性：主动生成简报、提醒待办，这才是真正助理的感觉。
六、缺点：麻烦源头也不少
- 成本高得离谱：一周 85 美元，一个月下来可能上千，对普通用户完全不友好。
- 执行不稳定：经常需要人工干预，尤其浏览器操作容易卡住。
- 安全风险极高：它拥有系统最高权限，万一被提示词注入攻击，后果不堪设想。
- 门槛不低：安装、调试、修复 bug，全程需要一定的技术基础。
- 性价比存疑：很多简单任务，自己 30 秒搞定，却要花几分钟描述+等待+检查。
七、它到底是好帮手还是麻烦源？
一周体验下来，我的结论是：Clawdbot 目前更像一个“潜力巨大但尚未成熟的实习生”。
- 如果你是技术爱好者、有闲置设备、愿意花时间调教，它绝对能成为你的超级助手，尤其是处理大量重复性工作时。
- 如果你是普通用户，只想装上就能躺平享受，那它现在还远远不够傻瓜化，而且成本和风险都太高。
对我个人来说，这一周它确实帮我省下了大概 5-6 个小时的机械劳动时间，也让我体验到了“数字员工”的魅力。但同时也让我在翻车和心疼钱包中度过了不少焦虑时刻。
未来，当模型更聪明、Token 更便宜、安全机制更完善时，Clawdbot 这种本地 AI 助理很可能真正改变我们的工作方式。但现在，它更适合当作一个“极客玩具”来玩，而不是完全依赖的刚需工具。
如果你也想试试，我的建议是：
– 用备用设备或虚拟机
– 先从小任务开始
– 准备好一定的预算和技术耐心
– 永远不要把重要账号和隐私数据完全交给它
这一周的实验结束了，但我还没卸载它。也许下周，我会继续调教它——毕竟，被未来感吊着胃口的感觉，还挺上瘾的。
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