为什么OpenClaw让效率翻倍，我们却依然焦虑？因为AI的下限取决于人的上限

从年初小龙虾的爆火 到后面逐渐的实际操作中的应用化，近几个月产生了以下几个思考，也是希望可以和同行们一起探讨一下。

工作前提：小站点 精铺 一周上架大概2-5条链接 
 
1. Openclaw的实际场景运用能力在电商的领域是否具有高需求，这个需求是否是伪需求？技术还在不断磨合，至少要到26年年底-27年年初，技术需要时间沉淀。
 
网上看到的案例，多数是因为这个操盘者本身就是一个能力很强的超级个体，AI工具把他个人的能力放大了而已。

当然可能100个人中，有60个人日常使用豆包等生活化AI工具，效率翻了2-3倍。30个人使用中级AI工具，效率翻了5-8倍。9个人工作高度依赖AI，效率翻了10-15倍。剩下的一个人能通过很多工具和电脑配置将自己的能力放大到100倍。
 
其实只是少数，不过就算他的效率拉满了，也不代表这位仁兄其他地方没有短板...
 
我的实际使用体感来看，这个链接数量其实对于我这种铺货出身的运营来说，2-3小时之内就可以操作完（PS：不包括作图，简单上架）。但是更复杂的广告调整，包括深层次的审美能力，链接中对购买欲的把控等，这些一时半会AI工具估计很难理解，所以大部分还是需要有经验的前辈们持续发力。

这里又涉及到一个思考点，这些经验丰富的前辈，是不是会把自己60-99%的工作经验交给AI进行学习验证，但就算是验证了，AI真的能从商品售卖使用的角度理解人类吗？这里要打一个问号
 

AI可以帮我们做很多事，但是目前市面上还没有出现非常成熟的产品，绝大多数的工具还是要看使用者自身的能力水平。

当然如果AI发展到完全傻瓜式的程度，或许市场上就会开始更加猛烈地内卷（其实也不好说，因为人类的大脑确实没有AI的进化速度快，根本跟不上信息迭代的速度，拿我自己举个例子每天跟AI聊一些现象或者事业方面的问题，聊个30-40分钟可能就累了，它太快了，我根本跟不上，聊一会大脑就宕机了...

而且我还有一个观点就是：不是所有的钱都能赚的，就像我们可以通过做不同的工作赚到钱，比如下班摆摊，送外卖等，但实际上很多行业我们根本不想做，不想挣这个钱）。
 
所以得出结论：目前AI工具的能力下限目前完全取决于使用工具的人的能力上限（加个时间，近一年内可能都不会有非常爆炸的技术奇点，虽然AI工具是以一个指数级的速度在飞速成长的，但是由于人类自身接受的速度比较慢，所以在座的各位其实也都不用太过焦虑。）

不是所有的步骤都需要AI来完善 但所有的步骤必然是由人进行系统完整的SOP引领AI进行工作优化

目前AI还只是能帮人类节省时间的工具类产品

2. 像小龙虾，还面临着一些问题，比如我们真的需要一个布置在电脑上随时随地为我们打工的小助手吗（烧钱但是产出目前不确定的那种，要自己检查并且让AI重复修改N遍以确保它生成的东西没问题），有这个时间精力金钱或许你可以自己通过其他的辅助类逻辑文本AI自己创造出一些更高质量的产品。但是不能否认确实是AI向人类大脑进化非常重要的一步。

3. 还有就是，我总觉得它在反向PUSH我，如果每天让它定时定点的去做一些事情，比如提醒做什么事之类的，目前好像绝大部分人也不太需要这种类似管家的角色？而且大部分打工人的工作量也没到这个地步，很多精品公司每天需要看一下竞品的链接，这种很基础的，其实有等待AI检查的时间随手就能看了，两三分钟的事情。

所以目前它的使用场景还有待进化，像很多大厂推出了自己的openclaw，但是其他公司也都是保持观望的态度，最后他们的受众多半是自己公司的员工，或者步入生活化大众场景？抢占C端市场。工作场景其实大家对这个小助手目前还是偏谨慎的态度...

毕竟工作方面的流程，这个小助手知道的越多，牛马们被取代的速度就越快... 抛砖引玉一下，希望可以跟大家友好的交流探讨。

亚马逊AI大师

每逢AI话题，都认真的阅读一下，做了不少亚马逊AI应用。分享一下我的理解:
 
1. 无论是openclaw 还是现在的harness， 我觉得本质上都是基于底层大模型的工程化创新，这也启迪我们，大模型就像电，像网络，是基础设施， 在这之上可以迁移更多系统，逻辑，架构，方法论，从而把能解决具体业务场景的需求。
 
2. 本地AI助手甚至AI员工受制于算力成本，未来肯定会降低，且生态更加成熟，使用成本降低直到可以完全代替人类员工。目前阶段对人类员工辅助最大当然就是AI应用智能体，等于人接了智能外挂，加强部分能力适用特定目标。
 
3. 目前肯定人作为决策中枢，统筹各种AI工具，所以效率提升比较分散，只能依据自己的工作角色，场景需求来定制适合自己的应用，如果最终出现一个全周期全量的亚马逊运营AI应用，那个时候人类运营就要彻底被代替了。

海百川123

赞同来自: 陈夜689

继续讲一下具体应用，
这里就用选品举例。每个人都有一套自己的选品经验，以往的方式是用这套经验，去各个数据源，一页一页一点点看。现在能做到的是，把这套判断标准告诉AI，AI给你写代码做成自动化程序，无论是依靠第三方工具比如卖家精灵 sorftime，还是社媒，还是独立站，还是1688，现在都可以让AI写好程序，定时启动筛选。最重要的是真的根据你自己的标准出发来选，批量化。
同时还包括深入调研过程中的各种数据收集整理，以往要深入调研一个产品要大半天时间，现在把你需要的数据和整理方式告诉AI，分分钟出一份详尽的报告。
还有更多比如作图，做文案等等这些就不用讲了，太多了。

海百川123

赞同来自: 陈夜689 、 大麦跨境日记

首先声明，我算是比较深度用AI的，claude，gemini,gpt都有会员账号，小龙虾也用过，也深入用在跨境业务中。分享一下
1. 小龙虾对绝大部分跨境业务，是鸡肋。注意不是完全没用，是鸡肋。
2. 真正对业务有帮助的，是顶级模型，因为同样的问题，同样的提示词，同样的业务需求，好模型和差模型，产出质量就是不一样，所以我认为要尽可能用最好的模型，小龙虾本质上是一种agent，在我看来，不管什么样的agent，大概率都会随着顶级模型的更新而失去价值。所以我想说，要用好模型，深入的用，少用第三方agent，可以尝试，但不要依赖。
3. 暂时写到这，有空在写具体应用，目前ai对具体业务帮助还是很大的，

张学友

赞同来自: 陈夜689

对非技术行业，任何一项新技术的爆发都可等一等，现在会说故事的很多。小龙虾可能是下一个元宇宙，它可能崛起成为安全的可靠的工具，也可能是其他技术公司将它这个故事写实了。
我们这个行业，可等一等，不着急，让子弹飞一会。最重要的依然是运营策略、成本控制和库存周转。

13016609324

赞同来自: 陈夜689

AI现在是能力放大器，不是替代品。真正的门槛在于人能否把隐性经验显性化、结构化地"喂"给AI。电商里的审美、购买欲把控这些感性判断，确实很难用提示词描述清楚。工具再强，方向盘还是得人握着。

ZZ万99

OpenClaw 是 “能干活的 AI” 的里程碑，但现在是：超级好用 + 超级危险 + 普通人别乱碰。
它不是聊天机器人，而是能操作你电脑、文件、邮箱、社交账号、支付、代码、服务器的数字员工