背景

這篇討論源於 Hacker News 社群對 OpenClaw 實際應用案例的徵集。OpenClaw 是一個開源框架，旨在讓使用者能更靈活地運用 Claude 等大型語言模型來建立自動化代理（Agents），處理從日常瑣事到複雜系統維護的各種任務。

社群觀點

在眾多分享中，OpenClaw 的應用展現了從極度個人化到團隊協作的廣泛光譜。最引人注目的案例之一是將其作為「數位管家」，有使用者透過結合 Exa、Firecrawl 與 Playwright，讓代理自動掃描 Zillow 或 Craigslist 等租屋平台，不僅能評估房屋品質，還能驗證物件是否仍在租屋市場上，並每日定時推送清單。這種自動化能力也延伸到了硬體維護，一名使用者分享了 OpenClaw 如何協助修復受損的媒體伺服器：在 SSH 權限下，代理能診斷開機錯誤、解讀日誌、修改系統設定，甚至在發現硬碟壞軌時，主動將 1.5TB 的資料遷移至健康硬碟，挽救了原本可能被報廢的設備。

除了技術維護，社交與生活管理也是熱門領域。有人利用它分析 iMessage 歷史紀錄來量化朋友的可靠程度，或讓代理加入群組對話建議表演曲目。在家庭生活中，OpenClaw 被整合進 Telegram 或通訊軟體，協助夫妻管理行事曆、追蹤待辦事項，甚至根據天氣預報提醒遮蓋自行車以防淋雨。在專業團隊環境下，它則化身為「AI 同事」，負責主持每日站立會議、追蹤 GitHub 與 Linear 的進度，並監控競爭對手動態。有趣的是，團隊成員普遍認為這種 AI 參與不僅提高了效率，更意外地增加了工作的趣味性。

然而，這類高度自動化的工具也引發了關於成本與實用性的爭論。雖然 OpenClaw 框架本身免費，但要達到理想的智慧水準，目前仍需依賴昂貴的 API（如 Claude 3.5 Sonnet）。有使用者透露其每週 API 支出高達 75 美元，這讓部分社群成員質疑其成本效益，認為許多任務若不使用 AI 代理，或許能以更廉價、更精確的方式完成。此外，將社交關係數據化或自動化的做法也招致了批評，有人認為這會使人際關係變得過於功利與交易化。技術層面上，雖然有人嘗試使用本地模型以降低成本，但普遍共識是目前的開源模型在推理能力與速度上，尚不足以支撐複雜的代理任務。

延伸閱讀

• Clawdbot 實作心得：由留言者 brdd 撰寫的詳細自動化指南 (https://brandon.wang/2026/clawdbot)。
• Moltbook AI 代理方案：針對 AI 代理在對話中遺失上下文問題的解決方案，採用純 Python 標準庫與本地文件存儲狀態。