最近打听小龙虾的朋友有点多，所以我干脆写篇短文，把文科背景朋友们最经常问的问题，做个粗浅的回答。

第一步：我需要什么？

找一台独立的旧电脑。

建议用一台不用的旧电脑专门跑它。原因有两个：

一是稳定。你大概率会希望这个助理 24 小时在线——半夜收到重要邮件能帮你处理，每天早上自动发一份新闻摘要，你不在的时候也能替你盯着事情。用日常办公的电脑跑，合上盖子就断了。

二是安全。这个助理会接触你的邮件、日历、文件，给它一台独立的机器，跟你的工作环境隔开，万一配置出了问题，也不影响你日常用的东西。

五六年前的笔记本就够，Mac、Windows、Linux 都行。

没有旧电脑怎么办？

• 树莓派，几百块钱，功耗极低，放在角落里一直跑

• 云服务器（VPS），每月几十到一百多块，不用管硬件

• Mac mini，如果你本来就想买一台——这是极其豪华的配置

在中国能用吗？OpenClaw 本身没有限制。但它需要调用 AI 服务（比如 Claude、GPT），如果网络访问不了这些服务，需要想办法解决，或者选用国内能访问的 AI 模型。

注意，这里强烈建议：用独立设备，跟你的工作电脑分开。

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第二步：要花钱吗？

OpenClaw 开源，费用来自 AI 模型——就像请了一个助理，AI 模型是助理的大脑。

我最直接的建议：用你能用得起的最贵、最好、最聪明的模型。

模型笨，相当于助理笨，你要个笨助理干嘛？以及，笨助理更容易被网页里藏的恶意指令操控，如果被骗了，一次损失，估计就够付这辈子的模型账单了。

AI 模型的能力差距非常大。便宜的模型能聊天，但理解力、判断力、可靠性都差不少。你既然花时间把助理搭起来了，别在最关键的大脑上省钱。一个聪明的助理能帮你省的时间，远超模型费用。

轻度使用（每天聊几轮，偶尔帮忙查东西），一个月大概几美元到十几美元。重度使用会更多。

如果你有一些 AI 的订阅，可以请懂技术的朋友看看，说不定无需额外付费就能使用。

第三步：装上它

安装过程需要有人帮你在电脑的终端里输入几条命令。不复杂，但如果你从来没用过终端，建议找个懂技术的朋友帮忙，十分钟就能搞定。

装好之后，OpenClaw 会自带一个网页聊天界面，打开浏览器就能跟它说话。

但更多人是想在手机上随时跟它聊，可以把它连到一个聊天工具。海外用户推荐 Telegram（配置最简单）或 WhatsApp。

中国用户怎么办？Telegram 和 WhatsApp 在国内不能直接用。几个替代方案：

• 飞书（Lark）——OpenClaw 支持飞书机器人，国内直接可用，适合个人和团队

• 网页界面——装好就自带，不依赖任何第三方聊天工具，打开浏览器就能用

第四步：搞清楚它能帮你做什么？

从聊天开始。

刚装好的时候，先就当它是一个聊天对象。问它问题，让它帮你查资料、翻译、写邮件草稿、整理想法。用几天，找找感觉。

然后逐步给它更多权限。

当你觉得它靠谱了，可以开始授权更多能力——读你的邮件、管你的日历、帮你搜索网页、定时执行任务。

具体怎么授权？直接问它就行。跟它说"我想让你能帮我读邮件"或者"我想让你每天早上给我发一份新闻"，它会告诉你需要做什么配置。这些配置通常就是几步操作，它会一步步带你完成。

它有记忆。你告诉它的事情，它会记住。下次你再跟它聊，不用从头说起。

每个能力都可以单独开关。一个一个加，逐步建立信任。

下一步：给家人也配一个

不需要再买电脑。同一台机器上可以跑好几个独立的 AI 助理，每个人一个。

每个人的助理完全独立：

你有没有遇到过这种情况：好不容易找到一本 PDF 电子书，打开发现没有书签目录。几百页的书，想跳到某一章只能一页一页翻，或者疯狂按 Ctrl+F。

我一个同事就被这个问题折磨够了。

从自己的痒点开始

他喜欢用 PDF 看技术书。网上找的、淘宝买的扫描版，很多都没有完整的书签目录。市面上能加书签的工具不是没有——福昕阅读器可以，WPS 也行。但体验都一样：一条一条手动添加，点击、输入标题、设置页码、设置层级，循环往复。一本 300 页的书，光加书签就要半小时以上。

淘宝和闲鱼上甚至有专门代做 PDF 书签的服务。按目录页收费，每页 1-2 块钱，一本普通的书大概 10 多块，耗时一个小时左右。头部商家月销几百单。

说明这个需求是真实存在的，而且现有的解决方案都很原始。

先用最笨的方法解决问题

他没有一上来就做 APP。

第一步是写了一个 Python 命令行脚本：照着 PDF 的目录页，在一个 TXT 文件里用缩进表示层级，写好标题和页码，脚本读取后自动写入 PDF。

甚至目录都不用自己敲——去电商网站搜这本书，商品描述里的目录直接复制过来就行，还自带页码。

这个"工程版"工具，让他制作一本书的书签只需要几分钟。他拿这个效率去闲鱼接单，还真卖出了几十块钱。

这个阶段很有意思：用最低成本验证了需求，同时验证了解决方案。

从工具到产品

命令行版本只能自己用，推广不了。于是他启动了创新项目，目标是做一个真正的产品级桌面应用。

核心交互很优雅：窗口左边是 PDF 页面预览，中间是书签文本编辑区，右边是实时生成的书签树预览。像写代码一样写书签——用缩进定义层级，所见即所得。

几个亮点功能：

• 内置 OCR：扫描版 PDF 直接识别目录页文字，省去手动输入

• 智能页码校准：扫描版 PDF 的页码和实际印刷页码经常对不上，用一个简单的 (++5) 语法就能批量修正偏移

• 自动格式化：识别 1.1、1.1.1 这种标准编号，自动生成对应的层级缩进

• 纯本地处理：所有文件都在本地完成，不上传服务器

技术选型值得说说

他没用 Electron（太臃肿），选了 Tauri：Rust 后端 + Web 前端。PDF 渲染和 OCR 都直接调用系统原生 API——macOS 用 Swift 的 PDFKit 和 Vision，Windows 用微软官方的系统 API。Rust 通过 FFI 调用编译好的静态库。

我越来越觉得，找餐厅这件事，大众点评、小红书都帮不了我。

倒不是说它们不好用。信息多，评价全，但问题就出在"太多"上。我打开一家店的页面，几百条评价，有说惊艳的，有说踩雷的，有明显是刷的，有写了一千字但你也不知道这个人平时吃什么水平的。看完一圈，我还是不知道该不该去。

后来想明白了，问题是：我不认识这些人。

我不知道他们的口味，不知道他们的标准，不知道他们说的"好吃"到底是什么意思。一个觉得"好吃到哭"的人，跟我可能完全不在一个频道上。这种评价再多，对我来说就是噪音。

但如果是朋友呢？那完全不一样。

我知道他是什么样的人，知道他吃过什么东西，知道他说"这家不错"意味着什么。他的推荐我是可以直接信的。

这就是我们做 EatVenture 的原因——它不是大众点评，它是朋友点评。

我在 EatVenture 上只关注我认识的、喜欢的、且我认可 Ta 饮食品味的朋友。注意，不是所有朋友。认识归认识，但有些人吃东西的口味跟我差别太大，我会关注 Ta，但不会订阅 Ta 的餐厅列表。我只关注那些我觉得"真的懂吃"的人。

然后我会主动把 EatVenture 发给他们，拜托他们把自己喜欢的餐厅标注上去。

这些人可能是每次出差都能摸到当地最好馆子的同事，可能是在某个城市住了十年把好店全吃遍了的朋友，也可能就是那种朋友圈发什么吃的你都想问一句"这是哪家"的人。

这样一来，下次我去他们去过的城市，打开 EatVenture，沿着他们吃过的路线走一遍就好了。不用做攻略，不用翻评价，不用纠结。因为推荐这些餐厅的人，是我自己选过的。

找餐厅，数量不重要，精准才重要。一百条陌生人的好评，不如一个懂吃的朋友跟你说一句"去这家"。

朋友点评，大于大众点评。

EatVenture 是一个很小众的 App。它不是为所有人做的，就是为你和你信任的那几个朋友做的。但就是这个"小"，让它特别好用。

这个小工具也并不为所有人设计，目前用的是 Google 的 API，大陆餐厅数据很不完整（不推荐使用），反而是香港、新加坡、日本等地方，陆陆续续被朋友“占领”了。

如果你想试试，可以识别这个二维码，至少新加坡、香港的餐厅还挺完整：

知识星球 10 岁了。一个小工具 10 岁，在这个宏大的时代下，微不足道。自家的孩子，出生在移动互联网的尾巴，当下赶上 AI 凶猛地冲撞过来，还是幸运的。

试图回忆过去的时候，我发现，能被记住的，往往是一些问题、低谷。

跟大家分享几个低谷。

事故

说出来大家可能会笑——其实，早期版本被 @Fenng 在朋友圈、微博推荐的前几次，都直接把服务拖垮了。

第一次挂的原因是，每个用户登录的时候，都会一次性把圈子里的用户列表拉回来，几千个用户通讯录信息、头像，几千个人同时拉——嗯，在我们还是单服务器的时候，瞬间就雪崩了。

2021 年，生财有术 418 续费，在 20:00 秒杀开始时，数据库没撑住，甚至导致了付款方面的问题，比如付了费，我们却没准确记录。那次给生财有术团队带来了挺大的后续工作量。

那之后，为了让整个活动更加顺滑，研发团队做了些工作，比如：

1. 后端、运维工作

• 压力测试，通过压力测试，找出木桶的最短板，从而不断做性能调优

• 数据库按业务拆分成多个集群，进一步减轻数据库压力

• 代码级调优（核心目的是为主库减负）

• 限速，如果达到我们压力测试的峰值，对来访用户进行排队、降级等限制

• 临时扩容，根据去年的经验，将服务器做了短期大幅扩容，活动结束后释放

2. 前端工作

• 页面静态化

技术上的调优，加上微信支付给力的协助，那之后就没出过这么大事故了。

2017 年的下架

2017 年，因为风控、内容安全问题，产品被下架，后续会如何，一无所知。我后来发了张照片，记录：这张照片是 2017 年 6 月 30 日拍的，那时公司遇到一个很大的坎，尽了全力东奔西走。所幸贵人相助，指点、计划、执行、核查、修正，投入很大的精力和成本，走出来了。那会儿，在等机会去拜访人，外面天热，猫在地铁站里，有点累，盘腿在地上坐着，闭目养神。shotgun 拍下来了。偶尔翻到，还是会回忆起那个炎热的下午。创业就是这样，如履薄冰。

那段时间还有另一张图片——归零的图片。

创业公司，很大概率活不过下个月，所以，或许不用规划太长远，尤其是现在的巨变时代，我们也根本看不清三个月后的世界变化。

找到光

除了低谷，当然也有欣喜，比如找到光的欣喜。

在回顾时，我翻了旧照片，找到一张 2015 年 5 月 6 日，在腾讯大厦拍的照片，这是个起点。白板上的草稿，是 Tony 随手画下的。

那时候，我们观察到的问题来自微信群。

用微信群沟通极简、便捷，很多人的生活、工作中都离不开。我自己就大量在工作中使用微信群——与同事、伙伴、用户在群里沟通，迅速解决问题。在重度使用过程中，我也感受到了一些不便，比如：精华内容不连续不易整理、内容不备份很容易遗失遗忘、文件图片不及时下载很快被清理、时常被各种表情包红包或者无关话题岔开歪楼导致讨论不聚焦等等。

我们认为，一个简单的移动端社区，可能会是微信群的良好补充，而海量使用微信工作的人们，也将是我们的目标用户群。于是我们花了几个月时间，把产品做出来了，2015 年的 11 月 10 日，第一个对外公开的版本发布了，版本号是 1.1.1——从 0.9 版开始，内部已经迭代过几个版本。

但，就像绝大多数创业公司的创业项目那样，产品开发出来后，我们尝试着在网络上做了些推广，响应者寥寥。我尝试着找一些朋友——有在传统企业里负责信息技术的，有各行各业野路子的创业者，也有活跃在社交媒体的内容创作者。大多数朋友都会下载，登录测试，然后遗忘。

所以，我们一边自我怀疑，一边做各种迭代尝试。

第一个支持付费的版本是 1.15.4，在 2016 年 8 月 12 日上线。发布日志了，我们写了：

昨天在 Twitter 上，很多人在“围剿”微信，其中有一位用户写：

不知道你们知不知道，微信传任何文件，即使是同一个文件都是全量拷贝一次。七天文件显示过期的时候，其实文件还在手机里，就是不给你看，如果此时你的朋友再发一次给你，还是会全量拷贝一份放在手机里 这就是为什么微信这么占空间的原因，这难道不是技术上的缺陷吗？

一个 1G 的视频，发给 3 个朋友，就占掉 3G 的内存

我忍不住回复：你验证过吗？

这让我想起多年前，我还在绿盟工程部当售前工程师时的一件小事。几个同事朋友约了，某个周末聊点技术——交流彼此近期看到有意思的技术、项目、产品。我分享的是一篇文章里提到的安全项目，当时在我看来还比较新颖。

我讲完后，同事“小吱吱”问了好几个问题，我都答不上来，他有点诧异，问我：你验证过吗？

我说：没有。

那时我还是挺惭愧的——没编译部署测试过，没看过代码，拿着一篇文章就满嘴跑火车了。

后来我会尽量让自己靠谱一点，传播之前，尽可能有判断，有验证。

简单，可靠，其实很难做到，共勉。