本文翻译自 Shruti 的 X 文章:I Spent 40 Hours Researching Clawdbot. Here's Everything They're Not Telling You.
Moltbot/Clawdbot 现在在 X(原 Twitter)上几乎无处不在。(Clawdbot 已更名为 Moltbot,文章中将使用 Moltbot,除部分原始推文引用仍使用 Clawdbot)
插播 1 则消息:我们邀请了博杰老师一起聊聊关于 Moltbot/Clawdbot 为何如此火爆,一些案例的演示,以及爆火背后的技术,看看到底适不适合我们自己!欢迎大家预约明晚 8 点的直播,我们一起聊个痛快!!
Mac Mini 的照片、模糊的“我把一切都自动化了”的说法,还有一堆人说它是“未来”,却没人解释为什么。
我花了 40 个小时,深入研究官方文档,分析各种应用场景,观看教程,阅读能找到的每一份实现指南。
下面我来讲讲大家都在吹捧、却没人真正解释的 Moltbot,包括那些被有意忽略的细节。
Moltbot 到底是什么(通俗易懂版)

先别管那些技术术语。
Moltbot 其实就是“长了手的 Claude”。
你平时和 Claude 聊天,它会给你答案。想象一下,如果 Claude 不仅能回答,还能直接在你的电脑上执行这些答案——比如安装软件、运行脚本、管理文件、监控网站、发邮件,而且只需要你在 WhatsApp、Telegram 或 iMessage 里发个消息就行。
它是个不仅会思考,还能动手的AI代理。
换句话说:

普通 AI:“你可以这样整理文件”
Moltbot:你还没看完这句话,文件已经帮你整理好了
普通 AI:“你应该查查这 10 个市场新闻来源”
Moltbot:已经爬完、总结好,并把要点发你手机上了
这就是大家说的“自主 AI” ——它不仅仅是答题,更是直接帮你把事做了。
当然,有些任务可以直接执行,有些则需要你先搭建好自动化流程。后面细说……
为什么大家都为它疯狂
X 上的用户反馈听起来都像假的:
“一晚上清空了一万封邮件”
“边看 Netflix 边用 Telegram 搭了整个网站”
“它自己搞定了 Sora API 的集成”
“48 小时自动化了我 80% 的工作”
它和其他 AI 工具最大的不同在于:

跑在你自己的电脑上
不是云端,不是网页,而是真正运行在你的本地电脑上,能访问你的文件、应用和数据。随时随地远程操控
你可以用手机上的 WhatsApp、iPad 上的 Telegram、手表上的 iMessage 远程控制,不用被浏览器绑死。能用你电脑上的任何应用
邮件客户端、浏览器、终端、脚本……只要你能手动做的,Moltbot 理论上都能自动完成。能自己开发新工具
这点最夸张。你可以让它创建一个“技能”(可复用的自动化流程),只要你给出清晰指令,它能自己写代码、安装并用起来。
有人问 Moltbot:“你能访问我的大学课表吗?”
Moltbot 答:“不能,但我可以写个技能来实现,给我点时间。”
经过几轮调整,它就把集成搞定了。
但要注意:这不是魔法。复杂自动化依然需要:
明确的指令
对可行性的理解
测试和反复调整
有时还要花上几个小时配置
但自主执行的框架已经搭好了。
它到底怎么运作(架构解析)

Moltbot 的架构:来自各个平台的消息,统一通过中央网关,最终在你的电脑上执行任务
底层到底发生了什么
你通过 WhatsApp、Telegram、Discord 或 iMessage 发送一条消息。这条消息会被发送到 Gateway——这是你电脑上运行的一个单独进程,充当整个系统的控制中心。
Gateway 的主要功能包括:
将你的请求转发给 Claude(通过 Anthropic 的 API)
在你的电脑上执行命令
管理与各类消息应用的连接
处理文件操作和自动化任务
你可以通过以下方式与 Gateway 互动:
各类消息应用(如 WhatsApp、Telegram 等)——最常用的方式
命令行界面(CLI)——适合终端用户
macOS/iOS/Android 原生应用——本地界面
网页聊天界面(Chat UI)——基于 Web 的控制面板
所有内容都在你的本地电脑上运行。Gateway 就是你的消息和电脑能力之间的桥梁。
实际安装流程(其实没你想的那么难)
GitHub 页面看起来很吓人:终端命令、MCP 服务器、JSON 配置。
但实际上:有技术基础的用户 20-30 分钟就能搞定,普通用户 1-2 小时也能完成基础安装。
你需要准备:
一台 Mac、Linux 电脑,或装有 WSL2 的 Windows
安装好 Node.js(免费,5 分钟搞定)
一个 Anthropic API 密钥(按量付费,费用视使用量而定)
WhatsApp、Telegram、iMessage、Discord 或 Slack 账号
实际安装流程如下:

引导向导会一步步帮你完成:
连接你的消息应用
设置权限
运行第一个测试命令
大多数人第一个测试命令是:“我的下载文件夹里有哪些文件?”
Moltbot 会把文件列出来。
“按类型整理一下。”
搞定。PDF 放一类,图片放一类,文档自动归类。
这些功能开箱即用,无需额外配置。
哪些功能开箱即用,哪些需要自己开发
这一点很多人没说清楚。
Moltbot 的能力分为两大类:
第一类:开箱即用(几分钟搞定)
只要安装好 Moltbot,这些功能立刻可用:
✅ 文件管理
“整理我的下载文件夹”
“找出上个月的所有 PDF”
“备份我的文档”
✅ 基础信息检索
“搜索最新的[某话题]新闻”
“总结这 5 篇文章”(粘贴网址即可)
“[某平台]上现在流行什么?”
✅ 日历/邮件读取(需配置 CLI 访问)
“我今天日历上有什么安排?”
“读一下我最近的 10 封邮件”
“在邮件里查找[关键词]”
✅ 简单自动化
“每天早上 8 点运行这个脚本”
“监控这个网站有没有变化”
“某个文件有更新时提醒我”
✅ 文本处理
“总结这份文档”
“提取这份转录稿的要点”
“把这些数据转成 CSV”
耗时:几分钟。这些功能几乎都是即装即用。
第二类:强大但需自定义开发(几小时到几天)
这些功能需要自定义技能、API 接口和配置:
⚠️ 高级邮件管理
自动分类数千封邮件
智能筛选和归档
自定义规则处理
前提条件:邮件客户端 CLI 配置、自定义工作流、测试
⚠️ 交易/行情自动化
实时价格监控
异常交易量提醒
自动化数据分析
前提条件:数据服务 API 接入、自定义监控脚本、身份认证

像这样高级的交易提醒,Moltbot 确实可以实现——但需要花费数小时进行定制设置、API 接入和配置。它不是一键生效的魔法,但一旦搭建好,确实非常强大。
⚠️ 社交媒体自动化
多平台内容发布
互动数据追踪
品牌舆情监控
前提条件:需要社交媒体 API 权限、自定义集成、限流处理
⚠️ 复杂代码项目
构建完整应用
管理 GitHub 仓库
自动化测试与部署
前提条件:合理的环境搭建、明确的需求、持续迭代优化
⚠️ 定制集成
对接专有系统
跨应用流程自动化
高级数据管道
前提条件:理解API、开发定制技能、后期维护
时间投入:根据复杂度,通常需要数小时到数天。
你实际可以做什么(现实案例)
下面我来展示下各个层级实际能实现的功能:
即刻可用场景(现在就能用)
文件整理
指令:“按文件类型和日期整理我的下载文件夹”
执行流程:
Moltbot 扫描你的下载目录
按类型(PDF、图片、文档等)创建文件夹
将文件归类到相应文件夹
如有需要,还能按日期建立子文件夹
节省时间:原本手动整理需 20 分钟 → 现在只需 10 秒
实际效果:开箱即用,确实有效。
基础调研与摘要
指令:“找 10 篇近期关于 AI 安全的文章,总结主要关注点。”
执行流程:
在线搜索最新相关文章
提取核心内容
归纳共性主题
输出结构化摘要
节省时间:原本需 1 小时阅读 → 现在 5 分钟搞定
实际效果:具备网页搜索能力时可直接使用。
日程管理
指令:“我明天日程安排有哪些?”
执行流程:
检查你的日历
列出所有活动
可提供准备时间建议
自动识别冲突
节省时间:手动查日历 → 秒查
注意:首次需配置日历访问权限(仅需一次)。
文档处理
指令:“从这 20 个 PDF 里提取所有邮箱地址”
执行流程:
逐个读取PDF
识别邮箱格式
汇总成总表
自动去重
节省时间:原本需 2 小时手动处理 → 现在 2 分钟完成
实际效果:对文本型 PDF 可直接使用。
进阶场景(需额外配置)
大家以为可以立刻做到的:
❌ “实时追踪异常期权交易并提醒我”
❌ “自动优化文案并同步发到 5 个社交平台”
❌ “监控 100 个竞争对手并分析其策略”
实际上你需要做的:
明确数据来源(哪些 API、哪些网站)
配置认证(API 密钥、访问令牌等)
构建监控技能(可借助 Moltbot,但仍需人工参与)
测试与优化(处理边界情况、限流、错误等)
持续维护(API 变更、技能升级)
进阶自动化流程实例:
目标:监控特定 Twitter 账号的高互动帖子
步骤1:配置 Twitter API 权限(30分钟-2小时)
步骤2:用 Moltbot 搭建监控技能(1-2小时)
步骤3:测试并优化提醒阈值(30分钟)
步骤4:上线并持续监控(长期)
总投入时间:初次搭建需 2-4 小时
持续价值:全天候自动监控
结论:这些功能确实可以实现,但绝非一蹴而就。
说到社交媒体自动化,如果你主要想实现内容创作和自动发布,可以关注一下专门的工具。
Moltbot 擅长通用的计算机自动化,但像 Postey 这样的工具则专为社交媒体场景设计,无需自定义技能或 API 管理,就能搞定文案生成、多平台同步发布、定时安排、数据分析等流程。术业有专攻,各用其长。
真实用户反馈
下面我来展示一些真实的用户评价,并说明每个案例背后实际需要做什么:
来自:“清理了 1 万多封邮件,收件箱减少了 45%!”

实现过程:
配置邮件客户端命令行工具
制定自定义筛选规则
前期花了几个小时设置
之后就能全自动运行
来自:“我在床上边看 Netflix,边用 Telegram 重建了整个网站。Notion 内容迁移到 Astro,18 篇文章全部搞定,DNS 也切换到 Cloudflare,全程没开过笔记本。”

实现过程:
需要较深的技术功底
懂得 Web 开发相关知识
已有网站结构可用
多次尝试和命令调整
这位用户本身就是开发者,并非新手
来自:“我能想象的和实际能做出来的之间的距离,从未如此之小。”

实话实说:只要你清楚知道自己想要什么,并能准确表达需求,这句话就成立。如果你自己都不清楚需求,Moltbot 也无法读心。
来自:“让 Clawdbot 帮我做了个 Sora2 视频。它自己搞定了去水印、API 密钥和整个流程。”

实现过程:
需要 Sora API 的访问权限
懂得视频处理相关知识
多次尝试和调整
需要解决技术难题
不是一句指令就能完成的
总结:这些都是实打实的成果,但并非魔法,而是靠以下几点实现的:
明确的需求
技术理解力
不断尝试和优化
投入时间精力
Moltbot 确实很强大,但它不是魔法棒。
自我优化 Agent 的现实
有一个非常实用的功能是真实存在的:
Moltbot 具备“心跳”机制——定期自检,可以主动提醒你相关更新,或提出优化建议。
有用户反馈:“Clawdbot 会在心跳时主动联系我?太喜欢这种主动提醒了。”
实际效果:
你可以设置定期检查
Moltbot 会推送相关信息
能根据你的使用模式提出流程优化建议
但它不代表:
它不会全天候监控你的一举一动
不会在你不设置的情况下自动优化
你仍需配置它要监控的内容
这是主动协助,不是无所不知的全自动。
它做不到什么(现实提醒)
坦率说:
它不是魔法
“让我的生意成功”这种模糊指令没用。“分析我的销售流程并找出瓶颈”这种具体需求,经过合理设置,才有可能实现。复杂任务需要清晰指令
你越具体,结果越好。模糊的请求只会得到模糊的结果。需要合适的访问权限
没有账号权限就无法访问,不能非法入侵系统,只能在你授权的范围内工作。高级功能需要自行搭建
你看到的那些令人惊艳的案例,都是花了不少时间精心配置的。开箱即用的功能其实有限,但潜力确实巨大。结果仍需核查
别盲目相信AI的输出,尤其是在重要决策场景下。AI有时候会自信地给出错误答案。人工复核依然不可或缺。API 费用可能逐步增加
轻度使用:每月约10-30美元
中度使用:每月约30-70美元
重度使用:每月约70-150美元
这些只是基于Anthropic API定价的估算,实际费用会因用量差异很大。建议第一个月密切关注用量。搭建难度因人而异
技术用户:20-30 分钟即可完成
非技术用户:1-2 小时,可能还要排查问题
如果你不懂技术又想用高级功能:可能需要他人协助隐私问题需重视
你是在让 AI 代理访问你的电脑。务必仔细阅读安全文档,清楚自己在共享哪些内容。涉及私信安全时,建议使用配对模式。
成本现实(坦率拆解)
搭建成本:$0(开源)
API 费用:按用量付费,付给 Anthropic
费用因用量差异极大
有用户极端情况下消耗了 1.8 亿 tokens
普通用户:每月约 15-50 美元
重度自动化用户:每月约 50-150 美元
建议第一个月密切监控 API 用量,了解自己的实际开销。
时间投入:
基础搭建:30分钟-2小时
学习摸索:2-4小时
搭建高级工作流:每个流程需数小时到数天
后续维护:根据需求持续调整
投资回报举例:
假设通过基础自动化每周节省 5 小时
按每小时 50 美元计算:
时间价值:每周250美元 = 每月1000美元
工具成本:约每月30美元
实际收益:每月970美元
即使按每小时 25 美元,每周省 5 小时也值每月 500 美元。
只要用得好,这个工具很快就能回本。
适合哪些人使用
非常适合(能立刻受益):
熟悉命令行的开发者
经常自动化工作的技术用户
有具体重复性任务的人
愿意投入时间搭建,追求长期收益者
喜欢尝鲜、乐于实验的早期用户
适合(需要耐心):
愿意学习的半技术用户
有明确自动化目标的人
能按文档操作的人
能自己排查问题的用户
暂不适合:
完全不懂命令行的新手
期待即装即用高级自动化的人
不愿意花时间搭建的人
处于高度监管、IT 政策严格的环境
追求完美即插即用体验的人
典型适用场景:
交易员/研究员:
市场调研整理
新闻聚合
数据提取
文件归类
日程管理
(高级监控需自定义开发)
内容创作者:
研究自动化
内容创意整理
文件管理
日程追踪
(全自动社交需自建或用Postey)
开发者:
代码审查
文档生成
测试自动化
部署流程
(都需合理配置)
代理机构负责人:
客户沟通管理
报告生成
数据整理
研究汇总
(CRM集成需定制开发)
更大的意义(为何重要)
Moltbot 不仅仅是个效率工具。
这其实是我们未来两三年内工作方式的预演。
想想看:
2020年:AI 能写文本
2023年:AI 能生成图片
2024年:AI 能写代码
2025年:AI 能自主执行任务(只要配置得当)
2027年:AI 自主执行成为常态
我们正从 “AI 辅助”迈向 “AI 自主行动”。
现在就开始学习如何与自主智能体协作的人,正在为未来的工作方式打下肌肉记忆。
这就像 1985 年学会用电子表格,或 1998 年掌握搜索引擎一样。
早期使用者不仅仅是在节省时间,更是在培养一种未来五年内必不可少的能力。
但说句实话:
大多数人不会真正花时间去学好这项技能。
他们试一次,发现 AI 不能立刻解决所有问题,就会放弃。
真正能获得优势的人,是这些:
从最简单的场景入手
逐步增加复杂度
花时间了解 AI 的能力边界
不断优化和调整工作流程
保持持续学习和实践
这群人,生产力会提升十倍。
而其他人,2027年还在手动整理下载文件夹。












