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      重度龍蝦用戶的省錢指南:SkyClaw的5倍token + 御三家模型

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      我的OpenClaw橙皮書好像真的有點火。最近甚至收到了一個高中的邀請,讓我去給學生們講講龍蝦到底是什么。


      這份橙皮書我自覺寫得不錯,在X上有200多萬閱讀,飛書上也有15萬人看過了。但100多頁的PDF顯然不適合帶到課堂上講,我需要一份20頁左右的PPT,把核心內容濃縮進去。

      正好,我最近又養了一只新蝦:SkyClaw,就拿這個當第一個實測任務。


      以及,在這篇文章里,我會順便聊聊,作為一個每月在龍蝦上花3000塊以上的重度用戶,我為什么把主力環境遷到了云端。

      先說結論:龍蝦體驗差,通常是這三個原因

      我在各種群里看到不少人說龍蝦不好用、沒有想象中那么強。說實話,我完全理解。因為影響龍蝦能力的核心變量就三個,而很多人在這三個點上都踩了坑。

      第一,模型不對。

      這是最大的問題。龍蝦的能力上限取決于背后接的模型。很多人圖便宜接了個中等水平的模型,然后發現龍蝦做出來的東西質量一般,就覺得龍蝦也就這樣。

      但你接上Opus 4.6或者GPT 5.4試試?完全是兩個東西。

      問題是,想用頂級模型的成本太高了。我自己雖然有Claude Code Max訂閱,但完全不敢給本地的OpenClaw用反向代理接入。Anthropic對這種用法查得很嚴,一旦被判定違反ToS直接封號,連帶我的Max訂閱一起沒了。所以要在OpenClaw里體驗Opus 4.6的真正實力,你得老老實實按API價格付費,這個成本一般人扛不住。

      SkyClaw的做法是把模型選擇內置了。訂閱Ultra會員之后,你可以直接指定用Opus 4.6、GPT 5.4、Gemini 3.1 Pro,不用自己去申請API、配環境、擔心封號。菜單上全是御三家的招牌菜,你選就行。


      第二,沒有技能。 一只裸奔的龍蝦和一只裝滿技能的龍蝦,差距是天壤之別。

      我自己做過好幾個Skill,包括PPT制作、數據分析、內容流水線。做的過程我太清楚了:一個能用的Skill,光是調prompt、處理邊界情況、適配不同場景,就得花幾周時間。而且個人做的Skill再怎么打磨,在視覺質量和穩定性上還是有天花板。

      SkyClaw內置了Skywork團隊開發的一組專業Skill:PPT、Excel、Document、Design、Music。這些不是個人作品,是團隊級產品,視覺質量和功能完整度比個人Skill高出一截。


      后面我會用三個實際任務來展示。但在那之前,我先拆解一下這些Skill的內部設計,因為看完你就會理解,為什么團隊級Skill和個人做的不是一回事。

      拆開Skywork的Skill看看:兩種完全不同的設計路線

      我自己做Skill,所以對別人的Skill特別好奇。這次專門去GitHub上把Skywork的幾個Skill源碼拉下來看了一遍(倉庫地址:github.com/SkyworkAI/Skywork-Skills )。

      順手用Skywork PPT做了一份介紹這些Skill的PPT。對,用Skill做Skill的介紹,套娃了屬于是。但效果確實可以直接拿去用:




      10頁PPT,從下指令到拿成品,4分半鐘。 卡通漫畫風格,配圖、排版、配色全部自動完成。這要是我自己做,Keynote里拖半天也未必有這個效果。

      先說整體印象:Skywork Office系列(Excel、Document、Design、Search)走的是同一套架構,我叫它瘦客戶端+胖服務端。本地的Python腳本只負責三件事:登錄認證、把文件上傳到Skywork服務器、把結果下載回來。數據分析、文檔排版、圖片生成,全在Skywork的云端完成。

      這和我做Skill的路線完全相反。拿數據分析舉例:我的huashu-data-pro是在本地跑pandas和Node.js。Skywork Excel則是把數據傳到云端,服務器算完返回結果。

      兩種路線各有取舍。Skywork的好處是簡單,開箱即用,不用關心實現細節,視覺質量也更穩定(服務端有專門的渲染引擎)。我的做法好處是透明可控,數據安全,但需要更多本地環境配置,視覺效果也受限于本地工具鏈。

      但Skywork Music Maker的設計讓我眼前一亮,和Office系列不是一個思路。


      Skywork Music Maker的Skill分了三層:Agent指令層(SKILL.md告訴龍蝦怎么做決策)、Python執行層(調用Mureka API生成音樂)、以及一個10KB的音樂制作知識層(prompt_guide.md)。

      這個prompt_guide.md是真正有意思的部分。它像是一本微型的音樂制作教材,教Agent怎么把你說的「來一首適合產品宣傳的BGM」翻譯成Mureka能理解的精確描述:synth-pop風格、BPM 120、明亮上揚的情緒、電子合成器為主。

      它還列了7種prompt寫砸的常見原因,教你怎么設計歌曲的情緒弧線讓音樂不平淡,甚至連歌詞里每行不超過10個詞、結尾用開口元音(oh、ah、ay)讓AI人聲更好聽這種細節都寫了。

      這相當于把一個音樂制作人的經驗編碼成了Skill的一部分。龍蝦裝上這個Skill之后,不只是多了一個生成音樂的按鈕,而是多了一個懂音樂的協作者。

      這也解釋了為什么同樣是Skill,有的裝了之后感覺龍蝦變聰明了,有的裝了沒什么變化。關鍵不只是Skill調用了什么API,關鍵是Skill里編碼了多少領域知識。 Skywork這套Skill至少在音樂這塊,是真的把領域知識塞進去了,不是隨便包個API就完事。

      第三,本地環境亂。

      在自己電腦上養龍蝦,總有一種讓陌生人進家門的不安感。龍蝦需要讀寫文件、執行命令,萬一操作失誤碰到了不該碰的東西呢?

      SkyClaw是云端虛擬機方案。你可以選擇把哪些數據放進去,龍蝦的所有操作都在云端沙盒里完成,不觸碰本地文件。做一些涉及數據處理的任務時,不用擔心龍蝦誤刪項目文件,這種隔離感讓我用起來放心很多。

      而且云端有個額外好處:7×24小時在線。睡前下個指令,早上起來看結果就行。

      實測1:把100頁橙皮書變成20頁演講PPT

      回到開頭的需求。100多頁的橙皮書,內容很全但信息密度太高,直接拿去課堂講,學生會睡著。

      我需要一份20頁左右的PPT,保留核心概念,加上直觀的圖示,風格得年輕一點,畢竟聽眾是中學生。

      很多人覺得AI生成的PPT不能看,其實問題往往不在AI本身,而在于背后的模型不夠聰明、或者沒有一套好的Skill工作流來引導生成過程。

      Skywork PPT這個Skill的設計就挺有意思。前面拆解過,它分了四層:從主題直接生成、模仿現有PPT風格、用自然語言編輯已有內容、以及純本地的刪頁排序合并。簡單操作不消耗API,復雜生成走云端渲染引擎。而且它在生成前會先自動搜索主題相關內容,合成一份800-2000字的參考報告,再基于這份報告來規劃每一頁的內容。這個流程比大多數人直接丟一句話給AI要靠譜得多。

      我給的prompt是:

      我有一份100多頁的OpenClaw橙皮書PDF,現在需要濃縮成一份20頁左右的演講PPT。聽眾是中學生,對AI完全沒有基礎。要求:保留OpenClaw的核心概念(什么是AI Agent、什么是龍蝦、能做什么、怎么上手),風格年輕活潑,多用圖示少用文字,每頁一個核心概念,卡通插畫風格。

      SkyClaw加載了workflow_generate.md之后,先確認了需求,然后問我PDF在哪。我告訴它就在知識庫里,它自己找到了橙皮書,提取內容后直接開始生成。


      最終生成了20頁PPT,完全基于橙皮書的內容,每一頁都是從原文里提煉出來的核心概念。風格確實很適合給中學生看,卡通龍蝦角色貫穿全篇,配色溫暖活潑:



      有幾個點我覺得做得挺出色的。排版和文字的結合很穩定,不會出現文字溢出或者遮擋圖片的情況。配圖和背景是AI生成的,但文字部分是嵌入式的,你可以直接在PPT里編輯修改,不像純圖片那樣改不了。


      這就是我之前做slides skill一直沒解決好的問題:我的skill分兩條線,要么純HTML生成,要么純Nano Banana AI生成,兩種模式的配合顯然更好,但整合過程太復雜了。 Skywork做的是把AI生成的視覺元素和可編輯的文字層融合在一起,既好看又實用。這種生產力場景的經驗和工程化能力,確實是做過Skywork網頁版產品積累下來的。

      實測2:每周自動生成B站數據周報

      這個需求我拖了很久了。

      作為一個B站UP主,我其實一直想定期看自己的頻道數據:每天播放量多少、哪條視頻在漲、互動數據怎么樣。但B站創作者后臺有個很煩的限制:數據最多只能查最近90天,而且沒有好用的API可以批量導出。 你要么每天手動去后臺截圖,要么就接受數據過期后再也找不回來。

      我一直懶得做這件事,直到數據真的需要的時候才后悔。

      這次用SkyClaw試了一下,過程挺有意思。我給的指令是:

      幫我獲取B站創作者數據中心最近一周(3月11日-3月17日)的頻道數據,包括每日播放量、點贊、投幣、收藏、分享、評論、彈幕,以及視頻排行榜。整理成一份專業的Excel周報,包含數據總覽、趨勢圖表、視頻排行榜、數據分析和運營建議。

      SkyClaw收到指令后,第一件事不是調API,而是直接打開了瀏覽器,導航到B站創作者中心。然后它發現需要登錄,就彈出了二維碼讓我掃:


      我用B站App掃了碼,登錄成功后它就自己去數據中心抓數據了。它沒有用什么野路子爬蟲,而是登錄后通過網頁版的接口去獲取數據,和你自己在瀏覽器里看到的數據一模一樣。

      整個過程大概跑了幾分鐘,最后給我生成了兩個文件:一份Excel周報和一份HTML深度分析報告。


      Excel周報做得挺完整,分了四個sheet:

      每日數據總覽——7天的播放量、點贊、投幣、收藏、分享、評論、彈幕,帶合計和日均。右邊還附了賬號總體數據:粉絲16.4萬、總播放1243萬、總收藏38萬。


      趨勢分析圖表——每日播放量趨勢、互動數據對比(點贊/投幣/收藏的柱狀圖)、評論和彈幕趨勢。一眼就能看出3月14日是這周的流量高峰,播放量47,701,比周均高了28%。


      視頻排行榜——按昨日播放增量排序的TOP10視頻。OpenClaw養蝦指南一條視頻占了63%的播放增量,第二名是那條美股收益629%的視頻,占14.87%。


      數據分析與運營建議——這個是我沒想到的。它不只是列數據,還給出了亮點和關注點的分析:收藏率5.8%優于B站平均水平、后半周流量下滑需要關注、投幣率偏低有提升空間。運營建議也挺具體:周二到周四是黃金發布窗口、可以在視頻開頭設置彈幕互動話題、片尾加投幣引導話術。


      說實話,如果我自己手動做這份周報,打開后臺、截數據、粘到表格、畫圖表、寫分析,至少得花半天。我現在還能想起之前在大廠做用戶增長工具時被數據周報支配的恐懼。

      SkyClaw幾分鐘就搞定了,而且圖表比我手動做的好看。

      接下來我打算把這個設成定時任務:每周一中午12:01自動跑一次,抓上一周的數據,生成Excel存到云端。這樣90天的數據限制就不存在了,因為每周都在自動備份。積累幾個月之后,我就有了一份完整的頻道增長數據集,想做什么分析都行。

      這個場景其實適用面很廣:B站UP主、抖音創作者、小紅書博主,都有類似的數據管理痛點。平臺給你看數據但不給你存數據,你不主動備份,過期就沒了。 一只云端龍蝦定時幫你跑,比什么第三方數據工具都靠譜。

      實測3:給產品宣傳視頻配一首不會被告的BGM

      這個需求太真實了。

      我平時做視頻,BGM一直是用剪映里自帶的音樂庫隨便選的。之前覺得沒什么問題,直到我的YouTube頻道開始收到版權提醒。

      YouTube Studio里經常彈出來一個提示:你視頻里的音樂被版權方聲明了,這條視頻無法參與創收。更離譜的是,前段時間我郵箱里直接收到了版權方的侵權通知。


      我一直以為剪映里的音樂可以免費商用,但實際上很多音樂的授權范圍只限特定平臺。 你在抖音上用沒問題,發到YouTube就可能觸發版權檢測。這個坑我相信很多做跨平臺內容的創作者都踩過。

      所以當我看到SkyClaw里有Skywork Music Maker這個Skill的時候,第一反應是:終于可以用AI生成版權完全屬于自己的BGM了。

      我給SkyClaw的指令是:

      我做AI教程類的長視頻(10-20分鐘),需要一首可以循環播放的背景音樂。要求:純音樂不要人聲,節奏輕快但不搶戲,適合當背景音不會干擾講解。風格偏lo-fi電子或輕快的synth-pop,不要太激昂也不要太安靜。生成3個版本讓我挑。


      SkyClaw一次生成了3個版本,每首大約兩分半鐘,循環播放完全夠用。


      如果效果好,我打算以后給自己頻道的所有視頻都用Mureka配樂。倒不是現在AI音樂有多強,但至少版權干凈、風格可控、可以批量保持一致性。對內容創作者來說,這三點比好聽重要得多。

      Ultra會員的賬

      最后算筆經濟賬。

      我每個月在AI上的開銷大概3000人民幣以上,包括配圖用的Nano Banana模型、各種API調用、以及想在OpenClaw里用頂級模型的花費。其中最大的隱性成本前面說過了:有Max訂閱卻不敢給龍蝦接,想用Opus 4.6就得單獨按API付費。

      SkyClaw Ultra會員的定價是$249.99/月(約1800人民幣)或$2549.99/年(約18500人民幣,折合每月約1540人民幣)。


      訂閱后你得到兩個東西:

      1. 可以指定使用Opus 4.6、GPT 5.4、Gemini 3.1 Pro等頂級模型

      2. 贈送訂閱價格5倍的token用量。 月付就是價值$1250(約9000人民幣)的高端模型額度,年付是$15000(約10.8萬人民幣)

      這筆賬很簡單:如果你每個月的頂級模型消耗超過2000人民幣,Ultra就比自己買API劃算。 而且不用操心API配置、不用擔心封號、不用在不同模型之間來回切換環境。

      對重度用戶來說,Ultra本質上不是會員,是AI預算的理財方案。 錢集中投入一個渠道,換來更高的額度和更省心的體驗。

      SkyClaw是什么

      如果你還不了解SkyClaw:它是昆侖天工的Skywork推出的云端OpenClaw方案,網址 https://skywork.ai/home_agent/skyclaw 。給你分配一臺帶圖形界面的云端虛擬機,可以像遠程桌面一樣看到龍蝦在干什么、隨時接管操作。不需要部署、不需要配置環境、不需要寫代碼。免費能體驗5小時。

      創建過程就兩步,真的兩步:

      第一步,給你的龍蝦取個名字、選個頭像。我給它取名叫Aki。


      第二步,選一個你習慣的聊天工具接入,WhatsApp、Telegram、Discord、Slack、LINE都支持。不選也行,直接在Skywork網頁端用。


      然后就可以開始用了。模型選擇直接在聊天框底部切換,Ultra會員可以選的模型列表:Claude Opus 4.6、Claude Sonnet 4.6、ChatGPT 5.4、ChatGPT 5.3 Codex、Gemini 3.1 Pro,御三家全齊。


      Skywork其實在2月7日就發布了這個產品(當時叫SkyBot),比國內多數大模型廠商的龍蝦方案都要早,但一直沒怎么在國內宣傳。最近推出Ultra會員和一系列專業Skill之后,產品力比之前強了不少。

      Skill鏈接匯總

      文章里提到的幾個Skill,直接在SkyClaw里搜索安裝就行,也可以通過ClawHub鏈接訪問:

      • Skywork PPT:https://clawhub.ai/gxcun17/skywork-ppt

      • Skywork Music Maker:https://clawhub.ai/gxcun17/skywork-music-maker

      • Skywork Excel:https://clawhub.ai/gxcun17/skywork-excel

      • Skywork Design:https://clawhub.ai/gxcun17/skywork-design

      • Skywork Document:https://clawhub.ai/gxcun17/skywork-document

      • Skywork Search:https://clawhub.ai/gxcun17/skywork-search

      Skywork也把這些Skill的源碼開源在了GitHub上(github.com/SkyworkAI/Skywork-Skills ),在Claude Code或者本地龍蝦里也能裝。對做Skill開發的人來說,Skywork Music Maker那個prompt_guide.md和PPT的四層架構都挺值得翻翻的。

      特別聲明:以上內容(如有圖片或視頻亦包括在內)為自媒體平臺“網易號”用戶上傳并發布,本平臺僅提供信息存儲服務。

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