一個經歷高強度實戰後的真實心得與生存指南

適合對象：想要踏入 AI 自動化開發的新手玩家

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為什麼我會寫這篇文章？一個過來人的真心話

過去一個禮拜，我幾乎是把自己投入了一場高強度的實驗——試圖用 OpenClaw 這個 AI 多代理協作框架來開發我的其中一個程式系統。最初的想法很美好：讓 AI 組成一個小團隊，有專案經理、有各種子代理，各司其職來完成整個系統的開發，然後持續迭代推進。

結果呢？說實話，這個目標在目前的技術階段下幾乎是不可能實現的。但這並不代表 OpenClaw 沒有價值——相反地，在「短距離」的任務上，它可以發揮非常強大的功效。所以我決定把這一週的實戰經驗寫下來，給所有想要嘗試的新手一個真實的參考。

這篇文章不會告訴你「它有多好」，而是告訴你「怎麼用才不會死」。我希望你在踏入這個領域之前，能夠對即將面對的挑戰有清晰的認知，而不是帶著不切實際的期待衝進去，然後在挖坑中反覆崩潰。

入場之前，你需要準備什麼？

一、你需要一個比較高級的 AI 陪伴你一起

這是我要說的第一件事，也是最重要的一件事。OpenClaw 本身是一個框架，它提供了多代理協作的架構，但真正讓它運作起來的過程中，你會遇到大量的設定問題、模型選擇問題、指令調整問題。這時候你需要一個可靠的 AI 助手來幫你金清思路、解決問題。

這裡所說的「高級」，不是讓你去追求最貴的模型，而是讓你選擇思維能力夠強、能夠跟你進行有效對話的模型。你會需要它幫你分析錯誤訊息、解讀文件、討論架構設計、甚至幫你寫出更精準的提示詞。可以這樣說：你在 OpenClaw 上花的時間，可能有一半是在跟你的 AI 助手對話，另一半才是在 OpenClaw 本身。

二、程式基礎不是必要條件，但會讓你活得輕鬆很多

如果你完全沒有程式背景，也不是不能玩，但你的學習曲線會陡很多。最基本的概念像是 API 是什麼、Token 怎麼計算、JSON 格式的基本讀懂、環境變數該怎麼設定——這些知識會讓你在遇到問題時能夠快速定位，而不是完全摆爛。

好消息是，這些基礎知識完全可以透過你的 AI 助手來學習。你可以直接問它：「API Key 是什麼？我該怎麼申請？」「這個錯誤訊息是什麼意思？」。AI 會成為你的即時家教，這也是為什麼我強調要選一個好的 AI 助手——因為它同時充當了你的老師和合作夥伴。

三、你的 AI 使用量會爬升到一個你想像不到的程度

這是很多人沒有預料到的事情。當你開始使用 OpenClaw 之後，你跟 AI 的互動量會暴增。一方面你要跟你的主要 AI 助手討論該怎麼做、該怎麼設定；另一方面 OpenClaw 本身的各個代理也在消耗 Token。你會發現自己一天下來的對話量可能是以前的三到五倍。

我要在這裡說一句很重要的忠告：不要想著省錢而去選擇很低階或免費的模型來做主要的推理工作。你會崩潰。低階模型的理解能力和推理品質跟高階模型有巨大的落差，你以為省了 Token 費用，實際上是在用時間和精力來補貼。那些因為產出品質不佳而不斷重工的循環，會讓你在挖坑中越陞越深，最後對整個工具失去信心。

四個決定成敗的核心關鍵

經過一週的實戰，我總結出四個最關鍵的要素。這不是理論，是踩過坑之後的血淚經驗。每一個都是我實際碰壁後才明白的道理。

關鍵一：AI 模型的組合搭配—多型態模型的情境對應

這是整個 OpenClaw 使用體驗中最具技術含量的一環。你不應該只用一個模型來處理所有事情。不同的任務需要不同的模型來對應，就像一個團隊裡不可能每個人都做同樣的事。

舉例來說，簡單的分類、路由判斷可以用輕量快速的模型；需要深度推理的程式碼生成、架構設計則必須用最強的模型。這不僅是效率的問題，更是品質的問題。用錯模型的後果就是：小模型做不好複雜任務，大模型做簡單任務則是浪費資源。找到這個平衡點，是你在使用 OpenClaw 過程中需要不斷調整的核心功課。

我建議新手先從兩個模型的組合開始：一個負責輕量任務的快速模型，一個負責核心推理的強力模型。等熟悉了再逐步增加更細緻的分層。

關鍵二：規範指令的精準度—少字精準，省下每一個 Token

這是我在實戰中感受最深的一點。當你寫給 AI 代理的指令時，每一個字都在消耗 Token。如果你的指令寫得冗長、含糊、充滿了多餘的修飾詞，不僅模型理解起來更難，你的 Token 也會像燒錢一樣的速度被消耗掉。

精準的指令應該像電報一樣：短、明確、沒有歧義。舉一個具體的例子來說，「請幫我檢查一下這個程式碼有沒有什麼問題，如果有的話麻煩幫我修改一下，感謝」這樣的指令，就比「檢查此碼，修復 bug，回傳修正版」多消耗了許多 Token，但傳達的資訊量卻幾乎相同。

在 OpenClaw 的環境裡，這個差異會被巨大地放大。因為每一次代理之間的溝通都在消耗 Token，如果你的系統提示詞本身就很冗長，再乘以多次對話的累積效應，你的 Token 消耗會呈現爆炸性的增長。所以，學會寫精準的指令，不只是技術問題，更是一個實實在在的成本控制問題。

關鍵三：定期清除、整理、收攏記憶

這是很多人忽略的環節，但它的重要性怎麼強調都不為過。AI 的上下文窗口是有限的，當記憶中累積了太多過時的、矛盾的、或不相關的資訊時，模型的表現會明顯下降。它可能會開始自相矛盾、產生幻覺內容、或者簡單地「忘記」之前討論過的重要決定。

所以你需要養成一個習慣：定期回顧和整理代理的記憶庫。把已經完成的任務記憶清除，把重要的決策和結論濃縮成簡潔的摘要保留，把已經過時的資訊移除。這就像是在整理你的工作桌一樣——一個亂七八糟的工作環境不可能產出高品質的工作。

實務上的做法是：每完成一個階段性的任務後，花幾分鐘檢查一下當前的記憶狀態，清掉不再需要的部分，保留核心的決策紀錄。這個習慣一開始可能會覺得麻煩，但它會在後期為你省下大量的時間和困擾。

關鍵四：分回應結構等級——讓對的模型做對的事

這是我認為整個 OpenClaw 使用經驗中最聚明的一個策略，它的核心概念是：不是每一個問題都值得送到 API 去處理。你可以把回應分成不同的等級，讓每個等級對應不同的處理方式。

具體來說，L0 等級的任務根本不需要傳送到 API。這些可能是簡單的規則判斷、固定格式的輸出、或者可以用基本的條件判斷就解決的事情。省下來的每一次 API 呼叫，都是實實在在的成本節省。

到了 L1 等級，你可以交給一個較輕量的 A 模型來處理。這些可能是簡單的內容組織、基本的文字處理、或者不需要太深入思考的任務。而 L2 等級才是真正需要動用強力模型 B 的場合——複雜的邏輯推理、程式碼生成、架構決策等。

這個分層的概念其實和軟體工程中的快取分層是一樣的道理——不是每一個請求都需要去最後一層拿資料。能在前面就解決的，就不要給後面添麻煩。當你把這個結構設計好之後，你會發現 Token 的消耗明顯下降，而整體的回應品質卻不會打折扣。

調整心態—AI 的邊界在哪裡？

在分享實操經驗之後，我想談一些更深層的思考。這一週的實戰讓我對 AI 的能力邊界有了更清晰的認識，而這個認識對於新手來說可能比任何技術細節都更重要。

短距離很強，長距離很難

OpenClaw 在「短距離」的任務上表現優異。給它一個明確的、邊界清晰的問題，它可以給出非常高品質的回應。但當任務變得複雜、需要持續性的迭代和通盤考量時，它的不足就會開始顯現。

原因很簡單：人腦在做專案管理和系統設計時，不是在「處理資訊」，而是在做一種多層次、同時並行的判斷。你同時在考慮技術債、團隊能力、商業需求、時間壓力、風險預判，這些東西彼此交織，而且很多判斷是基於直覺和經驗累積的「隱性知識」。這不是靠塞更多資料進上下文窗口就能複製的。

把 AI 當成沒有大局觀的資深工程師

我後來找到了一個很好的心智模型來定位 AI 在開發流程中的角色：把它當成一個能力很強、但沒有大局觀的資深工程師。它可以寫出優秀的程式碼、解決具體的技術問題、甚至提出很好的技術建議。但它不知道你的產品應該往哪個方向發展，它不知道哪些技術債現在可以忍、哪些必須馬上解決，它也不知道客戶下週的期望是什麼。

所以最有效的協作模式是：你當專案經理和架構師，負責全局視野和決策；AI 當執行者，負責快速完成你拆解好的具體任務。你下明確的指令，它快速執行。這樣的分工，可以讓你的效率提升好幾倍，同時保持專案的可控性。

「通盤考量」是人腦的獨家優勢

細細品味人腦在思考和專案控管中的運作方式，你會發現它不只是動態的，更是一個通盤的考量。人腦可以在模糊、矛盾、資訊不完整的情況下做取捨，而且這些取捨往往是基於經驗、直覺和對全埀的理解。目前的 AI 技術，包括上下文窗口、記憶庫等技術，確實發展出了一種「類思考」的能力，但要完全取代人腦的這種複雜思考過程，以目前的技術來看還有很長的路要走。

這並不是在否定 AI 的價值，而是在提醒你用對的方式來使用它。當你不再期待 AI 取代你的思考，而是讓它放大你的執行力時，你才能真正體會到它的強大。

給新手的實戰建議與總結

第一步：從小開始，不要一來就想建立整個系統

我知道很多人看到多代理協作的概念會很興奮，想要馬上建立一個有專案經理、前端工程師、後端工程師、測試人員的完整團隊。請抵抗這個誘惑。先用一兩個代理來完成一個簡單的任務，感受一下整個流程的運作方式，再逐步擴展。

我的建議是從一個具體的、邊界清晰的功能開始。例如寫一個簡單的 API 串接、做一個基本的資料處理流程、或者自動化一個日常的重複性工作。在這些小任務中學會如何調整指令、如何選擇模型、如何管理記憶，然後再帶著這些經驗去挑戰更複雜的專案。

第二步：建立你的模型組合策略

在開始之前，先花一些時間研究不同的 AI 模型。了解它們各自的優勢和價格，然後根據你的需求和預算來設計你的模型組合。每個人的情況不同，所以不存在一個放之四海皆準的最佳組合。但核心原則是一樣的：把最強的模型留給最難的任務，簡單的事交給簡單的模型。

第三步：接受「人機協作」才是當前的最佳解

如果你的目標是完全讓 AI 取代你的工作，那麼你現在可能會失望。但如果你的目標是讓 AI 放大你的能力、加速你的執行、讓你可以用更少的時間完成更多的事情，那麼 OpenClaw 絕對是一個值得投入的工具。

關鍵在於心態的調整：你是指揮官，AI 是你的強力團隊。你負責思考方向、拆解任務、控制品質；AI 負責快速執行、提供建議、處理繁瑣的細節。這樣的協作模式，才是當前技術階段下最實際、最有效的工作方式。

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寫在最後

這篇文章是我一週實戰的濃縮心得。我不敢說這些經驗適用於所有人，但我相信對於剛要踏入這個領域的新手來說，這些踩過的坑和學到的教訓能夠讓你少走一些彎路。

AI 的技術每天都在進步，今天的限制可能明天就會被突破。但在那之前，學會在當前的技術邊界內找到最有效的使用方式，才是真正的智慧。希望這篇文章能夠幫助你在 OpenClaw 的世界裡走得更穩、更遠。

一個踩過坑的過來人

連載系列第一篇