现在玩龙虾的状态基本可以分成三类，
所以我花一天时间把这些claw都体验了一遍。
先说结论，
如果一定要选一个IM（即时通信）平台作为我们指挥龙虾的前端，
现在有了流式输出，多维表格，能通过创建多个飞书应用拉出多龙虾团队的飞书还是我的首选。而Arkclaw的飞书配对比我想象中要简单得多。
🔗 v2ig.cn/cRm03IcFyUU/
目前订阅火山引擎的Coding Plan就可以体验到Arkclaw了，我们可以选择两种形式，一个9块9的Lite版和7天龙虾体验卡，和一个49块9的Pro版。Pro版的额度是Lite版的五倍，最近三个月都能免费用。
你看到界面的时候ArkClaw就已经部署完成了，
我可以配置不同的消息渠道，单独快速地做飞书的配对，还可以可视化安装技能，设置定时任务，以及给 Arkclaw 配置一些人格设置。
还有一个比较不一样的地方，就是可以给它配一个网盘，这个我放到后面说。
这个时候我们点飞书配对，它就会很丝滑弹一个终端出来，用手机飞书去扫二维马一分钟就能自动造个飞书机器人出来。
在这个过程中，ArkClaw会自动配置好新建机器人的默认信息。其实大家如果配置过一两次也就知道了，来来去去无非就是，新建个应用->新建机器人能力->给它开不同的权限->配置回调和消息回复->发布版本。
这些固定的流程，我都快能背下来了。。。
配置完后，给飞书机器人发句 /feishu auth，完成授权，一个满血版的云端龙虾就诞生了。
我一句话就完成了网页信息提取，浏览器自动化，新建表格和写入，还有定时任务更新。
然后这些表格我还可以随意分享。
从clawhub里获取下载量前100名，我想知道对应的星星数，这些技能的功能，以及按照作用分类，比方说浏览器自动化一类，名字是agent-browser，后面给下载数星星数和能力，把这些做成多维表格，每天定时更新维护
还可以把群聊信息作为信息源，如果是产品的用户体验群就可以分析每天群里有多少正面评价和负面反馈。像我就是给一些信息通知群用的，这样不会漏掉消息。
总结一下【群名】的消息，按照信息平台和日期划分，写到多维表格里面，然后每天晚上 11 点的时候更新
火山这次还强化了自己的联网搜索Skill，跟Tavily比追加了更多国内信息源，更新频率更高，那我直接上一个我在X上刚刷的Gemini更新测试了一把，
这个 Web Search技能目前 ArkClaw并没有内置在里面，所以我们需要额外增加一步安装步骤，然后把Coding Plan里的API Key发给它来启动这个技能。
直接运行这行命令就可以 npx skills add https://skills.volces.com/skills/bytedance/agentkit-samples -s web-search –agent openclaw
OK，这里有一个差异点。
飞书发布的插件跟OpenClaw里的飞书插件不一样，
所以用了那么多云端龙虾之后，有没有一套自己筛选小龙虾的公式呢？
通常我决定养一只新龙虾的时候，会做一个预期评估。确定一下能不能跟我的Coding Plan模型绑定的，不然Credit烧不起。
我最多只能让它生成HTML代码来触发预览，
体验很割裂。
火山引擎这套TOS的好处就是它能够直接挂载到本地的目录当中，配置好后还能够有一个文件快传功能。
在这个网盘容量允许的范围内，
我们可以随意上传下载我们想要的文件。
最后的最后，
龙虾最大的价值在于它能够帮我们去完成一些平时要花费很长时间，或者需要很多配置才能完成的任务。
安装代表不了它的价值，装了之后再装几个下载量高的Skill也没有办法提升它的价值，
不要光养着，
openclaw 安装
是时候让你的龙虾自己出去干点活了。
Agent不是光用来聊天的，
它是能够帮我们完成一整套流程的。
如果你现在有一大堆问题AI解决不了，不妨让龙虾尝试自己去解决，解决不了的话就更好了，这些失败的经验都够做成Skill去喂龙虾。
OpenClaw的意义在于它把Agent能力分给了每个人，
我们现在都在这一套框架上同时起跑，
就这短短一个多月，
云端小龙虾的文件互转打通了，
Coding plan成本也算压了又压，
很多龙虾还能免费体验一个月。
种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在。
养龙虾也一样。
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