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(xué)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(nèi)容濃縮進去。

正好，我最近又養(yǎng)了一只新蝦：SkyClaw，就拿這個當(dāng)?shù)谝粋€實測任務(wù)。

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(huán)境遷到了云端。

先說結(jié)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(fā)現(xiàn)龍蝦做出來的東西質(zhì)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(yán)，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(nèi)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(huán)境、擔(dān)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(shù)據(jù)分析、內(nèi)容流水線。做的過程我太清楚了：一個能用的Skill，光是調(diào)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(zhì)量和穩(wěn)定性上還是有天花板。

SkyClaw內(nèi)置了Skywork團隊開發(fā)的一組專業(yè)Skill：PPT、Excel、Document、Design、Music。這些不是個人作品，是團隊級產(chǎn)品，視覺質(zhì)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(wù)來展示。但在那之前，我先拆解一下這些Skill的內(nèi)部設(shè)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(shè)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(fēng)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(gòu)，我叫它瘦客戶端+胖服務(wù)端。本地的Python腳本只負(fù)責(zé)三件事：登錄認(rèn)證、把文件上傳到Skywork服務(wù)器、把結(jié)果下載回來。數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)分析舉例：我的huashu-data-pro是在本地跑pandas和Node.js。Skywork Excel則是把數(shù)據(jù)傳到云端，服務(wù)器算完返回結(jié)果。

兩種路線各有取舍。Skywork的好處是簡單，開箱即用，不用關(guān)心實現(xiàn)細(xì)節(jié)，視覺質(zhì)量也更穩(wěn)定（服務(wù)端有專門的渲染引擎）。我的做法好處是透明可控，數(shù)據(jù)安全，但需要更多本地環(huán)境配置，視覺效果也受限于本地工具鏈。

但Skywork Music Maker的設(shè)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(zhí)行層（調(diào)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(chǎn)品宣傳的BGM」翻譯成Mureka能理解的精確描述：synth-pop風(fēng)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(shè)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(jié)尾用開口元音（oh、ah、ay）讓AI人聲更好聽這種細(xì)節(jié)都寫了。

這相當(dāng)于把一個音樂制作人的經(jīng)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(xié)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(guān)鍵不只是Skill調(diào)用了什么API，關(guān)鍵是Skill里編碼了多少領(lǐng)域知識。 Skywork這套Skill至少在音樂這塊，是真的把領(lǐng)域知識塞進去了，不是隨便包個API就完事。

第三，本地環(huán)境亂。

在自己電腦上養(yǎng)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(zhí)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)處理的任務(wù)時，不用擔(dān)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(jié)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(nèi)容很全但信息密度太高，直接拿去課堂講，學(xué)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(fēng)格得年輕一點，畢竟聽眾是中學(xué)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(dǎo)生成過程。

Skywork PPT這個Skill的設(shè)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(xiàn)有PPT風(fēng)格、用自然語言編輯已有內(nèi)容、以及純本地的刪頁排序合并。簡單操作不消耗API，復(fù)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(guān)內(nèi)容，合成一份800-2000字的參考報告，再基于這份報告來規(guī)劃每一頁的內(nèi)容。這個流程比大多數(shù)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(xiàn)在需要濃縮成一份20頁左右的演講PPT。聽眾是中學(xué)生，對AI完全沒有基礎(chǔ)。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(fēng)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(fēng)格。

SkyClaw加載了workflow_generate.md之后，先確認(rèn)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(nèi)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(nèi)容，每一頁都是從原文里提煉出來的核心概念。風(fēng)格確實很適合給中學(xué)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(jié)合很穩(wěn)定，不會出現(xiàn)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(fù)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(chǎn)力場景的經(jīng)驗和工程化能力，確實是做過Skywork網(wǎng)頁版產(chǎn)品積累下來的。

實測2：每周自動生成B站數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)：每天播放量多少、哪條視頻在漲、互動數(shù)據(jù)怎么樣。但B站創(chuàng)作者后臺有個很煩的限制：數(shù)據(jù)最多只能查最近90天，而且沒有好用的API可以批量導(dǎo)出。 你要么每天手動去后臺截圖，要么就接受數(shù)據(jù)過期后再也找不回來。

我一直懶得做這件事，直到數(shù)據(jù)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(chuàng)作者數(shù)據(jù)中心最近一周（3月11日-3月17日）的頻道數(shù)據(jù)，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(yè)的Excel周報，包含數(shù)據(jù)總覽、趨勢圖表、視頻排行榜、數(shù)據(jù)分析和運營建議。

SkyClaw收到指令后，第一件事不是調(diào)API，而是直接打開了瀏覽器，導(dǎo)航到B站創(chuàng)作者中心。然后它發(fā)現(xiàn)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(shù)據(jù)中心抓數(shù)據(jù)了。它沒有用什么野路子爬蟲，而是登錄后通過網(wǎng)頁版的接口去獲取數(shù)據(jù)，和你自己在瀏覽器里看到的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)：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(shù)據(jù)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(yǎng)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(shù)據(jù)分析與運營建議——這個是我沒想到的。它不只是列數(shù)據(jù)，還給出了亮點和關(guān)注點的分析：收藏率5.8%優(yōu)于B站平均水平、后半周流量下滑需要關(guān)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(fā)布窗口、可以在視頻開頭設(shè)置彈幕互動話題、片尾加投幣引導(dǎo)話術(shù)。

說實話，如果我自己手動做這份周報，打開后臺、截數(shù)據(jù)、粘到表格、畫圖表、寫分析，至少得花半天。我現(xiàn)在還能想起之前在大廠做用戶增長工具時被數(shù)據(jù)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(shè)成定時任務(wù)：每周一中午12:01自動跑一次，抓上一周的數(shù)據(jù)，生成Excel存到云端。這樣90天的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(chuàng)作者、小紅書博主，都有類似的數(shù)據(jù)管理痛點。平臺給你看數(shù)據(jù)但不給你存數(shù)據(jù)，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(shù)據(jù)工具都靠譜。

實測3：給產(chǎn)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(quán)提醒。

YouTube Studio里經(jīng)常彈出來一個提示：你視頻里的音樂被版權(quán)方聲明了，這條視頻無法參與創(chuàng)收。更離譜的是，前段時間我郵箱里直接收到了版權(quán)方的侵權(quán)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(quán)范圍只限特定平臺。 你在抖音上用沒問題，發(fā)到Y(jié)ouTube就可能觸發(fā)版權(quán)檢測。這個坑我相信很多做跨平臺內(nèi)容的創(chuàng)作者都踩過。

所以當(dāng)我看到SkyClaw里有Skywork Music Maker這個Skill的時候，第一反應(yīng)是：終于可以用AI生成版權(quán)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(huán)播放的背景音樂。要求：純音樂不要人聲，節(jié)奏輕快但不搶戲，適合當(dāng)背景音不會干擾講解。風(fēng)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(huán)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(xiàn)在AI音樂有多強，但至少版權(quán)干凈、風(fēng)格可控、可以批量保持一致性。對內(nèi)容創(chuàng)作者來說，這三點比好聽重要得多。

Ultra會員的賬

最后算筆經(jīng)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(diào)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(dān)心封號、不用在不同模型之間來回切換環(huán)境。

對重度用戶來說，Ultra本質(zhì)上不是會員，是AI預(yù)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(wǎng)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(yuǎn)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(huán)境、不需要寫代碼。免費能體驗5小時。

創(chuàng)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(xí)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(wǎng)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(fā)布了這個產(chǎn)品（當(dāng)時叫SkyBot），比國內(nèi)多數(shù)大模型廠商的龍蝦方案都要早，但一直沒怎么在國內(nèi)宣傳。最近推出Ultra會員和一系列專業(yè)Skill之后，產(chǎn)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(fā)的人來說，Skywork Music Maker那個prompt_guide.md和PPT的四層架構(gòu)都挺值得翻翻的。