�让kimi claw去调用�kimi claw这类openclaw服务�但kimi claw还没有达到成熟

用openclaw的体验(，潜力]能看出来。但出问题的时候，还得我伺候它，不要以为很容易。

1. 我是春节时花了199月费买了kimi的服务，因为说可以一键安装kimi claw，也就是现在极为流行的openclaw。用了有两周多了，算是有点经验了。必须指出，openclaw问题非常大，绝对不是很好用的。

2. 中国不少公司提供的“一键安装”kimi claw服务，其实是在云端开一个linux虚拟机。我买是40G的一个虚拟机，里面自动就有了openclaw的一些skills，大模型就是kimi 2.5。买了几天都连不上，应该是春节没人管，买的人多容量不够之类的问题。三四天后终于能用上了，我就去设置连上了飞书，算是有了个基本使用办法了。

3. 首先要说，这是理念上的革命。人们用自然语言告诉机器要干的事，大模型理解语言能力满级了，是真知道你在说啥。再一个优点是，它配了很多skills，而且还能继续安装更多skills，这个可扩展的架构，用这些skills去串联干活，潜力极大。还有一个优势，openclaw对于skills的工具细节的掌握，是人永远比不了的，那些天书一样的命令行参数，人永远比不了。碰到问题时，它会提出一堆解决方案，给出各种建议，充满了计算机网络与IT体系的细节，各种参数满天飞。因此，通过几个案例明白的它怎么干活后，能迅速知道openclaw的厉害。自然语言理解、可扩展工具链、工具的使用细节，这是我认为openclaw干活的三大绝招，至于自动定时完成任务，这是很简单的。

4. 一个根本性的不同是，要明白API的概念。我们人做任务，往往缺乏这个思维。openclaw极其依赖API，可以说这是AI获取信息的基础方式。一种传统方式是去搜索，但千万要注意，在许多任务中这是不靠谱的，用专业的API是必须的。例如飞书和kimi claw建立API关联，就可以在飞书上指挥它干活，接收输出。我还买了可灵的API（那时Seedance2.0还没有放开购买），让kimi claw去调用，就可以自然语言让生成图片视频，生成了发到手机上的飞书上（微信没有放开API，所以要连放开了API的飞书）。再如我让kimi claw查上市公司的股价，如果是网络搜索，会有很多错误，需要去用一些专业财经网站的API接口，才能有准确数值。

5. 上面说的是好事，但我还是要指出，kimi claw这类openclaw服务，其实是放大了大模型的重大缺陷，如撒谎、幻觉。例如，我让它去统计港股通593支股的市值分布，画图输出。图一，是做出来了，像模像样，开始汉字显示不对，让换英文、再下载字库显示正确汉字，都更正得不错，让我以为“犯错不要紧，提示之后迅速改进不错”。但是，仔细一琢磨，发现很不对劲，它这些公司市值居然是自己编造的！所谓“数据来源”是它自己胡编的。再仔细一查，发现它有一种“胡弄”的工作精神，什么东西查不到，就自己编造满足“形式主义”的需求。

我最后自己花了不少功夫去研究它的工作流程，才画出了正确的图二。

它市值理解也不正确，港股A股如何计算市值需要明确给出指引。其中最关键的是，要不断纠正它的编造，逼得它终于找到了靠谱的财经证券信息API来源。中间它甚至让我去花一年上千买一个财经服务API，就为了得到股价、市值这些信息。我差点上当，但最后还是逼得它找到了免费又可靠的股价与公司信息API服务。过程中一言难尽，动不动就让我提供API接口，为了保证正确性，我试了很久，成了伺候它了。

6. 还有一些其它任务也出了大问题。我让它每日跟踪一些运动员的比赛信息发到飞书上，开始还行。但忽然发现不对劲了！这些比赛不是鬼扯么？最后它自己承认，是编的 ，自己都受不了停了任务！还让我给它提供体育数据API。其实它可以自己改好，用搜索就可以。

7. 还有一些网络搜索相关的东西，由于它是在一个虚拟机里，连屏幕都没有，没法模拟运行playwright之类的自动屏幕操作软件，动不动要API，其实功能严重受限。总之有很多功能听着不错，但真要想用起来，很不容易。我用kimi的不少功能感觉不错，对话、编程、深度研究等等，但kimi claw还没有达到成熟工具的水平，只能用于学习概念，建立严肃的工作流很不容易。如果让openclaw操控真正的个人PC，可能会好些，但风险也高了，token成本也高得多。总之这东西潜力大，但不要以为很好用。