1、微信也能养'小龙虾'了？这次真的不是玩梗
最近我看到一篇很有意思的内容，主题非常炸裂：微信里也能直接用'小龙虾'了。
这里说的当然不是吃的那个麻辣小龙虾，而是这段时间在 AI 圈子里非常火的 OpenClaw / QClaw。
看完之后，我最大的感受不是'又来了一个 AI 工具'，而是：AI 这次真的开始从'会说'进化到'会做'了。
过去我们接触的大多数 AI，更像是一个很聪明的'顾问'：
- 你提问，它回答；
- 你复制，它整理；
- 你再手动发布、执行、收尾。
但这次不一样。
QClaw 更像是一个'能直接接活的数字员工'，你在微信里给它下达任务，它不是只给建议，而是要朝着'直接替你完成事情'的方向走。
这就是为什么我觉得，这类产品值得单独写一篇博客来聊一聊。
2、OpenClaw 为什么突然这么火？
原文里提到，OpenClaw 的热度非常夸张，无论是 GitHub Star 数、Fork 数，还是社交平台上的讨论度，都已经远远超出普通开源项目的传播速度。
我觉得它火，不只是因为'又一个 AI 项目爆了'，而是因为它踩中了一个特别关键的点：
大家已经不满足于 AI 只会聊天了，大家更想要的是：AI 直接替我干活。
这几年很多 AI 产品都在做'问答''生成''陪聊''写文案'，但用户真正的痛点其实一直很明确：
- 我不是只想要一个答案；
- 我是想要一个结果；
- 我不是只想听建议；
- 我是想让事情直接被推进。
而 OpenClaw 这类产品，正好把这个需求击中了。
一句话总结就是：
以前的 AI 更像'军师'，现在的 AI 开始像'执行者'。
这两者之间，看起来只差一步，实际上是 AI 产品形态的一次明显升级。
3、QClaw 和普通 AI 的本质区别，到底在哪？
为了把这个问题讲清楚，我用一个最接地气的例子。
假设我要发一篇小红书内容。
3.1 传统 AI 的工作流
传统 AI 一般是这样的流程：
- 我告诉它我要写什么；
- 它给我一段文案；
- 我复制下来；
- 我自己修改；
- 我再手动去平台发布；
- 后续互动、维护、运营还得我自己来。
这个流程里，AI 确实帮了我，但它帮的是内容生成，不是任务闭环。
3.2 QClaw 这类 Agent 的工作流
而 QClaw 这类产品的想象空间是：
- 我给出目标；
- 它理解任务；
- 它调用对应 Skills；
- 它去执行发布、处理流程、推进动作；
