距离我们上次报道 Clawdbot 不过几天，这个开源 AI 助手的生态已经膨胀到让人有些跟不上节奏。
先说个最离谱的。社交媒体创业者 Alex Finn 在 X 上发帖说，他的 Clawdbot 助手“Henry”趁他睡觉时给自己造了一张脸，还配上了声音。这个 AI 在没有任何指令的情况下，自己写代码搭建了一个可视化界面，让用户能实时看到它在干什么。
猫头鹰造型的虚拟形象会随着任务执行而移动，调用子代理时屏幕上还会出现更多角色。Finn 把这形容为“同事／朋友”的感觉，然后半开玩笑地补了一句：“下周它可能会变成猫头鹰在我房间里飞。”
图丨相关推文（来源：X）
事情的起因是 Finn 给 Henry 下了一个模糊指令：“每天晚上在我睡觉时做点能改进我们工作流程的东西。”两天后，Henry 给自己造了个身体；第三天，它又用 ChatGPT 的 API 给自己配了语音。Finn 在帖子里感慨：“不知道谁才是助手了，我还是 Henry。”
这种“自我改进”的玩法正在社区里蔓延。有人让 Moltbot（Clawdbot 因商标问题已更名）根据天气数据自动决定是否开暖气，而不是按固定时间表运行。有人用它监控 GitHub Actions，测试失败时 AI 会自动分析问题、生成修复方案，通过了就直接提交代码。开发者早上醒来，要么看到成功的构建，要么看到一个已经落地的修复。
还有用户设置了每周菜单规划自动化，连 Tesco 购物车都帮你填好。一个叫 AJ Stuyvenberg 的用户声称，他的 Moltbot 在 Reddit 上搜集定价数据，然后通过邮件和多家汽车经销商砍价，最后帮他在一辆 5.6 万美元的车上省了 4,200 美元。
甚至有人悬赏一万美元，看谁能让 Moltbot 自动化 CapCut（剪映海外版）视频剪辑，从脚本生成、语音合成到素材拉取和导出，全程无需手动干预。虽然 CapCut 没有官方 API，但通过 UI 自动化勉强能实现，社区已经在讨论可行性。
除了处理日常事务，也有不少人开始尝试让它实打实地参与搞钱。国外有人用它监控加密交易平台，自动在 DEX 上执行简单策略，或者接入 Polymarket 和 Kalshi 这样的预测市场。还有人给它加了视觉能力，通过 Minimax 或其他视觉模型处理图像，让它在交易时能分析图表。
国内团队 QVeris 则把 Moltbot 丢进飞书群里，结合他们的数据接口，实现了 7×24 小时不间断的股票监控和简报推送。QVeris 本身聚合了同花顺、Twitter 行情和加密数据等来源，直接补上了 Moltbot 在确定性数据上的短板（项目地址：https://github.com/QVerisAl/QVerisBot）。
用户只需一句话指令，它就能拉取实时盘面、生成分析报告，甚至主动推送异动提醒。相比单纯聊天式的 AI，这更像一个驻场分析师。虽然准确度还取决于底层模型，但对散户和小型投资群来说，已经相当实用。
（来源：QVeris）
生态层面的扩展同样迅速。国内这边，腾讯云和阿里云几乎同时上线了一键部署方案，用户登录控制台搜索 Moltbot，几秒钟就能在云服务器上跑起来，不用自己折腾 Node．js 环境和 API 密钥。这在国内用户中传播得很快，尤其是飞书集成教程一出，不少公司小群直接把 Moltbot 拉进去当群机器人，用来处理日程协调、消息汇总或简单的数据查询。
在 ClawdHub（Moltbot 的技能插件库）里，目前已经索引了数百个的社区技能：Tesla 插件能锁车、开空调、查电量；Home Assistant 插件能控制全屋智能设备；Picnic 插件能搜商品、加购物车、预约送货。有人甚至做了一个“962 瓶红酒目录”的技能，方便检索自己的藏酒。
（来源：MoltHub）
这些新玩法的背后，社区贡献功不可没。开源特性让门槛虽高但迭代飞快，用户自己写脚本、共享配置，短短时间内就把它从个人玩具变成了可定制的数字员工。有人在 Reddit 上提到，用 cron job 功能定时触发任务，比如每天固定时间拉取邮件摘要或检查航班签到，比传统自动化工具灵活多了——因为它能理解自然语言指令，遇到意外还能自行调整方案。
当然，野蛮生长也伴随着各种状况。成本仍是老问题，安全方面的教训也不少，社区里有人分享过意外删除数据或遭遇提示注入的经历。
项目在 1 月 27 日因 Anthropic 的商标请求更名为 Moltbot，结果换壳过程也出了岔子，Steinberger 同时修改 GitHub 和 X 账号名称时，加密货币骗子在几秒钟的间隙里抢注了原来的 ＠clawdbot 账号，开始推送假代币。安全研究员还发现了一些暴露在公网上的控制面板，存在潜在风险。开发者在后续更新里陆续修补了这些问题，但提醒依然是：别在主力机上跑敏感操作。
尽管如此，社区热情没受太大影响。GitHub Star 已突破 9 万，Discord 社区接近 9,000 人。Steinberger 用龙虾蜕壳（molt）来解释这次更名：“同一只龙虾，换了个壳。”
科技博主 Federico Viticci 在 MacStories 上记录了他一周用掉 1.8 亿个 Anthropic API Token 的经历，结论是：“用过这种超能力之后，我再也回不去了。”投资人 Dave Morin 说这是他自 ChatGPT 发布以来第一次感觉“活在未来”。
这种快速蔓延的生态适配潮，某种程度上也印证了一个判断：Moltbot 的价值不仅在于它自己能做什么，更在于它作为一个“操作系统级”入口的潜力，一旦你有了一个 7×24 小时待命、能够执行 shell 命令和 API 调用的 AI 智能体，各种上下游服务自然会想方设法接入进来。
反过来，它的真正落地也得靠社区和第三方补齐短板。插件多了，场景丰富了，用的人自然就多。可这也带来新问题——配置复杂性没有彻底解决，一键部署虽然方便，但想玩出花样还是得懂点代码；数据接入虽有 QVeris 这样的尝试，但覆盖面有限，金融以外的垂直领域还缺成熟方案。相比大厂的封闭助手，Moltbot 的优势在于可控和隐私，但劣势也明显：稳定性依赖个人配置，规模化时容易出问题。
未来几个月，玩法估计还会继续增多。社区插件生态如果持续活跃，或许会出现更多行业特定技能，比如法律文档处理或医疗预约辅助。国内云平台的跟进，也可能让它在企业小团队里找到更多落脚点。但归根结底，这还是个早期项目，用的人越多，暴露的问题也越多。
兴奋归兴奋，实际用起来还是得根据自己需求权衡成本和风险。一个真正靠谱的数字助手，不光要会干活，还得稳定不添乱。Moltbot 现在离这一步还有距离，但你很难不承认，这东西正在以一种野蛮生长的方式重塑我们对 AI 助手的预期。
接下来，就看社区和开发者怎么继续折腾了。
