大语言模型

不好意思，我要给Clawdbot泼一盆冷水

2026 年 1 月 31 日

Clawdbot的爆火背后，隐藏着AI产品常见的首因效应与劳力错觉陷阱，这篇文章为你揭开真相。核心内容： 1. 首因效应如何影响人们对AI产品的第一印象 2. 劳力错觉如何让用户高估产品实际价值 3. Clawdbot案例中的营销套路分析

声明：本文完全由人类撰写，不含任何AI，本文没有任何广，个人观点仅供参考。

周一早上醒来，我就被铺天盖地的Clawdbot刷屏了。这盛况，丝毫不亚于一年前Manus发布的时候。

可以看到，几乎所有人都在说它好，泼冷水的占比不到1/10。好，那就让我来做这1/10中的一员吧。

其实关注过最近几年AI产品发布的同学都会有一个感觉：发布会上，总是吹的很牛逼，但是实际体验下来，并没有很显然的WOW Moment，甚至还不如直接和大模型对话。

这底层的逻辑就在于首因效应和劳力错觉。

首因效应是什么？AI产品发布到公众的那一瞬间所形成的印象，也就是观众看到发布会视频时所形成的印象，这样的印象在人的脑海中是最为持久的。

也就是说，新品发布会的时候，没有人在意产品背后所蕴含的风险，这样理性思考的声音，被发布会本身的高光时刻和首因效应所掩盖了。

当然，首因效应需要配合劳力错觉使用，不然可能有反作用。

劳力错觉又是啥？指的是人们喜欢看到显露在外的努力，并且认为复杂的系统就更专业。这主要是因为，我们主观看到了对方的付出、看到了对方努力工作的样子、看到了终端上不断滑动的文字和进度条。尽管系统后台运行的只是一个pip install torch，我们也会认为：哇！这个系统好牛逼！但其实它只是把过程展示给我们看了而已。

现实生活中的一个案例就是在职场中，一个默默无闻完成90分的员工，被老板提拔的概率不如一个时时刻刻汇报但是最终只完成了70分的员工。

Manus就是将首因效应和劳力错觉用到极致的产品，于是不出意外的，Manus发布之日就爆火，一直到现在都爆火。但是Manus做出来的PPT质量，个人观点，其实远不如Notebook LM + Lovart。

另一个案例就是前些天的GPT-5.2连续编程168小时的压力测试，对外宣称，编写了300万行代码，写出了一个Chrome。

我们看到这些数字，就会想：卧槽，这么逆天！因为这是我们看到这个新闻所形成的初步印象，也就是首因。并且，它用一个富有冲击力的8秒钟的Demo视频，用了大量的数字，让我们产生了劳力错觉。

但是，后续Gayhub大神发现这300万行代码压根就不能编译，直接打假了这件事。然而，初步印象已经在公众形成了，包括你要去验证真假，需要手动git clone然后编译，这无疑提升了认知门槛。

所以后续关于这件事的后续，也没有什么人关心了。

又比如Antigravity发布的时候，号称下一个Cursor，结果当天就翻车了，但是好像也没有什么人关心。

回到Clawdbot这个项目来，根据相似案例的分析，我们就能发现，这个项目也是一个彻头彻尾的表演。

首因效应：24x7、无限记忆、具象化的场景，这类冲击力很强的词汇，快速吸引人们的好奇，毕竟能做到24x7全自动的，还真没有什么Agent，更别说无限记忆了，因为大模型的上下文都是有限的。

劳力错觉：众多评测视频，都将终端界面展示出来，也就是直接显化这玩意的工作成果。

但是，这玩意真的能做到24x7么？真的能做到无限记忆么？真的能做到生成出来的东西不是AI泔水而是有用的东西么？

这里我要打三个巨大的问号。

包括ClawdBot主打的AI回信息这件事，本身不适用于个人对话，只能用于发个通知啥的，因为个人对话一般带有强烈的情感倾向，这种倾向，AI是模仿不出来的，AI写出来的信息基本需要大改。

比如上面这条，我相信没有几个人会这样说话的。

但是正如MOSS所说：让人类永远保持理智，确实是一种奢求。

AI产品发布后众多内容渲染的情绪，确实容易把我们带偏，但是我希望，我们还是需要保持最后一点理智，尽管这可能很困难。

这可能才是AI时代我们最需要的东西。

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