上一篇简单介绍了
NanoClaw的安装流程，不到 20 分钟就拥有了一只AI 小龙虾。本篇就简单分享下，我过去一周都用 AI 小龙虾做了哪些事情。
单从 Agent 能力来看，OpenClaw、NanoClaw 这类 AI 助理与 ClaudeCode 的核心差异并不大——不少 Claw 产品本身就是基于 ClaudeCode 搭建。所以在添加 Skill、开放系统权限后，能力基本没什么差别。
真正的差异化在于 Claw 打通了社交渠道沟通，实现了全天候的任务托管。这种模式确实带来了一种新的体验。
浅浅体验了一周，下面介绍几类我所尝试的场景，涉及学习提升、资讯推送、AI刷微博、远程开发。
场景一：我的学习搭子
尽管 AI 时代学习的价值越来越低，但是人类的探索欲是没有边界的，借助 AI 能帮助我们高效学习。Claw + 主动推送，确实能解决一部分学习主动性问题。
我所尝试的实践路径：
与 Claw 共同制定学习计划 每日定时推送学习材料 学完后即时反馈 自动沉淀结构化笔记
具体操作：先与 Claw 明确学习目标，生成阶段性计划，随后每天定时接收 AI 整理好的学习文档。完成后再反馈学习情况，Claw 会自动总结并归档我学习过的内容，写入Obsidian，之后就能随时回顾查看。
感受
目前的流程都是通过对话完成，还不太完善，整理的文档内容不是很好。其实可以优化流程，封装成一个学习交换 Skill。
场景二：RSS 订阅推送
Claw 具备网络访问能力，可直接解析 RSS 源的信息。所以让它来推送新闻也非常简单。
我目前订阅的主要是 AI 领域动态，让Claw 定时查询新闻，并按规则过滤一些主题，再推送到飞书。不要太高效。
场景三：AI 刷微博
刷微博是我的日常习惯，但信息流其实包含了大量无趣的内容，容易遗漏我感兴趣的话题。
所以写了一个基于 微博官方API 的 Skill，让 Claw 每隔一段时间抓取我的微博时间线，按特定规则过滤后推送。
注：Skill 代码已整理，后台回复【skill】获取。
场景四：随时待命的开发小助理
这是目前体验过最惊喜的场景：
前几天下班时突然想到一个点子：希望实现一个 Chrome 插件帮我解决工作中一个痛点。 手机上先咨询了千问，验证了可行性。随后直接将对话转发给 Claw。
还没到家，Claw 就帮我完成了2个 Demo开发。我需要做的事情只是验收。
感受
这种随时随地有个助手待命、还不用关注它的情绪的体验，是未曾感受过的。
当然，实际这类编码场景并不多，白天在公司迸发的想法，当场就会让 ClaudeCode 实现了。
小结
以上只是过去一周的简单体验，Claw 的能力确实没有带来什么惊喜，感觉只是 ClaudeCode 的场景拓展。但它通过社交软件的沟通方式，确实带来了一种前所未有的体验。有种窥探到未来的科幻感。
接下来，准备再研究下 Claw 的自我进化 和 热门 skill。
