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从 Clawdbot 到 OpenClaw：这款开源 AI 代理，为什么在聊天机器人之外掀起新一轮热潮？TECHUB NEWS AI 编译整理
原文来源：CNBC《Clawdbot to Moltbot to OpenClaw: The AI agent generating buzz beyond chatbots》，2026-02-02
导语
在 ChatGPT、Claude 等对话式大模型占据公众视野的同时，一款名为 OpenClaw 的开源 AI 代理工具，正在科技行业和开发者社区里悄然走红。
它最初以 Clawdbot、Moltbot 的名字出现，逐渐演化为如今的 OpenClaw 框架，被视为“从聊天到行动”的一个分水岭。
CNBC 指出，OpenClaw 的快速崛起，凸显了市场对“可以真正帮你做事而不是只会聊天”的 AI 代理兴趣正在迅速升温。 同时，它的开源属性、快速传播和安全争议，也让这一框架成为今年最值得关注的 AI 实验之一。
一、OpenClaw 是什么？从 Clawdbot、Moltbot 演化而来
CNBC 报道称，OpenClaw 是一个 开源 AI 代理平台，允许开发者把大语言模型、工具调用 API 和自定义插件组合在一起，构建能够自主完成任务的智能体。
在品牌演化上，它经历了三次命名：
最早叫 Clawdbot，
后来改名为 Moltbot，
最终统一为如今的 OpenClaw。
报道形容，这不只是一款“聊天机器人壳子”，而是一个围绕代理（agent）思路设计的框架：
它可以结合不同供应商的语言模型；
调用外部工具、API 和服务；
在较长时间跨度内保持状态和记忆；
将“收到指令 → 规划步骤 → 执行动作”整个流程打通。
二、为什么它会迅速走红？开源 + 持久记忆是关键
CNBC 指出，相比众多封闭的商业 AI 助手，OpenClaw 的一个重要特征是 开源。
这意味着：
开发者可以自由查看和修改代码；
可以为其编写新集成和插件；
可以部署在本地或自有服务器上，而不是完全依赖云端封闭环境。
报道特别提到了 OpenClaw 的一个卖点——“持久记忆”（persistent memory）。
框架允许代理在较长时间内记住用户的偏好和历史交互；
这些信息会被用来调整行为和回应方式，从而提供更具个性化的服务体验。
这与多数传统聊天机器人“对话结束即遗忘”的模式形成了鲜明对比，也让 OpenClaw 在“个人 AI 助手”“长期伴随型代理”等场景中更具吸引力。
三、与主流 AI 助手有何不同？一款更“可塑”的代理工具箱
CNBC 将 OpenClaw 与当前一些知名 AI 助手进行了对比。
文章指出，相比一些由大厂推出的一体化 AI 助手产品，OpenClaw 的特点在于：
更像一个 “工具箱”或“框架”，而不是一个封闭成品；
开源允许社区主动为其接入新的应用和服务；
用户无需为软件本身付费，主要成本来自底层语言模型调用费用（例如 Anthropic、OpenAI 等模型的 API 调用开销）。
报道提到，这种组合方式，正在吸引希望打造“专用 AI 代理”的开发者：
企业可以基于 OpenClaw 搭建内部工具，让代理与内部系统对接；
个人开发者可以创建具备高度定制行为的智能体，用于自动化工作、个人效率提升等。
在 CNBC 的描述中，OpenClaw 更多被视作一个 “超越聊天”的实验平台——它体现的是一种方向：AI 不再只是与你对话，而是可以真正去执行复杂任务。
四、使用门槛与普及：从硅谷开发者到更广泛的用户群
报道指出，OpenClaw 的采用最初主要来自硅谷及全球技术社区的开发者，他们被其开源属性与高度可定制性所吸引。
开源和免费使用，使其天然适合作为实验项目的“底座”；
具备一定工程能力的用户，可以比较容易地为其添加新集成，连接更多应用和服务；
随着社区贡献不断增加，越来越多“即插即用”的组件正在出现，降低了后续用户的使用门槛。
CNBC 指出，这类开源项目的扩散路径往往是：
先在开发者圈子形成小范围热度；
再通过社交媒体、GitHub 与技术博客传播；
最终引起更广泛群体的关注，包括创业者、技术决策者甚至普通用户。
OpenClaw 目前就处在这样一个“从技术圈向更宽泛人群溢出”的阶段。
五、隐忧与争议：开源 AI 代理的安全边界问题
虽然这篇 CNBC 报道主轴偏重介绍与趋势，但也点出了围绕 OpenClaw 的一些 隐忧与争议。
文章提到，随着 OpenClaw 的普及，安全专家和部分企业已经开始关注一个共性问题：
当一个代理可以访问文件、应用、外部服务，还具备持久记忆时，它的安全边界究竟在哪里？
虽然 CNBC 在这篇报道中没有展开具体漏洞或攻击案例的技术细节，但明确提示：
开源意味着任何人都可以基于其代码进行二次开发，这既是创新动力，也可能提高被恶意利用的风险；
允许代理长期记住用户偏好和历史记录，在隐私保护、数据治理上提出了更高要求；
这类“行动型 AI 代理”一旦与真实系统和数据打通，其潜在破坏力将远大于单纯对话工具。
CNBC 将这种张力概括为：
一方面，OpenClaw 代表着 “AI 代理从概念走向实践” 的重要一步；
另一方面，它也把“如何给代理系上安全与合规的缰绳”这个问题，推到了台前。
六、CNBC 的整体判断：超越聊天机器人的一次重要试验
在结尾部分，CNBC 总结称，OpenClaw 的快速走红并不只是又一个“AI 热点项目”的故事，而是一个信号：
市场正在从“只会聊天的 AI”，转向 “能帮你真正做事的 AI 代理”；
开源框架为这类代理的扩展和创新提供了基础，但也带来了更多治理与安全挑战；
无论 OpenClaw 本身未来如何演化，它所代表的这类“代理型 AI 工具”，很可能成为下一阶段 AI 应用的重要方向。
从 Techub News 的角度看，这篇报道将 OpenClaw 放在了一个更大的语境之中：
它不是孤立的产品，而是“代理化 AI”趋势的一个代表；
其开源、可扩展、可自托管的特性，恰好击中了当前技术社区的诉求；
与此同时，“安全边界”这个问题，已经在主流媒体层面被明确点名，不再只是少数安全研究者的讨论话题。
版权声明
本文由 TECHUB NEWS AI 编译整理。原文为 CNBC 于 2026 年 2 月 2 日发表的报道：
Clawdbot to Moltbot to OpenClaw: The AI agent generating buzz beyond chatbots。
原文链接：
https://www.cnbc.com/2026/02/02/openclaw-open-source-ai-agent-rise-controversy-clawdbot-moltbot-moltbook.html
本文在尊重原文事实与结构的前提下，对行文方式进行了适应中文读者的本地化处理，未添加超出原文范围的事实性内容。
信息来源
CNBC：Clawdbot to Moltbot to OpenClaw: The AI agent generating buzz beyond chatbots（2026-02-02）
风险与投资免责声明
本稿仅为对 CNBC 公开报道的编译与整理，旨在提供信息参考，不构成任何形式的投资建议或法律意见。OpenClaw 及类似 AI 代理工具均处于快速演化阶段，可能存在技术与安全风险。读者在使用相关工具或基于此类技术开展业务前，应充分评估风险，并咨询专业意见。因据本文内容进行的任何决策而导致的直接或间接损失，概与 TECHUB NEWS 及本文编译团队无关。
Clawdbot 闹剧：被迫更名、加密货币骗局和 24 小时崩溃撰文：Jose Antonio Lanz
编译：Chopper，Foresight News
TL;DR：
一场商标纠纷引发了爆款人工智能应用 Clawdbot 遭遇更名风波与账号被盗的混乱局面；
短短数分钟内，与该项目无关的 CLAWD 代币市值飙升至 1600 万美元，随后迅速崩盘；
安全研究人员发现，多个 Clawdbot 实例存在暴露风险，相关账户凭证也面临泄露隐患。
几天前，Clawdbot 还是 GitHub 上最炙手可热的开源项目之一，收获了超 8 万个星标。这款技术实力亮眼的工具，允许用户通过 WhatsApp、Telegram 和 Discord 等即时通讯应用在本地运行 AI 助手，并获得完整的系统访问权限。限。
而如今，这个项目不仅因法律问题被迫更名，还被加密货币诈骗分子盯上；一款假借其名头的虚假代币市值短暂冲高至 1600 万美元后暴跌，项目也因研究人员发现其网关暴露、账户凭证可被轻易获取而饱受诟病。
这场危机的导火索，是人工智能公司 Anthropic 向 Clawdbot 创始人 Peter Steinberger 发出了商标侵权索赔。Clawdbot 的许多功能都基于 Anthropic 旗下的 Claude 模型开发，该公司认为，「Clawd」 与自家的 「Claude」 名称过于相似。平心而论，这一主张符合商标法的规定。
但这一商标纠纷，却引发了一系列连锁问题，最终让事态彻底失控。
Peter Steinberger 发推表示，「我的推特关注列表里有 GitHub 的工作人员吗？能不能帮我找回 GitHub 账号？账号被加密货币诈骗分子盗了。」
Peter Steinberger 在推特上宣布，将 Clawdbot 更名为 Moltbot。社区用户对这次更名表现得十分包容，项目官方账号还发文称：「龙虾内核依旧，只是换了副新外壳。」
随后，Peter Steinberger 同步发起了 GitHub 账号和推特账号的更名操作。但就在放弃旧账号名、完成新账号名注册的这短短空档里，加密货币诈骗分子趁机盗取了这两个账号。
被盗的账号随即开始大肆推广一款基于 Solana 发行的虚假代币 CLAWD。短短数小时内，投机交易者就将这款代币的市值推高至 1600 万美元以上。
部分早期入场的投资者声称赚得盆满钵满，而 Peter Steinberger 则公开否认与该代币存在任何关联。不久后，这款代币的市值轰然崩盘，高位接盘的投资者损失惨重。
Peter Steinberger 发推表示，「所有加密货币圈的人听着：别再给我发消息，别再来骚扰我。我这辈子都不会发行代币，任何将我列为代币发行方的项目全是骗局。我不会收取任何费用，你们的这些行为，正在严重损害这个项目的发展。」
Peter Steinberger 的拒绝态度，让加密货币圈的部分人恼羞成怒。一些投机者认为，正是他的公开否认导致自己蒙受损失，于是对其发起了一系列骚扰行为。Peter Steinberger 不仅被指责 「背信弃义」，还被要求 「承担责任」，甚至遭到联合施压，被要求为一些他从未听说过的项目背书。
最终，Peter Steinberger 成功找回了被盗的账号。但与此同时，安全研究人员也发现了一个严峻问题：数百个 Clawdbot 的运行实例未做任何认证防护，直接暴露在公共网络中。也就是说，用户为这款人工智能授予的无监督权限，极易被不法分子利用。
据 Decrypt 报道，人工智能开发者 Luis Catacora 通过 Shodan 搜索引擎进行扫描后发现，这些问题的根源，大多是新手用户为该智能助手授予了过高的权限。他发文称：「我刚在 Shodan 上查了一下，发现大量端口 18789 的网关暴露在外，且未设置任何认证。这意味着任何人都能获取服务器的 shell 访问权限、实现浏览器自动化操作，甚至窃取你的应用程序接口密钥。Cloudflare Tunnel 是免费的，这些问题本不该出现。」
red-teaming 公司 Dvuln 的创始人 Jamieson O’Reilly 也发现，识别存在漏洞的服务器难度极低。他在接受 The Register 杂志采访时表示：「我手动检查了多个运行实例，其中有 8 个完全未设置认证，直接处于开放状态，还有数十个虽做了部分防护，但并未彻底消除暴露风险。」
这一技术漏洞的症结何在？Clawdbot 的认证系统会自动通过本地主机的连接请求，也就是用户对自身设备的连接。而绝大多数用户都会通过反向代理运行这款软件，这就导致所有外部连接的请求，都会被识别为来自本地回环地址 127.0.0.1，并被自动授权，即便这些请求实则来自外部网络。
区块链安全公司慢雾科技证实了这一漏洞的存在，并发出警告：该项目存在多处代码缺陷，可能导致用户凭证被盗，甚至让不法分子实现远程代码执行。研究人员还演 c 示了多种提示词注入攻击手段，其中一种通过邮件实施的攻击，仅用数分钟就诱使人工智能实例，将用户的私人信息转发给了攻击者。
「这就是项目爆红后，未做安全审计就快速扩张的后果。」 创业孵化平台 FounderOS 的开发者 Abdulmuiz Adeyemo 发文称，「『公开开发』的模式背后，藏着一个没人愿意提及的阴暗面。」
对人工智能爱好者和开发者而言，好消息是这个项目并未就此夭折。Moltbot 与此前的 Clawdbot 本质上是同一套软件，代码本身的质量过硬，而且尽管热度居高不下，这款工具对新手并不友好，并不会出现大规模误操作的情况。它的实际应用场景真实存在，只是目前仍未具备面向主流用户推广的条件，而那些安全问题，也依然悬而未决。
让一款自主人工智能助手拥有服务器 shell 访问、浏览器控制和凭证管理的权限，会产生诸多攻击面，而这些攻击面，都是传统安全防护体系未曾考虑过的。这类系统的特性 —— 本地部署、持久化记忆、主动执行任务 —— 使其普及速度远超行业安全防护体系的适配速度。
而那些加密货币诈骗分子，也依然在暗处蛰伏，伺机寻找下一个制造混乱的机会。
Clawdbot 火爆后我忍不住了：零基础文科生实战 Vibe Coding撰文：Denise、Bbo，Biteye
最近刷 X 看到 Clawdbot 大家都在用 AI 代理干各种事，突然觉得文科生也可以用「vibe」方式玩代码了，于是开始了这个零基础实战。
Vibe Coding 被视为一种「需求即代码」的新范式，甚至被寄予「让非程序员也能构建工具」的期待。
然而，一个现实的问题始终存在：当技术门槛被降低，真正的落地能力是否也随之而来？
为了回答这个问题，我以一个完全没有代码经验的使用者身份，完整体验了三款主流 Vibe Coding 工具。
过程并不顺利：踩坑、翻车、反复推翻重来，但也正因为如此，我摸清了哪些地方最容易出问题，以及该如何绕开这些坑。
本文并非工具测评，而是一次从认知到实践的真实记录。
一、概念理解：什么是 Vibe coding？
这是一种「只管提需求，不管写代码」的新型开发模式。
这个概念最早由前 OpenAI 联合创始人 Andrej Karpathy 提出，他的原话是：
「这是一种新的编程方式，我称之为 Vibe Coding。你完全交给了感觉（Vibes），拥抱指数级的效率增长，甚至忘记了代码的存在。」
在 Vibe Coding 的模式下，你不再是「建筑工」，而更像是一个「产品经理」甚至是「甲方爸爸」。
你的任务就是准确地告诉 AI：「我要盖个房子，这里要有落地窗，那里要有个游泳池。」
如果不满意，你就说：「感觉不对，再改改。」
这就是 Vibe！
二、避坑指南：Vibe Coding 的安全红线
在开启 AI 编程的大门前，必须先锁好你的「金库」。很多新手在与 AI 对话时，会不自觉地把敏感信息发给 AI，这是极其危险的。
1. 绝对不能泄露的三类数据
API Key： 相当于你各类平台的「储值卡」，泄露后额度会被瞬间刷光。
私钥 / 助记词： 绝对、永远、不要发送给任何 AI 或写在任何代码文件中。一旦泄露，你的链上资产将归零。
Cookie 数据： 某些教程会教你从浏览器获取 Cookie 来实现自动化，但 Cookie 包含了你的登录状态，泄露后别人可以无需密码直接登录你的 Twitter、Discord 甚至交易所账号。
2. 核心原则：环境隔离，数据脱敏
永远不要把 API Key 或敏感信息直接写在代码或提示词里。
正确的做法是使用 「环境变量」，让代码去读取系统的变量名，而不是直接读取密钥内容。
Windows 系统的配置步骤如下：
键盘按下 win+s ，输入搜索 【环境变量】
新建变量
输入变量名、变量值保存
MacOS 系统的 配置步骤如下：
键盘按下 Command + 空格键，搜索【终端】并打开。
在弹出的黑框里，复制粘贴以下命令（注意替换你的真实 Key），然后回车：
echo 『export CRYPTOHUNT_API_KEY=「你的 sk-xxxxxx 密钥」』 ~/.zshrc
让配置立即生效，继续输入并回车：source ~/.zshrc
( 可选 ) 验证是否成功，输入：echo $CRYPTOHUNT_API_KEY，如果屏幕打印出了你的密钥，说明配置成功。
三、实战（翻车）复盘：三款工具，三种体验
理论讲完，我们直接进入实战。为了找到最趁手的工具，我帮大家试了三款主流工具。选择它们的原因，是因为它们分别代表了当前 Vibe Coding 的三种主流形态：
Google AI Studio：代表「极速生成原型」的轻量路线
Antigravity：代表「AI 代理 + 本地全栈开发」的工程路线
Lovable：代表「对话即应用」的抽象路线
如果你只想知道哪种工具最适合零基础直接落地，可以直接跳到第三个工具 Lovable；如果你想少走弯路，建议完整看完这一节。下面开始按顺序复盘。
1.Google AI Studio
定位：适合个人开发者、初创团队
体验：主打「快」和「免费」，让你几分钟内就能验证一个 AI 创意
官网：https://aistudio.google.com/apps
第一次用它，是在圣诞节。大家都在做赛博圣诞树，我也体验了一把。随手丢了一个提示词，仅仅 5 分钟，它就生成了一个非常唯美的 3D 页面，粒子随着手势流动，效果极其丝滑。
这让我不禁感叹时代真的变了。想想以前理工男想哄女孩子开心，熬大夜写一串代码，运行半天蹦出一个跳动的爱心，就觉得很帅了。而现在？你完全可以交给 vibe coding，他分分钟就能把情绪价值拉满。
在成功案例的加持下，我开始「膨胀」了，于是开始干正经事：调用 Cryptohunt API 做一个推特数据看板。
我信心满满地把 API 文档投喂给它。 开始一切顺利、后端逻辑秒通，数据也成功抓取到了。我心想：就这？
然而，当我要求它把数据漂亮地展示在前端时，噩梦开始了：
图表不显示？ 它改代码
显示了但不全？它又改了代码，结果交互坏了
交互修好了？这会儿 API 数据又不加载了
我就这样陷入了无限的「修复 Bug—-- 产生新 Bug」的循环中。花费 2 天我放弃了。
最终展示图（ai 已经开始给我鬼画符）
踩坑总结： Google AI Studio 是个偏科生。 搞搞创意、做个单页面 Demo，它简直是神。 但一旦涉及到前后端深度集成（比如 API 数据流转 + 复杂前端展示），它很容易顾头不顾腚。如果你完全不懂代码逻辑，很容易像我一样卡在前端展示的死胡同里出不来。
2.Antigravity
定位：一款集成多模型切换的代理式全栈开发工具
特点：多模型切换、任务拆解、自动测试
官网：https://antigravity.google/
实际使用过程中，还没开始写代码，我就差点被它的登录劝退。它不像大多数工具那样，打开网页就能直接上手，而是对账号和网络环境有着相当严格的要求。
账号的限制不是由你当前网络 IP 决定，而是由 Google 账号本身「关联的国家 / 地区」决定。地区设置不在支持名单中（例如中国大陆、香港），登录就会直接被系统拒绝。我更改地区的请求也被驳回了好几次。
一整套流程走下来，只能用一句话形容：人都麻了。
在经历了 3 个账号被封以及多次环境切换后，我找到了邪修登录方式：Antigravity tools
1）开局需要设置美区 ip+tun 全局模式
2）下载 antigravity tools。来自推特网友的分享链接：https://x.com/idoubicc/status/2004848130693759213
3）下载完成之后，添加账号开始 OAuth 授权
4）授权成功即可跳转登录页面，还可以直观的看到你的模型配额
（风险提示：Antigravity Tools 是一个开源项目，方便将 Antigravity 模型接入 Claude Code 等工具。但在 Vibe Coding 过程中，建议将操作环境与资产钱包或重要账户的电脑隔离，以降低潜在安全风险。）
进到工具内部后，我也总结了两个对小白极其重要的小技巧：
安装中文插件：左侧扩展栏搜索 Chinese，安装简体中文语言包，重启软件。这一步能把界面变成中文，大幅降低理解成本。
注入「全局人设」 ：Antigravity 允许你设定一个「全局规则」，让 AI 无论何时都必须遵守。操作方法：点击右侧 Rules 图标 → 选择 + Workspace（添加工作区规则）直接粘贴一段「全局规则提示词」，可以强制它使用中文，并显著提升代码输出质量。
（提示词内容较长，这里不展开，如果有需要我可以放在评论区）
然而，即便成功完成登录和基础配置，真正开始运行代码时，我还是被现实泼了一盆冷水。它不能像 Google AI Studio 那样即刻预览。让我再下载一堆配套的预览软件例如 Node.js 、VS code 或者是只能在 html 里看效果。 而且，大模型的回复速度肉眼可见的慢。每次我提完需求，屏幕那头就在转圈。
但 Antigravity 有一个非常惊艳的功能：自动测试。写完代码后，它会启动视频预览，像真人一样去点击网页，检查逻辑是否能跑通。看着 AI 自己在屏幕上点来点去，确实有一种「未来已来」的震撼感。
我让它尝试做的项目是： 「一个加密货币 Alpha 信号捕捉器。利用 Cryptohunt API 监控推特数据，自动抓取推文中的 Ticks，统计大家都在讨论什么代币，并按讨论热度排个序。」
现实是骨感的。 尽管它看起来很努力地在帮我写代码、帮我测试，但在对接 API 这个核心环节，我依然碰壁了。 可能是因为本地网络环境的复杂性，也可能是 AI 对 API 文档的理解偏差，数据始终对接不上。
demo：模拟数据的展示效果
看着终端里一片红色的报错，和 AI 幻觉「这次一定行」，我意识到：全栈虽好，但由于网络和环境的黑盒问题，想做成一个真正能用的工具，对小白来说门槛依然极高。因为 Antigravity 默认你已经是开发者。
3.Lovable
定位：「对话即应用」平台
特点：无需配置本地环境，所想即所得
官网：https://lovable.dev/
lovable 的使用让我体验到了什么是真正的甲方爸爸，难道是因为只有他需要付费吗？（tips:在某鱼上花了 15RMB 购买了 100credits，制作完成还没有用完）
在 Lovable 上，一行代码都没改过，就搞定了下面的 Crypto Twitter 监控神器 -----Crypto Pulse ( 加密脉搏 ) 监控看板
是的你没看错，这次我终于成功了。
在线体验地址：https://tweet-whisperer-dash.lovable.app/
「功能详解」
A. 全景数据与 AI 总结
进入首页，映入眼帘的是内容的「体温计」：
实时数据卡片：顶部展示了 24 小时内推文总数、互动总数、活跃 KOL 数、 市场情绪指数。不用看具体内容，并对比前 24 小时数据，瞄一眼红色还是绿色，就知道今天市场是恐慌还是贪婪。
AI 智能摘要：这是最省时间的功能。系统集成了 Gemini AI，它会自动阅读过去几小时成千上万条推文，然后为你写出一段市场简报。
B. 趋势雷达
不想错过下一个百倍币？
智能分类：自动筛选热点并分为 Topic ( 话题 )、Project ( 项目 ) 、 Token ( 代币 ) 和 KOL
涨跌风向标：每个标签旁边都有 24 小时提及次数的变化率（上升 / 下降）。哪里讨论量暴涨，哪里就有机会。
C. 智能信息流
告别杂乱的时间线，这里有四个经过清洗的 Tab：
精华：由 AI 二次筛选的高价值内容，剔除无意义的灌水。
热门：当前互动量（点赞 + 转发）最高的爆款推文。
大 V：只看行业大佬（如 Elon Musk, Vitalik 等粉丝数100K）的实时发言。
最新：CT 相关账号的最新发表推文，时刻发现新内容。
* 体验细节：支持按地区筛选（英语区 / 华语区），点击卡片可直接跳转推特原文。
「使用提醒」因为现在使用的是我个人的 API Key，数据回传会消耗 API Credits，额度有限，建议大家速速体验。
四、 Cryptohunt API 实用攻略
在 Vibe coding 的过程中，我选择了性价比较高的 Cryptohunt 数据库。Coding 没有整的门清，倒是把 API 摸透了，在这里在写一下攻略。
官方链接：https://pro.cryptohunt.ai/
1.精准投喂
很多小白会直接把几万字的 API 文档丢给 AI，AI 也会晕。
错误示范： 这是 API 文档，你看着办。
正确示范： 我要做个代币监控功能。请阅读 Cryptohunt API 中关于 post /tweet/mention_tweets 的部分。告诉我如何拿到最近 1 小时的数据？
prompt 示例：「请调用 /tweet/mention_tweets 接口，搜索 ticker 为 SOL 的推文。限制时间为最近 24 小时。帮我过滤出互动量（点赞 + 转发）最高的前 5 条，看看大家对 SOL 的情绪如何。」
2. 调试神器
在 Vibe Coding 的过程中，最让人抓狂的情况就是：我点击了按钮，但是屏幕上没有任何反应。 这时候，小白往往会陷入自我怀疑：是 AI 代码写错了？是网络卡了？还是 API 挂了？
这就可以打开 API usage 刷新：
有记录，扣了分： 说明 API 调用成功了！数据已经顺利发回给你的电脑。 这是一个前端展示问题。可以告诉 AI：「数据已经拿到了，但是屏幕没显示，请检查渲染代码。」
完全没记录： 说明请求根本没发出去！ 那么就是一个逻辑 / 网络问题。去告诉 AI：「点击按钮没有反应，请求没有发送，请检查点击事件。」
把结论直接丢给 AI，它修的速度会更快。在 Vibe Coding 的过程中，真正消耗精力的已经不再是写代码，而是判断问题出在哪里。
当我们把繁琐的语法和实现细节交给 AI 后，开发的重心就回归到了对信息的掌控上。
因此大家都会说，Vibe Coding 的尽头，不是代码，是数据。
五、写在最后：掌握 Vibe Coding 的两个核心玩法
经历了从 Google AI Studio 的「试水」，到 Antigravity 的「折磨」，再到 Lovable 的「爆发」，我终于明白： 工具只是手中的剑，你的 Vibe 才是心中的道。
大家在尝试 Vibe Coding 时，请务必记住这两个核心要点，它们比任何代码都重要：
1. 敢想：想象力是你唯一的「天花板」
在 Vibe Coding 时代，技术壁垒已经崩塌了。 以前我们不敢做工具，是因为怕写不出来，现在通过实战证明，只要逻辑通顺，AI 都能写出来。
不要只做一个「搬砖工」，要做一个「架构师」： 大胆去构思那些你以前想都不敢想的产品。是监控全网数据的雷达？还是自动套利机器人？ 你需要做的，就是把脑海中那个模糊的「想要」，变成一个清晰的「蓝图」。
2. 会说：提示词（Prompt）就是你的源代码
很多小白失败的原因，不是 AI 笨，而是你太「客气」或者太「含糊」。
模糊需求=模糊结果
拒绝模糊： 不要对 AI 说「帮我做一个好用的网页」。（AI：什么是好用？）
拥抱精准： 要像我做看板时那样说：「我要一个深色模式的 Dashboard，顶部要有这四个数据卡片，中间要调用这个 API，右边要用 AI 自动总结……」
记住，你现在是甲方爸爸。 甲方的威严来自于明确的需求和不厌其烦的反馈。 如果 AI 做错了，不要怀疑自己，直接告诉它：「不对，重来，我要的是 A 不是 B。」
如果你已经读到这里，说明你大概率已经具备了用 Vibe Coding 做出工具的能力。
别犹豫了——快把你的 Vibe，变成 Coding。慢雾：Clawdbot 网关存在暴露风险，数百个 API 密钥与私聊记录或可被攻击Techub News 消息，慢雾首席信息安全官 23pds 在 X 平台发文表示，Clawdbot 网关存在暴露风险，未经身份验证的实例暴露在网上，且存在多个代码缺陷，可能导致凭证窃取与远程代码执行（RCE）。其还表示，相关风险可能影响数百个 API 密钥及私聊记录。TECHUB NEWS AI 编译整理 原文来源：CNBC《Clawdbot to Moltbot to OpenClaw: The AI agent generating buzz beyond chatbots》，2026-02-02 导语 在 ChatGPT、Claude 等对话式大模型占据公众视野的同时，一款名为 OpenClaw 的开源 AI 代理工具，正在科技行业和开发者社区里悄然走红。 它最初以 Clawdbot、Moltbot 的名字出现，逐渐演化为如今的 OpenClaw 框架，被视为“从聊天到行动”的一个分水岭。 CNBC 指出，OpenClaw 的快速崛起，凸显了市场对“可以真正帮你做事而不是只会聊天”的 AI 代理兴趣正在迅速升温。 同时，它的开源属性、快速传播和安全争议，也让这一框架成为今年最值得关注的 AI 实验之一。 一、OpenClaw 是什么？从 Clawdbot、Moltbot 演化而来 CNBC 报道称，OpenClaw 是一个 开源 AI 代理平台，允许开发者把大语言模型、工具调用 API 和自定义插件组合在一起，构建能够自主完成任务的智能体。 在品牌演化上，它经历了三次命名： 最早叫 Clawdbot， 后来改名为 Moltbot， 最终统一为如今的 OpenClaw。 报道形容，这不只是一款“聊天机器人壳子”，而是一个围绕代理（agent）思路设计的框架： 它可以结合不同供应商的语言模型； 调用外部工具、API 和服务； 在较长时间跨度内保持状态和记忆； 将“收到指令 → 规划步骤 → 执行动作”整个流程打通。 二、为什么它会迅速走红？开源 + 持久记忆是关键 CNBC 指出，相比众多封闭的商业 AI 助手，OpenClaw 的一个重要特征是 开源。 这意味着： 开发者可以自由查看和修改代码； 可以为其编写新集成和插件； 可以部署在本地或自有服务器上，而不是完全依赖云端封闭环境。 报道特别提到了 OpenClaw 的一个卖点——“持久记忆”（persistent memory）。 框架允许代理在较长时间内记住用户的偏好和历史交互； 这些信息会被用来调整行为和回应方式，从而提供更具个性化的服务体验。 这与多数传统聊天机器人“对话结束即遗忘”的模式形成了鲜明对比，也让 OpenClaw 在“个人 AI 助手”“长期伴随型代理”等场景中更具吸引力。 三、与主流 AI 助手有何不同？一款更“可塑”的代理工具箱 CNBC 将 OpenClaw 与当前一些知名 AI 助手进行了对比。 文章指出，相比一些由大厂推出的一体化 AI 助手产品，OpenClaw 的特点在于： 更像一个 “工具箱”或“框架”，而不是一个封闭成品； 开源允许社区主动为其接入新的应用和服务； 用户无需为软件本身付费，主要成本来自底层语言模型调用费用（例如 Anthropic、OpenAI 等模型的 API 调用开销）。 报道提到，这种组合方式，正在吸引希望打造“专用 AI 代理”的开发者： 企业可以基于 OpenClaw 搭建内部工具，让代理与内部系统对接； 个人开发者可以创建具备高度定制行为的智能体，用于自动化工作、个人效率提升等。 在 CNBC 的描述中，OpenClaw 更多被视作一个 “超越聊天”的实验平台——它体现的是一种方向：AI 不再只是与你对话，而是可以真正去执行复杂任务。 四、使用门槛与普及：从硅谷开发者到更广泛的用户群 报道指出，OpenClaw 的采用最初主要来自硅谷及全球技术社区的开发者，他们被其开源属性与高度可定制性所吸引。 开源和免费使用，使其天然适合作为实验项目的“底座”； 具备一定工程能力的用户，可以比较容易地为其添加新集成，连接更多应用和服务； 随着社区贡献不断增加，越来越多“即插即用”的组件正在出现，降低了后续用户的使用门槛。 CNBC 指出，这类开源项目的扩散路径往往是： 先在开发者圈子形成小范围热度； 再通过社交媒体、GitHub 与技术博客传播； 最终引起更广泛群体的关注，包括创业者、技术决策者甚至普通用户。 OpenClaw 目前就处在这样一个“从技术圈向更宽泛人群溢出”的阶段。 五、隐忧与争议：开源 AI 代理的安全边界问题 虽然这篇 CNBC 报道主轴偏重介绍与趋势，但也点出了围绕 OpenClaw 的一些 隐忧与争议。 文章提到，随着 OpenClaw 的普及，安全专家和部分企业已经开始关注一个共性问题： 当一个代理可以访问文件、应用、外部服务，还具备持久记忆时，它的安全边界究竟在哪里？ 虽然 CNBC 在这篇报道中没有展开具体漏洞或攻击案例的技术细节，但明确提示： 开源意味着任何人都可以基于其代码进行二次开发，这既是创新动力，也可能提高被恶意利用的风险； 允许代理长期记住用户偏好和历史记录，在隐私保护、数据治理上提出了更高要求； 这类“行动型 AI 代理”一旦与真实系统和数据打通，其潜在破坏力将远大于单纯对话工具。 CNBC 将这种张力概括为： 一方面，OpenClaw 代表着 “AI 代理从概念走向实践” 的重要一步； 另一方面，它也把“如何给代理系上安全与合规的缰绳”这个问题，推到了台前。 六、CNBC 的整体判断：超越聊天机器人的一次重要试验 在结尾部分，CNBC 总结称，OpenClaw 的快速走红并不只是又一个“AI 热点项目”的故事，而是一个信号： 市场正在从“只会聊天的 AI”，转向 “能帮你真正做事的 AI 代理”； 开源框架为这类代理的扩展和创新提供了基础，但也带来了更多治理与安全挑战； 无论 OpenClaw 本身未来如何演化，它所代表的这类“代理型 AI 工具”，很可能成为下一阶段 AI 应用的重要方向。 从 Techub News 的角度看，这篇报道将 OpenClaw 放在了一个更大的语境之中： 它不是孤立的产品，而是“代理化 AI”趋势的一个代表； 其开源、可扩展、可自托管的特性，恰好击中了当前技术社区的诉求； 与此同时，“安全边界”这个问题，已经在主流媒体层面被明确点名，不再只是少数安全研究者的讨论话题。 版权声明 本文由 TECHUB NEWS AI 编译整理。原文为 CNBC 于 2026 年 2 月 2 日发表的报道： Clawdbot to Moltbot to OpenClaw: The AI agent generating buzz beyond chatbots。 原文链接： https://www.cnbc.com/2026/02/02/openclaw-open-source-ai-agent-rise-controversy-clawdbot-moltbot-moltbook.html 本文在尊重原文事实与结构的前提下，对行文方式进行了适应中文读者的本地化处理，未添加超出原文范围的事实性内容。 信息来源 CNBC：Clawdbot to Moltbot to OpenClaw: The AI agent generating buzz beyond chatbots（2026-02-02） 风险与投资免责声明 本稿仅为对 CNBC 公开报道的编译与整理，旨在提供信息参考，不构成任何形式的投资建议或法律意见。OpenClaw 及类似 AI 代理工具均处于快速演化阶段，可能存在技术与安全风险。读者在使用相关工具或基于此类技术开展业务前，应充分评估风险，并咨询专业意见。因据本文内容进行的任何决策而导致的直接或间接损失，概与 TECHUB NEWS 及本文编译团队无关。
