Clawdbot 使用体验：当 AI 成为你的「贾维斯」
为什么会有这篇文章？
最近折腾了一个叫 Clawdbot 的东西，说白了就是一个可以让 Claude 帮你干活的 AI 助手。
你可能会说：「这不就是 ChatGPT 或者 Claude 的 API 吗？有什么好稀奇的？」
嗯，如果你这么想，那就大错特错了。
Clawdbot 的核心不是「聊天」，而是「干活」。它可以帮你执行 Shell 命令、操作文件、管理服务器、甚至帮你写代码和部署项目。
简单来说，就是把 AI 从一个「只会动嘴皮子」的聊天机器人，变成了一个「真的能动手干活」的智能助手。
这篇文章就是记录一下我使用 Clawdbot 的一些真实体验，顺便也让大家看看 AI 到底能帮我们做到什么程度。
案例一：Docker Hub 自动化更新
背景
我有一个开源项目，需要定期更新 Docker 镜像并推送到 Docker Hub。
以前的流程是这样的：
- 本地修改代码
- 手动构建 Docker 镜像
- 手动打 tag
- 手动 push 到 Docker Hub
- 更新 README 和版本号
每次发版都要重复这一套流程，虽然不算复杂，但是真的很烦。尤其是当你改了一个小 bug，还要走一遍完整流程的时候，那种感觉简直了……🤦♂️
Clawdbot 的解决方案
我跟 Clawdbot 说了我的需求，它直接帮我搞定了 GitHub Actions 的配置。
不单止是配置，它还帮我：
- 分析了现有的 Dockerfile，优化了构建流程
- 配置了多平台构建（amd64 和 arm64）
- 设置了自动打 tag 和版本号管理
- 配置了 Docker Hub 的自动推送
它生成的 workflow 配置大概长这样：
1 | - name: Build and push Docker image |
整个过程我基本上就是在旁边看着，偶尔确认一下它的方案是否符合我的需求。
最神奇的是，当 GitHub Actions 第一次运行失败的时候，Clawdbot 自己分析了错误日志，找到了问题所在，然后修复了配置文件。
这种体验，怎么说呢，就像是有一个 24 小时待命的 DevOps 工程师在帮你干活一样。
感受
说实话，这种重复性的配置工作，以前可能要花我半天到一天的时间。因为你要查文档、找示例、调试配置、处理各种奇奇怪怪的报错。
而现在，从提出需求到完成部署，前后也就半小时左右。
这不是「提高效率」，这是「降维打击」好吗？
案例二：Hexo 博客自动更新
背景
没错，你现在看到的这个博客就是用 Hexo 搭建的。
之前的部署流程也是手动的：本地写文章 -> hexo generate -> hexo deploy。
虽然我已经用了 GitHub Actions 来自动化部署，但是每次升级 Hexo 或者主题，还是要手动操作，而且经常会遇到各种依赖冲突的问题。
Clawdbot 的操作
这次升级 Hexo，我直接把任务丢给了 Clawdbot。
它的操作流程大概是这样的：
- 先检查了当前 Hexo 和各种插件的版本
- 分析了
package.json中的依赖关系 - 制定了升级方案，并告诉我可能的风险点
- 执行升级，同时处理了各种依赖冲突
- 本地测试确认没有问题
- 更新 GitHub Actions 配置以适配新版本
比如它帮我更新完依赖后，给出的报告是这样的：
1 | 升级完成 ✓ |
整个过程中，它还发现了几个已经废弃的插件，主动建议我替换成新的方案。
这种主动发现问题并给出解决方案的能力，是我没有预料到的。
感受
以前升级 Hexo，我都是能不动就不动，因为每次升级都是一场「灾难」。各种依赖冲突、配置变更、主题不兼容，简直让人头大。
现在有了 Clawdbot，升级变成了一件「无感」的事情。我只需要说一句「帮我升级一下 Hexo」，剩下的它全包了。
这才是 AI 应该有的样子，不是吗？
案例三：PVE 上的 LXC 容器维护
背景
我有几台服务器跑在 Proxmox VE 上面，使用 LXC 容器来运行各种服务，包括 Jira、Confluence 这些 Atlassian 的产品。
日常维护工作包括：
- 系统更新（
apt update && apt upgrade） - Docker 容器状态检查
- 服务健康检查
- 磁盘空间监控
这些工作虽然不复杂，但是数量一多，管理起来就很麻烦。尤其是当你有好几个容器需要同时维护的时候。
Clawdbot 的表现
今天晚上，我让 Clawdbot 帮我升级几个 LXC 容器的系统。
它先帮我列出了所有容器的状态：
1 | VMID Status Name |
然后并行执行升级，升级过程中 141 个包被更新，包括 Docker、OpenSSH、systemd 等核心组件。
中间还出了点小插曲：升级过程中 SSH 服务被重启了，导致连接中断。
1 | kex_exchange_identification: Connection closed by remote host |
但是 Clawdbot 没有慌，它直接通过 PVE 的 pct exec 命令进入容器，完成了后续的修复工作：
1 | ssh root@r740.pve.capsule.team 'pct exec 1133 -- bash -c "dpkg --configure -a && systemctl restart sshd"' |
最后还帮我检查了所有 Docker 容器的运行状态：
1 | | Container | Services | |
这种随机应变的能力，说实话，比很多初级运维人员都强。
感受
以前维护服务器，我都是一个一个 SSH 进去手动操作。不但效率低，而且容易漏掉某些容器。
现在我只需要说「帮我升级一下这几台服务器」，Clawdbot 就会自动帮我搞定所有事情，还会给我一份详细的执行报告。
这种「甩手掌柜」的感觉，真的太爽了。🎉
一些思考
AI 的边界在哪里？
说实话，用了 Clawdbot 一段时间以后，我开始思考一个问题：AI 的能力边界到底在哪里？
就目前的体验来看，AI 在以下方面表现得非常出色：
- 重复性工作：配置文件编写、系统维护、部署流程等
- 信息整合：查文档、找示例、分析错误日志等
- 代码生成：写脚本、配置 CI/CD、编写自动化工具等
但是在以下方面，AI 还是需要人类的判断：
- 业务决策：比如用什么技术栈、选择什么方案
- 创意工作：比如产品设计、用户体验优化
- 复杂调试：涉及到业务逻辑的深层次 bug
所以，AI 不是来取代我们的，而是来帮我们干那些「脏活累活」的。把时间省下来，去做更有价值的事情。
Clawdbot 的优势
相比于直接使用 Claude API 或者 ChatGPT，Clawdbot 的优势在于：
- 真正能动手：不是只会给建议，而是真的能帮你执行操作
- 上下文连续：可以记住之前的对话和操作，不用每次都重新解释
- 多工具集成：可以同时操作文件、执行命令、访问网络
- 错误恢复：遇到问题能自动分析并尝试修复
当然，它也不是完美的。比如有时候会「自作主张」做一些你没有要求的操作，又或者在遇到复杂问题时会陷入死循环。
但总体来说，瑕不掩瑜，它确实能大幅提升我的工作效率。
吐槽时间：贫穷才是原罪
说完了 Clawdbot 的好，也得吐槽一下它的「坑」。
Clawdbot 默认使用的是 Claude Opus 4.5 模型，这玩意儿确实聪明，干活又快又好。
但是！
这货的 token 消耗速度简直像开了水龙头一样，哗哗地往外流。
你以为你在跟 AI 聊天？不，你是在「烧钱」。
我开了个 Claude Pro 会员，每 5 小时有一个 rate limit。正常聊天的话，基本上用不完。
但是用 Clawdbot 干活？呵呵，半小时就能把配额干到 90%。
然后你就只能眼巴巴地看着它说：「抱歉，您已达到使用限制，请稍后再试。」
稍后是多久？5 个小时！
我今天晚上让它帮我写这篇文章，中间还要学习我之前写的 100 多篇博文来模仿我的风格。结果呢？Token 跑得飞快，眼看着后台显示 47%… 58%… 快要见底了。
最后我不得不跟它说：「省着点用，到 90% 就停下来休息。」
AI 都要学会「节约」了，你敢信？
所以说，Clawdbot 虽好，但请量力而行。
或者，直接氪金升级 API 额度？
算了算了，贫穷才是我最大的罪。😭
最后
写这篇文章的时候，Clawdbot 就在旁边「看着」我写。
没错，这篇文章也是它帮我整理素材、润色文字的。（当然，核心内容还是我自己的想法）
有人可能会说：「你这不就是在给 AI 打广告吗？」
嗯，如果你这么理解也没问题。但我更想表达的是：AI 技术发展到今天，已经可以真正帮我们做一些实际的工作了。
与其担心 AI 会不会取代我们，不如想想怎么利用 AI 来提升自己的效率。
毕竟，工具是为人服务的。会用工具的人，永远不会被工具淘汰。
好了，我要让 Clawdbot 帮我检查一下文章有没有错别字了。
你呢，准备好迎接 AI 助手了吗？🐶