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重度龙虾用户的省钱指南_SkyClaw的5倍token___御三家模型

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重度龙虾用户的省钱指南：SkyClaw的5倍token + 御三家模型

原创 花叔 花叔 2026-03-19 08:04 广东

原文地址: https://mp.weixin.qq.com/s/xr9-RJnXtwmp55e38zJEbw

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我的OpenClaw橙皮书📙好像真的有点火。最近甚至收到了一个高中的邀请，让我去给学生们讲讲龙虾到底是什么。

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这份橙皮书我自觉写得不错，在X上有200多万阅读，飞书上也有15万人看过了。但100多页的PDF显然不适合带到课堂上讲，我需要一份20页左右的PPT，把核心内容浓缩进去。

正好，我最近又养了一只新虾🦞：SkyClaw，就拿这个当第一个实测任务。

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以及，在这篇文章里，我会顺便聊聊，作为一个每月在龙虾上花3000块以上的重度用户，我为什么把主力环境迁到了云端。

先说结论：龙虾体验差，通常是这三个原因

我在各种群里看到不少人说龙虾不好用、没有想象中那么强。说实话，我完全理解。因为影响龙虾能力的核心变量就三个，而很多人在这三个点上都踩了坑。

第一，模型不对。

这是最大的问题。龙虾的能力上限取决于背后接的模型。很多人图便宜接了个中等水平的模型，然后发现龙虾做出来的东西质量一般，就觉得龙虾也就这样。

但你接上Opus 4.6或者GPT 5.4试试？完全是两个东西。

问题是，想用顶级模型的成本太高了。我自己虽然有Claude Code Max订阅，但完全不敢给本地的OpenClaw用反向代理接入。Anthropic对这种用法查得很严，一旦被判定违反ToS直接封号，连带我的Max订阅一起没了。所以要在OpenClaw里体验Opus 4.6的真正实力，你得老老实实按API价格付费，这个成本一般人扛不住。

SkyClaw的做法是把模型选择内置了。订阅Ultra会员之后，你可以直接指定用Opus 4.6、GPT 5.4、Gemini 3.1 Pro，不用自己去申请API、配环境、担心封号。菜单上全是御三家的招牌菜，你选就行。

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第二，没有技能。 一只裸奔的龙虾和一只装满技能的龙虾，差距是天壤之别。

我自己做过好几个Skill，包括PPT制作、数据分析、内容流水线。做的过程我太清楚了：一个能用的Skill，光是调prompt、处理边界情况、适配不同场景，就得花几周时间。而且个人做的Skill再怎么打磨，在视觉质量和稳定性上还是有天花板。

SkyClaw内置了Skywork团队开发的一组专业Skill：PPT、Excel、Document、Design、Music。这些不是个人作品，是团队级产品，视觉质量和功能完整度比个人Skill高出一截。

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后面我会用三个实际任务来展示。但在那之前，我先拆解一下这些Skill的内部设计，因为看完你就会理解，为什么团队级Skill和个人做的不是一回事。

拆开Skywork的Skill看看：两种完全不同的设计路线

我自己做Skill，所以对别人的Skill特别好奇。这次专门去GitHub上把Skywork的几个Skill源码拉下来看了一遍（仓库地址：github.com/SkyworkAI/Skywork-Skills ）。

顺手用Skywork PPT做了一份介绍这些Skill的PPT。对，用Skill做Skill的介绍，套娃了属于是。但效果确实可以直接拿去用：

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10页PPT，从下指令到拿成品，4分半钟。 卡通漫画风格，配图、排版、配色全部自动完成。这要是我自己做，Keynote里拖半天也未必有这个效果。

先说整体印象：Skywork Office系列（Excel、Document、Design、Search）走的是同一套架构，我叫它瘦客户端+胖服务端。本地的Python脚本只负责三件事：登录认证、把文件上传到Skywork服务器、把结果下载回来。数据分析、文档排版、图片生成，全在Skywork的云端完成。

这和我做Skill的路线完全相反。拿数据分析举例：我的huashu-data-pro是在本地跑pandas和Node.js。Skywork Excel则是把数据传到云端，服务器算完返回结果。

两种路线各有取舍。Skywork的好处是简单，开箱即用，不用关心实现细节，视觉质量也更稳定（服务端有专门的渲染引擎）。我的做法好处是透明可控，数据安全，但需要更多本地环境配置，视觉效果也受限于本地工具链。

但Skywork Music Maker的设计让我眼前一亮，和Office系列不是一个思路。

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Skywork Music Maker的Skill分了三层：Agent指令层（SKILL.md告诉龙虾怎么做决策）、Python执行层（调用Mureka API生成音乐）、以及一个10KB的音乐制作知识层（prompt_guide.md）。

这个prompt_guide.md是真正有意思的部分。它像是一本微型的音乐制作教材，教Agent怎么把你说的「来一首适合产品宣传的BGM」翻译成Mureka能理解的精确描述：synth-pop风格、BPM 120、明亮上扬的情绪、电子合成器为主。

它还列了7种prompt写砸的常见原因，教你怎么设计歌曲的情绪弧线让音乐不平淡，甚至连歌词里每行不超过10个词、结尾用开口元音（oh、ah、ay）让AI人声更好听这种细节都写了。

这相当于把一个音乐制作人的经验编码成了Skill的一部分。龙虾装上这个Skill之后，不只是多了一个生成音乐的按钮，而是多了一个懂音乐的协作者。

这也解释了为什么同样是Skill，有的装了之后感觉龙虾变聪明了，有的装了没什么变化。关键不只是Skill调用了什么API，关键是Skill里编码了多少领域知识。 Skywork这套Skill至少在音乐这块，是真的把领域知识塞进去了，不是随便包个API就完事。

第三，本地环境乱。

在自己电脑上养龙虾，总有一种让陌生人进家门的不安感。龙虾需要读写文件、执行命令，万一操作失误碰到了不该碰的东西呢？

SkyClaw是云端虚拟机方案。你可以选择把哪些数据放进去，龙虾的所有操作都在云端沙盒里完成，不触碰本地文件。做一些涉及数据处理的任务时，不用担心龙虾误删项目文件，这种隔离感让我用起来放心很多。

而且云端有个额外好处：7×24小时在线。睡前下个指令，早上起来看结果就行。

实测1：把100页橙皮书变成20页演讲PPT

回到开头的需求。100多页的橙皮书，内容很全但信息密度太高，直接拿去课堂讲，学生会睡着。

我需要一份20页左右的PPT，保留核心概念，加上直观的图示，风格得年轻一点，毕竟听众是中学生。

很多人觉得AI生成的PPT不能看，其实问题往往不在AI本身，而在于背后的模型不够聪明、或者没有一套好的Skill工作流来引导生成过程。

Skywork PPT这个Skill的设计就挺有意思。前面拆解过，它分了四层：从主题直接生成、模仿现有PPT风格、用自然语言编辑已有内容、以及纯本地的删页排序合并。简单操作不消耗API，复杂生成走云端渲染引擎。而且它在生成前会先自动搜索主题相关内容，合成一份800-2000字的参考报告，再基于这份报告来规划每一页的内容。这个流程比大多数人直接丢一句话给AI要靠谱得多。

我给的prompt是：

我有一份100多页的OpenClaw橙皮书PDF，现在需要浓缩成一份20页左右的演讲PPT。听众是中学生，对AI完全没有基础。要求：保留OpenClaw的核心概念（什么是AI Agent、什么是龙虾、能做什么、怎么上手），风格年轻活泼，多用图示少用文字，每页一个核心概念，卡通插画风格。

SkyClaw加载了workflow_generate.md之后，先确认了需求，然后问我PDF在哪。我告诉它就在知识库里，它自己找到了橙皮书，提取内容后直接开始生成。

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最终生成了20页PPT，完全基于橙皮书的内容，每一页都是从原文里提炼出来的核心概念。风格确实很适合给中学生看，卡通龙虾角色贯穿全篇，配色温暖活泼：

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有几个点我觉得做得挺出色的。排版和文字的结合很稳定，不会出现文字溢出或者遮挡图片的情况。配图和背景是AI生成的，但文字部分是嵌入式的，你可以直接在PPT里编辑修改，不像纯图片那样改不了。

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这就是我之前做slides skill一直没解决好的问题：我的skill分两条线，要么纯HTML生成，要么纯Nano Banana AI生成，两种模式的配合显然更好，但整合过程太复杂了。 Skywork做的是把AI生成的视觉元素和可编辑的文字层融合在一起，既好看又实用。这种生产力场景的经验和工程化能力，确实是做过Skywork网页版产品积累下来的。

实测2：每周自动生成B站数据周报

这个需求我拖了很久了。

作为一个B站UP主，我其实一直想定期看自己的频道数据：每天播放量多少、哪条视频在涨、互动数据怎么样。但B站创作者后台有个很烦的限制：数据最多只能查最近90天，而且没有好用的API可以批量导出。 你要么每天手动去后台截图，要么就接受数据过期后再也找不回来。

我一直懒得做这件事，直到数据真的需要的时候才后悔。

这次用SkyClaw试了一下，过程挺有意思。我给的指令是：

帮我获取B站创作者数据中心最近一周（3月11日-3月17日）的频道数据，包括每日播放量、点赞、投币、收藏、分享、评论、弹幕，以及视频排行榜。整理成一份专业的Excel周报，包含数据总览、趋势图表、视频排行榜、数据分析和运营建议。

SkyClaw收到指令后，第一件事不是调API，而是直接打开了浏览器，导航到B站创作者中心。然后它发现需要登录，就弹出了二维码让我扫：

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我用B站App扫了码，登录成功后它就自己去数据中心抓数据了。它没有用什么野路子爬虫，而是登录后通过网页版的接口去获取数据，和你自己在浏览器里看到的数据一模一样。

整个过程大概跑了几分钟，最后给我生成了两个文件：一份Excel周报和一份HTML深度分析报告。

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Excel周报做得挺完整，分了四个sheet：

每日数据总览——7天的播放量、点赞、投币、收藏、分享、评论、弹幕，带合计和日均。右边还附了账号总体数据：粉丝16.4万、总播放1243万、总收藏38万。

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趋势分析图表——每日播放量趋势、互动数据对比（点赞/投币/收藏的柱状图）、评论和弹幕趋势。一眼就能看出3月14日是这周的流量高峰，播放量47,701，比周均高了28%。

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视频排行榜——按昨日播放增量排序的TOP10视频。OpenClaw养虾指南一条视频占了63%的播放增量，第二名是那条美股收益629%的视频，占14.87%。

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数据分析与运营建议——这个是我没想到的。它不只是列数据，还给出了亮点和关注点的分析：收藏率5.8%优于B站平均水平、后半周流量下滑需要关注、投币率偏低有提升空间。运营建议也挺具体：周二到周四是黄金发布窗口、可以在视频开头设置弹幕互动话题、片尾加投币引导话术。

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说实话，如果我自己手动做这份周报，打开后台、截数据、粘到表格、画图表、写分析，至少得花半天。我现在还能想起之前在大厂做用户增长工具时被数据周报支配的恐惧。

SkyClaw几分钟就搞定了，而且图表比我手动做的好看。

接下来我打算把这个设成定时任务：每周一中午12:01自动跑一次，抓上一周的数据，生成Excel存到云端。这样90天的数据限制就不存在了，因为每周都在自动备份。积累几个月之后，我就有了一份完整的频道增长数据集，想做什么分析都行。

这个场景其实适用面很广：B站UP主、抖音创作者、小红书博主，都有类似的数据管理痛点。平台给你看数据但不给你存数据，你不主动备份，过期就没了。 一只云端龙虾定时帮你跑，比什么第三方数据工具都靠谱。

实测3：给产品宣传视频配一首不会被告的BGM

这个需求太真实了。

我平时做视频，BGM一直是用剪映里自带的音乐库随便选的。之前觉得没什么问题，直到我的YouTube频道开始收到版权提醒。

YouTube Studio里经常弹出来一个提示：你视频里的音乐被版权方声明了，这条视频无法参与创收。更离谱的是，前段时间我邮箱里直接收到了版权方的侵权通知。

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我一直以为剪映里的音乐可以免费商用，但实际上很多音乐的授权范围只限特定平台。 你在抖音上用没问题，发到YouTube就可能触发版权检测。这个坑我相信很多做跨平台内容的创作者都踩过。

所以当我看到SkyClaw里有Skywork Music Maker这个Skill的时候，第一反应是：终于可以用AI生成版权完全属于自己的BGM了。

我给SkyClaw的指令是：

我做AI教程类的长视频（10-20分钟），需要一首可以循环播放的背景音乐。要求：纯音乐不要人声，节奏轻快但不抢戏，适合当背景音不会干扰讲解。风格偏lo-fi电子或轻快的synth-pop，不要太激昂也不要太安静。生成3个版本让我挑。

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SkyClaw一次生成了3个版本，每首大约两分半钟，循环播放完全够用。

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如果效果好，我打算以后给自己频道的所有视频都用Mureka配乐。倒不是现在AI音乐有多强，但至少版权干净、风格可控、可以批量保持一致性。对内容创作者来说，这三点比好听重要得多。

Ultra会员的账

最后算笔经济账。

我每个月在AI上的开销大概3000人民币以上，包括配图用的Nano Banana模型、各种API调用、以及想在OpenClaw里用顶级模型的花费。其中最大的隐性成本前面说过了：有Max订阅却不敢给龙虾接，想用Opus 4.6就得单独按API付费。

SkyClaw Ultra会员的定价是2549.99/年（约18500人民币，折合每月约1540人民币）。

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订阅后你得到两个东西：

  1. 可以指定使用Opus 4.6、GPT 5.4、Gemini 3.1 Pro等顶级模型

  2. 赠送订阅价格5倍的token用量。 月付就是价值15000（约10.8万人民币）

这笔账很简单：如果你每个月的顶级模型消耗超过2000人民币，Ultra就比自己买API划算。 而且不用操心API配置、不用担心封号、不用在不同模型之间来回切换环境。

对重度用户来说，Ultra本质上不是会员，是AI预算的理财方案。 钱集中投入一个渠道，换来更高的额度和更省心的体验。

SkyClaw是什么

如果你还不了解SkyClaw：它是昆仑天工的Skywork推出的云端OpenClaw方案，网址 https://skywork.ai/home\_agent/skyclaw 。给你分配一台带图形界面的云端虚拟机，可以像远程桌面一样看到龙虾在干什么、随时接管操作。不需要部署、不需要配置环境、不需要写代码。免费能体验5小时。

创建过程就两步，真的两步：

第一步，给你的龙虾取个名字、选个头像。我给它取名叫Aki。

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第二步，选一个你习惯的聊天工具接入，WhatsApp、Telegram、Discord、Slack、LINE都支持。不选也行，直接在Skywork网页端用。

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然后就可以开始用了。模型选择直接在聊天框底部切换，Ultra会员可以选的模型列表：Claude Opus 4.6、Claude Sonnet 4.6、ChatGPT 5.4、ChatGPT 5.3 Codex、Gemini 3.1 Pro，御三家全齐。

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Skywork其实在2月7日就发布了这个产品（当时叫SkyBot），比国内多数大模型厂商的龙虾方案都要早，但一直没怎么在国内宣传。最近推出Ultra会员和一系列专业Skill之后，产品力比之前强了不少。

Skill链接汇总

文章里提到的几个Skill，直接在SkyClaw里搜索安装就行，也可以通过ClawHub链接访问：

Skywork也把这些Skill的源码开源在了GitHub上（github.com/SkyworkAI/Skywork-Skills ），在Claude Code或者本地龙虾里也能装。对做Skill开发的人来说，Skywork Music Maker那个prompt_guide.md和PPT的四层架构都挺值得翻翻的。

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