麻瓜周报：“AI杀人”只是爽文；Openclaw怎么席卷全球；谁先用“龙虾”赚到钱了？

“AI杀了哈梅内伊”的爽文骗了多少人

前几天朋友圈被《深度揭秘Claude和Palantir是如何杀死哈梅内伊的》刷屏。AI主导斩首行动？算法决定了哈梅内伊的生死？乍一读，不明觉厉。但读完外媒原始报道后不得不说，读者被“赛博军事家”狠狠忽悠了。

爽文犯了哪些“一眼假”的错？

第一，Claude根本不是“司令官”。据wsj，它的真实用途只有三件事：情报评估、目标识别、战斗模拟。实际上，就是个超级打工人。

第二，最关键的政治背景被吃了。空袭前几小时，特朗普刚下令全面停用Anthropic产品——因为对方拒绝移除AI“安全护栏”，不愿让AI参与杀人。被标注“供应链风险”的公司，怎么可能扭头就成了最高机密行动的“总指挥”？

第三，军事常识是没有的。AI在此次行动中的作用，不如CIA的关键情报。

正如公众号“01Founder”所说，真实的现代战争指挥控制系统（C2），是个极其复杂的异构网络，涉及物理隔离（Air Gap）、多级加密协议以及不同军种之间难以逾越的权限壁垒。

把Palantir的情报系统、Anthropic的语言模型和Anduril的硬件终端强行脑补成一个即插即用的整体，是对军事专业的冒犯，更是文章逻辑硬伤的根源。

AI“全自动扣板机”的那一天有多远？

虽然没有爽文中AI自主扣动扳机的科幻场景，但事实上，AI已经深度嵌入了战争的决策链条里。

据WSJ，美军利用AI系统分析海量情报碎片、缩小目标位置误差半径、推演打击方案并直接接入联合全域指挥控制体系，将战术参数同步至所有作战单元。

这让情报的核查、决策的发出效率更高了。AI加速了战争前的环节，把人类更快地推到了“按下按钮”的决策位置。

这正是Anthropic CEO Dario的顾虑，“我担心很多未知数。我们在思考滥用的可能性。”

Claude封杀事件背后的伦理撕裂

Anthropic试图守住“不用于杀人武器”的底线，结果被政府封杀。

戏剧性的是，前脚还鼎力支持Anthropic的OpenAI，几个小时后就转换了立场。全力拥抱军方，在Anthropic被封杀当天火速签约。

这场风波后，Claude下载量冲上App Store免费榜第一。X上很多用户发起了，几天内，ChatGPT卸载量暴增295%。

普通人在用投票表达：不希望日常用的AI工具变成杀人机器。

一边是政府封杀，一边是民众力挺。一边是商业利益，一边是伦理底线。这就是AI军事化带来的真实困境。

Claude有没有“杀死”哈梅内伊？答案已不重要。真正的变革，不像科幻片，而是在枯燥的代码、复杂的博弈和艰难的抉择中发生的。站在十字路口的人类，能选择正确的未来吗？

OpenClaw席卷全球

这个周末，估计很多还没有安装OpenClaw的人，“养虾”焦虑达到了顶点。在持续多日的各种新闻轰炸后，周末我们开始朋友圈里刷到了“虾友”线下聚会。

OpenClaw问世只有短短两个月时间。去年11月，奥地利开发者彼得·斯坦伯格（Peter Steinberger）做了一个能帮他回消息、管日程的小工具。他最初将AI Agent取名Clawdbot，后改名为OpenClaw，形象是一只红色的龙虾。

OpenClaw今年1月正式对外开源，马上引来大量关注，成为代码平台GitHub史上最快获得10万星标的开源项目。

上个月，彼得已经入职OpenAI，负责Agent研发，他预测Agent会取代80%移动应用。

先说说OpenClaw为什么这么火，跟去年这个时间发布的Manus类似，你的龙虾可以自动工作，成为你7×24小时工作的免费（其实不能算免费，它要消耗token）AI员工。没错，这已经非常接近能干活的AI助理了。

OpenClaw在中国特别火，以至于现在安装OpenClaw已经成为闲鱼热门赛道。

短视频平台上，手把手教大家部署OpenClaw的教程很多，但本地部署还是有些门槛，所以就出现了两种安装服务：远程指导和上门代装。

闲鱼上大多是远程指导，价格只有几十块钱。我看了下，评价还都不错，说明如果要求不高，其实在程序员的指点下确实可以自行安装。

上门报价一般在500元上下，只要在小红书上搜索一下，就能找到自己同城的人。据说这段时间已经有勤奋的程序员靠这项兼职赚了几万元。可能是竞争逐渐激烈，这两天报价已经有下降的趋势。

这个案例也给行业带来启示，自动化优先的垂直 SaaS 赛道，依然有极高的用户留存机会，对相关创业者来说是个不错的发展方向。

有意思的是，腾讯主动加入了服务大军。3月6日一早，腾讯深圳总部大楼门前，腾讯工程师现场“摆摊”，帮用户免费安装龙虾，几百个预约号码一抢而空。

安装时间仅需5分钟，腾讯云的工程师当然是把龙虾帮你部署在腾讯云上，后续还需要在腾讯云上购买token。

OpenClaw创始人也对中国的盛况感到震惊：“OpenClaw在中国的采用程度达到了另一个层次。”

当然OpenClaw其实是全球爆火。OpenClaw官方账号称，全球有40多个城市自发举办了龙虾线下聚会。

黄仁勋说，OpenClaw可能是历史上最重要的软件发布。

其实，龙虾这么火，国内云厂商就提供了配套的云服务和部署指南，我们在短视频平台上刷到的安装指南，大多数也是指向某一个云厂商的服务。

腾讯的工程师现场安装只需要5分钟，就是通过腾讯轻量云Lighthouse支持的“零代码”流程，“一键安装、一键启用”。

不过，在社交平台上，各种已经开始养虾的人，很多都不知道这只龙虾能干点啥。

其实我去看了下大家的应用场景，目前用得比较多的，一类是股票盯盘，另一类是让它在社交应用里值班。我同事说，后一类中，Discord和龙虾连接，用户操作体验最佳，比飞书、Slack等都强太多。

另外就是，那些选择了“高价”大模型的人，已经发现养虾成本不低。我看到朋友圈有人吐槽，“一个问题没回答完，两百美金就没了”。

对此，我们团队的Sam老师给还没有开始养虾的朋友提了几点建议：

1、关于硬件，现在高配版一机难求，他建议买丐版Mac Mini要考虑一下使用场景。因为丐版的就只能接API token的方式，高级版的可以自己部署模型。

如果确实急用，可以把工作分开，有些用本地模型，有些用API，省下的钱可以用来买token。不过长期来看，肯定是买高配版硬件更省钱。

2、务实选择接入的大模型，因为成本差异非常大。以目前价格最低的Kimi K2.5 为例， Claude Opus 价格大概是它的10倍 左右，其他的模型看了下，大概在3-10倍之间。

3、别随便让龙虾自己改配置、自己运行命令，我亲自试过，它很容易把自己改崩、改到用不了。如果一定要让它自动干活，就用最贵的 Claude 模型，并且打开联网功能。

一人公司

Anthropic编程大赛金奖，解决加州地狱级文书工作的CrossBeam

首先让人振奋的是，这位获得大奖的创作者，甚至不是程序员科班出身。他的名字叫麦克·布朗（Mike Brown)，是一名在加州的人身伤害律师。

能关注到这个领域的问题，是因为他的好哥们卡梅隆在一个建筑公司工作，在加州搞建筑审批，文书工作不是非同一般的复杂。基本上，从2018年以来，有90%的文件，都会被退回要求整改，每一次循环都会花费数周时间和数千美元。

卡梅隆问麦克：是不是能让AI干这个活儿呢？

从去年开始，麦克试图通过vibe coding，来帮助身边的人解决力所能及的问题。而卡梅隆的需求正好是：梳理建筑图纸、对齐法律法规要求，大量的细节确认，再生成相应的申请文件……看起来正是适合AI来干的工作，所以麦克就一口答应下来了。

但很快，麦克发现自己把问题想简单了。他把卡梅隆的所有图纸，以及市政厅的整改意见，都输进了Claude等模型让AI去跑，但发现都不太好使：这些图纸的量太大了，如果单靠邮件里的文字指示，是不足以让AI修改好的。它还需要协调法律法规、工程知识，以及空间理解能力。

在Anthropic的黑客松项目以后，麦克重新开发，把整个项目的流程梳理清楚，推出了CrossBeam。它不仅是一个文本处理工具，而是一个集合了13种定制化技能的并发系统。

当一个承包商把图纸和整改意见放到CrossBeam里面以后，它就会生成这个项目的全套空间索引（Spatial Index）系统，也就是把各项数据都生成和整合进来。法规模块能够实时网络检索对比州级、市级文件。然后，解析模块会分析整改文件的具体意见，对应法律法规进行修改。

最终，CrossBeam将会呈现一份可以供结构工程师签字的完整分析与回复文件。由于图纸数据和法律法规文件都是相当标准的，很少含糊的地方，因此CrossBeam也呈现了非常喜人的准确性。

除此之外，麦克还多想了一步。既然他们能够帮结构工程师准确地回复市政厅的需求，那么，反过来，他们也可以帮助市政厅更快地回应建筑商们的需求，从而加快整体的审批效率。

麦克的想法也得到了来自Buena Park市市长的积极回应，认为这能有效地解决加州房屋紧缺的问题。到这一步，麦克不仅获得了建筑商作为客户，还给自己开发了政府相关的客户，是一个非常实用的产品。

这个项目的成功之处就在于，在极其垂直的领域，成功融合多种异构数据（图像、PDF法律文本、实时网络数据），进行高可靠性的并发任务，解决了一个长期高价值的商业痛点。

另外一个高度垂直的应用，靠坏天气提醒工人修屋顶，一个月就赚了4万美元的RoofClaw

RoofClaw的产品，就没有那么fancy了，甚至看起来有点老旧：它的模式是卖预装了OpenClaw的MacBook Air或者Mac Mini，给屋顶维修公司。在寄到客户手里后，他们还会提供1对1培训和后续的技术支持。

他们的定价很简单直接，一次性收费5000美元。在过去30天里，光靠这个，Roofclaw就赚了超过4万美元。

北美中部经常会遭遇冰雹、雪暴、飓风、龙卷风等极端天气，这种天气来得突然，并且对房屋损害特别明显。

对于屋顶维修公司来说，怎么及时把握住这种瞬时爆发的维修需求，就是业绩的决胜来源。显然，在这一点上，AI比人优越太多了。

网页好评

而RoofClaw可以24小时实时跟踪冰雹等天气的数据，对公司进行相关预警，并且快速找到线索、及时回应客户需求。

比如，当200多个受灾客户来询问房屋维修业务时，就算配备10个客服，也可能很难细致、及时地回应，但是RoofClaw可以根据公司的实际情况，来回应客户的定制化需求。

同时，它也可以实时监控不同的外包工程队伍的施工进度，及时汇报。而一切只需要老板用telegram等聊天软件来进行对接和安排。

在此之前，其实这家公司的SaaS业务已经快不行了。但通过智能化、实时预警、降低成本的各种提升，成功找到了一大批新用户。

机会与方法论

最近一段时间，各种论坛上对于AI创业机会，逐渐找到了一些共识。其中一个最具确定性的机会就是，垂直领域的AI替代。

其实这个方向上，我们已经看到了一些成功案例，包括前面所说的市政文书和修屋顶的项目，都是这个方向上的成功者。我们也准备近期再写几个详细的案例。

而一位连续创业者gregisenberg更是梳理出了具体流程，就是下面这个框架。由于具有高度的可执行性，传播很广。

@gregisenberg：

“2026 年做 AI-first SaaS：大市场 → 子赛道 → 写出完整工作流 → 标出金钱流转节点 → 量化痛苦（浪费小时数 × 时薪）→ 用 AI 替代其中 3-4 步。”