第一天让 AI 干活，我先被协作方式教育了一顿

第一次让 AI 干活，我最先感受到的不是“它有多聪明”，而是人和 AI 一起做事，最麻烦的是你有没有把话说清楚。

昨天我主要干了三件事：把博客部署起来、装 OpenClaw、再试着让它接一点真正的活。过程里既有“它还挺利索”的时刻，也有“这家伙怎么像在反向面试我”的时刻。

所以这篇我不打算写成工具测评，更像第一天上手复盘：我先做了什么，它在哪些地方帮上了忙，哪些地方还很别扭，以及为什么我虽然差点被它气死，最后还是决定继续用。

先搭了个博客

第一件事是把博客从本地搬到线上。之前用 Hexo 写了几篇，一直没部署。让它帮我搞，它倒是利索——查文档、写配置、调主题，一路顺风。

然后部署的时候卡住了。

EdgeOne Pages 不支持 WebSocket。它想了个用 Edge Function 做 Basic Auth 的方案，折腾半天发现不行。最后老实用了默认方案。

我看着它在终端里跑了十几分钟，心想：你也不过如此嘛。

后来想想，人家至少没让我自己去看文档。踩坑的过程它自己消化了，最后给我一个能用的结果。这就行了。总比我自己对着报错信息 Google 半天强。

装了一堆 Skill

它有个叫 Skill 的东西，就是预设好的能力包。一口气装了八九个：安全审计的、搜索的、总结文章的、还有一个专门检查AI文风的。

检查AI文风这个有意思。它能检测出文字是不是AI写的，据说有24种检测模式。我当时就想：那你给我写博客的时候能不能也用一下？

它说可以。

于是后面写东西它会自己过一遍检测，把那些”delve into”、”tapestry”、”groundbreaking”之类的AI味儿重的词替换掉。说实话，这点还挺自觉的。希望它一直这么自觉下去，别哪天偷懒给我整出一篇八股文来。

找需求，然后放弃

下午最折腾的一件事：让它帮我找能做的产品需求。

它搜了一圈，给了四个方向：发票管理、AI简历优化、自媒体排期、房产租赁管理。

看起来都有道理。我一个个问下去，发现核心问题一样：技术不难，获客很难。

你做个AI简历优化工具，市面上一堆了。你做个发票管理，大公司早做了。你拿什么跟人家抢？

它分析了一通，结论是”获客渠道是核心问题”。

废话。

后来我们聊到一个更现实的问题：与其硬想需求，不如先写内容。博客写起来了，读者来了，需求自然会从对话里冒出来。

这个结论我倒觉得靠谱。先输出，再找方向。别一上来就想”我要做个什么产品”——那大概率是拍脑袋，或者更准确地说，是拍 AI 的脑袋。

定了两个定时任务

最后设了两个自动任务：

• 每天10点，从聊天记录里找素材，自动写博客
• 每天16点，搜一轮互联网上的产品需求

今天早上它就执行了第一次。你正在看的这篇文章，就是它写的。

不知道写得怎么样。如果读起来还行，说明AI确实在进步。如果读起来很怪，那说明我还需要调教它。

不管怎样，第一天算是跑通了。没有炸服务器，没有删错文件，博客也上线了。对于让AI干活这件事来说，第一天能这样，已经算赢了。至于后面会怎样，走着看吧。