把Claude Code接入微信后，聊聊我对龙虾热的冷思考。

把Claude Code接入微信后，聊聊我对龙虾热的冷思考。把Claude Code接入微信后，聊聊我对龙虾热的冷思考。 Modified March 26 三、龙虾的设计之美龙虾有三个设计确实很漂亮，我认为这也是它能让用户觉得"这AI真的懂我"的核心原因。第一是统一入口和全量上下文。传统的AI工具，每个项目的上下文是隔离的。你在Cursor里打开项目A，切到项目B，之前的对话就没了。但龙虾不一样。同一个Agent下，你在Telegram聊的、在飞书问的、在微信说的，它都能记住。跨渠道的对话不会丢失，给人一种它什么都知道的感觉。不用每次重新交代一遍。第二是分层持久化记忆。通过MEMORY.md、USER.md、SOUL.md加上"心跳机制"，AI会定期回顾原始日志，把有价值的信息提炼成长期记忆。短期日志是工作记忆，提炼后是中期记忆，沉淀下来的人格偏好是长期记忆。对用户来说，体验就从"每次重开都要重新交代"变成了"它好像在成长"。第三是可组合的Skills（技能）生态。用户可以在技能市场下载趁手的Skills，快速替自己干活，遇到没有tool的情况还能当场给自己定制一个。新的Skill存下来，下次遇到类似场景可直接复用。这三个设计叠加在一起，会形成飞轮效应： 1.长期记忆加统一上下文，对话产生复利，AI越来越懂你。 2.持续使用的Skills会自我迭代，能力会越来越强，使用体验越来越好。四、看不见的天花板但漂亮的设计背后，有几个看不见的天花板。第一是IM交互的天然限制。聊天窗口是线性的，信息密度低，过程不可观测。你让它做个调研，loading转了很久，你不知道它到底在稳步推进还是在钻牛角尖。复杂的报告、表格、长文在聊天窗口里看着也很痛苦。更别说你想引用之前某个thread的内容，或者同时探索两个方向再合并，这些事情都不适合在聊天框里完成。这是Openclaw为了极致易用性所要付出的代价。第二是记忆的黑盒。龙虾的记忆看起来很智能，它自己维护、自己提炼、自己进化。但你完全不知道它记了什么、忘了什么、把什么东西合并了。你做了一份5000字的调研报告，过几天可能被自动压缩成三行。你说"以后以这份文档为准"，它过两天可能就忘了。而且A项目的偏好可能莫名其妙影响B项目。统一记忆带来"懂我"的感觉，但也带来了跨项目的信息污染。第三是安全隐患。技能市场上的第三方skills里，有大约12%被发现含恶意代码。如果是本地龙虾，极容易引发安全问题。而现在各大厂商在推的一键部署"云虾"，能够将各方面的风险隔离掉，但你就没办法体会到"爽感"了。体验和安全，在龙虾的架构下几乎是一对矛盾。所以我一直以来的观点是，龙虾暂时不具备真正的生产力级别能力。我也拿龙虾在我自己的跨境电商业务上做过尝试，最多能做一些轻量级或者主动型任务，比如简单的市场调研，竞品页面信息变动提醒等等。对于复杂的业务问题，还是得回到可交互可编排的Agent工作台上来。 OpenClaw是走向本地通用Agent的一个美好开始。当然，也可能因为我玩的不够深，欢迎大佬们拍砖。五、不是竞争，是互补我并不认为OpenClaw和Claude Code等Agent工具是竞争关系。他们是同一生态下互补的好搭档。 Claude Code是孵化工作台。比如我们要做一个Skills，可以先在上面编排结构、写好配置和规则、沉淀工作流，然后不断测试迭代，直至跑通。我们对这个房子的结构了如指掌，哪面墙在哪、进度到哪了、下一步该干什么。 OpenClaw可以作为远程调度器。我们通过微信、Telegram这些入口，随时随地下达指令，调用我们此前精细打磨好的skills。这个组合能跑通的前提是：你心里有数。但如果一上来就直接用龙虾来写Skills，你面对的就是一个一无所知的黑屋子。你很容易觉得他笨笨的。而当微信ClawBot支持接入Claude Code后，我目前已经再没有任何兴趣继续用龙虾了。【写在最后】我一直在期待微信到底会如何接入AI。动作比我想象中要快，而且方式很巧妙。最初我们都会理所当然地认为，微信会以混元模型为基座，做一个自己的Agent。但现实是，微信依然在贯彻互联网的水和电这个理念，只做基础设施，不做上层应用。 ClawBot的意义远不止能在微信里聊龙虾，它代表了平台对AI Agent生态的战略认可。真正值得关注的不是谁又接了微信，而是微信作为入口、本地Agent作为引擎的这种模式正在成形。下一步，我们可以期待ClawBot如何与小程序、公众号、视频号等微信生态联动。过去二三十年的互联网史，本质上就是一部入口争夺史。无数公司兴衰更替，但底层逻辑从未改变，谁掌握了入口，谁就掌握了流量和用户。而这一次，AI时代的入口之争，才刚刚拉开序幕。如果这篇文章对你有启发，不妨点个赞，或者分享给身边的朋友，也欢迎给我留言，聊聊你的想法。三、龙虾的设计之美龙虾有三个设计确实很漂亮，我认为这也是它能让用户觉得"这AI真的懂我"的核心原因。第一是统一入口和全量上下文。传统的AI工具，每个项目的上下文是隔离的。你在Cursor里打开项目A，切到项目B，之前的对话就没了。但龙虾不一样。同一个Agent下，你在Telegram聊的、在飞书问的、在微信说的，它都能记住。跨渠道的对话不会丢失，给人一种它什么都知道的感觉。不用每次重新交代一遍。第二是分层持久化记忆。通过MEMORY.md、USER.md、SOUL.md加上"心跳机制"，AI会定期回顾原始日志，把有价值的信息提炼成长期记忆。短期日志是工作记忆，提炼后是中期记忆，沉淀下来的人格偏好是长期记忆。对用户来说，体验就从"每次重开都要重新交代"变成了"它好像在成长"。第三是可组合的Skills（技能）生态。用户可以在技能市场下载趁手的Skills，快速替自己干活，遇到没有tool的情况还能当场给自己定制一个。新的Skill存下来，下次遇到类似场景可直接复用。这三个设计叠加在一起，会形成飞轮效应： 1.长期记忆加统一上下文，对话产生复利，AI越来越懂你。 2.持续使用的Skills会自我迭代，能力会越来越强，使用体验越来越好。四、看不见的天花板但漂亮的设计背后，有几个看不见的天花板。第一是IM交互的天然限制。聊天窗口是线性的，信息密度低，过程不可观测。你让它做个调研，loading转了很久，你不知道它到底在稳步推进还是在钻牛角尖。复杂的报告、表格、长文在聊天窗口里看着也很痛苦。更别说你想引用之前某个thread的内容，或者同时探索两个方向再合并，这些事情都不适合在聊天框里完成。这是Openclaw为了极致易用性所要付出的代价。第二是记忆的黑盒。龙虾的记忆看起来很智能，它自己维护、自己提炼、自己进化。但你完全不知道它记了什么、忘了什么、把什么东西合并了。你做了一份5000字的调研报告，过几天可能被自动压缩成三行。你说"以后以这份文档为准"，它过两天可能就忘了。而且A项目的偏好可能莫名其妙影响B项目。统一记忆带来"懂我"的感觉，但也带来了跨项目的信息污染。第三是安全隐患。技能市场上的第三方skills里，有大约12%被发现含恶意代码。如果是本地龙虾，极容易引发安全问题。而现在各大厂商在推的一键部署"云虾"，能够将各方面的风险隔离掉，但你就没办法体会到"爽感"了。体验和安全，在龙虾的架构下几乎是一对矛盾。所以我一直以来的观点是，龙虾暂时不具备真正的生产力级别能力。我也拿龙虾在我自己的跨境电商业务上做过尝试，最多能做一些轻量级或者主动型任务，比如简单的市场调研，竞品页面信息变动提醒等等。对于复杂的业务问题，还是得回到可交互可编排的Agent工作台上来。 OpenClaw是走向本地通用Agent的一个美好开始。当然，也可能因为我玩的不够深，欢迎大佬们拍砖。五、不是竞争，是互补我并不认为OpenClaw和Claude Code等Agent工具是竞争关系。他们是同一生态下互补的好搭档。 Claude Code是孵化工作台。比如我们要做一个Skills，可以先在上面编排结构、写好配置和规则、沉淀工作流，然后不断测试迭代，直至跑通。我们对这个房子的结构了如指掌，哪面墙在哪、进度到哪了、下一步该干什么。 OpenClaw可以作为远程调度器。我们通过微信、Telegram这些入口，随时随地下达指令，调用我们此前精细打磨好的skills。这个组合能跑通的前提是：你心里有数。但如果一上来就直接用龙虾来写Skills，你面对的就是一个一无所知的黑屋子。你很容易觉得他笨笨的。而当微信ClawBot支持接入Claude Code后，我目前已经再没有任何兴趣继续用龙虾了。【写在最后】我一直在期待微信到底会如何接入AI。动作比我想象中要快，而且方式很巧妙。最初我们都会理所当然地认为，微信会以混元模型为基座，做一个自己的Agent。但现实是，微信依然在贯彻互联网的水和电这个理念，只做基础设施，不做上层应用。 ClawBot的意义远不止能在微信里聊龙虾，它代表了平台对AI Agent生态的战略认可。真正值得关注的不是谁又接了微信，而是微信作为入口、本地Agent作为引擎的这种模式正在成形。下一步，我们可以期待ClawBot如何与小程序、公众号、视频号等微信生态联动。过去二三十年的互联网史，本质上就是一部入口争夺史。无数公司兴衰更替，但底层逻辑从未改变，谁掌握了入口，谁就掌握了流量和用户。而这一次，AI时代的入口之争，才刚刚拉开序幕。如果这篇文章对你有启发，不妨点个赞，或者分享给身边的朋友，也欢迎给我留言，聊聊你的想法。 🔗 原文链接： https://mp.weixin.qq.com/s/Sb88kx7U... https://mp.weixin.qq.com/s/Sb88kx7U... 原创 Buluu Buluu 新西楼2026年3月24日 22:35 广东 Hello，大家好，我是Blue。前两天分享了微信接入龙虾和Claude Code的教程之后，收到不少朋友的反馈。微信接入龙虾和Claude Code的教程很多人的第一反应都是：哦，微信现在能接龙虾了。但我想说的是，这件事的重点不全是龙虾。微信这次上线ClawBot插件，本质上是开放了一套官方的消息通道。龙虾能接，Claude Code能接，Codex能接，甚至任何一个AI Agent都能接。微信：我们不生产水，我们只是大自然的搬运工。这个通道的战略意义，远远高于之前的Qclaw等各种腾讯系claw。 Qclaw本质上是在利用微信中"电脑管家"的客服接口，属于是"借用"微信的能力。而ClawBot是微信官方自己推出的插件，意味着微信正式下场，把AI接入变成了微信自己的能力。这里也补充两个前天教程里没提到的信息。第一，目前无论是 iOS还是安卓，无论你有没有被灰度到ClawBot这个插件，其实都可以直接通过命令行接入，不需要等灰度。如果是安卓端，在接入过程中系统会提醒你升级到微信最新版8.0.70。第二，如果你的龙虾是部署在本地Docker上的，可能没办法直接用官方的npx命令去连接。我自己就踩了这个坑，后来整理了一份Docker环境下的踩坑指南，有需要的朋友可以找我要。玩了小半天，我最后还是选择将Clawbot接入了Claude Code。一、如何将任意Agent接入微信？这个官方通道开放之后，Github上一下子涌出了大量的魔改项目，热度最高的就是Claude Code的桥接项目。目前我看到比较有代表性的主要有两种。第一类是通用桥接型的。比如weixin agent sdk，它本身不绑定任何特定的AI。你可以把它理解成一个"万能适配器"——不管你电脑上跑的是Claude Code、Codex还是kimi cli，都能通过它接到微信里，图片、语音、视频、文件也都支持。我自己用的就是这个方式。 Github地址：https://github.com/wong2/weixin agent sdk 第二类是指定Agent型的。比如cc weixin，就是专门把Claude Code接进微信。目标很明确，不折腾别的，一步到位。如果你只想接Claude Code，用这个就够了。 Github地址：https://github.com/fastclaw ai/cc weixin 除了这两种基础方案之外，我还看到各种各样的衍生项目。 weclaw做了多Agent统一管理，你可以把Claude Code、Codex、龙虾同时挂在微信后面，通过不同的指令前缀来分配任务给不同的Agent。 vibe remote在多Agent桥接的基础上，额外做了一个可视化面板，可以实时看到每个Agent的连接状态和健康情况。 wechatbot则走极简路线，专注把微信底层协议封装得足够轻，掉线了还能自动恢复。这就是微信生态的爆发力。如果想要使用以上提到的项目，直接将项目链接发给Claude Code，让他帮你完成部署即可。我完成接入后，测试了一下文章储存功能，体验很丝滑。微信连上Claude Code之后，实际上是在电脑里跑一个Claude会话的终端进程。一旦遇到网络波动或者电脑休眠了就会断线，可以使用 PM2（Node.js的进程管理工具）来托管。这样进程崩了会自动重启，关掉终端窗口也能后台运行。在微信中用上Claude Code后，我觉得这才是微信接入AI的正确打开方式。二、龙虾热，冷思考为什么我会更推荐在微信里接入Claude Code，而不是OpenClaw？我在前两周直播里，最后有简单聊下我对龙虾的思考。回归过去几年AI的里程碑事件，从DeepSeek到Manus，再到今天OpenClaw的爆火，本质上是同一件事—— 把一小撮人已经在享受的能力，第一次推到了更广泛的人群面前。 DeepSeek让大家第一次体验到了会搜索、懂推理的AI。 Manus让人们第一次看见Agent的形态。 OpenClaw则是让我们对于"能干活的个性化助理"这件事，有了具象认知。 Cursor、Claude Code这些专业级Agent其实出来挺长时间了，但太小众，初期基本只有程序员在用。随着Vibe Coding概念火热，才逐渐被大家所熟知，但也仅限AI这个圈子里。而龙虾通过Telegram、飞书、微信这些通讯入口，第一次把这种能力推给了普通人群。它填补了大众在消费级AI（只会聊天）与专业级Agent（本地编程）之间的鸿沟。