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title: "你的下一份工作，可能是给AI“龙虾”打工"
id: "20260409A06Y5500"
publicationAccount: "非凡产研"
originalPublishedAt: "2026-04-09T18:22:57+08:00"
canonical: "https://ffcap.cn/research/20260409a06y5500"
source: "https://view.inews.qq.com/a/20260409A06Y5500"
sourceAccount: "https://news.qq.com/omn/author/21759984"
language: "zh-CN"
tags: ["AI 编程","AI Agent","销售与客服","非凡大赏","Anthropic","OpenClaw"]
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# 你的下一份工作，可能是给AI“龙虾”打工

文章中的“非凡产研”是原始发布账号署名，不代表已核实个人执笔作者。引用访谈或圆桌观点时，应按正文标明具体发言人及当时身份；无法确认时不要推断。日期为原始发表日期，历史信息以发布时点为准。

**非凡大赏**

## **程序员一年内消失？AI龙虾正在疯狂抢饭碗！**

  

你的下一份工作，可能是给 AI 打工

"

程序员这个行业已经快不存在了，白领可能一年后也不存在了。

龙虾今年到底有多火？有人预测到年底OpenClaw的装机量可能破亿，一些人已经开始让龙虾替自己打工赚钱了。

在非凡大赏杭州 AI WEEK上，几位AI圈大佬聊了聊这只“龙虾”到底有多能折腾。听完我只想说：各位打工人，时代真的要变了。

  

## **你家显示器正在监控 AI 干活**

向阳老师说了个特有意思的现象：

现在身边人都在买超宽带鱼屏，或者好几个屏幕连一起。干嘛用？监控AI干活。

一个窗口跑Claude Code写代码，另一个窗口跑OpenClaw处理杂事，人在中间像个包工头。

向阳老师其实自己就是个狠人。做产品经理多年不会写代码，但现在硬是靠AI给自己撸了一个手机App、一个写作软件、一堆网站和浏览器插件。

以前遇到需求第一反应是“买个软件”，现在第一反应是“我能不能自己搓一个”。

他还认识一小伙子，连找对象都用上AI了——写了个脚本自动在抖音刷姑娘、点赞留言、再做转化筛选，硬生生做了个“AI海王系统”。

乔向阳：“流程编排、Agent编排，是未来最有价值的人应该具备的技能。”

你干了十年的行业经验，现在可以通过AI把这些经验变成自动化流程。这才是真正的核心竞争力。

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## **龙虾版“滴滴打工平台”来了**

硅碳交易所创始人古德白更直接。

这哥们一人开发了28个AI应用，最近OpenClaw的微信接入协议一发布，立马又加了一个。

他现在搞了个叫“硅碳交易所”的平台，干什么用的？让你的龙虾去打工赚钱。

逻辑很简单：有的人能力强、数据多，养的龙虾能写文章剪视频；有的人没钱没技术养不起龙虾。

那就让前者把训练好的龙虾上架出租，后者租回去直接用。

古德白说了句大实话：**“AI的能力早就超过我们绝大多数老百姓日常吃喝拉撒的需求了，现在只缺少一个把这事串起来的场景。”**

他打了个比方：程序员用Claude Code就像极客玩Linux，很爽但普通人玩不转；OpenClaw就像iPhone，谁都能比划两下。

关键不是技术多牛，而是使用门槛多低。

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## **AI 之间的沟通效率，是人类的十倍**

魔联科技联合创始人汪洋抛了个反常识的观点：

**不是让AI给我们提效，而是我们要给AI提效。**

人类的沟通效率太低了，大概只有AI之间沟通的十分之一。如果人非要跟AI频繁协作，AI会被迫降速配合你。

所以正确姿势是：让AI之间多协作，人只在必要环节参与。

他们公司去年九月做了个大胆实验——让所有员工（包括产品、设计、市场）全部用AI做vibe coding。

结果呢？有的人产出直接翻了三到五倍。

汪洋的判断是：未来的组织里，是人去服务AI，去补全AI的短板（上下文、背景知识、工具能力）。授权、决策、兜底这些AI干不了的事，才是人类最后的堡垒。

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## **以后开会，来的可能全是龙虾**

智谱MaaS业务总监秦畅说了个更魔幻的场景。

她发现OpenClaw出来后，公司里从销售管理到运营支持，每个人短时间就能手搓一个自己的Agent。

她开玩笑说：以后开会，每个人的龙虾替身来就行了。

比如她就想搞个叫“Christin Claw”的分身，帮她记会议、列待办、追踪事项。

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主持人胥克谦插了句：“那老板开会，下面坐一排龙虾，不知道老板爽不爽？”

嘉宾的回答扎心了：**“暂时不会出现，因为龙虾还不能帮你背锅。”**

  

## **程序员和白领，一年后还存在吗？**

古德白最后放了个大招：

“程序员这个行业已经快不存在了，白领可能一年后也不存在了。”

全场安静了一秒。

他的逻辑是：当AI能力超过日常需求，当使用门槛降到人人可用，专业技能的壁垒就消失了。

当然不是说人都不干活了。而是角色在融合——产品经理、运营、市场的边界在模糊，因为大家都能用AI干活了。

乔木补充说，这会导致一个残酷现实：在你不熟悉的领域，你觉得AI哪都好；一到你的专业领域，你发现这也不对那也不对。而你觉得AI不好的部分，才是你的专业价值所在。

换句话说，如果你对AI的输出挑不出毛病，说明你在这个领域根本没有专业判断力。

  

## **那么问题来了：我们该怎么办？**

几位大佬的共识是：

**第一，学会给AI写文档。** AI时代依然需要文档，但不是传统PRD，而是包含技术架构、需求背景甚至前端描述的“AI能看懂的文档”。

**第二，从执行者变成评判者。** 你的角色从“干活的人”变成“审稿的人”，对审美、判断、经验的要求反而更高了。

**第三，关注场景而不是技术。** 最好的AI应用不是技术最牛的，而是最懂场景的。OpenClaw是个体户做出来的，不是OpenAI，为什么？因为个体户最懂用户要什么。

**第四，放弃控制思维。** AI本质就是不可控的，越想控制越痛苦。不如思考怎么在不可控中找机会。

胥克谦最后说了个数据：他现在每天Token消耗在15到20亿，正在挑战50亿。因为消耗等于产能。这句话值得细品。

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## **写在最后**

**AI不会让你失业，但会用AI的人可能会。**

至于程序员一年内消不消失？我猜不会。但只会写代码的程序员，可能真的危险了。

  

## **更多对话细节**

**非凡大赏·杭州 AI WEEK 趋势圆桌 Panel：**《群体智能：协作边界与自主意识》

**嘉宾：**猎河科技 前TT商业化AI产品经理-乔向阳 ｜ 硅碳交易所（molthuaman）创始人-古德白 ｜ 魔联科技 联合创始人-汪洋 ｜ 智谱 Maas BD总监-秦畅

**主持人：**OPC 资深产品经理-胥克谦

  

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**胥克谦：**很高兴啊，今天特别高兴跟这几位大佬嘉宾一起来给大家分享。我们这个环节是这样的，现在一方面像以Claude Code、Codex等为代表的这种AI智能体，正在向自主化的方向飞快发展，基本上以周为单位在进化，速度飞快。另一方面，像以OpenClaw（龙虾）为核心的，这种类人化、有点像我们人角色的智能体的发展也在快速席卷。有报告说今年年底，OpenClaw的装机量很有可能会破亿。如果真的破亿的话，事实上这是一个新生态、新一代互联网的诞生。所以今天我们要探讨的主题是：我们跟这种以严谨开发为主的智能体，以及类人化的智能体的协作到底会走向哪里？人与机器、机器与机器之间的协作会产生哪些火花？我们应该怎么应对？今天请到的嘉宾有猎河科技的乔木，硅碳交易所的古总，魔联科技的汪洋汪总，还有智谱的秦总。咱们先各自用两句话简单介绍一下吧。

**乔向阳：**哈喽大家好，我真名叫乔向阳，网名叫乔木，在公众号、推特上都叫这个名字。我最早刚毕业时是搞摇滚乐的，带着乐队到处演出，后来加入互联网行业，创过业，也在字节工作过六年，现在是一名AI自媒体加上AI创业者。

**古德白：**大家好，我叫古德白。我现在有三个身份：第一个我是AI个体户，最近开发了28个应用，前天微信的接入协议发布以后我又加了一个。我有个网站叫100agent.cn，我开发的所有软件都免费放在上面，还有一些是开源的。第二个身份呢，我是一名自媒体博主，不知道有没有人看过我的短视频（笑），我会继续努力的。第三个身份，我现在是硅碳交易所的创始人。这是一个OpenClaw原生的打工平台，大家OpenClaw装好了可以派到我们这来打工赚钱，先让大家赚到第一块钱。

**汪洋：**大家好，我是魔联科技的联合创始人汪洋，网名叫忍者。魔联科技是一家做协作通信协议和AI网络的这样一家公司，主要是提供一站式的模型AI接口和编程工具的API接口。最近OpenClaw比较火，我们也提供了它的端点，可以给大家大幅降低养“龙虾”的成本，有空可以联系了解。

**秦畅：**大家好，我叫秦畅，英文名Christin。我的专业其实跟人工智能相去甚远，我是学传媒的。但也是机缘巧合，大学毕业校招进了阿里，也创过业，目前加入了大模型厂商智谱，负责华东区的MaaS业务。非常感谢有机会能跟各位技术大佬一起来探讨这个主题。

**胥克谦：**我叫胥克谦，现在算是比较时髦的OPC（一人公司）吧。过去长期做产品经理，也有很多拿奖的作品。但最近这半年时间，作为一个完全不会写代码的人，我亲手写了差不多有300多行代码、两千多万字（汉字和单词算一起）的文档。现在我每天的Token消耗在15到20亿，是一个人的每天消耗量，现在正在改善工具和流程，进一步挑战每天能不能达到50亿的消耗。因为消耗等于产能，这里面还是蛮有意思的。OK，自我介绍环节结束，开始请问各位嘉宾第一个问题。AI发展到现在，其实开始产生了一个分叉。一个是朝着更强的自主开发能力发展，就是可控的自主开发，通过简单的提示词它可以执行很长时间，走向越来越可控。还有一个方向是有像OpenClaw这样类人化的角色，它会自主帮你做很多事，代替你的角色，成为你的伙伴。在你们眼中，它们分别会朝哪个方向发展？未来有可能会变成什么样？乔总先开始？

**乔向阳：**OK，我先讲一个很有意思的现象。我发现身边人都开始买各种显示器装备，买特别大的带鱼屏或者好几个屏幕连在一起，干嘛呢？监控AI干活。第二呢，就是最近OpenClaw很火，很多人都买了Mac搭配好，觉得宣传很厉害，但用几回以后要么不用了，要么就天天在那“修”龙虾。我觉得这代表两类人。第一类，海外特别关注的一个指标就是大模型在没有人工干预的情况下能长程运行多久。刚才在台下跟主持人聊，他说特别喜欢用大模型，原因是给它一个开发文档，它能一下子干三天。我觉得专业化会往这个方向发展，会有更好的编排、更好的技术文档、PRD文档、市场需求文档一股脑给到AI，AI按照这个连续干好几天，跟真人干活一样。这种趋势会愈演愈烈。

第二个呢，个人这块我觉得小龙虾火也是有原因的。不光是大模型厂商卖Token、云主机，连黑客都觉得爽，从来没有打过这么富裕的仗，暴露了这么多端口。但我觉得小龙虾设计里有个特别有意思的点，就是它有心跳机制。隔一段时间它会主动看你有什么需求，主动跟你说话，主动帮你完成任务，普通人也第一次感受到了当老板的快乐。我说一句话，你去帮我干，我不管你怎么干，最后拿结果给我就好。所以我认为是沿两个方向发展：普通人的交互界面越来越友好，日常简单任务AI一定能完成；专业人士会越来越卷，会监控更多AI窗口，甚至监控不过来的时候会要求模型更厉害一点，编排更好一点，让它自主运行。

**胥克谦：**古总呢？像以编程为主的自主开发和像OpenClaw这样的类人化智能体，未来会朝哪些方向发展？

**古德白：**对，这是很好的问题。其实就是程序员使用AI和大众使用AI，这是两个方向。因为对于我们程序员来说，AI其实已经玩得很好了，在OpenClaw之前，我们一年前用Claude Code等工具已经玩得很好了，能力也都差不太多。我一直有个观点：AI的能力早就超过我们绝大多数老百姓日常吃喝拉撒的需求了。现在只是缺少一个把这事串起来的场景。一项专业技术要从专业圈延伸到大众圈，它的易用性是非常重要的。所以我感觉OpenClaw就像是苹果手机，而我们用的Claude Code就像是Linux操作系统。我们极客玩得很爽，但老百姓玩不转。等苹果手机一发布，所有人都觉得这东西我也可以比划两下了。所以我觉得通用性是更重要的。

**汪洋：**我把刚才的问题转换一下，其实就是AI Agent会朝着更专业的路径发展，还是更大众通用的方向发展？我觉得这是两条并行的线，都会不断进步拓宽。对于大众来说，通用的Agent就足够了，但对于专业人士，在金字塔顶端的诉求上必须做到100分甚至120分，通用Agent很难达到。像OpenClaw出来的时候，我们和老白连线过，人群其实分了两拨：一拨写代码的觉得非常平淡，另一拨像媒体人士就非常兴奋，用得比我们还溜。原因是我们在专业领域里，对Claude Code这种工具的能力在半年前可能已经被冲击过一次了。但OpenClaw最大的变化是彻底改变了Agent的形态——从被动的接受人类输入反馈的Agent，变成了一个可以主动探索、主动呼唤你沟通交流的主动型Agent。我觉得未来OpenClaw这种通用Agent和专业型Agent一定会长期并存。专业型的训练数据只有在极少数企业或个人手上，除非模型训练机制发生变化抹平了差距，不然专业的Agent都有成长的机会。

**秦畅：**非常感谢前面的分享，给我带来了一个不一样的视野。我不是开发者也不是程序员，我站在业务一线的角度分享我对这两个技术方向的理解。我非常赞同长期并存的状态。我最深的体会是，以前我们跟To B客户沟通，基本都是研发团队找我们要Coding工具，不太会接触到职能部门（比如Supporting Team）的需求。但是当OpenClaw出来以后，包括我们智谱自己也推出了AutoGLM的Agent，我们发现公司内部从销售管理到运营支持，每个人短时间就可以手搓出一个自己的Agent。这对技术普惠和大家了解AI能力来说是非常好的贡献。我甚至开玩笑说，很可能以后开会时，我们在微信等软件上每个人都有一个分身。比如我就叫Christin Claw，它帮我记录会议、做To-do list、甚至追踪我该做的事项，这会极大地把每个员工的效率发挥到极致。

**胥克谦：**我插个小问题，如果真的开会的时候，一堆“龙虾”在一起替我们开会，大家觉得爽吗？

**嘉宾：**我觉得暂时还不会出现这种情况，因为它还不能帮你背锅。

**胥克谦：**真的出现这种情形也蛮有意思的，等于老板在开会，结果下面来了一堆龙虾，不知道老板爽还是不爽。跳出这个话题，我也表达下观点。当时Claude Code出来后，我以为它的发展方向应该是构建操作系统的底层平台或工具。但OpenClaw出来后，我强烈的感受是：谁是操作系统？OpenClaw就是操作系统。拿过去的操作系统来说，专业的人去开发系统、数据库、应用软件，这些人是专业的Coder；普通人就是在那苹果或者Windows系统下用大家开发好的软件去做事。现在是不是恰恰就是OpenClaw？你不需要了解底层技术开发，可以用最自然的方式去完成你的目的，这是典型的操作系统定义。 这或许是第一个能让我们看得见的、真正的AI原生操作系统的诞生。好，我们进入第二个问题。咱们几位嘉宾来自不同的背景，我希望大家完全敞开，站在自己的视角看，这次的AI会给我们带来哪些变化？特别是在人与AI，或AI与AI的协作形式上，到底产生了哪些协作？

**乔向阳：**从我个人来说，我是AI自媒体，会测很多AI工具和软件，写评测稿件。目前AI介入这部分流程的其实并不多，只是写总结时我懒得写让它生成一下，其他还是靠人为主。但在学习和编程场景，它给我帮助更大。做产品经理这么多年我不会写代码，但我已经给自己开发了一个手机客户端软件、专门写作的笔记软件，还有一大堆网站和Chrome插件，全是AI帮我写的，解决日常工作的小需求。以前我会花钱买软件，现在第一反应是我能不能自己撸一个完全匹配自己需求的，这是巨大的变化。第二就是我觉得出现以后给我触动特别大的，就是新时代App的出现——封装了经验且能交付结果的Skill（技能）。没AI之前，我想读懂一篇论文并分享，步骤很复杂：去Hugging Face找热门论文、下载、用沉浸式翻译、自己按理解写、配图、发公众号。但现在，我用一个Skill，只需要给它一个网址，全流程全搞定。

还有更夸张的，半年前认识个小伙子，他连找女朋友都用Skill。他用安卓手机连上数据线，写了个脚本自动在抖音上帮他刷、给姑娘们点赞留言，然后再做转化筛选，相当于自己做了一个“豆包”手机！所以我特别认同一点：流程编排、Agent编排是未来最有价值的人应该具备的技能。你把长程任务通过大模型能力串联，融合你多年的行业经验知识，这才是价值所在。为什么以前Prompt做出来也叫智能体大家不嗨？就是因为模型能力不够强，做不了长程复杂的专业任务，但现在这个时刻到了。

**古德白：**我觉得聊这个话题非常好，大家肯定最关心怎么玩龙虾、怎么做商业化。我觉得这要分老板和打工人来看：对老板来说，只要能提高20%的效率，每天烧2000美金无所谓；但对打工人可能不太一样。我对OpenClaw的理解是：Peter（像我一样的个体户）开发了四十多个AI应用，最新一个是OpenClaw。为什么最好的大模型是OpenAI做的，但OpenClaw是个体户做出来的？因为AI应用的本质是要了解场景！要知道此时此刻这个技术和哪个场景最匹配。这代表着AI应用已经从技术驱动进入了应用驱动时代。所以大家最近都疯了，很多带“Claude”的域名都被抢注了。现在大家弄得有点玄幻，天天讨论“养龙虾”。其实不就是工作目录下有一堆文档、代码等数据，拷给它就行了吗？我想到一个词叫“培养大学生”，因为龙虾能生长进步；但对更多人来说我们需要的是上手就能干活的，就像“南翔技校速成班”出来的，只要能干活就是一个好龙虾。所以我现在在做“硅碳交易所”：既然有的人能力强、数据多，养的龙虾能发短视频写文章；有的人不擅长养也没钱养。我们就让大家把龙虾放上来交易租赁，大家可以租一个龙虾回去直接用。我觉得每个人应该结合自己擅长的点，做一个不一样的龙虾租给别人，大家要多关注龙虾的商业化。

**汪洋：**关于协作我分享三个关键词。第一个是提效。我认为不是让AI为我们去提效，而是我们要“给AI提效”，去补全AI的短板（上下文、背景知识、工具能力），让它更好完成任务。人类处理事物或沟通的效率非常低，远低于AI之间的沟通，大概有十倍的差距。如果一定要让人跟AI协作，AI会被迫降低十倍效率跟你对齐。所以我们要让AI之间多协作，人类只在必要环节参与。第二个是协作。未来的协作会变成更高维度的异步协作。让协作之间的边界非常清晰，以前我们要开会对齐，现在变成你需要什么我就丢给你个文档，你再丢给你的AI。我在中间只进行转交，只关注核心点，让AI在里面的流转效率最大化。第三个是组织变革。我们公司去年九月份做了一个大胆尝试：让所有的员工（包括产品、设计、市场）都用AI进行vibe Coding。结果发现有的人走得很快，产出是以前的三到五倍。这说明我们需要把角色的定义模糊化，大家都可以用AI参与公司业务。未来的员工不是看你具备什么技能，而是看你“使用AI的能力”。这样的话，未来的组织里就是人去服务AI，去补充AI的短板。像授权、决策、兜底等，在AI不具备社会化身份前很难让它承担责任，这些必须由人类来兜底。

**秦畅：**我结合厂商的经历分享一下。21年GPT刚火时，大家只通过聊天沟通，没想过AI能如此大地改变组织。但现在跟企业客户沟通，发现AI已经非常深地渗透到了企业每个环节。比如咨询公司，现在结合公司知识库高价值的数据，应届生用AI短时间就能达到初级咨询师的水平。很多时候一开始是业务部门找我们要AI需求，梳理下来发现是他们早期数字化没做到位，借着AI的生成能力，快速实现了智能化的转变，从而改变整个组织。从我个人来讲，我现在也会用很多AI工具，从会议纪要、MBA论文摘要到资料搜索。以前去见客户极度依赖售前架构师的专业支持，但现在因为能做vibe Coding，我自己可以简单搭个小Demo跟客户沟通，极大增加了效率。当然，真正把AI应用在企业管理和业务流程中时，一旦出错责任边界怎么划定？怎么防范失控风险带来的后果？这些都是后续要持续探索的话题。

**胥克谦：**那我也表达一下观点。因为我从产品经理转型到开发者，我有个特别强烈的感受：未来的开发者到底是谁？可能不再是程序员了。比如产品经理，做完调研决策交付出合格的文档，交给AI就等于产品出来了。但再进一步说，真正面对用户的是谁？是运营和市场人员。他们在一线了解客户需求，顺手就可以完成产品的迭代和运营工具的构建。这些人才是未来。但这个转变中对运营人员危险的地方在于，重复性的运营工作，小龙虾做得比你更好、成本更低。这就会带来新的角色变化。比如会不会有预先定义好的“客服龙虾”、“创意龙虾”？我们怎么可控地生产出这些特定的龙虾？这就是我们最后一个话题，时间关系咱们稍微简短一点：面对龙虾也好，vibe Coding也好，人跟AI的协作会有哪些风险？怎么让它可控？

**乔向阳：**我先说一下vibe Coding这边的可控，我觉得还是要写文档的。AI时代依然需要文档，但这文档发生了变化。如果按传统的PRD写AI没法干，里面必须包含技术架构信息、需求背景甚至前端视图的描述，AI才能帮你干。这会导致岗位融合，很多岗位合成了一个，这也是大规模裁员的原因之一（一方面拿AI当借口，另一方面确实发生了岗位融合）。第二个龙虾的可控。大家用AI有没有感觉，在你不熟悉的领域你觉得它哪里都好；一到你的专业领域，你发现这也不对那也不对。你认为AI给得不好的部分，才是你的专业所在。所以人和AI会发生角色变化，慢慢地我们都退到了像“图书编辑”或导演的角色，你变成了一个架构师、代码评判者，对人的审美判断和经验要求更高了。

**古德白：**最后我也抓紧分享一下。关于可控，我从几个角度讲。宏观上，每天跟我的Agent聊天我觉得它挺傻的，控制人类目前不太可能；但未来龙虾组成网络后也许会进化出什么东西，太久远不要去管。讨论我们使用AI的可控，AI的本质就是不可控的，所以我们不要尝试去完全控制它。但To B场景天生要求可控，哪怕它无力但不能有害。所以对外一定要说我们做的是龙虾，但对内解决问题不一定要用龙虾，你自己写代码去控制，因为它贴身环节太多肯定不可控。对C端创业者来说，可控现在不是最重要的。在这疯狂的时代想搞钱创业，要发挥想象力：一条是做生产力工具；另一条是可以做些好玩的，比如“龙虾掼蛋”、“龙虾打麻将”，居然有很多关注。我认为程序员行业已经快不存在了（下面不同意的可以找我聊），白领可能一年后也不存在了。大家想一想我们人类不用干活了可以干点啥虚头巴脑的事，我觉得可能更有意思。

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