從0到1玩轉「龍蝦」：四位「老砲兒」的智能體避坑血淚史與真香現場

引言 AI員工時代已至，Openclaw等智能體雖火，但多數人仍處於 心動但未行動 的觀望階段。   它到底有多香？ 零基礎的小白能否直接上手？ 會不會踩到什麼大坑？ OpenCaw真能忙打工而非添亂嗎？   為了解答這些疑問，知名資料聚合與行情資訊平台 MyToken 舉辦了一場乾貨滿滿的線上分享會（AMA）。 主持人AU邀請到了四位已將智能體深度融入工作流程的嘉賓，他們從交易員、技術大牛、運營專家和品牌營銷官的不同視角，分享了從“看熱鬧”到“入行家”的真實故事、避坑指南以及對未來的犀利預測。  

嘉賓陣容（排名不分先後）

• 大表哥：資深交易員，狗狗幣堅定持有者。 追求用AI提升交易效率，是「實用主義」的代表。
• 松神：技術大牛，深度研究AI智能體架構同時深耕預測市場Gougoubi Labs。 每日超 18 小時與 AI 工具協同，專注智能體「靈魂架構」與全流程自動化落地。
• 蓬勃 (Ben)：區塊鏈專案營運孵化專家。 帶領不懂程式碼的營運團隊，成功利用AI開發出BD工具，是「落地派」實幹家。
• Christine：KTX交易所CMO。 從品牌行銷角度出發，探索AI在資訊篩選、內容創作中的「人機協作」模式。

 

一 、覺醒時刻：是什麼讓他們決定「正經」使用AI搭建自動化工作流程？

  每個人的AI之旅，都有一個決定性的瞬間。   儘管來賓踏入 AI 工作流程的契機各不相同，卻都在某一刻意識到：AI 不再是聊天工具，而是能重構工作方式的核心生產力。   對 松神 來說，覺醒發生三年前ChatGPT剛問世時。 但真正的跨越，是在Cursor等編碼助手出現後。 “以前是自己跟Chat聊天，複製代碼。後來，你只需要設計工作流程，告訴AI‘你要做什麼’，它就能完成大部分編碼工作。” 現在，他甚至已經“完全不看代碼”，徹底將編程任務交給了像Claude Code這樣的智能體。   大表哥 的動機則非常直接——“不想被時代淘汰”，也想解放盯盤時間。 當身邊圈子的人都在用，他意識到再不跟上就太晚了。 「跟風」之後，他驚訝地發現，AI確實能幫他擺脫大量重複、低效的操作，讓他更專注於核心交易決策。   身為營運孵化專家， 蓬勃 團隊的覺醒是被「逼」出來的。 過去，開發工具需要求助於專門的技術人員。 而現在，他們幾個營運人員，憑藉對業務的理解，利用AI的能力，自己動手開發了從資料抓取到客戶溝通的全套工具。 “從一個完全不懂程式碼的人，到能自己買伺服器、搭節點、開發應用，這個過程本身就是一場震撼教育。”   Christine 則比較理性。 她的日常工作包含大量品牌和行銷內容，需要發揮人類的創意。 她認為AI的定位是“效率加速器”，例如用Claude的Chrome插件快速瀏覽和篩選海量信息，將人力從繁瑣的信息收集工作中解放出來，去專注於更高價值的創意和頭腦風暴。    

二、真實案例拆解：他們用AI做了什麼？

  光說不練假把式，賓客們分享了他們最真實、最具體的應用案例。  

• 大表哥：讓AI 7x24小時盯盤交易。 這是他最滿意的應用。 透過連接交易所的API，他給智能體下幾個指令，它就能全天候自動偵測市場條件，並在觸發時自動交易。 “這大大減少了盯盤時間，能讓我更敏銳地捕捉信息。”

 

• 蓬勃：用AI模擬真人BD，自動拓客。 這是全場最驚豔的案例。 他們團隊在Telegram上部署了40個由AI驅動的“BD帳號”，模擬真人商務人員。 這些帳號會自動判斷對方身分、發送客製化訊息、引導互動。 結果令人驚訝：「今天早上發現有兩三個帳號已經約到了電話會議，對方聊了一個小時才問『你是不是AI？」下一步，他們計劃將帳號規模擴大到200個。

 

• 松神：打造自己的「AI身體」架構。 他正在做的事情更為底層和宏大——設計一整套智能體架構，為AI賦予“大腦、身體、手、腳、內臟”，甚至包括“記憶、休息、恢復”等生命體特徵。 他的目標是讓這套架構可以移植到任何企業或應用（如去中心化預測市場）中，取代未來所有網路職位的工作流程。

 

• Christine：人機協作，篩選並撰寫新聞稿。 她會使用Claude的Chrome插件，讓AI像人一樣瀏覽各大幣圈資訊平台，篩選出與自家平台最相關的5條新聞，並直接草擬出一篇稿子。 “雖然最終內容我還需要編輯，但這個過程已經極大地提高了效率。”

   

三、避坑指南：新手如何讓AI「可靠打工」而非添亂？

  理想很豐滿，但現實中的坑也不少。 針對電腦小白與入門用戶，嘉賓們給了最接地氣的上手路徑與避坑建議。  

安全第一，權限隔離：大表哥特別強調，給AI錢包或API權限時，一定要用獨立的新錢包，且不要放太多錢。 “萬一哪天你的龍蝦被別人調用了，指令把你的錢轉走，就得不償失了。”

  他推薦了具體的 捷徑 ：直接 使用幣安內建低價 Agent（月費低廉） ，無需自行部署，自帶交易所 Skill 且支援接入其他平台 API，同時自動隔離子帳戶，降低資產風險。 安全又省事。   同時他也提出不懂程式碼別硬剛，跟著教學一步步來，報錯直接問 AI 修復；此外應該 避免盲目測試消耗大量 Token，先跑通完整流程再正式使用； 如果還沒入場，可以 耐心等待更傻瓜式的產品門檻 ，未來門檻會無限降低。  

警惕Token消耗，做好規劃：這是蓬勃的血淚教訓。 作為一個不懂程式碼的團隊，他們在探索過程中燒了不少冤枉錢。 「有一天就消耗了300美金。」他建議新手動手前先想清楚要做什麼，避免盲目嘗試導致成本失控。 非技術背景測試成本極高，單日消耗可達數百美金，務必控製成本；同時他建議棄用低效功能，優先做能直接提效、變現的工作流；對於具體搭建BD自動化的過程，他提出TG 帳號建議使用 3 年以上帶會員的老號，單日主動消息不與超 20 條，保證消息不與超安全效果。

 

改變思維，它不再是「工具」：松神提出一個更高維度的思考。 他認為現在的許多應用只是“互聯網 AI”，而不是真正的“AI原生”。 新手要拋棄“工具思維”，把AI當作一個可以協作、甚至在某些方面超越你的“新物種”。 未來比拼的不是誰更專業，而是誰擁有更多、更聰明的「AI員工」。

 

接受不完美，明確「人機邊界」：幾位嘉賓一致認為，在創意、複雜人際關係、突發性地緣政治事件的判斷上，AI目前還無法取代人類。 Christine**和**彭博**都指出，AI更適合做前期篩選和標準化工作，而最終的決策、深度溝通和創意把關，仍需人類介入。

   

四、AI 無法取代什麼？ 這些人類能力依然無法取代

  儘管 AI 自動化能力極強，但嘉賓一致認為，現階段仍有大量場景離不開人：   1. 突發與極端事件決策 地緣政治、黑天鵝、一次性突發新聞，AI 缺乏足夠規則與經驗，難以做出果斷判斷。   2. 真實人際溝通與情感理解 話術背後的情緒、文化脈絡、人情世故，AI 很難精準讀懂，要想成單，高價值商務對接最終仍需人工接手。   3. 高階創意與美感設計 海報、文案、活動規劃等非標準化創意工作，AI 可做輔助，但最終質感與打動使用者的能力仍依賴人類。   4. 殺伐果斷的交易決策力 AI 能冷靜處理訊息，但缺乏人類在關鍵節點的魄力與風險直覺。   五、未來展望：AI 會如何改變職業與產業？   來賓們對未來的判斷犀利且一致：AI 正在徹底重構職業邏輯。   松神觀點最為顛覆：未來五年 Agent 數量或超人類， 專業越細分越容易被淘汰 ，有 整體思維 、 語言創作 、 天馬行空能力的人更具價值 ；未來不是專注於人多取勝，而是靠個人擁有的智能體數量取勝，人類交給   Christine認為：營運與實操工作會大量被 AI 取代，人類核心價值轉向創意、腦力激盪、情感共鳴與跨領域協作。   大表哥從交易視角判斷：機構會大規模使用 AI 交易，對 散戶專業度與工具使用能力要求更高 ，市場會更專業化。   彭博總結： 短期專業者會更專業 ，工具拉大差距； 長期社會形態可能發生巨變，當下先利用 AI 把擅長的事做到極致。

AI總結：核心觀點提煉

1.  Agent 已全面落地 ：可用於自動化交易、無程式碼開發、TG 拓客、內容篩選、社群運營，全是可直接復用的實戰工作流程。 2.  新手友善路徑 ：優先使用整合式成品（如交易所內建 Agent）或直接等待傻瓜式產品，隔離資產、控制 Token 消耗，不懂程式碼也能逐步上手。 3.  核心避坑 ：資產獨立、帳號合規、先定目標再開發、棄用低效率功能、避免無效測試浪費成本。 4.  AI 界線 ：替代重複執行工作，無法取代突發決策、情感溝通、高階創意與關鍵魄力。 5.  未來趨勢 ：專業障礙被 AI 打破，綜合思維、創意、協作能力更重要；個人擁有智能體數量將成為核心競爭力。