SkillDeck 支持 OpenClaw 了，顺便聊聊小龙虾

背景

最近 OpenClaw 突然爆火，我的 SkillDeck 也乘热打铁支持了 OpenClaw 的 Skills 管理和 ClawHub 市场浏览安装功能。

这篇文章一方面介绍下 SkillDeck 的更新内容，另一方面也聊聊我对 OpenClaw 这波热度的一些看法。

安装命令：

brew tap crossoverJie/skilldeck && brew install --cask skilldeck

更新日志

支持更多 Agent

SkillDeck 现在一共支持了 10 个 AI coding agent，新增了以下几个：

Agent	Skills 目录	检测方式
Antigravity	~/.gemini/antigravity/skills/	antigravity 二进制
Cursor	~/.cursor/skills/	cursor 二进制
Kiro	~/.kiro/skills/	kiro 二进制
CodeBuddy	~/.codebuddy/skills/	codebuddy 二进制
OpenClaw	~/.openclaw/skills/	openclaw 二进制

加上之前就支持的 Claude Code、Codex、Gemini CLI、Copilot CLI、OpenCode，完整列表可以看：Supported Agents

支持 ClawHub 市场

这次比较大的更新是集成了 ClawHub 市场，可以直接在 SkillDeck 里浏览、搜索、安装 ClawHub 上的 Skills，不需要再手动 clone 或者用命令行装了。

主要功能：

• 侧边栏新增 ClawHub 入口，支持浏览和搜索
• 支持排序和筛选
• 一键安装到 OpenClaw 的 Skills 目录
• 安装时自动创建 symlink，不依赖 clawhub CLI

ClawHub 有 API 频率限制，如果触发了限流会自动降级为仅安装 SKILL.md 文件的模式，不影响基本使用。

OpenClaw 爆火背后的

OpenClaw 最近的热度确实夸张，但仔细想想，这波热度背后的推手其实挺有意思的：

1. 自媒体传播焦虑：每个科技自媒体都怕错过热点，一窝蜂涌上来输出「你还不知道 OpenClaw？」「不会用 OpenClaw 你就要被淘汰了」这类内容，焦虑感拉满。
2. AI 公司需要卖 token：OpenClaw 本质上是个疯狂消耗 token 的应用，每一次操作都在调大模型，AI 公司巴不得你 24 小时挂着跑。
3. 云厂商卖服务器：OpenClaw 需要部署、需要算力，云厂商的推广文章比谁都积极。
4. 甚至苹果还要卖 Mac mini：当然这是臆想，但你看各种「用 Mac mini 搭建 OpenClaw 私有部署」的教程确实很多。

网友们也是有才，发了不少梗图：

我理解的 OpenClaw

其实 OpenClaw 并不是什么全新的东西，之前昙花一现的豆包手机电脑版就是类似的思路——帮你自动化操作各种 app，本质上还是想解决人类「懒」的问题。

比如：

• 每天自动帮我在某个 app 签到
• 帮我每天写日报
• 自动查询某些网站帮我做信息汇总

这些说白了就是自动化功能，再结合 AI 可以理解我们模糊的语义，让你不用写精确的代码也能完成任务。并不是什么新奇的东西。

但其实很多人压根不知道自己装一个 openclaw 可以解决什么问题，大部分都是带着锤子找钉子，想着这么强一个工具我先装上，后面说不定就能拿来赚钱。

有这类需求的大概率在 openclaw 出现之前就自己写工具或者借助第三方实现了，如果等到现在都没有，那大概率你是没这个需求的。

目前为止 openclaw 最大的问题还是权限过大。

远程让 openclaw 拍照

现在网上已经有很多安全问题的案例了，比如很多人开了公网端口导致自己的电脑直接裸奔，任何人只要拿到了入口就可以让 OpenClaw 把电脑里的文件发出来，甚至拍照、录像都可以。

所以理想的方案还是之前苹果想做的那一套：各个 app 之间通过标准的 AI 可以识别的接口协议进行通信，而不是现在通过模拟点击、执行 shell 命令来绕过所有的权限校验。

只是这条路会影响这些 app 厂商的商业逻辑——用户不需要再打开他的 app 就可以进行消费，采集不到用户数据、用户也看不了广告等。

昨天还流行了一下午的抽象提示词攻击；在微信电脑版上根本不能直接发红包，也不能输入密码。

至于未来如何这还需要大厂之间继续进行博弈。

总结

我们不要过度关注现在 AI 带来的热度，就像去年初爆火的 DeepSeek，在现在养龙虾的热潮下已经没多少人讨论了；我认为到明年小龙虾也没啥人会继续讨论。

我们还是需要透过现象看本质，小龙虾背后依然是一个 AI Agent，和我们现在使用的 Claude Code、Codex 这些没有本质区别；只是它接入了很多 IM 通道，让普通人通过一个聊天窗口就可以指挥大模型去做很多具体的事情，让这个门槛看似降低了很多。

现在 Claude Code 已经更新了 loop 模式和 cron 模式，已经可以执行许多循环任务和主动执行任务，和 OpenClaw 更没什么区别了。

而且 OpenClaw 的代码复杂，接入的渠道很多，我们都知道代码量越多系统越复杂理论上出 bug 的几率也越大；所以之前也流行自己去裁剪自己的小龙虾，去掉一些不需要的渠道和代码。

归根结底，工具是拿来用的，不是拿来追的。与其焦虑「我是不是又错过了什么」，不如想想自己到底需要解决什么问题，再选合适的工具。