YouTube - I Played with Clawdbot all Weekend - it’s insane
來源： YouTube 影片 作者： Matt（Forward Future） 連結： https://www.youtube.com/watch?v=MUDvwqJWWIw 觀看日期： 2026-01-27 長度： 約 21 分鐘
📝 摘要
作者 Matt 花了整個週末深度使用 Clawdbot，分享了實際使用案例、設定技巧、成本數據，以及遇到的問題。這是目前看到最深入的 Clawdbot 實戰分享。
🎯 關鍵要點
1. 開場：Clawdbot 是 Siri 應該成為的樣子（0:00-0:30）
- 開源、本地運行、基本上什麼都能做
- Clawdbot 本身就幫忙準備這個影片的資料
- 連接了 Grok 來取得即時 Twitter 資訊
2. Clawdbot 幫忙做研究（0:30-1:00）
- 用 Clawdbot 製作影片大綱
- 它知道作者用 Obsidian、有 hourly cron job
- 自動拉取特定 tweets、顯示觀看數
- 全部 程式化地加到 ASA card
3. 四大優勢（1:00-2:00）
- 完全開源 + 本地運行 — 可連接 Gemini、OpenAI、本地模型，混合搭配
- 持久記憶 — 學習你的偏好、不喜歡什麼、常做的任務
- 非常主動 — 可設定自動檢查 email、發現緊急郵件就通知並草擬回覆
- 完整電腦存取 — 可以寫程式、執行程式、迭代修改
4. Soul.md 人格設定（2:30-3:10）
預設人格特質：
- Be genuinely helpful, not performatively helpful
- Have opinions
- Be resourceful before asking
- Earn trust through competence
- Set some boundaries
完全可自訂 — 想要什麼人格都可以
5. 為什麼大家買 Mac Mini（3:30-4:00）
- 想要一個 隔離環境 來安裝 Clawdbot
- 可以放心給它完整系統存取，不用擔心影響主機
- 作者選擇直接裝在主機上，因為反正都要給它憑證
「但有個 Mac Mini 讓 Clawdbot 住在裡面，這想法很酷」
6. ClawdHub Skills 市集（5:00-6:00）
已有 50+ 原生整合，社群持續建立新 skills：
- Self-improving agent（自我改進）
- Gogg（Google Workspace：Gmail、Calendar、Drive）
- Bird（Twitter）
- Obsidian
- Nano Banana Pro
- Brave Search
- Home Assistant
「給 Clawdbot 越多工具和 skills，它就越強」
7. 實戰案例：Google Drive 上傳（6:30-8:30）
任務：比對本地影片檔和 Google Drive，找出哪些還沒上傳
過程：
- Clawdbot 執行比對，發現 212 個檔案未上傳
- 遇到 Google API rate limit（每日 750GB 上限）
- Rate limit 解除後，自動上傳、更新清單
- 全程可以遠端透過 Telegram 操作
8. Cron Job 設定：Email 檢查（9:00-10:30）
設定：「每 5 分鐘檢查 email，找緊急郵件，摘要並草擬回覆」
特點：
- Clawdbot 自己決定什麼是「緊急」
- 測試時主動說「這不緊急，是 cold outreach，不需要回覆」
- 自我改進：更新 cron job 來過濾掉 pitches
9. 本地模型整合（11:00-13:00）
- 使用 LM Studio 跑本地模型
- 原本用 GLM4（有內建思考，較慢）
- 透過 Telegram 讓 Clawdbot 自己下載更好的模型（Qwen 3 MoE）
- 作者在餐廳遠端操作，Clawdbot 自己處理下載
模型鏈：Opus 4.5 → Haiku → Qwen 3（本地）
10. Twitter 自動回覆（13:00-14:00）
- 設定：每幾分鐘抓取某篇貼文的回覆
- 找出還沒回覆的，草擬回覆，等待確認
- 每則回覆都標註 「Drafted and sent with Claude」
11. Memory 檔案展示（14:30-16:00）
Clawdbot 記住的事：
- 寫作時用 humanizer skill
- 使用 Superhuman 處理 email
- 發文時前綴 “from Claude”
- 早起型（7:00 起床）
- 老婆的日曆也會出現在他的日曆上（需要判斷）
- Email 優先級分類（會議 > 合作夥伴 > 贊助商 > newsletter）
12. 問題與風險（16:30-18:30）
安全風險：
- 給非確定性系統存取重要服務（Gmail、Calendar、Drive）
- 可能做出不可逆的錯誤
- 目前適合 power users
Rough edges：
- 專案才 2 個月大，solo developer
- 有時會犯莫名其妙的錯
記憶壓縮問題：
- Context window 滿了需要壓縮記憶
- 壓縮會丟失細節
- 解法：明確告訴它「把這個寫下來」
Crashes：
- 遇到 tool call loop 卡住
- 必須回家重啟才能解決
13. 成本警告（19:00-20:00）
實際數據：
- 昨天：70M tokens，$130
- 今天早上 9:30：25M tokens，$32
「Holy crap, it is very expensive.」
原因：大部分任務它選擇用 Opus 4.5
解法：更多使用本地模型
14. 總結（20:00-21:00）
- 推薦試試看，但要小心
- 如果擔心，可以先裝在 VPS 上
- 這很可能是 AI 助手的未來
- 缺少的一塊：語音硬體（想要像 Siri 一樣說話互動）
- TTS 支援已有，但都透過聊天 app
🔗 相關永久筆記
- Clawdbot — 基本介紹
- AI Agent 的記憶系統設計 — 持久記憶與主動式行為
- AI 工具的成本考量 — Token 消耗（本影片有實際數據）
- AI Agent 的安全風險 — 給非確定性系統存取權限的風險
- 本地運行 vs 雲端運行 AI Agent — Mac Mini 隔離環境
- Clawdbot 設定指南 — Cron job、TTS 設定
- Clawdbot 與 Claude Code 的差異 — Claude Code wrapped with more functionality
💭 我的想法
這是目前看到最實用的 Clawdbot 深度分享。幾個重點：
- 成本數據很珍貴 — 一天 $130 是很重要的參考，需要認真規劃模型使用策略
- 本地模型整合 — 透過 Telegram 遠端讓 Clawdbot 下載新模型，這太酷了
- Google Drive 案例 — 很實用的自動化場景
- 記憶壓縮 — 這是所有 AI Agent 都會遇到的問題，需要主動幫助它記住重要的事
這影片讓我想嘗試：
- 設定 email 檢查 cron job
- 嘗試本地模型降低成本
- 更主動地幫 Clawdbot 整理 memory