
最近 AI 圈是真的热闹,各大厂轮番上新自家的 OpenClaw。
这不,讯飞版的“龙虾”AstronClaw 也上线了,主打:
无需编写代码,无需额外设备。
省去复杂的安装流程,节省高额的部署成本。
即开即用,彻底告别环境依赖。
并且 AstronClaw 是隔离运行在讯飞自研的 Sandbox 中,可以放心安全地使用,不用担心数据问题。

如果你还在纠结要不要上手 OpenClaw,这篇内容会帮你少踩很多很多坑。
AstronClaw 给我的体感是响应快,不管是生成 word 还是 PDF,都很快。并且自主学习能力很强,基本上我告诉他干什么,如果他之前没有这个技能很快就能学会反馈给我。
系好安全带,我们发车。
养虾第一步,浏览器打开这个地址:https://agent.xfyun.cn/astron-claw?ch=astronclaw_cg_q1N6 ,选择【基础版】套餐,首月只需要 16.8 元就可以让你的「电子龙虾」上岗。

而且讯飞这波诚意给的很足,即日起到 3 月 20 日 10:00,订阅任一套餐都能享受对话不扣积分、不扣积分、不扣积分,等于无限畅聊。
选完套餐后点击【立即部署】,只需要 1-2 分钟就可以拥有你自己的虾了,干净又卫生,哦不,安全又智能。

我用了一天下来,没有出现任何卡顿或者报错的情况,稳定性这方面讯飞作为大厂确实靠谱。
这次我们一改往日的风格,先给大家上实战,再教大家如何接入飞书。看看AstronClaw到底能帮我们做些什么,到底应用场景在哪里?
用下面的案例让大家先感受下。
这是公司做标书的同事求我做的一件事,她之前是在一个网站上做校验的,一次校验就要 100 块大洋,真的很肉疼。
做过标书的小伙伴应该知道,标书这玩意需要反复打磨,每搞一个版本就要校验一次,很费钱的。
同事告诉我,她每次做标书,前后至少要校验30次,因为这玩意对于公司来说非常重要,一点失误要不得,必须谨慎。
那等于说,我这波,变相帮同事省下了至少3000元。咱还不限制次数~
接下来,我就 AstronClaw 的真实表现给大家展示一下,看看AstronClaw能不能做一个自动化的 Skills,我把要校验的标书规则发给他,再把要校验的标书发给他,看看什么结果哈。
提示词:我现在有另外一个重要的事情交给你。我有一份标书,要你帮我校验,我会告诉你校验的规则,还会发你要校验的标书,你能做到吗?

好,AstronClaw 已经搞清楚规则了。

包括:
签章要求
排版要求
标题编号格式
图表要求
内容禁忌
然后我们把要校验的标书发给他。

很快,校验的结果出来了。

其中签章要求合格、排版要求不合格、标题编号合格、图表要求合格、内容要求合格。
然后把不合格的条目一一都列了出来,还有修改建议,非常贴心。
那我们继续,让 AstronClaw 按照之前的检测报告格式,也给我们生成一份,看看他的学习能力。

OK,检测报告也出来了。

我发给同事后,评语只有一个:相当可以。然后问我能不能批量检测。
那必须是可以的啊,把12个标书压缩打包发给AstronClaw。

全部搞定,检测的结果也符合同事的预期。对于不懂程序的同事来说,标书检测这件事消耗了她巨大的精力,这下好,把想要检测的标书直接通过飞书发给AstronClaw,分分钟就搞定了,还省去好多好多money。
此刻,拥有一只电子龙虾,对于她来说,是多么的幸福。

AstronClaw 支持的模型阵容很豪华,有讯飞的 Spark-X2、GLM-5、MiniMax 2.5 和 Kimi 2.5,这些都是目前最火的国产大模型。

最让我惊喜的是 Auto 模式,AstronClaw 可根据任务需求自由切换模型,无需繁琐配置,无需管理 API Key。
你完全不用操心模型选择这件事,交给 AstronClaw 自己判断就行。比如你要写代码,它会自动选 Spark-X2;要做长文本理解,会切到 GLM-5。
这种自动切换的设计,避免了你在不同模型之间来回切换的麻烦。
而且,不同模型擅长的事情不一样,自动路由能保证每次任务都用最合适的模型来处理,效率自然就上去了。
AstronClaw 已经内置连接 ClawHub 生态,能轻松调用 10000+ Skills。
点击右侧的 Skills 小图标,这里已经可以看到 131 个已安装的技能包。包括智能简历生成、OCR、播客生成器、声音克隆等。

如果你想安装第三方的 Skills,往下翻。
只需要鼠标轻轻一点就可以,几乎可以说秒安装。

当然,你也可以上传自己的 Skill,让 AstronClaw 更懂你。
养一只真正能干活的虾,真正能融入你工作/生活场景的虾,也只有这样,才能真正解放你的生产力。
https://agent.xfyun.cn/astron-claw?ch=astronclaw_cg_q1N6

渠道依然是御三家,飞书、钉钉和企业微信。这里我们就以飞书为例。

点击配置说明中的紫字【飞书开放平台】,新建一个 AstronClaw 助手应用。

添加机器人能力。

进入权限管理,将以下配置批量导入,这是科大讯飞官方给我们提供的推荐配置,直接无脑复制就可以了。
{
"scopes": {
"tenant": [
"aily:file:read",
"aily:file:write",
"application:application.app_message_stats.overview:readonly",
"application:application:self_manage",
"application:bot.menu:write",
"cardkit:card:write",
"contact:user.employee_id:readonly",
"corehr:file:download",
"docs:document.content:read",
"event:ip_list",
"im:chat",
"im:chat.access_event.bot_p2p_chat:read",
"im:chat.members:bot_access",
"im:message",
"im:message.group_at_msg:readonly",
"im:message.group_msg",
"im:message.p2p_msg:readonly",
"im:message:readonly",
"im:message:send_as_bot",
"im:resource",
"sheets:spreadsheet",
"wiki:wiki:readonly"
],
"user": ["aily:file:read", "aily:file:write", "im:chat.access_event.bot_p2p_chat:read"]
}
}

接下来,回到 AstronClaw 的消息渠道配置,把飞书【凭证与基础信息】中的 APP ID 和 APP secret 复制粘贴到输入框里。

点击【保存配置】。

回到飞书的【事件与回调】,把长连接打开。

把 AstronClaw 推荐的 im.message.receive_v1 接收消息事件添加上。

提醒大家把回调配置的长连接也打开,顺带把【卡片回调交互】添加上。

这样飞书的交互体验会更加友好一点。
然后就可以点击版本管理与发布,准备通过 AstronClaw 和飞书交互起来吧。

进入飞书,找到我们的 AstronClaw 助手,随便发送一条消息。

收到回复的话,就证明我们的飞书渠道打通了,可以开始愉快地养虾了。
给我们的虾起个名字,就叫 AstronClaw 助手,他是平行世界里我们的 AI 助手。

好,我们继续来上实战应用场景。你可以扩展到其他的定时任务,比如说帮你盯股票,😄
比如说我想要 AstronClaw 每天早上 9 天给我汇报 hack news 上的 AI 早报,他就会到点给我整理。
提示词也很简单:
每天早上 9 点帮我盯一下 hacknews 上有趣的 AI 讯息,整理几条发给我。

AI 人脸识别误判导致无辜女性入狱
Anthropic 发布 Claude 可直接生成交互图表/可视化
Axe(12MB)主打替代重型 AI 框架(Show HN)
RAG 文档投毒攻击实战分析
确认都是我蛮感兴趣的点,整个过程我也就给了一句提示而已。
金三银四,这个场景蛮刚需的。
尤其是我在修改简历的过程中,发现很多小伙伴的简历写的一团糟。
那刚好,我看到 AstronClaw 提供了简历生成 Skills,我们就来测试一下。
提示词:我想让你帮我生成一份简历,你那边有简历生成的 Skills 吗

看到 AstronClaw 回复我们了,说有的,有一个 xfyun-resume 的 Skills 可以用。
包括基本信息、教育背景、工作经历、专业技能、求职意向、奖项证书等。
提示词:我们先从项目经历开始写,好吧

那我们就先从项目经历出手,因为这部分是最重要的。
然后把我们的项目经历告诉 AstronClaw。
PaiFlow Java 后端开发 2025 年 12 月-2026 年 1 月
项目介绍:派派工作流是一个企业级 AI Agent 工作流编排平台,支持用户通过可视化方式编排大模型节点、插件与逻辑控制流。项目采用微服务架构,集成了 LLM、超拟人音频合成等工具,提供从工作流设计、调试到发布的完整生命周期管理。
技术栈(Java 版工作流这样写):Java 21, Spring Boot, MySQL 8.4, Redis, MinIO, Docker Compose, MyBatis-Plus, SSE,SpringAI,LangChain4j
核心职责:
编写并优化 Docker Compose 编排脚本 ,统一管理 MySQL、Redis、MinIO、Console Hub 及 Workflow Engine 等 5+ 个核心服务的依赖关系与健康检查,实现了“一键拉起”开发环境,将本地环境搭建时间从小时级降低至 30 分钟以内。
基于 LangGraph4j 的 BaseCheckpointSaver 实现工作流检查点机制,支持执行状态持久化与断点续传。
然后 AstronClaw 就开始收集我们的信息并告诉我们还需要填哪些信息。

提示词:姓名:沉默王二 年龄:18 学校:郑州大学 我是找暑期实习,所以还没有工作经历,专业技能暂时不填,求职意向是 AI 应用开发工程师。

告诉他,我们的求职意向是 AI 应用开发工程师,然后我们来看看简历的排版,是否满足我们的预期哈。

不仅有 word 版本,还有 PDF 版本,并且都提供了下载地址。

打开看一下。

毕业时间没有给,但知道暑期实习是 27 届,还挺有水平的。

AstronClaw 让我想起了当年云计算刚起来的时候,大家都在争论要不要上云,现在谁还自己架服务器?
AI Agent 也会走这条路的。
未来每个人都会有自己的数字助手,不是那种还要自己配置模型、自己写代码的玩具,而是真正能干活的伙伴。

16.8 元,一杯咖啡的钱,就能拥有一个懂业务、能扩展、安全可靠的 AI 助手。
这种普惠,才会让 AI 真正走进每个人的工作和生活。
注意注意注意⚠️,即日起到 3 月 20 日 10:00,订阅任一套餐都能享受对话不扣积分,把握住啊兄弟姐妹们。

AstronClaw订阅地址:https://agent.xfyun.cn/astron-claw?ch=astronclaw_cg_q1N6
可能你不需要,因为你已经有非常强大的工具了,但对于那些不懂 AI,不懂编程的小白来说,OpenClaw 能给予的帮助可实在太大了。
就像我给同事做的标书检测 Skills,对于她来说,可能是一辈子都无法自己完成的事情,毕竟她真的不懂,但我通过 AstronClaw,几分钟就搞定了。
这可能才是AI普惠的真正价值。
让龙虾去帮助到那些真正需要帮助的人,也许不是你,也许不是我,但可能是他/她。