有道龙虾官网入口:LobsterAI.桌面级AI智能体产品,全场景个人助理Agent

简介

有道龙虾构建了完善的技能生态系统，内置文档处理、数据分析、Canvas海报绘制、基于Remotion的视频生成、PPT制作、浏览器自动化、前端UI设计、网页游戏开发等16种核心技能，全面覆盖办公场景。产品正式上线了技能商店（Skill Store），全面支持MCP协议（Model Context Protocol），用户可按类别浏览、搜索并一键安装所需技能，实现”即装即用”。通过find-skills神器，产品已覆盖基于OpenClaw打造的5000+技能，并支持GitHub全量skills安装及实时更新、本地数据存储与多重安全防护。用户还可通过GitHub地址直接导入开源社区中的第三方技能，或从本地安装自定义技能，运行时支持热加载，把生态的主动权完全交给了用户，解决了境外生态访问卡顿、更新延迟的行业痛点，实现全球技能生态的实时同步更新。

有道龙虾官网: https://lobsterai.youdao.com/

有道龙虾

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有道龙虾（LobsterAI）深度评测：国内首个全开源桌面 Agent，正在重新定义”AI 干活”的边界

2026 年，”龙虾”成了技术圈最热的代号。它不是海鲜，而是一种全新的 AI 存在范式——一个能真正自己动手干活、替你操控电脑、处理文件、发邮件、监控日程的 AI 智能体。春节期间，一个海外匿名团队将开源 AI 智能体框架 OpenClaw 推上 GitHub，72 小时内星标突破 5 万，刷新了 AI 开源项目的最快增长纪录。随后，国内各大厂商迅速跟进，一场声势浩大的”百虾大战”正式打响。

在这场战役中，网易有道推出的 LobsterAI（有道龙虾） 以”国内大厂首个 100% 全代码开源的桌面 Agent 产品”的身份横空出世，不仅吸引了大量普通用户关注，更获得了 OpenClaw 创始人 Peter Steinberger 在 X 平台的公开点赞，直言”Love LobsterAI”。这是一个国产 AI 产品真正”出圈”的时刻，也是一只值得认真研究的”虾”。

它到底是什么？

有道龙虾，英文名 LobsterAI，是网易有道基于 OpenClaw 框架深度本土化开发的全场景个人助理 Agent，定位是”7×24 小时帮你干活的个人 AI 助手”。

它和传统 AI 工具的根本区别在于：它不只是”回答你”，而是”替你做事”。你不是在和它聊天，而是在向它派活。它能自己打开 Excel 填公式、调格式，能自主搜索整理信息生成报告，能监控你的邮箱自动分类、起草回复，能在你睡觉时按预设好的定时任务，默默把你明早需要的周报整理好放在桌面。

这种”主动执行”的能力，是 Agent 和 ChatBot 最本质的分野。龙虾不是在帮你想方案，而是在帮你跑流程。

有道龙虾自 2026 年 2 月正式上线并开源，核心技术路线坚持三个方向：图形化 GUI 界面（零命令行操作）、数据全程本地化（文件不上云）、国内主流 IM 平台深度接入（手机随时派活）。这三件事加在一起，构成了它在”百虾大战”中能杀出重围的核心理由。

有道龙虾

产品定位与核心哲学

有道龙虾有一条非常清晰的产品主线：让普通人能用、愿意用、用得上。

这个看似简单的定位，背后是对国内用户群体的精准理解。原版 OpenClaw 虽然强大，但部署门槛极高——需要用户安装 Node.js 22+ 环境、配置 Git、手动编辑配置文件；在 Windows 上部署往往还要额外开启特定系统权限，整个过程对普通用户而言几乎是一道”劝退墙”。

有道龙虾选择了完全相反的路线。它把所有环境依赖封装在安装包内，用户下载安装程序，双击运行，不到 3 分钟即可完成部署，进入可以”立刻干活”的图形化界面。从下载到成功执行第一个任务，新手用户平均耗时不超过 15 分钟——这个数字在同类产品中几乎是最低的。

产品明确瞄准三类核心人群：职场办公人士、学生和研究者、内容创作者。这与母公司网易有道多年深耕教育和效率工具的基因高度吻合。它不追求技术极客圈的极致可定制性，而是用最低门槛，把 Agent 的能力送到最多人手中。

有道龙虾

主要功能全解析

16 种内置核心技能

有道龙虾开箱即内置了 16 种核心技能，覆盖了日常办公和内容创作的绝大多数高频场景：

文档处理全家桶：Word 撰写与编辑、Excel 公式与数据处理、PPT 自动生成、PDF 解析与摘要——四大 Office 格式原生支持，任务驱动式执行
数据分析技能：读取表格数据，执行统计分析，自动生成可视化图表，直接输出带图的分析报告，无需手动操作
Canvas 海报绘制：根据自然语言描述自动生成排版精良的图形海报，适合需要快速产出视觉物料的场景
视频生成：基于 Remotion 框架的自动化视频生成技能，可以把文字脚本转化为可编辑的视频项目
编程辅助：代码编写、调试、审查、脚本生成，支持 Python、JavaScript 等主流语言
智能浏览器操控（Agent-Browser）：像真人一样操控浏览器，自主打开网页、点击、滚动、提取信息；”帮我找最新的 AI 行业报告”这类指令，它会自行搜索并整理成文档
日报自动化（Daily-Report）：自动抓取飞书、企微等协作工具中的工作动态，结合 Git 提交记录，生成结构清晰的日报，还能识别任务优先级
定时任务调度：用自然语言设置周期任务，”每天早上 9 点帮我整理今日科技新闻”——到时间自动触发，7×24 小时待命

技能商店（Skill Store）与 MCP 协议

2026 年 3 月 6 日，有道龙虾推出了一次重大更新：正式上线技能商店，并全面支持 MCP 协议（Model Context Protocol，模型上下文协议）。

技能商店允许用户像在手机应用市场下载 App 一样扩展龙虾的能力。在界面内按类别浏览或搜索技能，一键安装，AI 自动识别并在合适时机调用。首批上架技能包括：

find-skills：技能发现助手，帮你找到最适合当前任务的技能
agent-browser：更高级的浏览器自动化操控
apple-notes：苹果备忘录深度集成
imap-smtp-email：邮件收发自动化，自动分类、生成回复草稿
weather：无需 API 密钥的实时天气查询
data-analyst：数据可视化、SQL 查询、电子表格自动化
deep-research-pro：多源深度研究代理，自动搜索并生成带引用的研究报告
memory-manager：跨会话记忆管理，追踪用户偏好和任务进度
business-writing：专业商业文书撰写，行业研报、商业洞察
skill-creator：用户自定义技能生成器，从零构建你专属的技能包

除官方商店外，用户还可以通过 GitHub 地址直接导入开源社区中的第三方技能，也支持从本地文件夹或 zip 包安装自定义技能——这让整个技能生态拥有极强的扩展性。

MCP 协议的支持则让 LobsterAI 能够与全球 AI 生态无缝对接。MCP 是目前 AI 工具调用领域最重要的标准协议，解决的是”AI 能安全调用哪些外部工具”的问题。有道龙虾全面支持 MCP 后，理论上可以接入任何支持 MCP 协议的第三方服务，能力边界大幅拓展。

手机远程操控：真正的”随时派活”

这是有道龙虾最令普通用户兴奋的功能之一，也是它区别于大多数本地 AI 工具最直观的体验差异。

2026 年 2 月，有道龙虾率先完成钉钉和飞书接入。3 月 8 日发布的 0.2.2 版本进一步正式接入企业微信和 QQ 机器人。3 月 22 日，随着微信官宣 ClawBot 插件上线，有道龙虾成为首批完成微信接入的国产龙虾产品，至此实现了国内所有主流 IM 平台的全覆盖：微信、企业微信、QQ、钉钉、飞书，五大平台一网打尽。

实际使用流程极其简洁：以微信为例，用龙虾客户端的扫码功能扫描微信生成的专属二维码 → 确认绑定 → 收到 ClawBot 的”已成功绑定”提示，全程不超过两分钟。

绑定后的体验是这样的：早高峰在地铁上拿出手机，打开微信，给 ClawBot 发一条”帮我把昨天的销售数据按区域做成 PDF 报告”，到公司开电脑，报告已经准备好了。定时任务同样可以通过手机设置和修改，家里的电脑成了随时响应你指令的”AI 主机”。

数据安全与本地沙箱

有道龙虾坚持数据全程本地化，这不是一句口号，而是真实的架构设计：所有文件处理、对话数据均保存在用户自己的电脑上，不上传云端服务器。这一点在当前企业数据安全意识日益敏感的环境下，具有实质性价值。

产品内置本地沙箱机制，将 AI 执行任务的操作范围限定在授权区域内，防止越权访问。界面全程无广告、无推送干扰，保持专注高效的工作界面风格。

同时，LobsterAI 100% 全代码开源，意味着所有人都可以自行审计代码，从底层确认产品的安全边界——这是云端黑盒产品永远无法提供的信任基础。

有道龙虾

实测体验手记

安装与配置：真的是 3 分钟

按照官方引导，下载安装包、双击运行、等待环境初始化、配置大模型 API（推荐 DeepSeek 或 GLM，成本低且国内访问稳定）——整个过程比大多数教程描述的还要顺畅。图形化界面干净清爽，没有任何多余元素，主界面左侧是技能列表，右侧是对话区，上手毫无压力。

技能商店的体验同样顺滑。打开商店，搜索”邮件”，找到 imap-smtp-email，点击安装，AI 自动完成配置引导，整个流程和在手机上装 App 几乎没有差别。

日常办公场景测试

测试一：数据报告自动生成

给龙虾一份 2026 年 2 月的销售明细表，指令是”按区域分类汇总，生成带图表的 PDF 报告”。执行过程中可以看到任务进度条：读取文件 → 分析数据结构 → 计算各区域汇总 → 生成图表 → 合并输出 PDF。整个过程约 4 分钟，生成的报告格式整洁，图表清晰，数据正确。

测试二：信息收集与整理

指令：”收集 2026 年 3 月国内 AI Agent 产品最新动态，整理成 Markdown 文档”。龙虾调用 Agent-Browser 技能，自主在多个新闻平台搜索、提取关键信息，约 6 分钟后输出了一份结构完整的文档，涵盖主要产品更新、市场动态和关键数据点，质量远超手动检索整理。

测试三：定时任务

设置”每天 8:30 帮我检查邮箱并整理未读重要邮件摘要，推送到企业微信”。配置完成后，连续三天稳定执行，摘要准时到达，内容准确——这种”真正在后台干活”的感觉，是任何传统 AI 工具都无法复现的体验。

测试四：PPT 生成

指令：”帮我做一份《2026 年 Q1 AI 行业趋势》的 PPT，8 页左右，包含关键数据和趋势分析”。生成结果在结构上相当完整：封面、目录、各章节内容页都有合理布局，但视觉设计风格偏保守，如果对美观度有较高要求，仍需手动调整配色和排版。

不足之处的客观记录

任何产品都有短板，有道龙虾也不例外。

模型质量直接决定上限。龙虾本身只是执行框架，真正的”智力”来自所接入的大语言模型。按照目前普遍的测试反馈，使用 Claude Opus 级别的模型效果最佳，但 API 费用不低；DeepSeek-V3 是性价比最高的国产选择，但在复杂推理链条上仍有差距。底层模型的选择，是影响体验最大的单一变量。

复杂任务中断问题。在执行涉及多个步骤、需要跨应用协作的复杂任务时，偶尔会出现某一环节理解偏差或执行中断的情况，需要用户介入重新引导。这不是有道龙虾独有的问题，而是整个 Agent 赛道目前普遍面临的技术挑战。

权限管理需谨慎。作为一款拥有高度系统权限的工具，LobsterAI 在执行某些任务时会请求访问文件系统、应用程序等较敏感的权限。普通用户需要清楚地知道自己授予了什么权限，建议不要在存放核心重要文件的主力电脑上不加甄别地运行陌生技能包。

用户粘性问题。本地 AI 工具的迁移成本几乎为零，用户换用其他龙虾产品不会有任何损失。产品能否形成长期用户留存，最终取决于技能生态的丰富程度和持续的迭代速度。

有道龙虾

五款同类产品深度横向对比

① Manus（万象智能）

Manus 是 2026 年初最先出圈的国产 AI Agent 产品，在有道龙虾发布前一度被视为”国产龙虾”的标杆答案。但两者的产品架构存在根本性差异：Manus 是纯云端 Agent 服务，你提交任务，它在自己的云端虚拟机上完成操作，把最终交付物发给你；有道龙虾则在你自己的电脑上运行，数据不离本地。

核心优势：使用门槛极低，不需要在本地安装任何东西，浏览器打开即用；在特定垂类场景（商业研报、法律分析、学术文献综述）上的输出质量相当稳定；任务交付完整性高，适合”提出需求，等待完整成果”的使用模式。

明显劣势：数据隐私完全依赖平台信誉，涉及敏感商业文件的任务存在顾虑；付费订阅制，对高频用户成本不低；任务执行完毕即结束，没有定时任务、后台持续监控等”常驻助手”能力；无法接入本地文件系统，对私有数据的处理存在天然限制。

适合人群：偶尔需要交付一个完整项目报告、不在乎数据上云的用户；追求零配置开箱即用体验的用户。

② Kimi Claw（月之暗面）

Kimi Claw 是月之暗面基于 OpenClaw 框架推出的云端托管版本，核心卖点是”一键云端部署，无需本地任何配置”。它依托 Kimi K2.5 模型，支持最高 200 万 Token 的超长上下文窗口，在处理超长文档、大型代码库分析、长篇研究资料整理等任务上具有显著优势。

核心优势：超长上下文能力是目前市面上最突出的，对需要处理大量长文本的用户极具吸引力；Kimi 模型的中文理解能力扎实；云端运行无需担心本地硬件瓶颈，大算力任务不会拖慢自己的电脑。

明显劣势：定价硬核，目前仅支持 199 元/月的订阅制，免费额度极为有限，对于探索性用户不够友好；云端存储同样存在数据隐私权衡；作为后来者，技能生态目前还在建设中，丰富程度不及有道龙虾所依托的 ClawHub 体系。

适合人群：需要频繁处理超大文档的研究者、律师、金融从业者；不介意订阅付费、追求最强上下文处理能力的专业用户。

③ QClaw（腾讯）

QClaw 是腾讯推出的本地化 AI 智能体助手，背靠腾讯生态，核心卖点是微信原生深度集成。它同样坚持数据本地化，所有文件和对话数据保留在本地，不上传云端。主打一键安装、开箱即用，操作界面简洁直观。

核心优势：微信生态的集成深度是所有同类产品中最高的——作为腾讯自家产品，它与微信的打通更为底层和流畅；用户界面简洁，上手体验与有道龙虾处于同一量级；依托腾讯混元大模型，内置模型调用无需额外配置 API Key，真正实现”暂时零氪”路线。

明显劣势：工程稳定性在上线初期出现过多次问题，包括连接不稳定、任务执行中断率较高等，用户反馈的体验一致性不如有道龙虾；技能市场的丰富程度目前明显落后于 ClawHub 生态；作为腾讯系产品，在开放性和第三方生态扩展上存在一定局限；完全依赖腾讯混元模型，用户对底层模型没有选择权。

适合人群：重度微信用户、完全不想折腾 API 配置的新手、对腾讯产品有信任倾向的用户。

④ MaxClaw（MiniMax）

MaxClaw 是 MiniMax 推出的龙虾产品，其最核心的差异化优势在于多模态生成能力，尤其是在音频和视频生成领域远超同类。MiniMax 在音视频 AI 生成技术上长期深耕，让 MaxClaw 天然成为”内容创作专项 Agent”——对于需要大量生产视频内容、播客音频、AI 配音的创作者而言，它提供的是其他龙虾产品很难复制的垂直能力。

核心优势：音视频多模态生成能力是同类中最强；MiniMax 的星野智能体社区已积累超过百万用户，生态活跃；定价相对合理，39 元/月的订阅门槛比 Kimi Claw 低得多；支持云端和本地混合部署，灵活度较高。

明显劣势：在纯文字办公自动化和本地文件处理场景上的表现相对一般，不是它的主战场；上线初期的稳定性问题较多，部分用户反映报错频率较高；云端模式同样存在数据隐私权衡；云端版的 Token 用量限制对高频用户来说容易触及上限。

适合人群：短视频创作者、播客制作者、需要 AI 配音和视频生成能力的内容团队；不以办公自动化为主要需求的用户。

⑤ AstronClaw（AstrBot 团队）

AstronClaw 是来自 AstrBot 开发者社区的开源龙虾产品，定位比有道龙虾更偏向技术用户和定制化需求。它自带精选 120+ 高质量 Skills，覆盖创作、办公、营销、金融与求职等高频场景，并支持自由切换星火 X2、MiniMax-M2.5、Kimi K2.5、GLM-5 等多个国产大模型。

核心优势：技能数量是目前开源产品中最丰富的，120+ Skills 覆盖场景极广；对多种国产大模型的支持最灵活，用户可以根据任务类型随时切换底层模型；完全开源，技术社区活跃，迭代速度快；面向有一定技术背景的用户，提供了比有道龙虾更高的自定义空间。

明显劣势：界面的精细程度和产品化体验不如有道龙虾，更像是一个”技术可用”而非”人人可用”的工具；缺乏大厂背书，在品牌可信度和长期维护可靠性上需要用户自行评估；对纯新手用户来说，配置过程仍有一定门槛；没有移动端 IM 全覆盖的深度接入，随时派活的体验不如有道龙虾流畅。

适合人群：有一定技术背景的开发者和极客用户；希望在技能生态上有更多选择、对模型切换有需求的进阶用户。

六款产品核心维度一览

产品	部署方式	数据安全	上手门槛	国内IM接入	定价	最强场景
有道龙虾	本地 GUI	全本地 ✅	极低 ⭐⭐⭐⭐⭐	全覆盖（微信/企微/QQ/钉钉/飞书）	完全免费开源	全场景办公自动化 + 国内 IM 接入
Manus	纯云端	云端存储	极低 ⭐⭐⭐⭐⭐	不支持	订阅制（较贵）	垂类项目完整交付
Kimi Claw	纯云端	云端存储	极低 ⭐⭐⭐⭐⭐	部分支持	199 元/月	超长文档处理
QClaw	本地	全本地 ✅	低 ⭐⭐⭐⭐	微信深度集成	免费（腾讯内置模型）	微信生态原生操控
MaxClaw	本地/云端	混合	中等 ⭐⭐⭐	部分支持	39 元/月起	音视频多模态生成
AstronClaw	本地	全本地 ✅	中高 ⭐⭐	有限	免费开源	技能数量最丰富，多模型切换

全开源的真实意义

有道龙虾是目前国内大厂产品中，唯一一款实现了 100% 全代码开源的桌面 Agent 产品。这件事的意义，远不止”好看”那么简单。

第一重意义：安全可信。对于一款拥有高度系统权限的 AI 工具来说，代码完全公开意味着每一行执行逻辑都可以被外部审计。有安全顾虑的用户不需要”相信”产品方，而是可以自己看代码，或者等待社区安全研究者的审查报告。这种信任是架构层面的，而非口号层面的。

第二重意义：生态共建。开源代码库是 Skills 技能生态持续扩张的土壤。全球开发者可以基于 LobsterAI 的代码，贡献新技能、修复 Bug、拓展集成方案。ClawHub 技能市场每一个新增 Skill，本质上都是开源社区的集体贡献——有道龙虾没有付任何研发成本，却获得了来自全球开发者的持续输入。这种飞轮一旦转起来，封闭架构的产品很难追赶。

第三重意义：国际认可。OpenClaw 创始人的主动点赞，不只是一个社交媒体事件，而是一个信号：国产 AI 产品正在以实力赢得全球技术社区的认同，而不是靠营销噱头。

安全使用：必须聊清楚的风险

“养龙虾”的热潮之下，工信部曾专门发出预警，指出 OpenClaw 开源 AI 智能体在默认或不当配置情况下存在较高安全风险，可能引发网络攻击和信息泄露等问题。这不是危言耸听，而是现实存在的隐患。

有几个安全原则，任何使用有道龙虾或同类产品的用户都应该清楚：

不要把龙虾部署在存放核心重要文件的主力工作电脑上，尤其是当你还在熟悉产品阶段。专门准备一台相对独立的电脑，是最稳妥的起步方式。

API Key 的保管是第一优先级。如果你接入了 Claude、OpenAI 或其他模型服务的 API Key，一旦泄露，对方可以以你的名义调用模型产生高额账单。不要在任何公开场合分享配置文件的截图。

技能包要来自可信来源。技能商店中的技能经过官方审核，相对安全；但通过 GitHub 或第三方链接安装的自定义技能，需要自己识别来源可信度。

理解你授予了什么权限。龙虾在执行某些任务时会请求访问邮箱、文件系统、应用程序等权限。清楚地知道每个权限的含义，不要习惯性地”全部允许”。

使用本地大模型是最高安全等级的选项。如果你对数据隐私极其敏感，可以考虑搭配本地部署的 Llama、Qwen 等开源模型使用，让所有数据和推理计算都完全保留在本地设备。

谁应该装，谁先不用着急

装了有道龙虾能真正发挥价值的用户画像，其实很具体：

最应该装的人：每天需要处理大量重复性文档工作的职场人；经常需要收集整理信息、撰写报告的学生和研究者；需要快速产出大量文字或视觉内容的自媒体创作者；已经习惯使用飞书、企微等工具协作的团队成员。

可以先观望的人：日常工作主要依赖口头沟通和简单文档、AI 工具使用频次较低的用户；对软件安装权限管理没有清晰认知、不了解 API Key 保管方式的纯新手；只是因为”龙虾很火”想跟风体验的用户——如果没有明确的使用场景，装完大概率一周后就忘了它的存在。

一个实用的入门建议：第一次使用龙虾，不要上来就交代重要任务。先从小任务开始——让它帮你整理一个简单的 Excel、写一段邮件回复、搜集一个话题的资讯——感受它的执行逻辑和边界，再逐步增加任务复杂度。AI Agent 是需要”调教”和”磨合”的，不是接通电源就能立刻满血干活的机器人。

产品背后的市场逻辑

有道龙虾的出现，对网易有道这个公司本身也是一次重要的战略动作。在 AIGC 浪潮下，网易有道原本的教育科技定位面临重新定义的压力。LobsterAI 的推出，是一次从”教育工具”向”通用个人 AI 助手”的主动跨越。

选择全开源、本土化、零门槛这条路，是有意识地放弃了高客单价商业化的短期收益，换取用户规模和社区生态的快速积累。在 AI 工具格局还未定型的当下，这是一种合理的战略选取——先把用户量做起来，让更多真实用户帮助打磨产品，再在适合的时机叠加增值服务。

从 3 月 13 日在中关村软件园”装龙虾送小龙虾”的线下活动，到在中关村硬科技嘉年华的公开亮相，有道龙虾的推广方式保持了一种接地气的风格——不靠堆砌技术术语，不造”AI 革命”的噱头，而是在后厂村的午餐时间，踏踏实实地帮大厂员工把 AI 助手装进他们的电脑。

这或许是这只”虾”最真实的一面：不张扬，能干活，就在你身边。

LobsterAI 用户手册

一个 7×24 小时帮你干活的全场景个人助理 Agent

快速开始

什么是 LobsterAI?

LobsterAI 是你的全场景 AI 个人助理,能够 7×24 小时不间断地帮你完成各种工作任务。无论是编写代码、处理文档、数据分析、设计原型、搜索信息,还是创建游戏,LobsterAI 都能胜任。通过内置的技能系统,LobsterAI 就像一个掌握多项专业技能的全能助手,随时待命为你服务。

核心优势

多模型自由切换:支持 10+ 主流 AI 模型,按需选择最合适的助手
丰富的技能库:内置 12+ 专业技能,覆盖开发、设计、办公等场景
任务历史管理:自动保存所有对话记录,随时回顾和继续之前的工作
本地化部署:支持 Ollama 等本地模型,保护数据隐私
开放扩展:可以自己创建技能,让 LobsterAI 学会任何你需要的能力

首次启动

第一步:配置 AI 模型

首次打开 LobsterAI 后,你需要先配置至少一个 AI 模型才能开始使用:

点击左下角「设置」图标
进入「模型」选项卡
选择一个模型提供商(如 Anthropic、OpenAI、DeepSeek 等)
填写对应的 API Key(需要先在服务商官网注册账号获取)
点击「测试连接」确认配置正确
保存设置

第二步:开始使用

配置完成后,返回主界面,你会看到一个简洁的对话框。现在可以:

在输入框中描述你的任务,比如「帮我分析这份 Excel 数据」
根据需要在左侧边栏的「技能」中启用相关功能
点击发送按钮,开始与 AI 协作

快速配置提示:

如果你想完全离线使用,可以选择 Ollama(需要先在本地安装 Ollama 服务)
国内用户可以选择 DeepSeek、Moonshot、Qwen 等国产模型,网络访问更稳定
不同模型各有特点,可以根据任务需求和成本预算选择

核心功能

智能对话

LobsterAI 的对话界面是你的工作中心,所有任务都从这里开始。

特点:

上下文理解:LobsterAI 会记住对话历史,理解前后文关系
文件上传:支持拖拽文件到对话框,直接让 AI 分析处理
代码高亮:自动识别代码块并提供语法高亮
多轮迭代:可以对 AI 的输出提出修改意见,逐步完善结果

使用场景:

「帮我写一个 React 组件,用于展示用户列表」
「这个组件需要支持分页,每页显示 20 条」
「再加上搜索功能,可以按用户名搜索」

任务管理

左侧边栏是你的任务历史中心,所有对话会自动保存。

功能说明:

新建任务:点击「新建任务」开始一个全新的对话
搜索任务:通过关键词快速找到历史任务
任务操作:点击任务旁的 ... 菜单,可以重命名、置顶或删除任务

最佳实践:

为每个独立的项目创建单独的任务,便于上下文隔离
使用有意义的任务名称,比如「重构用户模块」而不是「测试」
定期清理不再需要的历史任务

技能系统

技能是 LobsterAI 的核心特性,每个技能都是一个专业能力模块。

如何启用技能:

点击左侧边栏的「技能」按钮
浏览可用技能列表
点击技能旁的开关启用/禁用

技能工作原理:

启用技能后,AI 会自动获得该领域的专业知识和工具
多个技能可以同时启用,AI 会根据任务自动选择使用
技能可以在对话过程中随时添加或移除

技能状态指示:

🟢 已启用:当前对话可用
⚫ 已禁用:不会在当前任务中使用

多模型支持

LobsterAI 支持市面上几乎所有主流 AI 模型,你可以根据任务特点选择最合适的模型。

支持的模型提供商:

OpenAI:GPT-4o, GPT-4o-mini 等
Anthropic:Claude Sonnet, Claude Opus 等
Google:Gemini Pro, Gemini Flash 等
DeepSeek:DeepSeek Reasoner, DeepSeek Chat
国内厂商:Moonshot(月之暗面)、Zhipu(智谱)、MiniMax、Qwen(通义千问)
聚合服务:OpenRouter(访问多种模型)
本地部署:Ollama(支持 Llama, Mistral 等开源模型)

配置步骤:

进入「设置」→「模型」
选择想要使用的模型提供商
填写 API Key 和相关配置
点击「保存」完成配置

配置示例:

Anthropic 配置

API Key:从 Anthropic Console 获取
Base URL:默认无需修改(使用官方端点)
可用模型:选择 Claude Sonnet 4.5、Claude Opus 4 等

DeepSeek 配置

API Key:从 DeepSeek Platform 获取
Base URL:https://api.deepseek.com(默认已填写)
API 格式:选择 API 协议兼容格式
- Anthropic 兼容:适合需要结构化输出的场景
- OpenAI 兼容:适合从 OpenAI 迁移的用户

Ollama 本地部署

Base URL:http://localhost:11434(默认端口)
无需 API Key,直接使用本地模型

切换模型:

点击对话界面顶部的模型选择器
从下拉菜单中选择已配置的模型
切换后,新对话将使用选定的模型

典型工作流

以下是一些真实场景的完整工作流程,帮助你快速上手。

场景 1:数据分析报告生成

任务:老板要一份上月销售数据的分析报告

步骤:

启用 xlsx 和 docx 技能
上传销售数据 Excel 文件

在对话框输入:

「分析这份销售数据,找出 Top 10 产品和销售趋势,
生成包含图表的 Word 报告」

AI 会自动:
- 读取并分析 Excel 数据
- 计算关键指标(同比、环比等)
- 生成趋势图和柱状图
- 输出格式规范的 Word 报告

如果需要调整,继续对话:

「把图表改成饼图,并增加产品分类统计」

预计耗时:5-10 分钟(传统方式可能需要 1-2 小时)

场景 2:快速开发前端组件

任务:为项目开发一个用户管理页面

步骤:

启用 frontend-design 和 web-search 技能

描述需求:

「创建一个用户管理页面,包含:
- 用户列表展示(表格形式)
- 搜索和筛选功能
- 新增/编辑用户的弹窗
使用 React + TypeScript,UI 风格参考 Ant Design」

AI 会生成完整的组件代码

查看代码后,如果需要修改:

「表格加上分页功能,每页显示 20 条」
「弹窗表单增加邮箱验证」

将生成的代码复制到项目中测试

预计耗时:10-15 分钟(传统开发可能需要半天)

场景 3:自动化测试脚本编写

任务:为登录流程编写 E2E 测试

步骤:

启用 playwright 技能

提供登录页面的 URL 和测试需求:

「为 https://example.com/login 编写自动化测试:
1. 测试正常登录流程
2. 测试错误提示(用户名或密码错误)
3. 测试记住密码功能」

AI 会生成完整的 Playwright 测试脚本
运行脚本验证功能

根据测试结果调整:

「增加登录超时的测试用例」

预计耗时:5-8 分钟(手写可能需要 30 分钟以上)

场景 4:多格式文档转换

任务:将 PDF 合同内容提取并整理成 Excel 表格

步骤:

启用 pdf 和 xlsx 技能
上传 PDF 合同文件

输入需求:

「提取这份合同中的所有条款和金额信息,
整理成 Excel 表格,包含:条款编号、内容、金额、备注」

AI 会:
- 读取 PDF 内容
- 识别关键信息
- 结构化输出到 Excel
导出 Excel 文件供团队使用

预计耗时:3-5 分钟(手动复制粘贴可能需要 20-30 分钟)

技能详解

文档处理

docx – Word 文档处理

处理 Word 文档的创建、编辑和分析。

使用场景:

生成技术文档、需求文档
批量提取文档中的关键信息
文档格式转换和排版优化

示例:

「根据这份代码生成 API 文档,保存为 Word 格式」
「分析这份需求文档,提取所有功能点列表」

xlsx – Excel 表格处理

处理 Excel 数据分析、表格生成、公式计算。

使用场景:

数据清洗和格式化
生成数据报表
复杂公式计算和数据透视

示例:

「帮我分析这份销售数据,生成月度趋势图」
「创建一个费用统计表,包含自动求和公式」

pptx – PowerPoint 演示文稿

创建和编辑专业的演示文稿。

使用场景:

技术分享 PPT 制作
产品演示文稿生成
会议汇报材料准备

示例:

「根据这份项目总结,生成 10 页的汇报 PPT」
「创建一份产品介绍 PPT,风格简约专业」

pdf – PDF 文档处理

处理 PDF 文档的读取、提取和分析。

使用场景:

提取 PDF 中的文本和表格
分析合同、报告等 PDF 文件
PDF 内容结构化处理

示例:

「读取这份 PDF 合同,提取所有关键条款」
「分析这份研究报告,总结核心观点」

开发工具

develop-web-game – 网页游戏开发

使用 HTML5 Canvas 和 JavaScript 开发简单的网页游戏。

特点:

纯前端实现,无需后端
支持常见游戏类型(休闲、益智、动作等)
提供完整的游戏循环和碰撞检测

使用场景:

快速原型验证游戏创意
教学演示和互动内容
H5 小游戏开发

示例:

「帮我做一个打飞机小游戏,用键盘控制」
「创建一个贪吃蛇游戏,添加计分功能」

remotion-best-practices – Remotion 视频开发

使用 Remotion 框架创建程序化视频内容。

适用于:

数据可视化动画
自动化视频生成
产品演示视频

示例:

「用 Remotion 创建一个数据增长的动画视频」
「生成产品功能演示的短视频」

playwright – 浏览器自动化

使用 Playwright 进行 Web 自动化测试和数据抓取。

使用场景:

端到端测试脚本编写
网页内容批量抓取
自动化表单填写和操作

示例:

「写一个自动化测试,检查登录流程」
「抓取这个网站的所有产品信息」

设计工具

canvas-design – Canvas 设计

使用 HTML Canvas 创建图形和可视化内容。

使用场景:

数据可视化图表
自定义图形绘制
交互式画布应用

示例:

「用 Canvas 绘制一个公司组织架构图」
「创建一个可交互的流程图编辑器」

frontend-design – 前端设计

创建现代化的前端界面和组件。

特点:

遵循最新设计趋势
响应式布局
可访问性(a11y)支持

使用场景:

UI 组件开发
页面布局设计
原型快速实现

示例:

「设计一个现代化的登录页面,支持深色模式」
「创建一个卡片式的产品列表组件」

实用工具

web-search – 网络搜索

让 AI 能够搜索互联网获取最新信息。

使用场景:

查找技术文档和教程
获取实时数据和新闻
调研竞品和行业动态

示例:

「搜索 React 18 的新特性有哪些」
「查找最新的前端性能优化最佳实践」

create-plan – 创建计划

帮助你制定项目计划和任务分解。

使用场景:

项目启动阶段的任务规划
复杂功能的实现步骤分解
学习路径制定

示例:

「帮我规划一个电商网站的开发计划」
「制定一个三个月学习 TypeScript 的计划」

skill-creator – 技能创建器

创建自定义技能,扩展 LobsterAI 的能力。

使用场景:

为特定业务场景定制技能
集成自己的工具和流程
构建团队专属的技能库

示例:

「创建一个技能,用于生成我们公司格式的测试用例」
「开发一个技能,自动化部署流程」

进阶使用

自定义技能

LobsterAI 允许你创建自己的技能,让 AI 掌握你的特定工作流程。

创建步骤:

启用 skill-creator 技能

描述你想要的能力:

「创建一个技能:自动生成符合我们团队规范的代码注释」

技能创建器会引导你完善细节
创建完成后,新技能会出现在技能列表中

技能组成:

技能描述:告诉 AI 这个技能的用途
专业知识:提供领域知识、规范、模板等
工具集成:可以调用外部工具或 API
示例对话:展示技能的典型使用方式

最佳实践:

技能描述要清晰具体,避免模糊表述
提供充足的示例,帮助 AI 理解预期输出
一个技能专注做好一件事,不要过于复杂
定期测试和优化技能效果

快捷键

提高操作效率的快捷键配置。

系统默认快捷键:

Cmd/Ctrl + N:新建任务
Cmd/Ctrl + K:聚焦搜索框
Cmd/Ctrl + ,:打开设置
Cmd/Ctrl + Enter:发送消息
Esc:取消当前输入

自定义快捷键:

进入「设置」→「快捷键」
点击要修改的快捷键
按下新的组合键
保存设置

提示:避免与系统快捷键冲突,可以使用 Cmd/Ctrl + Shift + X 这类组合键。

沙箱模式

沙箱模式让 AI 在隔离的虚拟环境中执行代码,保护你的系统安全。

工作原理:

AI 生成的代码在独立的 VM 环境中运行
限制对本地文件系统的访问
网络请求受到监控和限制
自动检测潜在的危险操作

适用场景:

测试不确定来源或逻辑的代码
运行第三方提供的脚本
学习和实验新技术
处理不受信任的数据

执行模式选择:

进入「设置」→「沙箱」,选择合适的执行模式:

自动(优先沙箱)
- 优先使用内置 VM 沙箱,不可用时自动回退到本地运行
- 平衡安全性和便利性
- 适合大多数日常使用场景
本地运行
- 始终在本机环境执行代码
- 性能最佳,访问本地资源无限制
- 适合可信任务和需要完整系统权限的操作
仅沙箱(内置 VM)
- 要求内置 VM 沙箱可用,否则拒绝执行
- 最高安全级别
- 适合处理不受信任的代码或数据

首次使用提示:

如果选择沙箱模式时显示「未检测到 VM 运行时」:

点击「安装沙箱」按钮
系统会自动下载并配置虚拟环境(约 200MB)
安装完成后即可使用沙箱功能
安装过程可能需要 5-10 分钟,取决于网络速度

性能说明:

沙箱模式会略微增加代码启动时间(约 1-2 秒)
对于大多数任务,性能影响可忽略不计
如果执行大量计算密集型任务,可临时切换到本地运行模式

Q&A 常见问题

基础使用

Q1: LobsterAI 和其他 AI 助手有什么区别?

LobsterAI 最大的特点是技能系统和全场景覆盖。传统 AI 助手只是对话工具,而 LobsterAI 通过技能模块化不同能力,让 AI 在特定领域更专业。无论是编程、文档处理、数据分析还是设计工作,LobsterAI 都能像一个 7×24 小时待命的全能助理一样为你服务。

Q2: 技能可以同时启用多个吗?

可以。AI 会根据你的任务自动选择使用哪些技能。比如同时启用 docx 和 web-search,AI 就能搜索资料后生成 Word 文档。

Q3: 某个技能不工作怎么办?

确认技能已在「技能」页面启用(开关为蓝色)
查看错误信息,看是否缺少配置
尝试重新启用技能或重启应用

模型配置

Q4: 如何配置 AI 模型?

进入「设置」→「模型」
选择想要使用的模型提供商(如 Anthropic、DeepSeek 等)
填写 API Key 和相关配置
点击「保存」完成

Q5: API Key 安全吗?

API Key 仅存储在你的本地设备上,不会上传到任何服务器。你可以为 LobsterAI 创建专用的 Key,并设置使用额度限制。

Q6: 为什么模型配置失败?

常见原因:

API Key 错误:检查是否复制完整,注意前后空格
Base URL 错误:确认使用正确的端点地址
API 格式选择错误(DeepSeek 用户):检查是否选择了正确的兼容格式(Anthropic 或 OpenAI)
网络问题:国内访问 OpenAI/Anthropic 可能需要配置代理或使用中转服务
额度不足:检查账户余额或 API 配额是否用尽
模型权限:确认 API Key 有访问该模型的权限

Q7: 如何查看 API 使用量?

LobsterAI 本身不统计使用量,请前往对应服务商的控制台查看:

OpenAI: Usage Dashboard
Anthropic: Console Dashboard
DeepSeek: Platform Console

使用技巧

Q8: 如何让 AI 输出更符合预期?

具体化需求:不要说「优化代码」,而说「减少这个函数的循环嵌套层级」
提供示例:给出期望输出的样例
分步骤:复杂任务拆分成多个小步骤
反馈迭代:对 AI 的输出提出具体修改意见

Q9: 如何让 AI 理解我的项目结构?

在新任务开始时,上传项目的核心文件或目录结构,并简单描述:

「这是一个 React + TypeScript 项目,使用 Vite 构建,
主要代码在 src 目录,组件在 src/components」

Q10: 如何让 AI 遵守项目规范?

在任务开始时提供项目规范文档或关键规则:

「项目规范:
1. 使用 4 空格缩进
2. 函数注释使用 JSDoc 格式
3. 组件文件以 .tsx 结尾,样式文件用 .module.css」

或者创建自定义技能,将规范固化为技能知识。

故障排查

Q11: 对话突然中断怎么办?

可能原因:

网络超时:检查网络连接,重试即可
Token 超限:对话过长导致超出模型限制,新建任务继续
API 配额用尽:检查账户余额
模型服务故障:等待服务恢复或切换到其他模型

Q12: AI 输出的代码无法运行

检查是否缺少依赖或环境配置

将错误信息反馈给 AI:

「运行报错:TypeError: xxx is not defined」

如果是第三方库问题,启用 web-search 技能查找最新文档

Q13: 应用卡顿或内存占用高

清理历史任务记录(删除不需要的对话)
关闭不使用的技能
避免在单个任务中累积过多对话轮次
重启应用释放内存

Q14: LobsterAI 是否支持离线使用?

部分功能可以离线使用:

本地模型(Ollama):完全离线运行,无需网络连接
已启用的技能:技能本身的逻辑可离线执行
云端模型(OpenAI/Anthropic/DeepSeek 等):需要网络连接

如果你对数据隐私要求较高,可以使用 Ollama 配置本地模型。

Q15: 如何导出对话记录?

目前对话记录存储在本地数据库中。导出方式:

在任务列表中找到想要导出的对话
点击任务旁的 ... 菜单
选择「导出」
选择导出格式(Markdown / JSON / TXT)
保存到本地文件夹

Q16: 技能可以在不同任务间共享吗?

可以。技能启用后对所有任务生效。如果只想在特定任务中使用某个技能,可以:

在任务开始时明确说明:「使用 xlsx 技能处理这个表格」
或在需要时临时启用技能,完成后禁用

Q17: 如何处理敏感数据?

可以考虑以下方式:

使用本地模型:通过 Ollama 部署本地模型处理敏感信息
数据脱敏:在上传前对敏感字段进行脱敏处理
避免明文传输:不要在对话中直接粘贴密码、API Key 等凭据
定期清理:处理完敏感数据后,及时删除相关任务记录

Q18: 能否在团队中共享自定义技能?

可以。自定义技能以文件形式存储在本地,可以通过以下方式共享:

找到技能文件位置(通常在 ~/Library/Application Support/LobsterAI/SKILLs/)
将技能文件夹打包发送给团队成员
团队成员将文件夹放到相同位置
重启 LobsterAI,新技能会自动出现

团队可以建立技能库仓库,统一管理和分发自定义技能。

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有道龙虾

简介

它到底是什么？

产品定位与核心哲学

主要功能全解析

16 种内置核心技能

技能商店（Skill Store）与 MCP 协议

手机远程操控：真正的”随时派活”

数据安全与本地沙箱

实测体验手记

安装与配置：真的是 3 分钟

日常办公场景测试

不足之处的客观记录

五款同类产品深度横向对比

① Manus（万象智能）

② Kimi Claw（月之暗面）

③ QClaw（腾讯）

④ MaxClaw（MiniMax）

⑤ AstronClaw（AstrBot 团队）

六款产品核心维度一览

全开源的真实意义

安全使用：必须聊清楚的风险

谁应该装，谁先不用着急

产品背后的市场逻辑

LobsterAI 用户手册

快速开始

什么是 LobsterAI?

核心优势

首次启动

核心功能

智能对话

任务管理

技能系统

多模型支持

典型工作流

场景 1:数据分析报告生成

场景 2:快速开发前端组件

场景 3:自动化测试脚本编写

场景 4:多格式文档转换

技能详解

文档处理

docx – Word 文档处理

xlsx – Excel 表格处理

pptx – PowerPoint 演示文稿

pdf – PDF 文档处理

开发工具

develop-web-game – 网页游戏开发

remotion-best-practices – Remotion 视频开发

playwright – 浏览器自动化

设计工具

canvas-design – Canvas 设计

frontend-design – 前端设计

实用工具

web-search – 网络搜索

create-plan – 创建计划

skill-creator – 技能创建器

进阶使用

自定义技能

快捷键

沙箱模式

Q&A 常见问题

基础使用

模型配置

使用技巧

故障排查

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