我該學OpenClaw嗎?它跟ChatGPT、Cursor、Lovable、Manus能做的事有什麼不同?
我該學OpenClaw嗎?它跟ChatGPT、Cursor、Lovable、Manus能做的事有什麼不同?

Openclaw:2026 第一個全球 AI 震撼彈!我也 Fomo 了多日,終於有機會好好了解 OpenClaw (原名 Clawdbot / Moltbot),若以公司經營的角度來看,絕對是顛覆性的意義!

需要急著學習 OpenClaw?

我建議先看完本文,了解這套工具的定位與你的個人需求。

本文採用「公司成員」的角度做比喻,整理我對 OpenClaw 與其他最熱門 AI 工具的觀點。

這幾年大家都講 AI Agent,最簡單的理解就是 AI 擬人化。
各種 AI 工具所代表的角色如下:

1. LLM (ChatGPT / Claude):

角色: 拿著百科全書的客服 or 實習生
擅長:
- 回答問題、解釋概念、翻譯、摘要
- 搭配 Knowledge Base 可以變成專屬客服
- 幾乎零門檻,人人都能用
- 如果加上 knowledge base (內部資料),則可以成為公司專屬的服務人員。

2. Vibe Coding 工具 (Cursor / Claude Code):

角色: 工程師助理 / 初階工程師
擅長:
- 在程式編輯協作,幫你寫 code、debug、重構
- 熟悉你的 codebase,理解專案上下文
- 可以 in-house 分工,也可以當外包使用
- 如果工程師本身有足夠的架構能力,Cursor 可以讓一個人有三個人的產出。像是技術主管帶領一個小團隊。

3. 產品工具 (Lovable / Firebase AI):

角色: 外包產品團隊,包含設計與前端
擅長:
- 用自然語言描述,幾分鐘產出可運作的全端應用
- 前端 UI + 後端 API + 資料庫 + 部署,一條龍完成
- 程式碼可匯出、同步 GitHub
- 專長是快速產出 prototype 與 MVP,但後面維運還是要交回給團隊。

4. Manus:

角色: 外包專案執行,從企劃到開發
擅長:
- 丟一個大目標,拆解步驟、使用工具、產出結果
- 可以做深度研究、數據分析、寫程式、產報告
- 最多人用來協助研究 + 整理 + 產出,也可以跑出像 lovable 一樣的產品 prototype,但更接近 total solution。

5. OpenClaw (Moltbot):

角色: in house 私人助理 + 全能員工
擅長:
- 操作者可以透過「訊息工具」直接跟他對話下指令
- AI 直接操作你的電腦,發信、寫 notion 筆記、轉帳...
- 整個機器人都可以在你的電腦上運作,彷彿給一個員工一台電腦
- 目前許多網路聲量認為 OpenClaw 是最接近「獨立員工」的角色,因為他可以讀取內部資料、並操作 1 - 4 的 AI 工具。

回到為何 OpenClaw 火紅?

我的解讀是:OpenClaw 現在定位為「操作 AI 的 AI 員工」。但這就如同任何公司 hire 一個員工,並不是解決所有的問題,而是會有極大的訓練成本:

  • 了解公司的運作
  • 了解自己的職責
  • 明確分配權限 (不能亂發信、不能亂轉帳!
  • 讓員工 (AI) 學習如何跟自己溝通、滿足自己的需求...

員工會做的蠢事,AI 可能也會做。熟悉團隊經營會知道,這造就了全新的職場議題:「AI 員工如何管理?」這也是國外社群普遍不建議工作團隊此刻立即導入的原因。

之外,OpenClaw 還潛藏著更顛覆性的意義:「如果 AI 可以掌握一台電腦、操作其他 AI 工具,那企業正式導入後,就能完全取代一批制式的員工職能。」

原本以為這還要多年後才能看到,想不到 2026 已經發生。

本文授權轉載自林啟維臉書

關鍵字: #AI工具
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從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式
從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式

在生成式 AI 驅動下,新聞產業正加速進入新一輪轉型。這股技術浪潮不僅改變了內容產製模式,也重塑了讀者獲取資訊的入口。面對這場產業變革,台灣科技媒體領導品牌TVBS 展現強勁的轉型動能,不僅積極布局 AI 應用,更憑藉創新專案獲得「nDX數位創新獎助計畫」肯定。

為加速經驗擴散並促進產業交流,日前,TVBS 攜手數位經濟暨產業發展協會(DTA)舉辦「AI in the Newsroom-TVBS轉型實戰分享」發表會,現場匯聚媒體與科技領域專業人士,從實務案例出發,深入剖析 AI 導入新聞現場的應用模式,共同見證 TVBS 如何以 AI 為核心引擎,重新定義數位時代的媒體影響力。

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圖/ 數位時代

從「人」出發:從超級個體到超級組織,啟動 AI 原生轉型

TVBS 集團成長長簡西村表示,早在生成式 AI 浪潮成形之初,TVBS 便已啟動轉型布局。不僅於 2023 年成立AI未來科技部,專責 AI 應用開發與轉型推進,更由董事長親自主持每週一次的 AI 策略會議,確保決策與執行節奏高度一致,並進一步盤點出「人、流程、科技(PPT)」三大轉型關鍵,逐步落實將 AI 導入各項營運環節。

從「人」的角度來看,TVBS 以 AI 提升效率與創造價值為目標,提出超級個體與超級組織的轉型藍圖。其中,超級個體指的是能善用 AI 工具的記者,例如:透過 AI 分析海量資料、自動生成初稿或經營個人品牌,透過與 AI 的分工協作,不僅提升產出效率,也讓記者得以回歸深度核實與現場採訪等核心職能。

當多個超級個體串聯,便進一步形塑出超級組織,透過 AI 全面提升團隊的數位戰力,成為 AI Native(AI原生)媒體組織。TVBS 的願景是,讓每一個議題皆能發展出專屬 AI Agent,負責資料處理與初稿生成,而人扮演總編輯角色,負責內容品質與倫理把關。如此一來,不僅能實現全天候、高頻率的內容更新,更可透過多 Agent 協作,同時產出文字、影音、Podcast 等不同形式的內容,實現一次生產、全平台分發的目標。

從「流程」出發:讓AI嵌入新聞產製,縮減 30% 作業時間

從「流程」的角度來看,AI 唯有真正嵌入新聞產製流程,才能發揮最大效益。然而,哪些環節最適合導入 AI、導入後流程該如何重塑,往往只有第一線新聞人最清楚。為此,TVBS 邀請新聞部同仁組成「文科種子」團隊,並由主管從日常工作情境出發,親自示範 AI 應用,讓記者實際感受到 AI 帶來的效率提升,進而翻轉「不好用」的既有印象,吸引更多資深同仁投入 AI 應用開發。

TVBS新聞部網路新聞中心總編輯楊致中強調,「AI不是要把新聞人變成工程師,而是要讓新聞人重新回到專業現場。」因此,這群橫跨編輯、記者、編譯等不同職能的種子成員,從使用者視角出發,與工程師並肩協作,以使用情境取代傳統規格書,讓技術團隊得以深入理解採訪流程中的真實痛點,進而開發出涵蓋多語翻譯、初稿生成、重點歸納、多稿比對、標題與內容優化等 AI 應用,整體作業時間平均縮短逾三成。同時,新聞部也與 AI 部門建立每週開會機制,持續提出痛點及回饋使用經驗,推動產品快速迭代。

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圖/ 數位時代

另一方面,TVBS 也連續三屆舉辦員工限定的「AI 黑客松」,各部門同仁由日常工作中的痛點出發,發想出更貼近第一線需求的 AI 解決方案,讓 AI 逐步成為組織共通的語言,不僅有效提升工作效率,也進一步形塑出 AI 驅動的創新文化。

從「科技」出發:打造混血系統 AI WIZE,讓AI真正貼近使用需求

從「工具」的角度來看,如何在滿足使用需求的同時兼顧技術快速迭代,成為關鍵課題。為此,TVBS 提出混血系統概念,由新聞人與 AI 部門協助,共同開發出專為媒體場景打造的 AI WIZE 平台。

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圖/ 數位時代

TVBS AI未來科技部副總監吳楨文說明,AI 技術迭代速度極快,若仍沿用傳統「使用者提需求、工程師寫程式」的開發模式,不僅溝通成本高、也難以快速及時優化,容易導致使用體驗不如預期。若是直接使用外部 AI 工具,在產出結果不穩定的情況下,使用者常常要反覆調整提示詞與修正細節,反而會增加時間成本,使 AI 應用淪為新的負擔。

為解決這樣的困境,TVBS 在開發 AI WIZE 時,結合系統化與人才混血兩大策略,由工程師在「深水區」把關系統架構、資訊安全與成本控管,而新聞人則在「淺水區」透過 AI Studio 等自然語言工具定義應用場景,並將新聞專業封裝成可重複使用的 AI Agent技能,同時透過持續回饋機制,讓 AI Agent 不斷學習與優化,使工具更貼近日常工作需求。

簡西村最後強調,人機協作不是選擇,而是必然路徑。TVBS 期望透過這場 AI 轉型,打造兼具速度、深度與可信度的新型媒體競爭力,並以自身實踐經驗為基礎,帶動台灣媒體在 AI 浪潮下強化整體產業競爭力,重新定義媒體的「真實」價值,開創新聞產業的 AI 新時代。

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