黄仁勋在2025年CES中演讲过一段AI进化三阶段：
感知AI
生成AI和数字代理AI
物理AI和具身机器人

我个人感觉：
经过十年（2013-2023）的发展，感知AI差不多了。尤其这几年更是高速发展：语音识别、OCR识别、视觉识别。
经过近几年（2023-2028）的发展，我感觉生成AI和数字代理AI也差不多能工作了。生成AI（分析文本生成、代码生成、音频生成、图片生成、视频生成）越来越成熟、数字代理AI也经历了：提示工程-skill套件-coze编排-manus闭源openclaw开源，逐步在成熟（原型级-项目级-产品级）。
物理AI和具身机器人（2025-），我个人乐观估计，在2032-2035年就能工作了。

大龙虾是2026年1月底才发布的，相当于去年春节火热的Manus的开源版本。
Manus/OpenClaw这类框架，价值相当于整合工具，把：工具/浏览器、大模型（提示工程/分析推理/生成代码）、本地文件/数据、API接口整合在一起，完成你希望在电脑里做的事。
我个人感觉，OpenClaw在今年夏天，就值得中国IT厂商开始试用了。现在试用，时机还不到，主要以情绪价值为主，没有商业价值。

openclaw 的创始人 Peter Steinberger 还做了一个ClawHub：一个面向 AI Agent 的 Skills 共享平台，目前平台上已有10,322 个 Skill。

（1）元skill：如何写一个规范的skill

Anthropic 官方 skill-creator 代码仓库(github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/skill-creator)，
提炼出一套编写高质量 Agent Skill 的完整方法论。.你让龙虾按照这个规范自己生成skill就行。

（2）元skill：让龙虾自我进化

Capability Evolver，ClawHub下载量排名第一——35,581次下载。
你输入/evolve，它就开始分析你过去所有的对话记录，找出哪些任务你反复在做、哪些地方它回答得不好、哪些流程可以优化——然后自动生成新的Skill来填补这些能力缺口。

Proactive Agent（7,010下载），不等你下指令，自己找活干。你设定好目标，它会持续监控环境变化，发现有需要处理的事情就主动执行。

Self-Improving Agent（GitHub 132 stars），模块化自进化框架。它把Agent的能力拆成一个个模块，每个模块独立评估、独立升级。哪块弱就补哪块，不影响其他部分。像给汽车换零件，不用整台车拆了重装。

（3）找到skill

skills.sh 是skill的"官方商店"，提供排名、下载量统计等功能。在这里，你可以看到所有技能的受欢迎程度、更新频率和使用场景。

find-skills 就像商店里的"搜索栏"，帮你快速找到需要的技能：
npx skills find [query]    # 搜索skill
npx skills add   # 安装skill
npx skills check           # 检查更新
npx skills update          # 更新所有技能

（4）使用skill

一、信息采集
Tavily Web Search：(clawhub.ai/arun-8687/tavily-search)：专为 AI 优化的搜索引擎，直接返回精简、高相关性的结果。

Polymarket：(clawhub.ai/joelchance/polymarketodds)：接入全球预测市场数据源，查看事件赔率和走向。
Stock Market Pro：(clawhub.ai/kys42/stock-market-pro)：基于 Yahoo Finance 的美股深度分析工具。

二、信息摘要
Summarize：(clawhub.ai/steipete/summarize)：通吃网页、PDF、图片、音频、YouTube 的终极总结工具。
PDF 2——不是简单的PDF转文字。它能做深度解析——合同里的关键条款、报告里的核心数据、论文里的研究方法，自动提取、自动归类、自动标注重要程度。做法务的、做审计的、做研究的——这个Skill是你的新基建。

Video Frames：(clawhub.ai/steipete/video-frames)：自动调用 ffmpeg 从视频中精准提取关键帧。