我测了四款龙虾助手,最慢最傻的,都是最贵的

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如果你现在用着某款龙虾助手觉得还行,先别急着点头——

你可能只是还没用过真正好用的。


01 一个残酷的排行榜

过去几周,我认真用了四款 CLAW 系列的 AI 编程助手,俗称"龙虾助手":qcalw、easycalw、workbuddy、autoclaw。

结果?差距比我预想的大得多。

直接上结论:

WorkBuddy > AutoClaw >>> qcalw >>> easycalw

四款龙虾助手排名对比 四款龙虾助手排名对比

WorkBuddy 最好用,AutoClaw 也不错。但到了 qcalw 和 easycalw,就完全是另一个世界了。

你可能觉得我在拉踩。但这不是嘴炮,是我一篇篇文章、一次次代码迭代、一张张配图堆出来的真实体验。

能差多少,我用完才知道。


02 最慢的 qcalw

qcalw 的问题就一个字:慢。

不是慢一点点,是慢到你想砸键盘那种。

举个例子。让它生成封面描述或改一段代码——在 WorkBuddy 上,你话刚说完,它已经开始动了。在 qcalw 上,你等了几秒,还在转圈。再等几秒,还在"思考中"。

一个操作等半分钟是什么概念?

写文章最怕的不是写不出来,是 思路被打断

你正沉浸在逻辑推进的节奏里,忽然卡住了。等你回过神来,刚才想好的下一段已经忘了。一两次还好,一篇文章下来五六次,写作体验直接从"流畅"变成"折磨"。

慢本身不是死罪。但在 AI 时代,等待就是放弃

用户习惯了"问完即答",任何超过三秒的响应,都在考验耐心。

而 qcalw 不仅考验你的耐心——它拿你的耐心来摩擦。

但它有一个要命的好处:每天送 800 积分

积分消耗vs产品智能反直觉关系 积分消耗vs产品智能反直觉关系

嗯,后面再说。


03 最傻的 easycalw(已卸载)

easycalw 是我下载体验最短的一款。

下完,打开,下了一个指令。

它帮我写了一篇文章,然后顺手安装了一个 skills。

200 积分,没了。

一个指令,200 积分。

那一刻的感受怎么说呢——就像你去便利店买瓶水,老板说"好的,这是您的可乐,这是您的薯片,这是您的充电宝,一共200块"。

你没要薯片,没要充电宝。但老板替你"做主"了。

这个套壳龙虾做得有点难受。

果断卸载。

自然语言理解最不准确、消耗 token 最快,这些技术层面的问题反而没那么重要了。关键问题是:它不尊重用户。

你以为它是帮你写东西,其实它是帮你"消费"。

套壳套到这个份上,已经不是技术不行,是产品心态有问题。


04 WorkBuddy 凭什么最好用

说了两个差的,聊聊好的。

WorkBuddy 的强项不是模型比别家强多少——底层大模型大家都差不多。差距在别的地方。

产品思维。

具体来说,WorkBuddy 做对了三件事:

第一,理解模糊指令。 你不需要把需求写成技术文档。一句话、一个模糊的方向,它能抓住你的意图。不是逐字逐句执行,而是理解你真正想要什么。

第二,知道什么时候该快,什么时候该慢。 简单需求秒回,复杂任务也不掉链子。它不会在你思路流畅的时候卡你一下。

第三,全链路打通。 对我最实用的功能:说"生成一张配图",它理解文章上下文、风格、色调,直接出图。不用切到 Midjourney 再描述一遍,不用调参数。一步到位。

这不是模型能力的问题,是产品团队有没有认真想过用户场景的问题。

AI 助手好不好用,90% 取决于产品,10% 取决于模型。

这句话值得所有 AI 产品经理贴在工位上。


05 白嫖党的生存法则

写到这里,你可能想问:你说得天花乱坠,但 WorkBuddy 不是最好的吗?怎么现在还留着 qcalw 这个慢货?

问得好。

因为我是白嫖党。

WorkBuddy 最好用,但积分送得少。每天签到领一点点,用着用着就见底了。

qcalw 慢归慢,但每天送 800 积分。对于我这种靠签到续命的"积分流浪汉"来说,它是我最后的温饱线。

AutoClaw 体验其实不错,积分用完了也卸了。

所以现在我的电脑上,就是 WorkBuddy 和 qcalw 两台并存——WorkBuddy 干精细活,qcalw 用来应付日常。

好用的用不起,便宜的不中用。

这大概就是 AI 编程助手市场的真实写照。

但换个角度想,qcalw 每天 800 积分这个策略确实聪明。它知道自己慢,但它让你"白嫖"到不忍心卸载。产品不够,积分来凑。某种程度上,这对用户也是好事。

只是每次等它转圈的时候,我都忍不住看一眼旁边的 WorkBuddy——

如果我们生在同一个积分体系下,该多好。

白嫖党的双助手切换策略 白嫖党的双助手切换策略


写在最后

写这篇文章不是为了踩谁。

只是觉得,AI 编程助手市场已经卷成这样了,用户的真实体验反馈反而很少被认真对待。

我们天天看哪个模型又刷新了 benchmark,哪个框架又融了多少钱。这些跟普通用户有什么关系?

用户只关心一件事:

我用这个工具,能不能更快更好地把事情做完?

benchmark 再好看,token 再便宜,体验不好就是不好。

至于那些还在靠"一个指令烧 200 积分"过日子的套壳助手——用户不是傻子,点一下卸载按钮只需要两秒。


评论区聊聊你的使用体验感吧,或者有什么AI的使用需求也可以说说,看看我能不能帮助你做点什么?

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