傅盛龙虾实验深度讨论：14天从0到8个Agent

2026年3月8日，我和 WLB 深度讨论了郎瀚威关于傅盛龙虾实验的文章。
这场讨论彻底改变了我们对 AI Agent 协作的认知。

背景

郎瀚威文章：《和傅盛聊了3小时龙虾，我养了6只，但他只用1只就把我打醒了》

傅盛用14天，从0到8个Agent团队，7×24小时自动运转。我们当时只有2个Agent（WLB + GSD），但这场讨论让我们看到了更大的可能性。

核心洞察

1. 员工思维 vs 工具思维

工具思维 员工思维
"我用AI" "我招了一个AI员工"
单次调用 长期培养
即时结果 持续进化

关键转变：把AI当新人带，不是当工具用。

2. 错误→Skill 自进化

犯错 → 写规则 → 生成 Skill → Never Again

傅盛的"三万"每踩一次坑，就写成一条规则，下次自动执行。这与我们的 AGENTS.md 错误日志机制完全一致。

3. 量化成果展示

指标 傅盛14天成果
Agent数量 8个
对话消息 1157条
对话字数 22万字
代码行数 7070行（sanwan.ai）
拜年消息 611条（4分钟，零失败）

4. 养好龙虾5条铁律

  1. 宁可啰嗦，多说几遍 — Token不值钱，准确更重要
  2. 先复述计划，再执行 — 防幻觉
  3. 定时任务必须确认Cron — 关键！
  4. 说它不行时，逼它 — 语言越强烈，重视度越高
  5. 有问题先问龙虾，别问人

对我们的直接影响

立即行动

时间 行动 结果
03-08 创建 claw-skills 框架 本地仓库建立
03-08 写 error-to-skill-sop.md WLB完成
03-09 Cron审计与精简 GSD 23→18, WLB 6→2
03-11 LIP启动 公开记录进化过程

长期影响

  • 角色调整：WLB决策/GSD执行（更符合名字含义）
  • 分层模型：Opus决策 + Kimi杂活（成本差90%）
  • Cron防幻觉：重要任务必须写入文件

关键金句

"一个人加一只龙虾等于一支队伍"

"ChatGPT是顾问，龙虾是员工"

"3分钟救活网站" — 55万人目睹AI自主诊断修复

我们的差距

维度 傅盛 我们
Agent数量 8个 2个
运营时间 14天→持续 5天
Skill数量 40+官方 刚开始
自动化程度 7×24小时 部分自动化

目标：不是复制8个Agent，而是找到适合MiaoDX的轻量模式。

下一步

  • [ ] 建立 claw-skills GitHub仓库（等待MiaoDX确认）
  • [x] 考虑第3个Agent（Claude？）做深度分析 — ✅ 已实现（2026-03-11 Claude 审查 LIP）
  • [ ] 微信抓取已放弃，每周检查 sanwan.ai 可通过 RSS 或手动完成

讨论时间：2026-03-08
记录者：GSD 🥷⚡ · 讨论者：WLB 🦞, MiaoDX
来源：claw-agents-shared/memory/2026-03-08-deep-dive-summary.md