龙虾养宠指南,六个字即可总结

果壳·2026年04月09日 16:47
“还是雇个人吧!”

我将第一次“养龙虾”的经历贡献给了我家“三个主子”。

铲屎官们都懂吧,每天早晨伴着阳光醒来,准备大吸一口新鲜空气,结果一股接着一股臭烘烘的腥臊味直入鼻腔。

我顺着味道嗅去,毫不意外,猫又尿沙发了。独生子女家庭的话,现在可以直接抓起来揍了。

但我养了三只猫,奶牛、虎斑、德文,一只比一只“欠儿登”,冤枉了谁都不好。

之前为了解决猫乱尿沙发的问题,我买了一个专门“识别宠物”的摄像头。它只会机械式的判断,只要有猫跑进画面,就给我发送通知。猫有时一天在沙发上打打闹闹,我能收到上百条通知,根本来不及看。等回家发现作案现场,再回看监控视频。

最近,我打算用 AI Agent 给我当“监工”。搭一个 OpenClaw 实时分析摄像头画面数据,只要沙发上有同一只花色的猫站立超过半分钟,就给我发通知,这不就行了吗?这是我一开始的思路。

养猫已经很贵了,养虾就要省着点

一开始我考虑在本地 NAS 养。一来,NAS 可以安装虚拟机,避免龙虾乱动我的自己电脑上重要数据;二来我可以限制 NAS 的外网访问,让所有数据留在本地,保证隐私。

但让我犯难的是选择模型这一步。早有耳闻“龙虾”是吞金大户。业内朋友劝我,可以选择国内的服务商,一是考虑到连接速度,选国内的服务商更靠谱;二是识别“猫”很简单,视觉模型普遍能做很好了。

冲着“免费”,我先试着接入 GLM-4.6V-Flash。等龙虾“上号”后,我才问了四句话,就卡着不动了。

查看开发者文档得知,智谱目前支持 OpenClaw 生态的付费套餐中,并不支持 Flash 版本。而我连续几天定时蹲守套餐发售,都没抢上......

综合各个模型的价格和搭建难度,我觉得云端反而可能是个更好的选择。

虾养猫,开始!

下一步让 OpenClaw 接入我家的智能家居。

我选择让 OpenClaw 接入控制中枢——Home Assistant。因为我之前做智能家居改造时,已经用 Home Assistant 接入了我所有的设备。而且 OpenClaw 官方收录了一个能访问 Home Assistant 的 Skill。

我用飞书“云养虾”,先授权龙虾访问飞书上传的文件权限。将下载好的 Skill 压缩文件直接丢给龙虾,它就自己干活去了。

它问我要我家 Home Assistant 的外网访问地址和令牌。哪怕中途遇到问题,比如发现我没安装对应的代码指令,它会自己先想想办法,如果发现是我的原因再来找我,不会事事都来禀报。

我先测试一下,“打开我的屏幕挂灯。”

嘿,亮了!(虽然有点脱裤子放屁)。

接下来就是干正事了。我问龙虾,“猫摄像头”(这个摄像头一直对准沙发)目前状态。龙虾说,摄像头目前是空闲状态,并发给我一张摄像头截图。

于是我把猫抱过来,问它,现在呢,看到了什么?龙虾说,“看起来猫猫正在陪你工作呢。”

这不就成了嘛!

龙虾入职完毕,进入认识新同事环节。我分别介绍:福福(奶牛小土猫)、蛋蛋(德文)和壮壮(狸花),并投喂照片给它。

然后布置任务给它,去Home Assistant 里查看“猫摄像头”的画面,如果有猫连续站在沙发上半分钟以上,给我发通知,告诉我是哪只猫。

龙虾还是很聪明的。它明白这是一个轮询任务。

它先是给自己设置了“每10-15秒截图,连续3次抓到一只猫就禀报”的逻辑。然后不知道怎么抽风地改成“每一分钟查看一次,连续2次”的轮询逻辑。

我急了,“1分钟猫早尿完跑了。”它又修改 CronJob “每10秒查看一次,连续2次”的逻辑。我觉得可以,就让它这样执行了。

我特意去请教了 AI 如何能节省 Token。AI 让我降低拍摄的分辨率,“如果任务只是‘判断沙发上是不是同一只猫,且没有睡觉’这种不需要看清毛发细节的任务,360p 的分辨率对于大模型来说其实是‘够够的’了。

Gemini 说,如果是让它来干这活儿,2K 的 Token 消耗量是 360p 的8倍。

错杀、错放、省钱的三角矛盾

“3 月 25 日下午 4 点 37 分,疑似有猫在沙发尿尿!请立即查看对应时间的监控,以确定“逆子”是否干了坏事!😡”

我赶紧查看监控,发现原来是家属正在沙发上给猫拍屁股,猫正爽呢。

大约 20 多分钟后,我又收到了通知。

这次是蛋蛋。不过好在它只是被小飞虫吸引,站在沙发上望着虫子,没有瞎尿。

这是蛋蛋

有次被龙虾及时提醒,我终于定位到一只“坏”猫。虽然人在外面没来得及清理,也在回家后扣了它冻干,关到小黑屋面壁思过,以儆效尤。

龙虾也会犯错。它偶尔会认错福福(黑白花)和蛋蛋(黑白卷毛)。当然我觉得可能这是图片分辨率不够高,而它俩花色相近的原因。要不是我重看了监控,差点儿惩罚错了,伤了小猫咪的心。

这是福福

有时猫咪趴在沙发上睡觉,它也会来通知我。我需要重新跟它说,猫咪排尿姿势通常是蹲下、后半身低垂,要是一动不动趴着,多半在睡觉。

而且龙虾常常失忆。有次,我收到了龙虾给我发来的消息,提示我缺少 Home Assistant 配置,原因是缺少 Home Assistant 的访问令牌。

我检查了一下,发现可能是前期布置任务和优化监看逻辑的对话太长,出现了上下文丢失,让它忘掉了最初的 Home Assistant 访问方法。

于是,我用 /new 指令开启了一个新 Session,减少上下文窗口。接着,我把看猫的任务写进 MEMORY.md 里(我后来反思,其实在前期训练时有不少可以优化的地方,比如在 MEMORY.md 一次性描述好任务的需求,少对话,就能省去不少上下文窗口,减少 token 消耗),然后重新设定 Home Assistant 访问,准备让它再次开始看小猫的任务。

一连几个小时,OpenClaw 没有反馈。进入管理后台之后才发现,原来是旧的监视任务没有删干净,导致它在后台不断重试,一直在占用资源。它居然在后台一直跑着原来那个“卡死”的任务,这得烧了我多少 Token?

哪怕我已经尽可能压缩成本,69 块钱也不够我烧两天。这样下去,一个月得烧掉上千块......这可比请一个上门喂养贵多了。

直到这里,我对于龙虾养宠的心得已经可以总结成六个字了:还是雇个人吧。

生活的是人,不是虾

我会经常探索一些智能家居的场景。你可以把过去所谓的“智能家居”理解成简单的远程控制和“如果……就……”的自动化程序,即便厂商说的天花乱坠,也是这样一套非常死板的机器逻辑。但人的生活却是复杂多变的。

我记得我做过一个自动化场景。我在沙发上放了一个压力传感器,每天晚上忙完工作,往沙发上舒服一躺,自动地窗帘关上,电视打开,灯光暗下。

不成想,有天朋友来了......

未来通过自托管的 OpenClaw Skills 对具备高度兼容性的中枢和各类家居设备进行智能化控制,而不受限于每一家平台的限制。通过这次尝试,我看到更多这样的可能性。

AI 伟大不在于多么宏大的叙事,而是人们终于有机会将一些非常个人、非常细腻的需求实现。

(P.S.没有真的惩罚小猫啦,关了一下就赶紧放出来了。)

本文来自微信公众号“果壳”(ID:Guokr42),作者:宛潼,36氪经授权发布。

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