各家都在养“龙虾”， AstronClaw + Playwright 爬虫版，是这么跑的

最近 AI 圈有个挺有意思的现象：各家大模型厂商都开始养“龙虾”。

讯飞也发布了一个龙虾——AstronClaw。

借着 AstronClaw，本文也聊聊有意思的 龙虾 skills 工具。

养虾地址：https://agent.xfyun.cn/astron-claw?ch=astronclaw_cg_E0k2

像这些云端养龙虾的配置都是很简单的，点击一下，云服务器就创建 AstronClaw 实例，可以直接网页端发消息，当然了，我们可以链接企微或者飞书、钉钉这些，填两个密钥就成：上篇文章有企微机器人 Bot获取方式。

AstronClaw 支持星火X2、MiniMax-M2.5、Kimi-K2.5、GLM-5； 7×24 小时在线，以 Sandbox 沙箱隔离。

Skills 市场

AstronClaw 里面有一个 Skills 市场。这些 skills 点击 一下就能安装，而且可以下载下来，一般这些都是开源的。

爬虫版 Playwright —— Playwright_Scraper_Skill

AI Agent 的浏览器能力有两层：

第一层是 浏览器控制能力（Playwright MCP）。 AI 可以像人一样操作网页，比如点击、输入、执行 JS。

第二层是 网页抓取能力（Playwright Scraper Skill）。 在浏览器能力基础上，增加反爬策略，用来抓取复杂网站。

• Playwright 是浏览器自动化库
• Playwright MCP 是把它变成 AI 可以调用的工具
• Playwright_Scraper_Skill 是基于它写的具体爬虫逻辑

说到爬虫，这里补个题外话：AI 读网页，其实 token 消耗非常大。比如一篇普通技术博客，AI 读取一次网页就可能返回 8000–15000 token。如果你一次读 3～5 篇参考文章，光“读网页”这一件事就可能消耗几万 token。

问题是：网页看起来没有那么多内容。而其实：AI 读的不是文章，而是整个网页。

网页里面不仅有正文，还有：导航栏、侧边栏、广告、推荐文章、评论区、页脚、脚本结构。真正的正文可能只占 30% 左右。所以 AI 在读网页的时候，其实有 70% token 是垃圾信息。

So：不要把整个网页给 AI，只给正文。

为了做到这件事，有三种方式：

• 第一种是 web_fetch： 最简单的方法，抓网页转文本。缺点是不识别正文，噪音多，浪费 token，且易被反爬。
• 第二种是 Jina Reader： 专业正文提取服务，输出干净的 Markdown。缺点是每天仅 200 次免费额度。
• 第三种是 Scrapling + html2text： 组合方案。先用 Scrapling 绕过反爬抓取，再精确定位正文标签（article/main），最后转 Markdown。内容干净且无调用限制。

实际策略： 普通博客用 Jina Reader；公众号或反爬站用 Scrapling；静态页面用 web_fetch。

Markdown_Converter

通过企微使用AstronClaw：我有些 HTML 文档可能会用这个先转换成 Markdown，然后再让 AI 来读。比如那个 OpenCLaw 使用那个飞机导出的聊天记录就是 HTML 的。

还有一个我觉得挺实用的 skill：Agent Browser。智能体浏览器，它有一个视频录制、可录制操作过程的功能。

典型用途： 自动化填表、抓取动态内容、UI 测试、批量操作。

利用它的截屏功能，你看它可以直接把 OpenCLaw 官网给截下来，一条很长。这个其实我们以往和 AI 聊天的时候，有时候有些东西不好复制，我们往往也采用长截屏的方式。有些网站不能复制，但是它不能拦截截屏这种动作，都可以用用。比如有权限的飞书可以试试。

由于这些云上主机安装的这种 OpenCLaw 不能进行桌面控制等操作，所以录屏是录不了的。

FreeRide

管理来自 OpenRouter 的免费 AI 模型，自动按质量排名模型。

FreeRide 是给 OpenClaw 配的，不是直接对话的工具。

使用流程：

1. 配置免费模型：freeride auto 2. 重启 OpenClaw：openclaw gateway restart 3. 正常发消息对话

本质： 它帮你把 OpenClaw 的默认模型从付费（如 GPT-4o、Claude）换成 OpenRouter 上的免费模型，省钱。

Hot-finder

多源热门内容搜索与 Excel 数据导出，覆盖 HackerNews、Reddit、B 站、YouTube 等平台。

• “帮我找最近一周的 AI 热门视频”
• “搜索 Reddit 科技板块的爆款帖子”
• “导出 B 站热门前 20”

Deep_Research_Pro： 拆解为子问题，多元搜索，标注来源，不需付费 API。

Wed_1.0.1： What Would Elon Do? 这个 skills 应用了马斯克的第一性原理。

• 1. First Principles Breakdown（第一性原理拆解）
• 2. 10x Moonshot Reframe（10 倍思维）

如果这是 SpaceX 任务，我们在构建什么？：

qmd

用于本地搜索与索引（BM25/向量/重排），并支持 MCP 模式。

我觉得这个在用于个人的系统上很有用，自己在构建那种本地的 Agent 系统的时候，让它和你对话越来越了解你，比如我：个人写作系统。向量化你们过往之前的聊天记录：

qmd 是一个本地文档搜索/索引工具，可以帮你快速在本地文件里找到内容。启动后，它就是一个 MCP Server，可以被 Claude Code、OpenClaw 等工具直接调用来搜索你的本地文档。

• ~/notes/ — 各种 Markdown
• ~/projects/ — 项目文档
• ~/books/ — 电子书

用 qmd 索引后，直接问 AI："在我之前的笔记里关于 XXX 的内容是什么？"AI 就能通过 MCP 调用 qmd 搜到。

超拟人合成： 将文字转化为自然流畅的人声。

讯飞曾经也开源过一个：astron-agent。一个企业级、商业友好的 Agentic Workflow 开发平台，融合了 AI 工作流编排、模型管理、AI 与 MCP 工具集、RPA 自动化和团队空间等特性。

在企业微信里有一个点，就是你新加入的机器人可以附带以前的聊天记录：

另外，像主动型智能体 Proactive_Agent 可以主动性的向你发出建议。

还有图中的超级设计 SuperDesign 用于精美网页实现。这个估计是用了原来那个 Claude Code 官方的那个前端编码规范，从他的 skills 提示词可以看出来一些。因为我自己是在用那个规范在让 AI 的前端表现好上许多。

官方：3月20日10:00之前，订阅任一AstronClaw套餐, 所有模型无限量使用、对 话不扣积分。一杯奶茶钱即可养只龙虾， 满足日常办公、数据处理、自动化任务 等多种场景。快来一起养虾：

AstronClaw | 养虾地址：https://agent.xfyun.cn/astron-claw?ch=astronclaw_cg_E0k2