昨晚李诞、小lin说、何同学在火山引擎Arkclaw上养虾的直播，不知道大家看了吗！

整场直播追下来，收获非常大，学到了很多他们作为顶级媒体人的养虾小技巧，没看的朋友推荐搜回放看看～

我昨晚一边看还记了不少笔记，来跟大家速速分享一下，内容很干货！

比如李诞在直播里说，现在他的虾可以帮他剪视频，做播客。

像以前，你得自己录音，剪辑，加背景音乐，调音量，发布，每一步都得花半天功夫。

现在，李诞的虾可以把这整个流程接管掉，比如它会把文本转成播客风格的稿子，加上配乐，做成一期完整的播客。

不止播客，诞虾还能帮他剪视频，不需要学任何剪辑工具，直接跟虾说：帮我把这段直播里讲AI的部分切出来，给我出三个版本，它就去分析视频内容，定位时间点，自动完成切片。

1、养虾的天花板，就是你自己的天花板

当然，这些能力不是从天上掉下来的，是李诞一点一点把Skill装进去、或者教给虾的。

Skill是虾的手和脚，你想让它剪视频，就装视频剪辑Skill；你想让它帮你在微博上发内容，就把微博接进来。

现在Arkclaw有大量现成的Skill可以直接安装，用自然语言就能完成配置，不需要任何技术背景。

还有个细节，Skill装进去之后，你还需要告诉虾怎么用它。

比如，小lin现场也展示了一个财报分析的场景，她的虾按照预设好的分析逻辑和方法论来跑财报，不是随便给它一份财报让它自由发挥。

背后有她自己对金融分析的理解在里面，虾是在执行她的框架，而不是在替她建立框架。

你对某件事思考得越深，你的虾在这件事上就能做得越好。

它是你认知能力的延伸，但前提是你得先有认知能力。

2、三个人，三种完全不同的养法

李诞、小lin说、何同学，三个人背景不同，养出来的虾方向完全不一样，但有意思的是，每一只虾都高度贴合了它的主人。

李诞的虾是非常典型的内容创作型，比如播客生成、视频剪辑。
李诞说，现在他说话走路的时候都在跟诞虾聊天，持续地把自己的表达习惯、创作风格输入给这只虾，让它越来越懂他想要什么风格的东西。

小lin说的虾是分析型的。

她给虾装了财报分析和宏观数据监控这类Skill，虾会每天自动拉取全球主要市场数据，黄金、原油、股指、汇率，整合成一份完整的分析报告，附上趋势判断和配置建议。

不仅如此，还有像宏观数据监控、财报分析、金融选题整理，每天都会定时跑，自动生成报告推过来。

同时，小lin还装了一个视频评论收集的Skill，这个我觉得特别适合做内容的人。
装上以后，你的虾就可以自动去抓指定视频下面的所有评论，按照高赞占比、情感倾向、讨论热点这些维度分类汇总，帮你快速看清观众在说什么。

何同学的虾更有趣，他直接让虾操控了一台3D打印机，从在飞书上告诉虾要打印什么，到建模、设计、操控打印机、完成打印，整个流程由虾自主完成。

何同学还现场展示了一些，它让自己的小河虾打印了一个3D版本的自己。

虾不只能待在屏幕里，还能连上IoT硬件设备，跟真实的物理设备交互。

这背后是Arkclaw多端打通能力，支持把你的虾接入fei书、wei信、企微、钉钉、IOT等端口一虾打通。

同一只虾，能在你所有的平台上工作，它对你的了解也是统一的、连贯的。

三个人虽然是三种完全不同的养法，但有一个共同点：他们都非常清楚自己需要虾帮他们做什么。

3、我自己从直播里总结出来的养虾三步

结合三个人的现在演示，我自己也梳理了一套觉得比较顺手的逻辑，分享给大家参考。

第一步，从一个最具体的场景出发，而不是从功能出发。

很多人养虾都换上了Skill囤积癖，看到有Skill不管三七二十一，都先装上看看。

但这种思路容易养出一只什么都会一点、什么都不精通的虾。

更好的方式应该是反过来：先思考你现在每周最耗时间、最重复的工作是什么？

把这件具体的事情交给虾来做，先把一个场景打通，而不是把所有Skill装满。

第二步，把你的思维框架显性化，然后教给虾。

你可能知道怎么分析一份财报，但你能不能把这个过程拆解成可以复用的步骤，然后用语言描述清楚？

你可能有自己的视频剪辑审美，但你能不能告诉虾，你觉得好的切片应该满足哪几个条件？

这个过程其实也是在倒逼你整理自己的思维方式，而不只是在配置一个工具。

第三步，持续用，持续修正。

李诞不论什么时候，都会持续跟诞虾聊天，同时，也在持续地观察这只虾的输出，然后告诉它哪里对、哪里不对、下次应该往哪个方向调。

养虾从不是一次性配置完就完了，你的需求会变，你的品味会升级，虾也需要跟着更新。

这个持续沟通的过程，才能让你的虾越来越像你自己。

4、聊完方法，说说模型

再说一个很多人会担心的问题：虾够不够聪明？

Arkclaw底层跑的是豆包大模型家族，Seedance 2.0、Seed 2.0、语音模型、播客模型这些都可以用。

比如像小lin说那种每天定时生成全球市场报告的场景，是Arkclaw内置的时序数据分析模型和Seed 2.0结合工作，既要能按时触发、拉取实时数据，又要能生成有判断逻辑的分析报告，单靠一个模型是做不到的。

虾的基础智力有平台在帮你兜底，你要做的，是在这个底线之上，通过你自己的输入，让它真正贴合你的需求。

当然，养虾这件事没有标准答案，但有一个很大的前提——你需要先想清楚你自己是谁，你的工作里哪件事最值得被自动化，你愿意花多少时间去调教它。

想清楚这些之后，去Arkclaw上养一只试试，从一个最具体的需求出发，然后慢慢扩展。

如果是你，你打算让自己的虾先学什么？