近日，联想推出了一项名为“天禧Claw”的新功能。
该功能旨在简化用户处理一系列任务的过程，例如自动分类文件、在移动设备上设定分析作业等，并且能在到达办公室后立即查看到结果。
在最近的一次更新中，“天禧Claw”作为一项关键特性被发布，采用“端-边-云”一体化架构，并通过AI原生操作系统接管人机交互流程。
目前，“联想版龙虾”已进入内部测试阶段。
与许多需要安装和配置的代理产品不同，天禧Claw具备即插即用的特点：无需复杂的设置或环境搭建即可使用。此外，其端云混合架构允许任务在设备关闭后仍继续运行。
终端制造商面临的挑战是如何连接设备、数据及执行能力，使AI更好地融入日常操作。“智东西”已获得内测资格，并将从实际应用场景出发，深入体验天禧Claw的性能表现。
天禧Claw能够接管常规且重复的任务，例如每天生成一份包含最新AI行业动态的日报，并以结构化格式呈现。
在这次测试中，我们设计了一套由多个代理组成的技能集来执行新闻抓取、审核和排版等任务。这一过程极大地简化了原本需要多轮沟通才能完成的工作流程。
通过设定时间自动运行的机制，“天禧Claw”能够高效地处理信息流，并以结构化格式输出摘要及链接，便于用户直接使用或分享。
“总编龙虾”负责总结当天AI领域的关键趋势和发展方向，提供类似于资深编辑级别的专业分析。
在整个体验过程中，我们发现天禧Claw大大提高了内容生产的效率和自动化程度。通过前期设定的框架，后续可以自动推进更新而无需人工干预。
用户不必担心数据安全或任务管理问题。“天禧Claw”在云端环境中处理大多数任务，同时保持对本地文件操作的控制权。
天禧Claw的核心价值之一在于其连续性——无论用户是否在线，任务均能持续执行。这大大提升了效率和工作灵活性。
实际上，“天禧Claw”的使用方式如同拥有一位全天候工作的助手：它可以在后台处理各种事务，减轻用户的负担。
另一个关键点是，“天禧Claw”所使用的云端环境具有高度的隔离性，确保用户的数据安全并减少对本地设备的影响。
云主机形态改变了人与AI之间的协作模式。这种新模式更接近于现实生活中的真实助理服务，无需频繁监控进度。
自建技能库的意义在于能够根据个人习惯和需求定制流程，使工作方式更加高效且个性化。
随着Skill生态系统的不断扩展，“天禧Claw”的应用范围也将随之扩大。丰富多样的Skills将直接影响用户体验。
在实际使用中，天禧Claw支持多种设备间的无缝协作，包括个人电脑、手机和平板等，并通过同步账号实现功能的连续性体验。
这种协同方式不仅限于单一设备内的操作，还涵盖了跨设备的任务流转和信息管理。
通过直接整合不同设备上的系统文件和服务，“天禧Claw”能够提供更为流畅的一体化服务体验。
对终端制造商来说，打造一个高效且用户友好的AI执行层是当前的重要任务。“天禧Claw”的出现为这一目标提供了新的可能性。
未来，此类产品将面临更激烈的竞争。稳定的能力、丰富的技能生态系统以及用户的长期信任将是决定胜负的关键因素。
总结而言，“天禧Claw”正引领着一个新的趋势：通过整合设备和数据处理能力，使AI更好地服务于日常事务的管理与执行。
三、Skill决定上限，龙虾也需要一台能越养越强的“能力容器”
Agent好不好用，往往要看它能调动多少能力。今天很多AI产品的问题，在于能调用的能力太少。一旦Skills丰富起来，AI处理任务的颗粒度就会明显变细，很多原来只能靠手工完成的流程，才有机会真正自动化。
天禧Claw本身已经预装了一批能力，同时还支持安装三方Skills。
在这次实测的内容生产场景中，我们把重点放在更高频的内容生产流程上。以“AI行业日报”为例，从信息抓取、摘要整理，到结构编排和最终输出，这一整条流程被打包成一个可复用的Skill。原本需要多次下指令才能完成的步骤，被压缩成一次调用，后续每天可以自动运行。
自建Skill的意义也在这里。很多人的工作流程都有自己的习惯和顺序，通用工具只能覆盖一部分，自建Skill才能把自己的方式方法积累下来，慢慢成为一套更称手的能力库。
从更长的维度看，Claw类产品的差异，很大程度上会体现在谁的Skill生态更丰富、谁更方便接入三方能力、谁更容易把用户自己的工作流沉淀成可复用模块。
Skill生态越丰富，Claw的可用边界就越宽。模型负责理解，Skill负责执行，后者往往直接影响日常体验。
四、PC、手机、Pad同时接上，资料、设备和任务直接串起来了
多端协同，可以快速解决碎片化的日常任务。
天禧Claw支持PC、Phone、Pad多端使用，并且采用同账号同步的方式完成体验接续，这种连续性是终端产品的一大优势。
▲PC端
▲Phone端
▲Pad端
在更具体的使用中，这种协同是有层级的。一类是设备内的直接操作，例如在手机上控制系统功能、查询本地信息。
▲手机端系统级能力闹钟管理“明天早上7:30设个闹钟”，自动创建
而另一类是跨设备的任务流转，例如在手机上发起一个任务，电脑端继续调用资料、生成内容，最后结果再沉淀进知识库。
▲查询电脑桌面文件
▲总结今日AI相关新闻并写入知识库
终端厂商做Claw的优势也在这里：它可以直接打通设备系统、文件、应用和知识资产，很多原本需要在多个工具之间切换的操作，可以在一条链路里完成，协作更顺。
从这个角度看，Claw并不是孤立功能，是联想整套终端AI能力中的一个执行层抓手——把分散在不同设备和应用里的能力，重新串成一条可以连续运转的工作流。
结语：终端厂商的新考题，做出更“Claw native”的设备
这一轮Claw产品密集出现之后，大家都在尝试用它来处理自己手里的工作。
天禧 Claw给出的方向，价值就在这里。把云主机、Skills、多端协同、后台任务这些能力组合在一起，让AI直接参与到日常事务的处理过程中。
对终端厂商来说，这种尝试也很有代表性，不只是模型能力，还包括：能否把设备、数据和执行能力真正串起来。
比如在手机上发起一个任务，电脑端继续执行，结果直接落到本地文件或知识库中；再比如从信息抓取、摘要整理，到标题生成和结构排版这样的流程沉淀为可复用的Skill，减少重复操作。
它考验了产品能否真正把设备能力，转化为用户可感知的效率提升。
再往后看，Claw类产品的竞争，多半还会继续升级。
能力是否稳定，Skill生态是否丰富，用户是否愿意把任务长期交付出去，都会成为更关键的分水岭。谁能把这些环节打磨到位，谁就更有机会把这类产品变成大家惯用的日常工具。
