我的视频剪辑助理，已经入职360了。

最近，我做过的一个视频剪辑助理，在 360 安全龙虾云端版里有了一个新身份。

它最早是我开源在 GitHub 上的一个 Skill。

逻辑很简单：给它一段会议录屏、课程视频、直播回放或产品 Demo，它先分析内容，找高光片段，再切出短视频，导出字幕，最后生成一个可以分享的视频回顾页面。

现在，它在 360 安全龙虾里有了一个面向普通用户的消费端。

换句话说，它从一套需要自己安装和调用的开源工作流，变成了一只可以直接在线使用的专家虾。

我自己觉得这件事很有意义，以前它更像住在工具箱里的工具，能用，但要自己会找、会装、会配，现在它有了一个更明确的位置：我现在只要把视频交给这只视频剪辑虾，它就能专注的负责处理后面的脏活累活。

前阵子 OpenClaw 刚火的时候，大家都挺兴奋，相当于自己终于有了一个全能助手，能写代码、做图、查资料、写方案、跑命令、开浏览器，听起来像把一套满级装备直接发到手里。

结果到真打开对话框，很多人又卡住了：我该让它做什么？需求怎么说才清楚？这件事能不能以后每天自动跑？

这种感觉很像新手村拿到神装：装备很强，但人有点懵。

所以我看到 360 安全龙虾的一个思路，是先把能力做成更具体的专家，它已经内置了 100+ 专家虾，覆盖开发、视频、设计、文案、分析、营销、产品、职场效能等场景，我不用一上来就研究 prompt，也不用自己到处找 Skill、配 key、踩坑。

我们可以直接找全能虾先试试水，看看它这块的水平如何，比如最基础的快速的PPT分享环节，收集信息数据，然后快速的通过PPT的方式给呈现。

这样它就能够快速的结合一些学术风格的内容，然后通过数据可视化的方法来呈现最终的我的诉求结果，想做内容、产品、营销、创业项目，都能先从一只通用的全能虾开始。

360 安全龙虾里面有非常多专家，虽然能够有开箱即用的能力了，但实际上我个人觉得也不可能刚好覆盖每个人的具体工作流，咱们可能做投研，可能做直播切片，可能每天看客户反馈，也可能要把会议录屏整理成可传播内容。

接下来的问题就变成：怎么把一只龙虾训练成“我的”？

龙虾教练解决的就是这个问题，我告诉它想让龙虾帮我做什么，它会追问场景、目标、风格、边界和输出要求，然后帮我拆需求、做调研、装技能、配置角色、测试效果，原本很技术的配置，被压缩成一次普通聊天。

同时我也觉得这件事也可以刚刚好解释 360 安全龙虾悄悄上新后打磨过 Skillify 的价值。

如果说我们「视频高光专家虾」的价值在于把「分析内容、选择高光、切片、导出字幕、生成回顾页面」这一整条路径固定下来，下次再遇到类似视频，它可以直接复用这套方法。

那么这次 360 安全龙虾云端版更新的能力 Skillify，讲的就是这种可持续的沉淀。

现在龙虾完成复杂任务之后，会复盘这套流程是否值得保留，值得保留的部分，可以沉淀成 Skill，后续继续修订、优化、归档。

一次成功经验，要能变成下一次的默认能力，用人话说，就是别每次都从头教，打工人已经很累了，AI 也该学会「下次我懂」，这样它就可以更新我们整块偏好风格，它会自动同步到整个任务空间里面共享调用。

当然，如果我们要让一只专家虾要长期工作，还得解决几个现实问题。

第一个就是成本。

360 安全龙虾我看它有做了模型缓存，像之前固定提示词和重复工作流里的「老样子」可以被缓存，命中部分费用降到原价的 10%~25%，首字响应也会更快，咱们直接就能界面上能直接看到缓存命中情况，让我们知道省了多少钱。

其次是对于一个窗口中的上下文。

Agent 干活时经常产生很长的命令输出、测试结果和网页内容，360 安全龙虾这次将智能上下文压缩会先把它们压成关键内容，在不影响使用体验的前提下，将终端命令输出体积压缩 90% 以上，然后再交给模型处理。

这个能力放到视频高光专家虾里就很明显，龙虾更容易从大量时间戳、摘要、字幕和片段信息里抓住重点，这样复杂的长程任务处理起来就更加得心应手了。

最后就是执行。

令我很惊喜的事情是，现在 360 安全龙虾云端版内置原生 Claude Code 和 Codex 开发专家，支持 PC、Mac、安卓、iOS 多端使用，相当于给现在的龙虾云端版的客户端，修了一座通往 Claude Code 和 Codex 的桥梁，在一个地方就可以方便的用到不同的 Agentic 框架。

这种可以直接使用不同 Agentic 框架的设计，体验实在是太爽了。

我们把像 DeepSeek、GLM 等这些模型类比成 93、95、97号汽油，不同的Agentic框架就好比汽车框架，那么像 Claude Code 和 Codex 就相当于是保时捷一档的水平，这种「驾驶体验」是独一档的。

这样我可以在手机上派一个长任务，即便是把自己的电脑关了，任务也能继续跑，随时随地指挥我的 Agent 专家们开始干活，真的一刻也不能停了。

此外它提供的自动化任务能力，这个是能够让我的专家虾们持续干活的有效利器了。

很多工作真正消耗人的地方，在于它每天、每周、每月都要重复出现：搜集选题、整理竞品数据、整理视频回放等等重复性极高的任务。

我现在就可以每天安排一只执行的虾帮我去干活，比如我们就可以给原生Claude Code定时帮我去收集一些ROI能够打正的AI产品资料，然后做出 demo 项目给我参考。

然后我们也可以把这些专家虾直接接入到不同的通信渠道里面，这样是真正意义上的随时移动端在我们熟悉的环境里面去快速通信。

当然了，我们如果真的要让 AI Agent 干更多活，我自己也会带来新的担心：权限给多了，会不会误操作？资料交给它，会不会泄露？

不过从技术上来看 360 安全龙虾云端版把每只龙虾放在独立的云端工作空间里，配合权限控制、运行时监控和安全隔离，这个部分很重要，再加上 360 本身就是做安全的公司，所以这点我还是很放心的。

现在再回头看，龙虾的上半场解决的是「有没有」的问题，下半场的问题更具体：它懂不懂我的业务？能不能复用我的方法？能不能在我离开电脑之后继续推进任务？

这也是我觉得视频高光专家虾适合放进 360 安全龙虾的原因。

它代表一条完整工作流被产品化的过程：一个懂技术的人沉淀出一套方法，产品把它变成咱们可以直接调用的专家虾。

如果咱们之前也养过龙虾，但一直没找到稳定场景，可以从一个具体任务开始。

比如，一只会剪视频的专家虾。

官网：claw.360.cn

文章来自于”AI产品银海”，作者 “银海”。