OpenClaw 用起來比 Claude Code 難是因為你找錯工具了
Reddit 上最近有一篇貼文問了一個我覺得很多人有但不敢問的問題：OpenClaw 是不是真的比 Claude Code / Cursor CLI 更難用？
老實說，我第一次用 OpenClaw 的時候，也有過一樣的挫折感。任務跑到一半卡住、tool call 看起來成功但其實什麼都沒做、換了模型問題還是在。
但在我開始寫 skill 之後，我對這件事的理解改變了很多。
翻了一下 OpenClaw 的 source code，gateway 的 agent session 建立方式和 Claude Code 這種 coding agent 本質上是完全不同的東西。Claude Code 是一個 single-purpose agent，它的工具集、context 管理、error recovery 都是為了「寫程式」這個單一任務最佳化的。OpenClaw 的設計重心是 session 管理、skill 組合、以及讓不同的 workflow 可以共享 memory 和 context。
所以當你拿 OpenClaw 去做「開發功能」然後覺得它不如 Claude Code 流暢，你大概真的找錯工具了。這不是在幫 OpenClaw 找藉口，那篇貼文裡有個留言說得很精準：OpenClaw 是 workflow orchestrator，不是 coding agent。
我現在的做法是把兩者分開來用：功能開發交給 Claude Code（或跑在 OpenClaw 裡面的 coding-agent skill），開發完的能力再透過 API 或 skill 掛回 OpenClaw。這樣 OpenClaw 管的是「什麼時候做什麼、做完之後幹嘛」，不是「怎麼把程式寫好」。職責分清楚之後，兩邊都順很多。
貼文底下有一個留言讓我印象深刻：「OpenClaw 暴露的是你系統設計的盲點，痛但能學到東西。」
我覺得說的就是這個。如果你把 OpenClaw 當成一個更聰明的 shell 來用，它會讓你很痛苦。但如果你把它當成一個可以設計的系統，skill 的組合能力和本地記憶控制，是那些專用 coding agent 根本沒辦法給你的東西。
還有一個細節值得注意：留言區有人提到不同模型的 tool call 可靠度差異很大，有些模型會「看起來做了但其實沒做」。這個我也遇過，寫某個 skill 的時候，特定模型對 multi-step tool call 特別容易 hallucinate 中間結果，換成比較新的 claude 版本之後穩多了。所以在 debug「為什麼任務卡住」之前，先確認你用的模型在工具呼叫這塊本來就是否比較弱，不一定是 OpenClaw 本身的問題。
定位清楚了，很多原本覺得是 bug 的東西，其實是 feature。
作者：jiaweiOrz