大家好，我是二哥呀。
虽然我一直强调，token 就是生产力，这年头要至少备一个 Coding Plan 套餐，否则你的生产力会严重拖后。
但 Coding Plan 现在不好买，lite 版本基本上都抢不到。
所以我就花了一天时间，把市面上能薅的免费 token 全薅一遍，看看哪个平台的免费 token 最香。
目前得出的结论是：天工新上的 SkyClaw v1.0 真不错，上线期间可以免费调用，并且专门针对真实工作流做了深度优化。
通过 ApiFree 注册账号即可免费调用，不需要白名单。
想体验无限 token 的小伙伴请趁早，趁早，趁早！
我已经接入到 Claude Code 肝了一个可以切 Codex 底层模型的 PaiSwitch，哈哈。
让 Codex 也能像 Claude Code 那样，底层切换 SkyClaw v1.0/DeepSeek V4 Pro 等模型来跑 Agent 任务了。
PaiAgent 工作流编排系统里也接入了 SkyClaw v1.0。
接下来，我会给大家详细分享 SkyClaw v1.0 的实测体验，以及他们的旗舰产品天工超级智能体的使用感受（为方便叙事，后简称天工 😄）。
系好安全带，我们粗粗粗发啦～
01、7x24 小时的云端 AI 团队
准确地说，天工是一个「7x24 小时随时待命的云端 AI 团队」。
在对话框里下达一个目标，天工就会自动拆解任务、调度多个专家级智能体、端到端输出成品。
举个真实场景。
最近正好在写 AI 编程工具的横评文章，需要一份 Claude Code、Codex、Qoder 的竞品分析。
以前这种活我得自己翻官网、查文档、整理数据、做对比表格、再排 PPT，少说大半天。
这次我直接甩给天工一句话：
帮我对比分析 Claude Code、Codex、Qoder 这三款 AI 编程工具的功能、定价和适用场景，输出一份带数据图表的深度分析文档，再做一份可以分享的 PPT。
他就开始吭哧吭哧干活了。
我就打开手机开始刷小姐姐了，哦不，一一回复读者的留言了。
这个过程中，天工会调用多种 MCP 工具，比如说联网搜索，来获取结果。
右侧可以实时查看工具干活的进度和结果。
这次一共跑了 15 分钟左右。
OK，天工已经完成了联网调研、数据整理、对比分析，输出了一份结构完整的分析报告——功能对比、定价策略、适用人群、优劣势总结，全都有。
包括：
- 深度分析报告（HTML 格式）— 9 个章节、7 个交互式数据图表（Chart.js）、完整数据来源引用，覆盖产品概览、核心指标、Benchmark、功能、定价、生态、优缺点、时间线和选型建议。
- 团队分享 PPT — 13 页，结构清晰：封面 → 产品概览 → 核心指标 → Benchmark → 功能对比 → 定价 → 生态 → 三款工具各自的优缺点 → 时间线 → 场景化选型建议 → 综合评分总结。
这个 PPT，质量真的太高了。
完全超出了我的预期。
天工在网页端自带了多模态编辑器，可以让你直接在网页上进行编辑，但我觉得不用，直接拿去用就行了。
02、云端虚拟机+专家技能+顶级模型
天工在云端开了一台虚拟机，所有的任务执行、文件读写、代码运行都在云端完成。
我们只管派发任务就行。
让天工分析一份 200 页的 PDF，中间关掉浏览器去吃个饭，回来它还能在跑，文件也不会丢。相当于有一个 24 小时在线的远程助理，你睡觉的时候他还在帮忙干活。
纯血牛马，哈哈～
天工还支持多线程并行，可以同时跑多条复杂工作流：写文档、做 PPT、跑数据分析，三件事并行推进，不用排队。
天工同时还支持定时自动化 + 飞书 IM，不用打开浏览器，直接在飞书里下达任务。
左下角，点连接 IM 渠道，选择飞书，填写 appid+appsecret 就连接好了。
飞书机器人的申请方法，可以参考这篇文档（以前配过龙虾的小伙伴应该很轻车熟路）：
连通后可以在飞书里随便发送一个消息，能收到响应就表明配置成功了。
我设了一个定时任务，把下面这段 prompt 发给天工：
你是我的 AI 行业资讯助手。每天早上 8 点搜索最近 24 小时 AI 行业的重要动态，筛选 5-8 条最有价值的热点（去除营销稿和重复信息），按分类汇总后推送给我。
设置完成后，天工会在定时任务里创建一条每日执行的任务。
以后，每天早上打开飞书，一份 AI 行业日报已经安安静静躺在那了。
为了演示效果，我这里让定时任务立即执行一下。
飞书侧收到消息了。
消息有 GPT-5.6 曝光：150 万上下文窗口，6 月有望发布、OpenRouter 完成 1.13 亿美元 B 轮融资，估值翻倍至 13 亿美元、清华 HRM-Text 模型：极低算力逼近大规模模型性能等等，都是 AI 行业的大事件。
真正的“你睡觉，他干活”。
专家技能
天工的技能广场是我觉得非常实用的地方。
你可以让它写文档、做 PPT、画图、填表格、搭网页、甚至剪视频。
我实测了一个场景：让天工帮我生成一份“新员工 AI 工具高效使用培训”的 PPT。
直接一句话，天工就开始干活了。
它先梳理了培训大纲，然后逐页生成内容，配上合适的排版和配图，最后输出 .pptx 文件，可以直接打开编辑。
天工在做 PPT 的时候，可以同时参考之前上传的文档、调用网页搜索补充数据、甚至读取 Excel 表格提取关键指标。
这种跨模态的协同是很多单点 AI 工具做不到的。
除了文档和 PPT，天工还配置了：
- 图片生成（无限画布编辑器，AI 抠图、图层分离都有）
- 表格处理（比肩 Excel 的编辑能力）
- 网页生成（不写一行代码就能搭落地页）
- 视频制作（接入了 Seedance 2.0、Kling 3.0 等旗舰模型，还配了专业时间线编辑器）
更厉害的是自定义 Skill。
你可以向天工描述自己的工作场景和需求，它会帮你创建专属 Skill，无需编程。而且天工在使用过程中会随着你的反馈自主优化 Skill 的执行策略，越用越懂你。
顶级模型
天工内置了旗舰模型全家桶：主调度模型中，除了他们自家的 SkyClaw 模型外，还为你配置了可以随意切换的 DeepSeek V4 Pro、GLM-5.1 等顶级选手等。
大家可以根据任务复杂度选择不同的模型，不确定选哪个的话，“智能调度”模式会自动匹配。
03、天工到底好在哪？
简单总结一下天工打动我的三个点。
第一，交付即成品。
很多 AI 工具的产出是“半成品”还得自己一页页改。
天工内置了全模态编辑器，文档、PPT、表格、图片、网页、视频，每种输出都能直接在线编辑和导出。
第二，全球验证过的架构。
去年我就体验过海外版的 Skywork，战斗力很强，和全球顶尖的 AI 产品正面刚了一整年后，国内版直接跳过了中间的迭代版本，做了一次跨代升级。
这次给我的体感是：别人还在慢慢打怪升级，天工直接开着满级大号回了新手村。
04、SkyClaw v1.0
说到 SkyClaw v1.0，他是昆仑万维刚发布的自研 Agent 模型，支持百万 token 上下文，专门针对真实 Agent 工作流做了深度优化。
在多项 Agent 评测中表现亮眼：
| 评测项目 | SkyClaw v1.0 | 说明 |
|---|---|---|
| PinchBench-V2 | 87.2 | 综合 Agent 能力评测 |
| Claw-Eval Pass^3 | 59.7 | 稳定性测试（连续 3 次通过） |
| Claw-Eval Avg | 74.2 | 平均通过率 |
| Skywork-Claw-Bench | 62.9 | Skywork 自研 Agent 评测 |
性能超过 Minimax 2.7、DeepSeek V4 Flash，以及 Qwen 3.6 35B A3B 和 27B 模型。
SkyClaw 的训练环境是基于 OpenClaw-style agent framework 构建的，覆盖文件读取、代码编辑、检索、测试、页面观察等高频 Agent 动作。
LLM 不只是拿来生成答案，还需要选择工具、组合工具，并根据工具返回结果继续推进任务。还得加上高质量的合成数据微调（SFT）和 Agentic 强化学习。
经过我的实战测试，可以得出：SkyClaw 在 Claude Code、Codex 等 Agent 框架中使用时，在持续执行、错误恢复和多轮迭代时表现出色。
实战 1：用 SkyClaw 给 PaiSwitch 加 Codex 模型切换
光看跑分不够，得看实际干活的效果，SkyClaw 真正有意思的地方在于，它本身是一个开源的 Agent 模型，不是只能锁在天工里用的“内置发动机”。如果你和我一样平时自己也在折腾 Agent，那它另一种打开方式你大概率会更感兴趣——直接调 API，把它接进你自己的 Agent 框架里。
还记得开头提到的 PaiSwitch 吗？
就是用 SkyClaw 作为 Claude Code 的底层模型，给 PaiSwitch 加了一个 Codex 底层 LLM 切换功能。
第一步，启动 PaiSwitch，增加 SkyClaw 的 API 配置。
- Base URL 填写
https://api.apifree.ai/agent - 模型名称填
skyclaw-v1（如果想用 Lite 版本就填skyclaw-v1-lite） - API Key 就是你在 ApiFree 上申请的那个 Key。
然后启动 Claude Code。
如果出现 skyclaw-v1 的模型选项，说明配置成功了。也可以键入 /status 来查看当前模型状态。
我在 Claude Code 里给 SkyClaw 下了一个指令：
参考 Claude Code 的 settings.json 模型切换机制，给 PaiSwitch 增加 Codex 的底层 LLM 切换功能，支持通过配置文件切换 SkyClaw v1.0、DeepSeek V4 Pro 等模型。
SkyClaw 先读了项目现有代码，理清了 Claude Code 的模型切换逻辑，然后自己拆出了任务清单：
配置文件解析 → 模型路由层 → API 适配器 → 命令行参数支持。
注意，APIFree 本身并没有提供 Anthropic 的兼容 API，我在 PaiSwitch 的后台做了一层适配，把 APIFree 的接口转换成 Anthropic 兼容的格式，这样 SkyClaw 就能无缝调用了。
写代码的过程中，SkyClaw 调用了很多次工具：读文件、写代码、跑测试、看报错、改代码、再跑测试。
全程没有人工干预，这就是 Agent 模型的强大之处。
最后的交付结果是，SkyClaw 自己让自己在 Codex 里面适配了，可以给 Codex 切换 OpenAI 默认的 GPT-5.5 模型，也可以是 DeepSeek V4 和 SkyClaw v1.0。
中间还有很多细节，我就不一一展示了，最后的代码质量我瞅了一眼，质量刚刚的。
SkyClaw-v1.0-lite
除了旗舰版，SkyClaw 还有一个 Lite 版本，SkyClaw-v1.0-lite。
同样的架构，更小的参数量，推理速度更快，成本更低。适合对延迟敏感或者预算有限的场景。
说到成本，SkyClaw 非常有竞争力。
输入价格只有 DeepSeek V4 Pro 的 1/24，MiniMax M2.7 的约 1/4。但在 Agent 评测上的表现并没有因为价格低就缩水。
实战 2：给 PaiAgent AI 播客加上 SkyClaw
PaiAgent 是我做的一个开源的工作流编排项目，GitHub 上已经有 400 多个 star 了。
在没有适配 SkyClaw 之前，PaiAgent 的工作流会报这个错误。
那接下来，我们就用 SkyClaw 1.0 + Codex 来改造一下 PaiAgent，让它能兼容 SkyClaw 了。
我们先切到 SkyClaw 模型。
重启 Codex。
输入提示词：
我给 PaiAgent 配置了 skyclaw 模型，但不适配 [18:49:34] ❌ 节点 [llm] 执行失败: 不支持的提供商类型: skyclaw-v1.0 [18:49:34] ❌ 工作流执行失败,总耗时 0 秒 这是 apifree 的官方 API
OK，问题搞定。
你看，我们给 Claude Code 增加 SkyClaw 的适配，到搞定 Codex 的底层模型切换，再到通过 Codex+SkyClaw 改造 PaiAgent，整个过程都是在验证 SkyClaw 的能力。
显然，SkyClaw 不仅成功完成了任务，还在过程中展示了它的工具调用能力、错误恢复能力和持续执行能力。
不错不错。
ending
说真的，用完天工之后我反复在想一件事。
以前我们说“一个人活成一支专业队伍”，听起来很不可思议。
但现在这件事正在真实地发生。
一句话甩给天工，它帮我跑完竞品分析 + 文档 + PPT 全流程。飞书里设个定时任务，每天醒来 AI 行业日报已经躺好了。在 Claude Code 里接入 SkyClaw 的 API，用它当 Agent 大脑肝了个 PaiSwitch。
SkyClaw v1.0，百万 token 上下文 + 极致性价比，意味着不管是个人开发者还是企业团队，都能跑得起高质量的 Agent 任务。
一个普通人，一台电脑，一个天工账号，就能干过去需要一个小团队才能完成的活。
天工的 SkyClaw 模型的 API 也开放了免费试用，注册 ApiFree 就能用，想薅无限 token 的小伙伴们别错过。
我们下期见。
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