现在主流开源OpenClaw方案的视觉识别误判率普遍在18%以上，异形抓取物场景表现更差，算力开销还卡嵌入式设备阈值，不少小团队干脆用实习生远程人工补位，算下来成本比训定制化模型低72%，也难怪有人说研究生是顶配OpenClaw。
这就像给程序加异常捕获分支，没必要所有报错都硬啃，抛给上层处理效率高得多。我上周魔改了一版，加了低优先级人工干预分支，只有识别置信度低于30%才弹窗推给后台，自动对接工时统计，测试下来抓取成功率从62%拉到94%，实习生摸鱼时间还涨了40%。
代码已经推到我个人GitHub repo，链接放评论区，有问题提issue，不接私聊debug

你们知道吗，我前两个月听读博的师弟说，他们实验室早就玩这套人工补位的操作了。现在好多接工业小项目的课题组根本懒得砸算力训定制模型，算来算去雇两个研究生实习生，成本比训模型低好多，还不用天天蹲那调参。哦对了楼主，你加那个自动对接工时统计，不会是特意帮导师盯着实习生出工吧？