最容易问偏的问题，是"谁更强"
OpenClaw 和 Claude Code 不是同一类工具。一个是 持续运行的 Agent 系统，一个是 嵌入 IDE 的开发助手。把它们放到同一张评分表里比较，跟把服务器和编辑器放一起比差不多。
更实际的问法是：
- 哪件事更适合谁来做
- 它们能不能互相配合
- 配合之后能省多少事
核心定位对比
| 维度 | OpenClaw | Claude Code |
|---|---|---|
| 运行方式 | 7×24 后台服务 | 按需在 IDE 中启动 |
| 核心能力 | 接渠道、跑技能、定时任务、多 Agent | 写代码、重构、调试、项目理解 |
| 渠道支持 | 飞书/钉钉/Discord/Slack/邮件/Webhook | 仅编辑器内 |
| 状态管理 | 持久化上下文、对话历史 | 单次会话 |
| 部署方式 | 服务器/VPS/Docker/本地 daemon | 本地 IDE 插件 |
一句话总结：OpenClaw 负责"跑"，Claude Code 负责"写"。
场景对照：什么时候用谁
| 场景 | 更适合谁 | 原因 |
|---|---|---|
| 飞书群里 7×24 接收任务并返回结果 | OpenClaw | 需要渠道接入和持续在线 |
| 重构一个 React 组件 | Claude Code | 需要理解代码上下文和快速迭代 |
| 每天早上 9 点定时抓取新闻发到群里 | OpenClaw | 需要 cron 定时任务和消息推送 |
| 给项目补测试用例 | Claude Code | 需要理解项目结构和代码逻辑 |
| 多步骤审批流程自动化 | OpenClaw | 需要多 Agent 协作和状态流转 |
| 分析一段报错日志并修复代码 | Claude Code | 需要代码上下文和终端能力 |
| 团队知识库问答机器人 | OpenClaw | 需要 RAG、渠道接入和持久化 |
| 开发一个新的 OpenClaw Skill | Claude Code | Skill 本身是代码项目 |
典型配合流程
最实用的方式不是二选一，而是让它们各做最擅长的事：
开发阶段（Claude Code）
├── 用 Claude Code 写 Skill 代码
├── 调试配置文件和环境变量
├── 写页面、脚本和自动化逻辑
└── 跑单元测试
部署阶段（OpenClaw）
├── 把写好的 Skill 装进 OpenClaw
├── 接入飞书 / 钉钉渠道
├── 配置定时任务和工作流触发
└── 7×24 小时处理真实业务
迭代阶段（两者配合）
├── 在 OpenClaw 日志中发现边界问题
├── 用 Claude Code 修复 Skill 逻辑
└── 重新部署到 OpenClaw
具体例子：你用 Claude Code 开发了一个「自动整理会议纪要」的 Skill，然后把它装进 OpenClaw，接上飞书群，每次会议结束后自动触发整理和发送。两周后发现对英文会议的识别有问题，再用 Claude Code 调整 Skill 的解析逻辑，重新部署即可。
成本和计费差异
| 维度 | OpenClaw | Claude Code |
|---|---|---|
| 模型选择 | 可配多个（国产/国际/本地模型） | 默认 Claude 系列 |
| 计费方式 | 按模型 API 调用量 | 按 Anthropic 订阅 + 用量 |
| 成本控制 | ai.dailyLimit + ai.monthlyBudget | 无内置预算控制 |
| 长期运行成本 | 随消息量和定时任务数线性增长 | 随编码会话数增长 |
对于长期运行的 Agent，OpenClaw 的成本控制功能很重要。建议在配置中设置 ai.dailyLimit 和 ai.monthlyBudget，并为简单任务选择更便宜的模型（参考 模型选择 和 成本控制）。
常见误区
"Claude Code 更强所以不需要 OpenClaw" Claude Code 的强在于开发效率，但它不负责渠道接入、长期在线、定时任务和多 Agent 协作。就像 VS Code 很强但你不会用它当 Web 服务器。
"OpenClaw 能做所有事所以不需要 Claude Code" OpenClaw 的 Skill 开发本身就是编程任务，用 Claude Code 来写 Skill 和调试配置，效率远高于手动写。
"两个都在用 Claude 模型，所以本质上一样" 底层模型可以相同，但上层系统完全不同。OpenClaw 是运行时框架（渠道、调度、状态），Claude Code 是开发时工具（代码、终端、文件系统）。