我或许会体验一下 Floatboat，产品介绍上有句话还有点打动了我：“当 AI 明显失败时，用户不应该继续为它买单。” 简单说，订阅用户如果对结果不满意，可以点“踩”并申请额度退回。他们称这个为“用户体验保护计划”。
确实，目前Agent工作并不是每次都能完美交付，有时候是指令的问题，有时候是Agent理解的问题。对于不满意的结果，要么继续修修补补，要么推倒重来。但不管怎样，调用模型的费用都无法返还。这样的事情可能还会经常发生，甚至调试、验证或者说磨合过程都是需要付出金钱和时间代价的。
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另外一个“亮点”是Combo功能。所谓的Combo其实和SKILL有点像，但不是在实现任务之前生成的，而是让Agent完成一项工作后，从这次工作的上下文里提炼出来一套工作流。按我理解就是嵌套/打包的SKILL，可能里面也是调用各种SKILL，但在原来SKILL之间定义好了流程和其他变量。
然后也有Combo商城，用户可以上传自己的Combo或下载别人分享的Combo，在这个层面上倒是和SKILL类似。如果Combo真的可以提高任务执行的质量，我觉得是蛮好的。不过可能也意味着这件事或许专门写个SKILL也能实现。毕竟我觉得“Combo其实和SKILL有点像”。
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还没真的去体验是因为：我还没有什么非要用Floatboat的需求。
不过这两个“亮点”对我使用openclaw可能是有启发的。能想到的是可以做个任务评分SKILL，让Agent自己给自己做的工作打分？虽然不可以退钱，但应该是有些意义的。另外一个就是尝试让Agent自己总结“Combo/SKILL”。