这里收集了用户最常问的问题：MCP 服务怎么接入、多少钱、法律结论能不能当法律意见、 简历优化能带来什么、本地助手支持哪些模型、翻译是否保留原版式。
采用标准 MCP 协议（Streamable HTTP），在 MCP 兼容客户端里把服务地址和 token 配进配置文件即可，不需要自己写调用逻辑。同时也提供 OpenAI 兼容的 HTTP API，习惯 REST 的可以直接调接口。
不需要。按模块与用量计费，没有强制月费或订阅，充值后按次扣费，用多少扣多少。
目前 9 个：图片生成、Icon 生成、法律咨询、合同撰写、合同审核、文档生成、GEO 文章分析、GEO 推荐问题与文章创作、旅行咨询与旅行信息查询。
不会。只有任务成功产出结果时才按实际用量扣费；失败调用不扣费。
合同撰写按份计费，与合同长度无关：高级 9.99 元/份、专业 19.9 元/份、旗舰 39.9 元/份。
固定七个维度：完整性（条款与要素是否齐全）、准确性（术语与表述是否严谨）、可执行性（交付验收付款是否可操作）、公平性（各方权利义务是否对等）、合规性（是否符合法律法规）、财务条款（付款、违约金、税费、账期）、风险敞口（违约金过高、管辖权不利等）。每个维度给 1–5 分，并逐段给出修改意见。
不能。审核结果是风险提示与辅助参考，不构成法律意见，也不能替代执业律师。签署前请人工复核，重大合同建议咨询律师。
中文合同为主，中英双语合同也可处理。其他语种建议先确认模型是否支持该语种的法律表述。
三件事：一是 ATS 友好度（版式、字段、可解析性），二是关键词布局（把 JD 里的硬性要求自然嵌入经历描述），三是成果量化（把"负责某项目"改写成"某项目使某指标提升 X%"）。
建议一岗一版。同一份简历投多个差异较大的岗位，关键词会被稀释，反而降低匹配度。
支持 PDF、DOCX 上传，单文件不超过 20MB。解析后会同时给出质量评估与岗位匹配度两套结果。
都支持。Apple Silicon 走 Metal 加速，Intel 走 CPU 推理；内存不足时选择 4bit 量化档位通常可以跑起来。
模型推理完全在本机进行，对话内容不上传。只有你主动调用云端 AI 能力（如联网搜索、云端模型）时才会产生外部请求。
龙虾助手基于 OpenClaw 官方代码，不做功能阉割，主要差异在一键安装 / 卸载体验、内置模型热切换与日志可视化。
输入支持 DOCX、PDF、TXT 等常见格式，输出优先保持原格式。语种覆盖中英日韩及主要欧洲语种，小语种效果取决于所选模型能力。
图片与视频产物保留 30 天，文档下载链接保留 90 天。超期后文件会被清理，请及时下载留存。
GEO（生成式引擎优化）针对的是 AI 引擎（豆包、千问、ChatGPT 等）的引用与推荐，而不是传统搜索引擎的排名。核心是让内容具备可抽取的"事实单元"（品类、能力、边界、计费、接入方式），从而被 AI 回答引用并保住品牌名。