OpenClaw 使用案例：6 个真实 OpenClaw 应用场景，从信息聚合到公众号自动化

装完 OpenClaw 之后，很多人拿它聊了几句天，觉得也就那样，然后就搁那吃灰了。

说真的，挺可惜的。

OpenClaw 不是又一个聊天机器人。它是一个开源的 AI Agent，跑在你自己的机器上，能执行任务、跑定时任务、调度其他 AI 工具干活。你给它装上不同的 Skill，它就能帮你做不同的事。

问题是，很多人卡在了「装完不知道干嘛」这一步。

下面这 6 个 OpenClaw 应用场景，社区里都有人跑通了，从简单到复杂，挑一个先上手就行。

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OpenClaw 应用场景一：自动生成 AI 日报

这是最简单的 OpenClaw 使用案例，也是上手最快的 OpenClaw 应用场景。

你指定几个技术博客、RSS 订阅源，OpenClaw 帮你自动抓取最新内容，AI 打分筛选，每天定时推一份精选日报到你的 Slack 或者飞书群里。

以前搞这种事得自己写脚本，对接 API，调试半天。现在你只需要告诉 OpenClaw 想抓哪些链接就行，它自己写代码、配定时任务，甚至在需要 API Key 的时候主动问你要。

还有个细节，OpenClaw 支持完整的 cron 表达式，定时任务走独立队列，不跟实时消息抢位置。所以定时推送是真的靠谱，不会漏发。

适合谁： 技术团队 Lead、信息密集型工作者、自媒体人

OpenClaw 应用场景二：调度 Codex 和 Claude Code 写代码

这个 OpenClaw 使用案例比较硬核，但确实好用。

OpenClaw 内置了 coding-agent Skill，能把编程任务直接委托给 Codex 或 Claude Code。你在聊天里说一句「帮我用 claude 修复项目中的 xxx bug」，它把任务拆好，后台直接起一个编程 Agent 去干，干完了通知你。

关键是这个过程是异步的。你不用干等着，可以继续忙别的事情。甚至可以同时派多个任务出去，不同任务跑在不同的 git worktree 里，互不干扰。

简单说就是：你是项目经理，Codex 和 Claude Code 是你的程序员，OpenClaw 是中间帮你分配任务的调度器。

不过得说句实话，这个 Skill 目前还不算特别稳定，偶尔会有翻车的时候。但思路是对的，后面社区也在做更专门的 Codex 和 Claude Code Skill。

适合谁： 开发者、独立开发者、技术团队

OpenClaw 应用场景三：打造 AI 第二大脑

这个 OpenClaw 应用场景听起来有点虚，但实际用起来真的有用。

给 OpenClaw 接上 Slack，随时给 Bot 发消息：「记住这个：xxx」。它就永久存到自己的记忆里了。下次你问相关的问题，它能直接调出来。

如果记忆内容比较多，你还可以开启混合检索。在 Markdown 记忆文件之上再加上向量搜索，相当于给 OpenClaw 配了一套 RAG 系统。甚至可以把已有的知识库（比如一堆 Markdown 文档）直接挂上去。

传统笔记软件有个老毛病：存进去容易，找出来难。Notion、Obsidian 都有这个问题，笔记越多越乱。OpenClaw 这种 Agent + RAG 的方式，可能是第一次真正让「随手记、随时找」变得可行。

适合谁： 知识工作者、研究人员、重度笔记用户

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OpenClaw 应用场景四：搭建内容创作流水线

这是做自媒体的人会比较感兴趣的 OpenClaw 使用案例。

给 OpenClaw 装三个分工明确的 Agent：

研究 Agent：每天扫描热点，输出几个选题
写作 Agent：拿到选题后构建大纲，撰写草稿
配图 Agent：根据内容生成封面图和文章配图

把这个流程配成定时任务，你每天醒来，带配图的初稿就已经躺在那了。

这个 OpenClaw 应用场景的关键在于分工。每个 Agent 只做一件事，上下文干净，输出质量比让一个 Agent 从头包到尾要稳定得多。

但也别想得太美好。AI 写的初稿质量参差不齐，很多时候还是需要你自己大改。它更像是帮你完成了从 0 到 0.6 的部分，剩下的 0.4 还是得你来。

适合谁： 公众号运营者、自媒体团队、内容创作者

OpenClaw 应用场景五：公众号自动化运营

如果你自己在做公众号，这个 OpenClaw 使用案例会很对口。

OpenClaw 有两个关键 Skill：

generate_news_article：自动搜索热点话题，生成 Markdown 格式文章，按日期归档
wechat_publisher：自动把 Markdown 转换成微信格式，上传图片到微信图床，一键推送到草稿箱

用起来很直接。在 Telegram 给 OpenClaw 发一句「搜索 10 篇关于 AI 大模型最新动态的文章」，它调 SerpAPI 搜资讯，生成文章，下载封面图。挑一篇满意的，再发一句「发布 xxx.md」，它自动转格式、传图片、推到公众号草稿箱。你登后台预览一下，点发布就完事了。

配上 crontab，比如每天早上 9 点自动跑一轮，连 Telegram 指令都省了。

适合谁： 公众号运营者、内容团队、个人自媒体

OpenClaw 应用场景六：K8s 集群安全部署

想让 OpenClaw 7x24 不掉线，家里放台 Mac Mini 是最省事的。但你要是本来就有 K8s 集群，扔进去更合适。

K8s 给 OpenClaw 三层保护：容器隔离、网络策略、资源限制。容器不碰宿主机文件系统，Network Policy 只放行外部 API 出口，资源上限防止失控吃掉集群算力。

社区有现成的 Helm Chart（feiskyer/openclaw-kubernetes），内置 LiteLLM 当模型网关。API Key 统一管在网关层，OpenClaw 本身拿不到真实密钥。就算某个 Skill 出了问题，密钥也泄不出去。一条命令部署：

helm install openclaw oci://ghcr.io/feiskyer/openclaw-kubernetes/openclaw \
   --create-namespace --namespace openclaw \
   --set secrets.openclawGatewayToken=$gatewayToken \
   --set secrets.telegramBotToken=$telegramBotToken

提醒一句：OpenClaw 的 Web 前端没有任何认证，千万别直接暴露到公网。接 Telegram 或 Slack 就行，不需要把 Gateway 公开。

适合谁： DevOps 工程师、有 K8s 集群的技术团队

OpenClaw 使用案例总结：如何快速上手

如果你还没装过 OpenClaw，流程很简单：

npm install -g openclaw
openclaw

第一次运行会启动初始化向导，引导你选模型、配聊天渠道、装 Skill。十来分钟搞定。

建议从 AI 日报这个 OpenClaw 应用场景入手，门槛最低，见效最快。跑通之后你自然会想到更多玩法。

说到底，OpenClaw 能干多少事，取决于你给它配了多少 Skill、设计了多少定时任务。它就像一个什么都不会但特别听话的员工——你得先告诉它能用什么工具、怎么做事，它才会越来越有用。

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