一天一个开源项目（第31篇）：awesome-openclaw-usecases - OpenClaw 真实用例集合

引言

"Solving the bottleneck of OpenClaw adaptation: Not ~~skills~~ , but finding ways it can improve your life."

这是"一天一个开源项目"系列的第31篇文章。今天带你了解的项目是 awesome-openclaw-usecases （GitHub），由 hesamsheikh 维护。

你听说过 OpenClaw （前身为 ClawdBot、MoltBot），一个开源的 AI Agent 框架，但可能不知道「它能做什么」「如何真正改善我的生活」。awesome-openclaw-usecases 是一个社区驱动的用例集合 ，收录了 29+ 个真实场景，涵盖社交媒体 （Reddit/YouTube 每日摘要、X 账号分析）、生产力 （多通道个人助理、项目状态管理、健康追踪）、DevOps （自愈家庭服务器、n8n 工作流编排）、研究学习 （知识库 RAG、市场研究）、创意构建 （目标驱动自主任务、YouTube 内容管道）等。每个用例都包含详细说明与实现方式，帮助用户从「不知道能做什么」到「找到适合自己的场景」。项目强调真实验证：只收录已实际使用至少一天并验证有效的用例，拒绝纯理论或加密相关场景。

你将学到什么

awesome-openclaw-usecases 的定位：OpenClaw 用例集合，解决「使用场景发现」的瓶颈
用例分类：社交媒体、生产力、DevOps、研究学习、创意构建、金融交易
典型用例：每日摘要、多通道助理、项目状态管理、知识库 RAG、自愈服务器
社区贡献机制：如何提交新用例、安全注意事项
与 OpenClaw 的关系：用例集合 vs 框架本身

前置知识

了解 OpenClaw 的基本概念（AI Agent 框架，支持技能/插件扩展）
对 AI Agent、自动化工作流有一定认知
若想实现用例，需具备 OpenClaw 部署与配置经验

项目背景

项目简介

awesome-openclaw-usecases 是一个社区维护的 OpenClaw 真实用例集合 。它解决的核心问题是：OpenClaw 适配的瓶颈不在于「技能」（skills），而在于「如何找到能改善生活的使用方式」。项目收录了 29+ 个经过验证的真实用例，每个用例都包含：

名称与描述：用例的核心功能
详细文档 ：位于 usecases/ 目录下的 Markdown 文件，包含实现步骤、所需技能、配置示例等
分类标签：便于按场景查找

用例分为六大类：Social Media （4 个）、Creative & Building （3 个）、Infrastructure & DevOps （2 个）、Productivity （15+ 个）、Research & Learning （4 个）、Finance & Trading（1 个）。

面向的用户群体：

OpenClaw 新用户：不知道能做什么，需要灵感
已有 OpenClaw 部署的用户：希望扩展使用场景，提升效率
AI Agent 实践者：参考真实用例，学习如何设计自动化工作流
社区贡献者：分享自己的用例，帮助他人

作者/团队介绍

维护者 ：hesamsheikh （GitHub）
项目类型 ：Awesome List（符合 awesome.re 规范）
社区驱动 ：欢迎贡献新用例，需通过 CONTRIBUTING.md 提交

项目数据

⭐ GitHub Stars: 5.4k+
🍴 Forks: 395+
📦 用例数量: 29+（持续更新）
📄 License: MIT
🔗 关联项目 : OpenClaw（主框架）

主要功能

核心作用

awesome-openclaw-usecases 的核心作用是提供经过验证的真实用例，帮助用户发现 OpenClaw 的实际应用场景：

场景发现：从「不知道能做什么」到「找到适合自己的用例」
实现指导：每个用例包含详细文档，说明所需技能、配置步骤、示例代码
社区分享：用户可提交自己的用例，帮助他人
分类浏览：按场景分类，便于快速查找

使用场景

探索 OpenClaw 能力
- 浏览用例列表，了解 OpenClaw 能做什么
- 找到与自己需求匹配的场景
实现自动化工作流
- 参考用例文档，配置所需技能与插件
- 复制并适配到自己的环境
学习 AI Agent 设计
- 分析用例架构，理解多 Agent 协作、状态管理、事件驱动等模式
贡献社区
- 分享自己验证有效的用例，帮助他人

快速开始

浏览用例：

访问 GitHub 仓库，查看 README 中的用例列表，点击用例名称跳转到详细文档（位于 usecases/ 目录）。

实现用例：

选择一个用例（如「Daily Reddit Digest」）
阅读 usecases/daily-reddit-digest.md
按照文档配置 OpenClaw、安装所需技能
测试并验证效果

贡献用例：

确保用例已实际使用至少一天并验证有效
按照 CONTRIBUTING.md 格式编写文档
提交 Pull Request

核心特性

真实验证：只收录已实际使用并验证有效的用例，拒绝纯理论
详细文档：每个用例包含实现步骤、所需技能、配置示例
分类清晰：六大类别，便于按场景查找
社区驱动：欢迎贡献，持续更新
安全提醒：明确警告技能与依赖可能有安全漏洞，需自行审查
拒绝加密相关：不接受加密/加密货币相关用例
Awesome List 规范：符合 awesome.re 标准，易于维护与扩展

项目优势

与其他 Awesome List 的对比：

维度	awesome-openclaw-usecases	普通 Awesome List	官方文档示例
内容类型	真实用例（已验证）	工具/资源列表	官方示例
详细程度	详细实现文档	简短描述	基础示例
社区贡献	鼓励提交真实用例	通常仅维护者更新	官方维护
验证要求	需实际使用至少一天	无验证要求	官方测试
安全提醒	明确警告需审查技能代码	通常无	官方保证

为什么选择这个项目？

解决真实痛点：不是「有哪些技能」，而是「如何用技能改善生活」
经过验证：每个用例都经过实际使用验证，避免纸上谈兵
详细指导：提供完整实现文档，降低上手门槛
社区活跃：持续更新，反映真实使用场景

项目详细剖析

用例分类详解

1. Social Media（社交媒体）

Daily Reddit Digest：根据偏好汇总 Reddit 子版块摘要
Daily YouTube Digest：每日汇总关注频道的新视频摘要
X Account Analysis：对 X 账号进行定性分析
Multi-Source Tech News Digest：从 109+ 源（RSS、Twitter/X、GitHub、网页搜索）聚合技术新闻，自然语言交付

2. Creative & Building（创意与构建）

Goal-Driven Autonomous Tasks：目标驱动的自主任务，Agent 自动生成、调度并完成日常任务，包括夜间构建惊喜小应用
YouTube Content Pipeline：自动化视频创意发现、研究与追踪
Multi-Agent Content Factory：Discord 中的多 Agent 内容管道，研究、写作、缩略图 Agent 在专用频道协作

3. Infrastructure & DevOps（基础设施与 DevOps）

n8n Workflow Orchestration：通过 webhook 委托 API 调用给 n8n 工作流，Agent 不接触凭证，每个集成可视化且可锁定
Self-Healing Home Server：运行始终在线的基础设施 Agent，具备 SSH 访问、自动化 cron 任务与自愈能力

4. Productivity（生产力）

包含 15+ 用例，如：

Autonomous Project Management：使用 STATE.yaml 模式协调多 Agent 项目，子 Agent 并行工作，无编排器开销
Multi-Channel AI Customer Service：统一 WhatsApp、Instagram、Email、Google Reviews 到一个 AI 驱动的收件箱，24/7 自动回复
Phone-Based Personal Assistant：通过电话访问 AI Agent，免提语音助手
Personal CRM：自动发现并追踪邮件与日历中的联系人，自然语言查询
Second Brain：向 bot 发送任意内容记忆，在自定义 Next.js 仪表板中搜索所有记忆
Custom Morning Brief：每日早晨收到完全定制的简报（新闻、任务、内容草稿、AI 推荐行动）

5. Research & Learning（研究与学习）

AI Earnings Tracker：追踪科技/AI 财报，自动预览、提醒与详细摘要
Personal Knowledge Base (RAG)：通过拖放 URL、推文、文章到聊天构建可搜索知识库
Market Research & Product Factory：使用 Last 30 Days 技能挖掘 Reddit 和 X 的真实痛点，然后让 OpenClaw 构建解决它们的 MVP
Semantic Memory Search：为 OpenClaw markdown 记忆文件添加向量驱动的语义搜索，混合检索与自动同步

6. Finance & Trading（金融与交易）

Polymarket Autopilot：预测市场的自动化纸面交易，包含回测、策略分析与每日性能报告

用例文档结构

每个用例文档（位于 usecases/ 目录）通常包含：

概述：用例的核心功能与价值
前置要求：所需 OpenClaw 版本、技能、API Key 等
实现步骤：详细配置与部署步骤
配置示例：YAML 配置、环境变量等
使用示例：实际使用场景与命令
注意事项：安全、性能、限制等

安全与贡献规范

安全警告：

项目明确警告：用例中引用的 OpenClaw 技能与第三方依赖可能存在严重安全漏洞 。许多用例链接到社区构建的技能、插件与外部仓库，未经列表维护者审计。用户需：

审查技能源代码
检查请求的权限
避免硬编码 API Key 或凭证
自行承担安全责任

贡献要求：

只提交已实际使用并验证有效的用例（至少使用一天）
重视能真正改善生活的想法，而非让生活更糟的
不接受加密/加密货币相关用例
按照 CONTRIBUTING.md 格式编写文档

与 OpenClaw 的关系

awesome-openclaw-usecases：用例集合，解决「使用场景发现」问题
OpenClaw：主框架，提供 Agent 运行时、技能系统、插件机制等
关系：用例集合依赖 OpenClaw 框架，帮助用户更好地使用 OpenClaw

项目地址与资源

官方资源

🌟 GitHub : github.com/hesamsheikh...
📋 贡献指南 : CONTRIBUTING.md
📁 用例目录 : usecases/
🔗 OpenClaw 主项目 : github.com/openclaw/op...

适用人群

OpenClaw 用户：希望发现新使用场景，提升效率
AI Agent 实践者：学习真实用例设计，理解多 Agent 协作模式
自动化爱好者：寻找可复用的自动化工作流
社区贡献者：分享自己的用例，帮助他人

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