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# 用 OpenClaw 搭建自媒体自动化工作流(完整实战)
## 背景
我是一个公众号博主,用 OpenClaw 创业。
之前写一篇文章的流程:
找素材(1 小时)→ 写大纲(30 分钟)→ 写初稿(2 小时)→ 修改排版(30 分钟)→ 发布(10 分钟)
合计:4 小时 10 分钟
现在:
AI 抓取素材(自动)→ AI 写初稿(10 分钟)→ 我审核(20 分钟)→ AI 排版(自动)→ 我发布(5 分钟)
合计:25 分钟
效率提升 10 倍。
## 环境准备
### 1. 安装 OpenClaw
```bash
npm install -g openclaw
openclaw --version
2. 配置技能
openclaw skill install news-aggregator-skill
openclaw skill install wechat-publisher
openclaw skill install feishu-doc
核心代码实现
1. 早间推送(定时任务)
bash
#!/bin/bash
python3 fetch_news.py --source all --limit 80 > news.json
python3 filter_news.py news.json > filtered.json
python3 generate_message.py filtered.json > message.txt
openclaw message send --channel feishu --target "用户 ID" --message "$(cat message.txt)"
配置 cron:
javascript
0 7 * * * /root/.openclaw/workspace/scripts/morning-brief.sh
2. 文章生成(事件触发)
python
#!/usr/bin/env python3
from openclaw import Agent
def generate_article(news_id: int):
agent = Agent()
prompt = """
根据以下新闻写一篇公众号文章:
- 短句为主,一句话不超过 20 字
- 口语化,接地气
- 数据驱动
- 结构:痛点 → 案例 → 方法论 → 行动建议
"""
article = agent.chat(prompt)
with open(f'drafts/article_{news_id}.md', 'w') as f:
f.write(article)
3. 多平台分发
python
from openclaw import Agent
def rewrite_for_platform(article: str, platform: str) -> str:
agent = Agent()
prompts = {
'zhihu': '改写成知乎回答,开头加"谢邀"',
'xiaohongshu': '改写成小红书笔记,标题加 emoji',
'juejin': '改写成掘金技术文章,加代码示例'
}
return agent.chat(f"{prompts[platform]}\n\n原文:\n{article}")
效果对比
| 环节 | 之前 | 现在 | 提升 |
|---|---|---|---|
| 素材收集 | 1 小时 | 自动 | 100% |
| 文章创作 | 2.5 小时 | 20 分钟 | 87% |
| 多平台分发 | 2 小时 | 5 分钟 | 96% |
| 合计 | 6 小时 | 25 分钟 | 93% |
总结
用 OpenClaw 搭建自媒体自动化工作流,核心是:
- 拆流程 - 把每个环节拆清楚
- 选工具 - 选对 AI 工具
- 配自动化 - 定时任务 + 事件触发
- 持续优化 - 根据数据迭代
效率提升 10 倍不是梦。
别等了,开始干。
作者:小鱼儿 公众号:小鱼儿 AI 创业 知识星球:OpenClaw 实战营(前 10 名免费)
yaml
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📊 发布状态
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