1. 项目概述当内容创作遇上“自动驾驶”做公众号的朋友估计都体会过那种被“断更焦虑”支配的恐惧。选题枯竭、素材难找、排版繁琐、发布时间不固定……任何一个环节卡壳都可能导致精心维护的账号突然“熄火”。我自己运营一个技术分享类公众号快三年了这种焦虑感尤为强烈。直到我遇到了OpenClaw一个开源的AI智能体框架事情开始变得不一样了。简单来说我利用OpenClaw搭建了一套能够自动完成公众号内容从“选题-素材搜集-内容生成-排版-发布”全流程的自动化系统。它就像一个不知疲倦的“数字员工”7x24小时在线根据我设定的规则和方向源源不断地为公众号产出内容。这不仅仅是简单的定时发布而是真正意义上的“内容自动驾驶”系统能理解公众号的定位主动在互联网上寻找热点和素材调用AI进行创作和润色最后以符合品牌调性的格式发布出去。OpenClaw在其中扮演了“大脑”和“调度中心”的角色它强大的技能Skill编排能力和多智能体Agent协作机制让这一切成为可能。这个项目非常适合有一定技术基础熟悉Python和基础命令行操作的内容创作者、自媒体运营者或者任何希望将重复性内容工作自动化的人。它解决的不仅仅是“断更”问题更是将创作者从繁琐的体力劳动中解放出来让我们能更专注于战略、创意和与读者的深度互动。接下来我将详细拆解我是如何一步步实现这个“自动驾驶”神器的。2. 核心思路与架构设计2.1 为什么是OpenClaw在决定技术栈时我考察过不少方案。单纯用Python写爬虫脚本也能实现部分功能但维护成本高扩展性差各模块像一盘散沙。一些成熟的RPA机器人流程自动化工具对于非结构化内容创作又显得笨重。OpenClaw吸引我的核心在于它的“智能体原生”设计理念。OpenClaw不是一个单一的工具而是一个用于构建、管理和编排AI智能体的平台。它内置了“技能市场”的概念每个Skill都是一个封装好的能力单元比如“网页搜索”、“文本总结”、“调用大模型API”等。更重要的是你可以像搭积木一样通过一个YAML配置文件将这些Skill串联起来形成一个能完成复杂任务的智能体Agent。对于公众号自动化这种涉及多个步骤、需要逻辑判断的任务这种架构再合适不过。我的核心思路是将公众号运营拆解成一系列原子化的任务每个任务由一个或多个OpenClaw Skill实现再通过一个主控Agent来协调整个工作流。例如“寻找热点”是一个Agent“撰写初稿”是另一个Agent“排版与发布”又是一个Agent。主控Agent负责决策今天执行哪个子任务流并传递上下文信息。2.2 系统整体架构图整个系统的运行逻辑可以概括为以下流程触发与调度中心主控Agent这是系统的大脑通常由一个定时任务如Cron Job触发。它首先检查公众号的最新状态如上次发布时间、库存文章数然后根据策略例如库存少于2篇则启动创作流程每周五启动热点盘点流程决定调用哪个子工作流。信息感知与采集层负责从外部获取信息。我主要配置了三个SkillRSS订阅监控Skill关注我所在领域的权威博客、资讯网站的RSS获取一手信息。社交媒体热点抓取Skill通过特定API需合规使用或爬虫遵守robots.txt获取技术社区如知乎、掘金的热门话题。竞品公众号分析Skill定期抓取同样需合规同类公众号的标题和摘要用于趋势分析。内容创作与处理层这是AI深度参与的核心层。选题与大纲生成Agent接收采集层的信息调用大模型如GPT-4、Claude或国内合规大模型API进行分析生成3-5个备选选题和详细大纲。内容撰写Agent基于选定的大纲调用大模型进行扩展写作。这里的关键是设计好的提示词Prompt让AI保持固定的文风和口吻。内容润色与合规检查Agent对生成的初稿进行语法校对、语气调整并进行敏感词、违禁词检查确保内容安全。排版与发布层将纯文本内容转化为公众号文章。Markdown转换与排版Skill将AI生成的文本按照预定义的Markdown模板转换并调用排版引擎如基于Pandoc或自定义CSS生成美观的HTML。微信公众号API对接Skill这是最关键的一环。通过微信公众号平台的官方API实现草稿箱保存、上传图文素材、发布文章等功能。所有操作均需严格的Access Token管理。反馈与优化层系统并非一成不变。数据监控Skill发布后定期通过公众号后台API拉取文章阅读量、点赞、在看等数据。简单分析Agent对数据做基础分析例如识别哪类选题更受欢迎并将结论反馈给“选题与大纲生成Agent”实现闭环优化。这个架构的优势在于模块化和可观测性。每个Skill和Agent都可以独立开发、测试和更新。通过OpenClaw提供的控制台我能清晰地看到每个工作流的执行状态、输入输出甚至中间步骤的思考过程方便排查问题。3. 关键模块实现与核心Skill解析3.1 环境搭建与OpenClaw部署首先你需要一个稳定的运行环境。我选择在Ubuntu 22.04的云服务器上进行部署资源建议2核4G以上。步骤一基础环境准备# 更新系统并安装基础依赖 sudo apt update sudo apt upgrade -y sudo apt install -y python3-pip python3-venv git curl # 安装Docker可选但推荐用于环境隔离 curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh sudo sh get-docker.sh步骤二部署OpenClawOpenClaw官方提供了多种部署方式。为了管理方便我选择使用Docker Compose。# 1. 克隆官方仓库以某个稳定版本为例请查阅最新官方文档 git clone -b v0.5.0 https://github.com/open-webui/open-claw.git cd open-claw # 2. 复制环境变量配置文件并编辑 cp .env.example .env # 使用vim或nano编辑.env文件重点配置 # - 数据库连接信息 # - 大模型API密钥如OPENAI_API_KEY, ANTHROPIC_API_KEY等 # - 服务器访问端口 # 3. 使用Docker Compose启动 docker-compose up -d启动后访问http://你的服务器IP:3000就能看到OpenClaw的Web管理界面。初始需要创建管理员账号。实操心得.env文件中的OPENCLAW_SECRET_KEY务必使用强密码并妥善保管这是系统安全的关键。另外网络环境要确保能稳定访问你所选用的大模型API服务。3.2 核心Skill开发微信公众号API集成这是整个系统能“自动发布”的基石。微信公众号平台提供了丰富的开放接口我们需要封装一个Skill来调用它们。核心逻辑获取Access Token使用AppID和AppSecret调用https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/token接口获取有效期2小时需要全局缓存并定时刷新。上传素材将排版好的文章封面图、内容图片上传到微信服务器获取返回的media_id。创建草稿调用https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/draft/add接口将标题、作者、正文内容HTML、封面图media_id等封装成JSON提交在公众号后台生成一篇草稿。发布草稿调用https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/freepublish/submit接口将草稿发布出去。也可以选择定时发布。Skill代码结构示例 在OpenClaw中一个Skill通常是一个Python类继承自基础类并实现execute方法。# wechat_publisher_skill.py 示例核心片段 import requests import json from typing import Dict, Any from openclaw.skill import BaseSkill class WeChatPublisherSkill(BaseSkill): name “wechat_publisher” description “将内容发布到微信公众号草稿箱” def __init__(self, app_id: str, app_secret: str): self.app_id app_id self.app_secret app_secret self.access_token None self.token_expire_time 0 def _get_access_token(self): # 实现Token获取与刷新逻辑 if time.time() self.token_expire_time - 60: return self.access_token url f“https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/token?grant_typeclient_credentialappid{self.app_id}secret{self.app_secret}” resp requests.get(url).json() self.access_token resp[‘access_token’] self.token_expire_time time.time() resp[‘expires_in’] return self.access_token async def execute(self, task_input: Dict[str, Any]) - Dict[str, Any]: 执行发布任务 title task_input.get(“title”) content task_input.get(“content”) # 这里是HTML格式内容 author task_input.get(“author”, “AI助手”) token self._get_access_token() # 1. 上传封面图假设已有本地文件路径 with open(task_input[‘cover_path’], ‘rb’) as f: upload_resp requests.post( f‘https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/media/upload?access_token{token}typeimage’, files{‘media’: f} ) cover_media_id upload_resp.json()[‘media_id’] # 2. 创建草稿 draft_url f‘https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/draft/add?access_token{token}’ draft_data { “articles”: [{ “title”: title, “author”: author, “digest”: task_input.get(“digest”, “”), “content”: content, “thumb_media_id”: cover_media_id, # ... 其他参数 }] } draft_resp requests.post(draft_url, jsondraft_data) draft_result draft_resp.json() if draft_result.get(‘errcode’) 0: return {“success”: True, “draft_id”: draft_result[‘media_id’], “msg”: “草稿创建成功”} else: return {“success”: False, “error”: draft_result, “msg”: “草稿创建失败”}将这个Skill的代码放到OpenClaw的skills目录下并在管理界面注册它就可以被其他Agent调用了。注意事项微信API有严格的调用频率限制且所有操作均需在公众号后台“开发-基本配置”中设置IP白名单。绝对不要在Skill中硬编码密钥务必通过环境变量或OpenClaw的密钥管理功能传入。3.3 内容生成Agent的Prompt工程AI生成内容的质量90%取决于Prompt提示词的设计。我的“内容撰写Agent”核心就是一个精心调校的Prompt模板。基础Prompt结构你是一位资深的[你的领域如互联网技术]公众号作者擅长撰写深入浅出、逻辑清晰、带有个人见解的技术文章。请根据以下大纲撰写一篇完整的公众号文章。 【文章大纲】 {大纲内容} 【写作要求】 1. 风格口语化、亲切像朋友聊天一样避免学术论文式的刻板。可以适当使用“我们”、“你会发现”等拉近关系的词语。 2. 结构严格遵循大纲结构但段落之间过渡要自然。每个主要部分结尾用一句话总结或引出下一部分。 3. 案例在讲解概念时必须搭配一个具体的、贴近读者日常的比喻或案例。 4. 格式输出纯文本不要带Markdown符号。文中的小标题用【】括起来。需要强调的术语或关键词用*加粗*表示。 5. 长度全文控制在1500-2000字左右。 6. 结尾文章最后以“好了关于[主题]我们就聊到这里...”的句式自然收尾并抛出一个与读者互动的问题。 请开始你的写作在OpenClaw的Agent配置YAML中这个Prompt会作为一个变量模板在执行时由上游的“选题与大纲生成Agent”将具体的大纲内容注入到{大纲内容}占位符中。进阶技巧分步生成对于长文可以设计两个Agent。第一个Agent根据大纲生成详细段落要点第二个Agent根据要点逐段展开写作最后再合成。这样能更好地控制文章结构和细节。风格校准可以先让AI分析你过往的3-5篇高阅读量文章总结写作风格、常用句式、词汇特点然后将这些总结作为Prompt的附加条件让AI进行模仿。事实核查生成的初稿必须经过“内容润色与合规检查Agent”。这个Agent的Prompt要强调事实准确性检查并内置一个本领域的常见错误知识库进行比对。4. 工作流编排与自动化调度有了一个个独立的Skill和Agent如何让它们有序协作就是OpenClaw工作流编排的用武之地了。4.1 定义主控工作流我在OpenClaw的Web界面中通过可视化编辑器或直接编辑YAML定义了一个名为daily_publish_workflow的主工作流。# 工作流定义示例 (概念性) name: daily_publish_workflow description: 每日公众号内容自动发布流程 triggers: - type: schedule cron: “0 10 * * *” # 每天上午10点触发 tasks: - id: check_inventory agent: inventory_checker_agent # 检查草稿箱库存 - id: decide_action depends_on: [check_inventory] agent: decision_maker_agent # 根据库存决定是“直接发布”还是“启动创作” - id: content_creation_flow depends_on: [decide_action] condition: “{{ decide_action.output.need_creation }} true” # 这是一个子工作流包含选题、撰写、润色等任务 workflow: full_content_creation_subflow - id: select_and_publish depends_on: [decide_action, content_creation_flow] agent: final_publisher_agent # 从草稿箱选择一篇文章调用WeChatPublisherSkill发布这个工作流清晰地定义了任务执行的顺序和依赖关系。decision_maker_agent是一个简单的逻辑判断Agent它读取check_inventory的结果如果库存充足就输出{“need_creation”: false}跳过创作流程直接进入发布环节。4.2 子工作流完整内容创作流水线full_content_creation_subflow是一个更复杂的子工作流它串联了从信息采集到成稿的完整过程。并行信息采集同时启动rss_monitor_skill、hotspot_crawler_skill和competitor_analysis_skill提高效率。信息聚合与过滤用一个info_aggregator_agent接收所有采集结果去重、排序筛选出最相关的5-10条信息。选题与大纲生成将聚合后的信息送给outline_generator_agent它调用大模型产出几个选题和对应大纲。人工审核节点可选这里我设置了一个“人工审批”节点。OpenClaw支持将任务暂停并通过邮件或飞书机器人发送选题大纲给我确认。我点击通过后工作流才继续。这是保证内容方向不跑偏的重要安全阀。内容撰写根据批准的大纲content_writer_agent开始工作。润色与检查初稿交由polish_check_agent处理进行语言优化和合规检查。排版与存稿最终文本由markdown_formatter_skill排版然后调用wechat_publisher_skill存入公众号草稿箱。4.3 监控与日志自动化系统最怕的就是“静默失败”。OpenClaw提供了完善的任务执行日志。此外我额外做了两件事关键节点通知在每个子工作流开始、成功、失败时都配置了飞书Webhook通知让我能第一时间知晓状态。业务指标监控我写了一个简单的脚本定期检查公众号草稿箱数量、已发布文章数据并生成日报发送到我的邮箱。这让我对系统的产出效能一目了然。5. 避坑指南与实战经验在实际搭建和运行这套系统的过程中我踩过不少坑也积累了一些宝贵经验。5.1 内容质量与合规性不可逾越的红线问题AI生成的内容容易流于表面、缺乏深度甚至可能出现“幻觉”编造事实。直接发布风险极高。解决方案人工审核环节必须保留至少在选题大纲和最终成稿两个节点设置人工确认。我的做法是系统每天生成2-3个选题大纲我选择其中一个并可能进行微调然后才放行写作。建立领域知识库将你的公众号历史文章、认可的参考资料整理成文本在Prompt中让AI基于这些资料进行写作减少胡说八道的概率。多层合规检查第一层AI自查在润色Agent的Prompt中明确要求进行事实和逻辑自查。第二层关键词过滤维护一个动态的敏感词库对生成内容进行扫描。第三层最终人工速览发布前花5分钟快速浏览一遍文章这是最后一道安全屏障。5.2 稳定性与错误处理问题网络波动、API限额耗尽、微信接口调整等都可能导致整个流程中断。解决方案为每个Skill/Agent设置重试机制OpenClaw的任务引擎通常支持配置重试次数和回退策略。对于调用外部API的Skill务必开启。实现优雅降级例如如果主要的大模型API调用失败可以自动切换到备用API如果热点抓取失败则从本地缓存的历史数据中选取话题。设计心跳与告警除了OpenClaw自身的监控我额外部署了一个定时任务每小时检查一次主工作流最近24小时是否成功运行过。如果没有则触发高级别告警如电话通知。5.3 成本控制问题频繁调用大模型API和网络爬虫可能产生可观费用。优化策略缓存一切可缓存的采集到的热点信息、生成的大纲、甚至成文段落都可以在本地数据库缓存一段时间。对于相似主题的请求优先使用缓存内容进行微调而非全部重新生成。模型分级使用在“信息摘要”、“初稿生成”等对质量要求相对较低的环节使用性价比更高的模型如GPT-3.5-Turbo在“最终润色”、“创意写作”等关键环节再使用更强大的模型如GPT-4。设置预算与限额在OpenClaw的Agent配置中可以为调用外部API的Skill设置每日/每周的调用次数或费用上限防止意外超支。5.4 让系统拥有“进化”能力一个只会机械执行的系统是死的。我尝试让系统能从我运营者的反馈中学习。数据驱动选题数据监控Skill收集文章表现数据。我定义了一个简单的“文章得分”公式得分 阅读量 * 0.5 点赞数 * 0.3 在看数 * 0.2。每周简单分析Agent会计算上周所有文章的得分并将高得分文章的标题关键词、话题标签反馈给选题与大纲生成Agent作为后续选题的正面参考。人工反馈注入当我在人工审核环节否决一个选题或修改大纲时这个行为本身也被记录。系统会尝试理解被否决选题的共性例如过于理论化、缺乏案例并在未来的生成中降低此类选题的权重。6. 效果评估与未来展望这套系统运行三个月以来效果是立竿见影的。我的公众号保持了稳定的每周3更断更焦虑彻底消失。更重要的是我将节省下来的大量时间用于策划专题系列、与读者深度互动、研究平台新玩法内容质量反而有了提升。数据显示由系统辅助生成的文章经过我审核修改与完全手动创作的文章在平均阅读量、互动率等核心指标上已无显著差异。当然它并非完美。目前系统在应对突发热点事件的深度解读、需要极强个人IP属性的观点评论类文章上还力有不逮。AI更像一个不知疲倦的“首席研究员”和“初级撰稿人”而“主编”的洞察力、判断力和灵魂仍然需要我来提供。未来的优化方向我考虑引入多模态能力让系统能自动为文章配图、生成视频摘要进一步强化工作流的条件分支能力使其能根据不同的节日、季节自动调整内容主题探索更复杂的AI协作模式比如让多个AI智能体扮演“写手”、“批评家”、“排版师”进行辩论和协作以产生更具创意和深度的内容。技术终究是工具。OpenClaw帮我实现的“公众号自动驾驶”解放的是我的双手而非我的大脑。它让我从重复劳动中抽身将精力聚焦于创造力的高地。如果你也受困于内容生产的“流水线”不妨试试这条用AI和自动化铺就的捷径。 基于OpenClaw框架的公众号内容自动化生产：从AI智能体到全流程发布
1. 项目概述当内容创作遇上“自动驾驶”做公众号的朋友估计都体会过那种被“断更焦虑”支配的恐惧。选题枯竭、素材难找、排版繁琐、发布时间不固定……任何一个环节卡壳都可能导致精心维护的账号突然“熄火”。我自己运营一个技术分享类公众号快三年了这种焦虑感尤为强烈。直到我遇到了OpenClaw一个开源的AI智能体框架事情开始变得不一样了。简单来说我利用OpenClaw搭建了一套能够自动完成公众号内容从“选题-素材搜集-内容生成-排版-发布”全流程的自动化系统。它就像一个不知疲倦的“数字员工”7x24小时在线根据我设定的规则和方向源源不断地为公众号产出内容。这不仅仅是简单的定时发布而是真正意义上的“内容自动驾驶”系统能理解公众号的定位主动在互联网上寻找热点和素材调用AI进行创作和润色最后以符合品牌调性的格式发布出去。OpenClaw在其中扮演了“大脑”和“调度中心”的角色它强大的技能Skill编排能力和多智能体Agent协作机制让这一切成为可能。这个项目非常适合有一定技术基础熟悉Python和基础命令行操作的内容创作者、自媒体运营者或者任何希望将重复性内容工作自动化的人。它解决的不仅仅是“断更”问题更是将创作者从繁琐的体力劳动中解放出来让我们能更专注于战略、创意和与读者的深度互动。接下来我将详细拆解我是如何一步步实现这个“自动驾驶”神器的。2. 核心思路与架构设计2.1 为什么是OpenClaw在决定技术栈时我考察过不少方案。单纯用Python写爬虫脚本也能实现部分功能但维护成本高扩展性差各模块像一盘散沙。一些成熟的RPA机器人流程自动化工具对于非结构化内容创作又显得笨重。OpenClaw吸引我的核心在于它的“智能体原生”设计理念。OpenClaw不是一个单一的工具而是一个用于构建、管理和编排AI智能体的平台。它内置了“技能市场”的概念每个Skill都是一个封装好的能力单元比如“网页搜索”、“文本总结”、“调用大模型API”等。更重要的是你可以像搭积木一样通过一个YAML配置文件将这些Skill串联起来形成一个能完成复杂任务的智能体Agent。对于公众号自动化这种涉及多个步骤、需要逻辑判断的任务这种架构再合适不过。我的核心思路是将公众号运营拆解成一系列原子化的任务每个任务由一个或多个OpenClaw Skill实现再通过一个主控Agent来协调整个工作流。例如“寻找热点”是一个Agent“撰写初稿”是另一个Agent“排版与发布”又是一个Agent。主控Agent负责决策今天执行哪个子任务流并传递上下文信息。2.2 系统整体架构图整个系统的运行逻辑可以概括为以下流程触发与调度中心主控Agent这是系统的大脑通常由一个定时任务如Cron Job触发。它首先检查公众号的最新状态如上次发布时间、库存文章数然后根据策略例如库存少于2篇则启动创作流程每周五启动热点盘点流程决定调用哪个子工作流。信息感知与采集层负责从外部获取信息。我主要配置了三个SkillRSS订阅监控Skill关注我所在领域的权威博客、资讯网站的RSS获取一手信息。社交媒体热点抓取Skill通过特定API需合规使用或爬虫遵守robots.txt获取技术社区如知乎、掘金的热门话题。竞品公众号分析Skill定期抓取同样需合规同类公众号的标题和摘要用于趋势分析。内容创作与处理层这是AI深度参与的核心层。选题与大纲生成Agent接收采集层的信息调用大模型如GPT-4、Claude或国内合规大模型API进行分析生成3-5个备选选题和详细大纲。内容撰写Agent基于选定的大纲调用大模型进行扩展写作。这里的关键是设计好的提示词Prompt让AI保持固定的文风和口吻。内容润色与合规检查Agent对生成的初稿进行语法校对、语气调整并进行敏感词、违禁词检查确保内容安全。排版与发布层将纯文本内容转化为公众号文章。Markdown转换与排版Skill将AI生成的文本按照预定义的Markdown模板转换并调用排版引擎如基于Pandoc或自定义CSS生成美观的HTML。微信公众号API对接Skill这是最关键的一环。通过微信公众号平台的官方API实现草稿箱保存、上传图文素材、发布文章等功能。所有操作均需严格的Access Token管理。反馈与优化层系统并非一成不变。数据监控Skill发布后定期通过公众号后台API拉取文章阅读量、点赞、在看等数据。简单分析Agent对数据做基础分析例如识别哪类选题更受欢迎并将结论反馈给“选题与大纲生成Agent”实现闭环优化。这个架构的优势在于模块化和可观测性。每个Skill和Agent都可以独立开发、测试和更新。通过OpenClaw提供的控制台我能清晰地看到每个工作流的执行状态、输入输出甚至中间步骤的思考过程方便排查问题。3. 关键模块实现与核心Skill解析3.1 环境搭建与OpenClaw部署首先你需要一个稳定的运行环境。我选择在Ubuntu 22.04的云服务器上进行部署资源建议2核4G以上。步骤一基础环境准备# 更新系统并安装基础依赖 sudo apt update sudo apt upgrade -y sudo apt install -y python3-pip python3-venv git curl # 安装Docker可选但推荐用于环境隔离 curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh sudo sh get-docker.sh步骤二部署OpenClawOpenClaw官方提供了多种部署方式。为了管理方便我选择使用Docker Compose。# 1. 克隆官方仓库以某个稳定版本为例请查阅最新官方文档 git clone -b v0.5.0 https://github.com/open-webui/open-claw.git cd open-claw # 2. 复制环境变量配置文件并编辑 cp .env.example .env # 使用vim或nano编辑.env文件重点配置 # - 数据库连接信息 # - 大模型API密钥如OPENAI_API_KEY, ANTHROPIC_API_KEY等 # - 服务器访问端口 # 3. 使用Docker Compose启动 docker-compose up -d启动后访问http://你的服务器IP:3000就能看到OpenClaw的Web管理界面。初始需要创建管理员账号。实操心得.env文件中的OPENCLAW_SECRET_KEY务必使用强密码并妥善保管这是系统安全的关键。另外网络环境要确保能稳定访问你所选用的大模型API服务。3.2 核心Skill开发微信公众号API集成这是整个系统能“自动发布”的基石。微信公众号平台提供了丰富的开放接口我们需要封装一个Skill来调用它们。核心逻辑获取Access Token使用AppID和AppSecret调用https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/token接口获取有效期2小时需要全局缓存并定时刷新。上传素材将排版好的文章封面图、内容图片上传到微信服务器获取返回的media_id。创建草稿调用https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/draft/add接口将标题、作者、正文内容HTML、封面图media_id等封装成JSON提交在公众号后台生成一篇草稿。发布草稿调用https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/freepublish/submit接口将草稿发布出去。也可以选择定时发布。Skill代码结构示例 在OpenClaw中一个Skill通常是一个Python类继承自基础类并实现execute方法。# wechat_publisher_skill.py 示例核心片段 import requests import json from typing import Dict, Any from openclaw.skill import BaseSkill class WeChatPublisherSkill(BaseSkill): name “wechat_publisher” description “将内容发布到微信公众号草稿箱” def __init__(self, app_id: str, app_secret: str): self.app_id app_id self.app_secret app_secret self.access_token None self.token_expire_time 0 def _get_access_token(self): # 实现Token获取与刷新逻辑 if time.time() self.token_expire_time - 60: return self.access_token url f“https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/token?grant_typeclient_credentialappid{self.app_id}secret{self.app_secret}” resp requests.get(url).json() self.access_token resp[‘access_token’] self.token_expire_time time.time() resp[‘expires_in’] return self.access_token async def execute(self, task_input: Dict[str, Any]) - Dict[str, Any]: 执行发布任务 title task_input.get(“title”) content task_input.get(“content”) # 这里是HTML格式内容 author task_input.get(“author”, “AI助手”) token self._get_access_token() # 1. 上传封面图假设已有本地文件路径 with open(task_input[‘cover_path’], ‘rb’) as f: upload_resp requests.post( f‘https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/media/upload?access_token{token}typeimage’, files{‘media’: f} ) cover_media_id upload_resp.json()[‘media_id’] # 2. 创建草稿 draft_url f‘https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/draft/add?access_token{token}’ draft_data { “articles”: [{ “title”: title, “author”: author, “digest”: task_input.get(“digest”, “”), “content”: content, “thumb_media_id”: cover_media_id, # ... 其他参数 }] } draft_resp requests.post(draft_url, jsondraft_data) draft_result draft_resp.json() if draft_result.get(‘errcode’) 0: return {“success”: True, “draft_id”: draft_result[‘media_id’], “msg”: “草稿创建成功”} else: return {“success”: False, “error”: draft_result, “msg”: “草稿创建失败”}将这个Skill的代码放到OpenClaw的skills目录下并在管理界面注册它就可以被其他Agent调用了。注意事项微信API有严格的调用频率限制且所有操作均需在公众号后台“开发-基本配置”中设置IP白名单。绝对不要在Skill中硬编码密钥务必通过环境变量或OpenClaw的密钥管理功能传入。3.3 内容生成Agent的Prompt工程AI生成内容的质量90%取决于Prompt提示词的设计。我的“内容撰写Agent”核心就是一个精心调校的Prompt模板。基础Prompt结构你是一位资深的[你的领域如互联网技术]公众号作者擅长撰写深入浅出、逻辑清晰、带有个人见解的技术文章。请根据以下大纲撰写一篇完整的公众号文章。 【文章大纲】 {大纲内容} 【写作要求】 1. 风格口语化、亲切像朋友聊天一样避免学术论文式的刻板。可以适当使用“我们”、“你会发现”等拉近关系的词语。 2. 结构严格遵循大纲结构但段落之间过渡要自然。每个主要部分结尾用一句话总结或引出下一部分。 3. 案例在讲解概念时必须搭配一个具体的、贴近读者日常的比喻或案例。 4. 格式输出纯文本不要带Markdown符号。文中的小标题用【】括起来。需要强调的术语或关键词用*加粗*表示。 5. 长度全文控制在1500-2000字左右。 6. 结尾文章最后以“好了关于[主题]我们就聊到这里...”的句式自然收尾并抛出一个与读者互动的问题。 请开始你的写作在OpenClaw的Agent配置YAML中这个Prompt会作为一个变量模板在执行时由上游的“选题与大纲生成Agent”将具体的大纲内容注入到{大纲内容}占位符中。进阶技巧分步生成对于长文可以设计两个Agent。第一个Agent根据大纲生成详细段落要点第二个Agent根据要点逐段展开写作最后再合成。这样能更好地控制文章结构和细节。风格校准可以先让AI分析你过往的3-5篇高阅读量文章总结写作风格、常用句式、词汇特点然后将这些总结作为Prompt的附加条件让AI进行模仿。事实核查生成的初稿必须经过“内容润色与合规检查Agent”。这个Agent的Prompt要强调事实准确性检查并内置一个本领域的常见错误知识库进行比对。4. 工作流编排与自动化调度有了一个个独立的Skill和Agent如何让它们有序协作就是OpenClaw工作流编排的用武之地了。4.1 定义主控工作流我在OpenClaw的Web界面中通过可视化编辑器或直接编辑YAML定义了一个名为daily_publish_workflow的主工作流。# 工作流定义示例 (概念性) name: daily_publish_workflow description: 每日公众号内容自动发布流程 triggers: - type: schedule cron: “0 10 * * *” # 每天上午10点触发 tasks: - id: check_inventory agent: inventory_checker_agent # 检查草稿箱库存 - id: decide_action depends_on: [check_inventory] agent: decision_maker_agent # 根据库存决定是“直接发布”还是“启动创作” - id: content_creation_flow depends_on: [decide_action] condition: “{{ decide_action.output.need_creation }} true” # 这是一个子工作流包含选题、撰写、润色等任务 workflow: full_content_creation_subflow - id: select_and_publish depends_on: [decide_action, content_creation_flow] agent: final_publisher_agent # 从草稿箱选择一篇文章调用WeChatPublisherSkill发布这个工作流清晰地定义了任务执行的顺序和依赖关系。decision_maker_agent是一个简单的逻辑判断Agent它读取check_inventory的结果如果库存充足就输出{“need_creation”: false}跳过创作流程直接进入发布环节。4.2 子工作流完整内容创作流水线full_content_creation_subflow是一个更复杂的子工作流它串联了从信息采集到成稿的完整过程。并行信息采集同时启动rss_monitor_skill、hotspot_crawler_skill和competitor_analysis_skill提高效率。信息聚合与过滤用一个info_aggregator_agent接收所有采集结果去重、排序筛选出最相关的5-10条信息。选题与大纲生成将聚合后的信息送给outline_generator_agent它调用大模型产出几个选题和对应大纲。人工审核节点可选这里我设置了一个“人工审批”节点。OpenClaw支持将任务暂停并通过邮件或飞书机器人发送选题大纲给我确认。我点击通过后工作流才继续。这是保证内容方向不跑偏的重要安全阀。内容撰写根据批准的大纲content_writer_agent开始工作。润色与检查初稿交由polish_check_agent处理进行语言优化和合规检查。排版与存稿最终文本由markdown_formatter_skill排版然后调用wechat_publisher_skill存入公众号草稿箱。4.3 监控与日志自动化系统最怕的就是“静默失败”。OpenClaw提供了完善的任务执行日志。此外我额外做了两件事关键节点通知在每个子工作流开始、成功、失败时都配置了飞书Webhook通知让我能第一时间知晓状态。业务指标监控我写了一个简单的脚本定期检查公众号草稿箱数量、已发布文章数据并生成日报发送到我的邮箱。这让我对系统的产出效能一目了然。5. 避坑指南与实战经验在实际搭建和运行这套系统的过程中我踩过不少坑也积累了一些宝贵经验。5.1 内容质量与合规性不可逾越的红线问题AI生成的内容容易流于表面、缺乏深度甚至可能出现“幻觉”编造事实。直接发布风险极高。解决方案人工审核环节必须保留至少在选题大纲和最终成稿两个节点设置人工确认。我的做法是系统每天生成2-3个选题大纲我选择其中一个并可能进行微调然后才放行写作。建立领域知识库将你的公众号历史文章、认可的参考资料整理成文本在Prompt中让AI基于这些资料进行写作减少胡说八道的概率。多层合规检查第一层AI自查在润色Agent的Prompt中明确要求进行事实和逻辑自查。第二层关键词过滤维护一个动态的敏感词库对生成内容进行扫描。第三层最终人工速览发布前花5分钟快速浏览一遍文章这是最后一道安全屏障。5.2 稳定性与错误处理问题网络波动、API限额耗尽、微信接口调整等都可能导致整个流程中断。解决方案为每个Skill/Agent设置重试机制OpenClaw的任务引擎通常支持配置重试次数和回退策略。对于调用外部API的Skill务必开启。实现优雅降级例如如果主要的大模型API调用失败可以自动切换到备用API如果热点抓取失败则从本地缓存的历史数据中选取话题。设计心跳与告警除了OpenClaw自身的监控我额外部署了一个定时任务每小时检查一次主工作流最近24小时是否成功运行过。如果没有则触发高级别告警如电话通知。5.3 成本控制问题频繁调用大模型API和网络爬虫可能产生可观费用。优化策略缓存一切可缓存的采集到的热点信息、生成的大纲、甚至成文段落都可以在本地数据库缓存一段时间。对于相似主题的请求优先使用缓存内容进行微调而非全部重新生成。模型分级使用在“信息摘要”、“初稿生成”等对质量要求相对较低的环节使用性价比更高的模型如GPT-3.5-Turbo在“最终润色”、“创意写作”等关键环节再使用更强大的模型如GPT-4。设置预算与限额在OpenClaw的Agent配置中可以为调用外部API的Skill设置每日/每周的调用次数或费用上限防止意外超支。5.4 让系统拥有“进化”能力一个只会机械执行的系统是死的。我尝试让系统能从我运营者的反馈中学习。数据驱动选题数据监控Skill收集文章表现数据。我定义了一个简单的“文章得分”公式得分 阅读量 * 0.5 点赞数 * 0.3 在看数 * 0.2。每周简单分析Agent会计算上周所有文章的得分并将高得分文章的标题关键词、话题标签反馈给选题与大纲生成Agent作为后续选题的正面参考。人工反馈注入当我在人工审核环节否决一个选题或修改大纲时这个行为本身也被记录。系统会尝试理解被否决选题的共性例如过于理论化、缺乏案例并在未来的生成中降低此类选题的权重。6. 效果评估与未来展望这套系统运行三个月以来效果是立竿见影的。我的公众号保持了稳定的每周3更断更焦虑彻底消失。更重要的是我将节省下来的大量时间用于策划专题系列、与读者深度互动、研究平台新玩法内容质量反而有了提升。数据显示由系统辅助生成的文章经过我审核修改与完全手动创作的文章在平均阅读量、互动率等核心指标上已无显著差异。当然它并非完美。目前系统在应对突发热点事件的深度解读、需要极强个人IP属性的观点评论类文章上还力有不逮。AI更像一个不知疲倦的“首席研究员”和“初级撰稿人”而“主编”的洞察力、判断力和灵魂仍然需要我来提供。未来的优化方向我考虑引入多模态能力让系统能自动为文章配图、生成视频摘要进一步强化工作流的条件分支能力使其能根据不同的节日、季节自动调整内容主题探索更复杂的AI协作模式比如让多个AI智能体扮演“写手”、“批评家”、“排版师”进行辩论和协作以产生更具创意和深度的内容。技术终究是工具。OpenClaw帮我实现的“公众号自动驾驶”解放的是我的双手而非我的大脑。它让我从重复劳动中抽身将精力聚焦于创造力的高地。如果你也受困于内容生产的“流水线”不妨试试这条用AI和自动化铺就的捷径。