OpenClaw部署后还能做什么？5个高价值自动化场景详解

很多人部署完 OpenClaw 后，只是用它聊聊天、写写文案，然后就觉得功能有限，索然无味。

这其实是把“特种兵”当成了“传令兵”，大材小用了。OpenClaw 的核心设计并非一个简单的聊天机器人，而是一个能够理解指令、执行任务、自主完成工作的 AI 智能体。它的真正价值在于帮你干活——编程、创作、运行脚本、调度其他工具，甚至在夜间悄无声息地为你准备好第二天的工作。

如果你也对 OpenClaw 的基础对话功能感到厌倦，不妨试试下面这几个进阶玩法，从简单到复杂，总能找到让你眼前一亮的应用场景。

AI 日报自动生成

这可能是最简单直接的自动化场景。你可以让 OpenClaw 每天自动从指定的技术博客、RSS 源或社交媒体抓取最新内容，经过 AI 分析、筛选和打分后，生成一份精选日报，并推送到你的 Slack 或飞书等办公协作平台上。

通常这需要专门编写一个程序，再配置 AI 接口调用。但现在，你只需告诉 OpenClaw 想监控哪些链接，它就能为你生成抓取代码，并在需要时向你询问相关的 API Key，最后帮你配置好定时任务。

OpenClaw 支持完整的 cron 表达式，其定时任务运行在独立的队列通道中，不与实时消息处理争抢资源。仅凭这一点，就能确保你的每日简报准时、可靠，不会遗漏。

调度 Codex 和 Claude Code 编程

这是我最近探索出的、最具生产力的玩法之一。

OpenClaw 内置了 coding-agent Skill，专门用于将编程任务委托给强大的代码模型，如 Codex 或 Claude Code。你只需对 OpenClaw 说“帮我用 Claude 修复项目中的某个 Bug”，它便会将任务拆分，随后在后台启动一个独立的进程来执行代码编写或修复工作，完成后主动通知你。

关键在于，OpenClaw 以异步方式运行这些 AI 编程 任务。你不必等待，可以继续处理其他对话。它甚至支持多个任务并行运行在不同的 git worktree 中，彼此隔离，互不干扰。

调用 Codex 的方式类似，只需将指令中的 claude 替换为 codex 即可。这两个工具各有优势，适用于不同场景。当然，社区版 Skill 的稳定性时有波动，可能会影响效率。后续有计划开发更稳定、专门的 Codex 和 Claude Code Skill，待成熟后会考虑开源。

构建你的第二大脑

OpenClaw 天生具备持久化记忆能力，关键在于你如何充分利用它。

例如，将 OpenClaw 接入 Slack，你就可以随时给这个机器人发送消息，说“记住这个”，它便会将信息永久存储到自己的记忆库中。

如果记忆文件很多，或者你想接入已有的知识库（比如直接将一个 Markdown 文档目录配置给 OpenClaw），你还可以开启它的混合检索功能。这是在基于文件的记忆之上，叠加向量搜索引擎，相当于为智能体配备了一套 RAG 系统，让存入的信息能够被更快速、精准地检索出来。

传统笔记软件的核心矛盾一直是“存入容易，取出难”。而这种智能体与 RAG 结合的模式，或许第一次从架构上提供了根本性的解决方案。

搭建内容创作流水线

为内容生产搭建一条自动化流水线，是另一个极具潜力的方向。

其核心是给 OpenClaw 装备三个分工明确的智能体：

1. 研究智能体：每日自动扫描、汇总行业热点（逻辑同“AI日报生成”），输出几个有价值的选题。
2. 写作智能体：接收选题，构建文章大纲，并撰写初稿。
3. 配图智能体：根据文章内容，自动生成封面图与文内配图。

将这一整套流程配置为定时任务后，你无需干预，OpenClaw 就能自动产出图文并茂的草稿。

这个模式成功的关键在于“分工”。每个智能体职责单一，工作流固定。研究不管写作，写作不管配图，上下文干净，输出质量更稳定可控。这远比将所有步骤塞给一个“全能”智能体要高效可靠。

当然，坦诚地说，目前 AI 生成的初稿质量参差不齐，通常仍需要你进行大量的人工修改和润色，才能完全符合要求。但这已经极大地提升了内容创作的启动效率。

基于 Kubernetes 的安全部署

若想让 OpenClaw 7×24 小时稳定运行，最简单的办法是使用一台常开的 Mac Mini。但如果你本身拥有 Kubernetes 集群，将其容器化部署是更省心、更专业的选择。

K8s 能为 OpenClaw 提供三层保护：容器隔离、网络策略和资源限制。容器使其不直接接触宿主机文件系统；Network Policy 可严格限制只允许访问必要的外部 API，屏蔽内网其他服务；资源配额则能防止其失控消耗过多算力。

我个人维护了一个 Helm Chart：feiskyer/openclaw-kubernetes，其中内置了 LiteLLM 作为统一的模型网关。所有 API Key 在网关层统一管理，OpenClaw 本身只知道本地的 LiteLLM 地址，无法接触到真实密钥。这样，即使某个 Skill 出现问题，密钥也不会泄露。一条命令即可部署：

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

一个重要安全提示：OpenClaw 的 Web 前端默认没有身份验证，切勿将其直接暴露在公网。正常使用时，通过接入 Telegram、Slack 等聊天工具来发送指令，完全不需要将网关服务公开到互联网。

更多玩法灵感

如果以上场景仍无法激发你的灵感，GitHub 上有一个 awesome-openclaw-usecases 仓库，收集了数十个经过验证的真实用例，值得一看。

几个让我印象深刻的案例：

• 语音确认出席：活动前，让 OpenClaw 自动拨打每位嘉宾电话，通过 AI 语音对话确认到场情况，最终生成汇总报告。整个流程基于 Telnyx 语音接口，零人工介入。
• 从 Reddit 吐槽到 MVP 产品：利用 Last 30 Days 这个 Skill，挖掘 Reddit 和 X 上近一个月的真实用户抱怨，整理出核心痛点，然后直接指挥 OpenClaw 编写一个最小可行产品。例如，通过分析用户反馈发现“OpenClaw 初始配置太复杂”，智能体便自动创建了一个配置向导 Web 应用。
• AI 财报追踪：在关注的公司发布财报前，自动准备背景摘要；财报发布后，立即推送关键数据对比与分析，确保你永不遗漏重要信息。

总结

归根结底，OpenClaw 的能力边界取决于你为它装备了多少 Skills（技能），以及设计了多么巧妙的定时任务。它就像一个潜力无限、绝对服从的助手。你需要教会它使用各种工具、遵循特定流程，它才会变得越来越强大、越来越有用。

目前 OpenClaw 的技能生态已经相当成熟。官方的 ClawHub 上架了上万个 Skill，只需 clawhub install <skill-name> 即可一键安装。而社区维护的 VoltAgent/awesome-openclaw-skills 列表，则分门别类地整理了数千个精选技能，比直接搜索 ClawHub 更能高效地激发灵感。

当你思考如何用自动化解决某个具体问题时，不妨到这些地方搜索一下。如果你有更多关于 OpenClaw 或自动化应用的奇思妙想，也欢迎来到 云栈社区 与广大开发者交流分享。