一句自然语言指令，用 OpenClaw 快速创建公众号爆文写作与发布智能体

今天，我们来演示如何利用部署好的 OpenClaw 这一 AI 代理框架，仅通过一句自然语言指令，快速创建一个能够自动化生产公众号爆文的智能体（Skill）。从提出需求到获得可运行的代码框架，整个过程不到半小时。

在已对接 OpenClaw 的飞书机器人中，我们直接输入核心需求：

我要做一个公众号爆文的项目，请开发一个相关的智能体

OpenClaw 的智能体“大龙虾”迅速响应，给出了一个详尽的项目规划与实现思路。

智能体核心规划概览

该智能体的目标是提供从热点选题、文章撰写、标题优化、排版发布到数据监控的全链路自动化支持。其规划的核心功能模块如下：

模块	功能描述
选题助手	根据热点新闻、热榜、社交平台热词自动生成选题列表。
写作助手	基于 GPT‑4/Claude‑3‑Opus（或本地大模型）生成文章草稿。
标题生成	采用标题打分模型给出多方案，自动挑选点击率最高的标题。
排版助手	自动将 Markdown 转为公众号富文本 HTML，支持自定义模板。
发布助手	调用微信公众号 API 将稿件直接推送到指定公众号。
效果监控	定时抓取文章阅读、点赞、转发数据，生成报表。

智能体目录结构

建议将智能体技能放置在 ~/.openclaw/workspace/skills/wechat-viral/ 目录下，结构如下：

wechat-viral/
├─ SKILL.md          # 技能说明文档
├─ config.yaml       # 配置文件（API token、模型参数等）
├─ select_topic.py   # 选题脚本
├─ write_article.py  # 写作脚本
├─ title_optimizer.py # 标题打分脚本
├─ format_article.py # 排版脚本
├─ publish_article.py # 发布脚本
├─ monitor_stats.py  # 数据监控脚本
└─ assets/
   └─ templates/     # Markdown/HTML 模板

SKILL.md 与 config.yaml 示例

OpenClaw 直接生成了核心的说明文件 SKILL.md 和配置文件 config.yaml。SKILL.md 定义了智能体的描述、触发词、各脚本功能及使用示例。

config.yaml 则预留了关键的配置项，其内容示例如下：

# 微信公众号 API（请自行在微信公众平台获取 Token、AppID、AppSecret）
wechat:
  app_id: "YOUR_APP_ID"
  app_secret: "YOUR_APP_SECRET"
  token: "YOUR_ACCESS_TOKEN"

# 大模型设置
model:
  provider: "openrouter"
  model: "openai/gpt-4o"
  temperature: 0.7
  max_tokens: 2000

# 选题来源
trend_sources:
  - "https://newsapi.org/v2/top-headlines?country=cn&apiKey=YOUR_NEWSAPI_KEY"
  - "https://api.juejin.cn/content_api/v1/explore?category=hot"

# 标题打分阈值
title_score_threshold: 0.65

细化需求与脚本生成

在得到初步规划后，我们可以进一步提出细化要求。例如，要求增加图片自动采集功能，并暂时留空公众号 API 信息：

添加图片自动采集功能：基于百度图片、Unsplash API 自动下载配图并压缩。公众号的 AppID / AppSecret 留空后续补，默认一个排版模板

OpenClaw 确认理解需求，并已创建了智能体雏形，包括 SKILL.md 和 config.yaml 文件。

接着，我们只需指令“生成具体脚本代码和补全模板”，OpenClaw 便能在指定的工作区目录下，生成所有规划好的核心 Python 脚本以及一个默认的 HTML 排版模板。

生成的文件列表包括：

• select_topic.py: 抓取热点并随机返回选题。
• write_article.py: 调用大模型生成 Markdown 文章。
• title_optimizer.py: 生成多标题并打分。
• image_fetcher.py: 根据关键词从百度与 Unsplash 下载、压缩配图。
• format_article.py: 把 Markdown 转为带样式的 HTML。
• publish_article.py: 示例性微信 API 调用（Token 缓存、素材上传、预览发布）。
• monitor_stats.py: 占位实现，用于获取阅读/点赞等统计。
• config.yaml: 包含占位符的完整配置文件。
• assets/templates/base.html: 最简 HTML 排版框架。

此时，在文件资源管理器中，已经可以看到创建好的技能目录和文件。

实战测试：生成一篇示例文章

智能体搭建完成后，我们可以立即进行测试。输入指令：

以openclaw 为题生成一篇博文 保存为markdown格式

OpenClaw 随即调用刚刚创建的写作流程，生成了一篇结构完整、内容详实的宣传文章，完美展示了该智能体的内容生产能力。

关于微信公众号 API 的配置

要让智能体真正具备发布能力，需要配置微信公众号的 AppID 和 AppSecret。开发者需要访问微信开发者平台进行绑定操作。

微信开发者平台地址：https://developers.weixin.qq.com/platform

在平台中绑定公众号账号，即可获取所需的 AppID 等信息。

获取后，只需将其填入之前生成的 config.yaml 文件的对应位置，即可完成发布功能的配置。

扩展思考

本次演示的“公众号爆文智能体”只是 OpenClaw 能力的冰山一角。结合其可扩展的技能框架，我们还能实现更多自动化场景：

• 多模态整合：整合 Whisper、Stable Diffusion 等模型，实现语音转文字、图文一体化创作。
• 任务调度：通过 Cron 或 Heartbeat 实现每日自动抓取热点、定时推送文章。
• 团队协作：在飞书或 Slack 中共享技能库，让整个团队拥有统一且强大的 AI 助手。

想象一下，未来团队成员只需要在聊天窗口发送一句「/write_article AI 伦理」，AI 即可自动完成从稿件生成、配图搜索、排版到提交审稿的全流程。创意将不再受限于工具本身，而是被 AI 代理 直接放大。

通过这个案例，我们可以看到，利用 OpenClaw 将模糊的自然语言需求转化为可执行、模块化的代码实现，极大地降低了技术门槛。对于开发者而言，这更像是一个拥有顶级架构师思维的编程助手；对于内容创作者，这则是一个不知疲倦的全能创作伙伴。这种“对话即开发”的模式，正在重新定义我们解决问题的方式。

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