OpenClaw+优云智算Coding Plan:从灵感到成文,再到公众号发布的全流程AI自动化

OpenClaw+优云智算Coding Plan:从灵感到成文,再到公众号发布的全流程AI自动化

1. 背景

在自媒体运营、技术分享和日常内容创作中,许多从业者面临碎片化、低效率和重复劳动的问题。从灵感闪现到文章发布,整个过程涉及多个步骤如构思、撰写、排版及上传等,需要频繁切换工具与手动调整格式,耗时费力且容易出错。
目前市面上的AI工具大多只能解决特定环节的问题,无法覆盖整个创作流程;而专业自动化平台要么操作复杂,要么成本高昂,难以普及使用。为此,我使用OpenClaw开源AI智能体(龙虾)和优云智算Coding Plan大模型服务搭建了一个流水线。通过OpenClaw的任务管理和工具调用能力,加上优云智算提供的稳定低价算力支持,实现了“灵感输入→文案生成→内容优化→公众号发布”的端到端全流程自动化,极大提高了效率,让创作者能够更加专注于创意本身。

2. AI大模型配置

优云智算Coding Plan是聚合了OpenAI、Claude、DeepSeek、智谱GLM、MiniMax等全球主流大模型的订阅式算力服务,兼容OpenAI API协议,支持Claude Code/Codex/OpenClaw等AI工具,能完美对接OpenClaw,为内容创作提供稳定的AI生成能力,本章主要介绍优云智算Coding Plan的订阅和API KEY配置。

2.1 订阅优云智算Coding Plan

首先,打开优云智算官网,完成注册登录。然后进入Coding Plan产品页,有按量套餐和包月套餐可选。其中,包月套餐可畅享OpenClaw云端服务,享有一对一专属计算沙箱资源,免去复杂配置、7 × 24 在线,零门槛使用OpenClaw,支持快速集成企业微信、飞书、钉钉等消息渠道,还能无缝使用订阅的优云智算模型套餐。

大家根据自己的使用场景和token需求量按需购买对应的套餐即可。新手推荐超值体验包或者标准按量包,性价比高、模型额度充足;如果想免配置快速体验OpenClaw,也可以考虑购买包月套餐。

2.2 获取API秘钥

进入控制台API Key管理页面,创建API Key并复制备用,注意妥善保管密钥,避免泄露。

3. Windows安装OpenClaw

OpenClaw在Windows环境下依托WSL2运行兼容性更佳、稳定性更强,能避免原生Windows权限、依赖冲突等问题。本章针对Windows用户,分步拆解WSL2部署和OpenClaw安装全流程,全程可视化操作,无需专业运维知识。

3.1 安装WSL2

WSL2是Windows下的Linux子系统,是Windows系统下运行OpenClaw的推荐环境,按照以下步骤快速部署即可。如下图所示,以管理员身份打开PowerShell,输入命令:wsl --install -d Ubuntu,系统会自动下载并安装Ubuntu发行版(默认版本即可)。

按照过程中按提示设置用户名和密码(密码输入时不显示,正常输入即可),等待初始化完成后会自动进入Ubuntu终端即可。

3.2 安装OpenClaw

如下图所示,WSL2部署完成后,在Ubuntu终端执行命令:curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash,,自动按照依赖并完成OpenClaw的部署安装。

3.3 配置向导

安装完成之后会自动启动配置向导,出现下图所示安全提醒后,选择Yes即可。

然后会出现Model/auth provider的选项,选择Custom Provider来进行模型的自定义配置。

参考《OpenClaw 接入指南》,依次填写

API Base URL需要输入优云智算的大模型API地址,固定为[https://api.modelverse.cn/v1](https://api.modelverse.cn/v1/)复制之前创建的模型API Key,并粘贴填写Endpoint compatibility选择端点兼容模式。注意:使用MiniMax、Kimi、GLM等模型选择OpenAI-compatible,使用claude模型选择Anthropic-compatible。Model ID输入模型ID,我使用的是claude-opus-4-5-20251101,直接复制粘贴填写。

之后会自动验证,出现Verification successful则表示前面输入的信息都是正确的,大模型可以正常调用。之后会有一个自定义Endpoint ID和别名的步骤,自行修改即可,至此模型就配置完成了。

接入渠道这里,先不配置,选择最后一个Skip for now跳过即可。

Web search这里,选择默认的DuckDuckGo Search即可,无需配置秘钥。

Skills配置这里,选择先不配置。

Hooks这里勾选所有。

到此为止,OpenClaw的按照和配置向导就算是已经完成了,如下图所示,可以看到Web UI地址,复制粘贴带token的那个URL,浏览器打开就可以访问OpenClaw了。

3.4 OpenClaw初体验

打开Web UI地址之后,就可以正式看到OpenClaw的web操作页面了。如下所示,左侧是各种菜单入口,可以查看到AI大模型、Channel、Skills等配置信息。先在聊天中进行了一个简单的测试,如下图所示,是可以看到使用优云智算提供的claude opus 4.5模型,是可以进行正常对话的。

到这里,OpenClaw的安装、AI大模型配置和初步体验就都已经顺利完成了。

4. 实战案例:灵感自动创作到公众号发布

本章以**“AI自动化创作工具科”**为灵感主题,完整演示从技能安装、灵感生成到公众号草稿推送的全流程实操,AI自主完成全链路任务。

4.1 公众号文章推送技能安装

Skills是OpenClaw的专属任务技能,相当于预设的自动化工作流,安装对应创作技能后,智能体才能精准执行“公众号推送”任务。可以使用openclaw skill或者skillhub等命令安装技能,但是这需要事先知道技能的名字才可以。这里换个思路,直接在OpenClaw聊天窗口中使用优云智算提供的AI大模型自动来完成公众号文章推送技能的搜索和安装。

如下图所示,使用prompt:我要把本地写好的文章推送到公众号后台,帮我安装下相关技能,可以看到OpenClaw理解了目的,并找到并安装好了对应的技能:wechat-article-publisher

安装成功之后,OpenClaw发现还需要配置公众号的APPID和AppSecret,根据它的提示,需要到微信开发者平台,在我的业务与服务-公众号-开发密钥中启用AppSecret即可得到APPID和AppSecret。

之后复制APPID和AppSecret给OpenClaw,让它来继续完成技能的配置。

技能成功配置完成,但是安装依赖时遇到问题,需要协助。在手动完成依赖安装之后。告知OpenClaw继续配置。

OpenClaw在做API验证时发现微信报错,需要将本机公网IP地址加白。根据指引,再次到微信开发者平台的开发密钥页面进行API IP白名单的配置。

然后告知OpenClaw继续。OpenClaw验证通过。

到此,wechat-article-publisher技能就顺利安装完成。如下图所示,可以到webUI的技能页中查看到技能的相关信息。

4.2 灵感创作和公众号自动发布

技能安装完成后,仅需输入一句自然语言指令,OpenClaw即可联动优云智算Coding Plan,自主完成灵感梳理、文案撰写,然后调用技能完成排版优化和公众号草稿箱推送和发布的全流程。

在OpenClaw聊天窗口,输入精准需求,明确主题、风格:我最近在思考一个问题:工程师如何从写代码转向做架构设计。请以此为思路撰写一篇公众号风格的文章,以markdown格式保存到本地。然后顺便帮我发布到微信公众号。

OpenClaw自动拆解任务,先调用Coding Plan完成题为《从写代码到做架构:工程师的认知跃迁》的公众号文章编写,最后自动调用wechat-article-publisher技能按照公众号格式完成文章排版、草稿箱推送和文章发布。只是因为我的公众号并不是企业认证,报了48001错误,没有文章发布api的权限,但也足以说明该技能是具备该能力的。如下图所示,是公众号后台,可以看到草稿箱里的新文章就是刚才用OpenClaw推送过来的。

预览一下文章,可以看到文案是常见的公众号文章风格,排版也很精美。

到这里,在OpenClaw开源AI智能体和优云智算Coding Plan大模型服务的合力下,顺利的一句话完成了“灵感输入→文案生成→内容优化→公众号草稿箱推送”的全流程,全程都是由OpenClaw自动完成,YYDS。

5. 总结

OpenClaw+优云智算Coding Plan的组合,彻底解决了内容创作流程碎片化、效率低下的痛点,把重复繁琐的文案撰写、排版、上传工作交给AI自动化完成,让创作者真正回归创意本身。依托优云智算Coding Plan的高性价比算力,既能保证文案生成的质量和逻辑,又能严控使用成本;OpenClaw的开源属性和技能拓展能力,让这套方案不仅适用于公众号创作,还能快速拓展至小红书、知乎、博客等多平台内容自动化。

对于个人博主、新媒体运营、技术分享者而言,这套AI自动化流程是提升更新频率、降低创作负担的高效工具。随着AI智能体技术的持续迭代,后续还能进一步优化创作精度、拓展更多平台适配能力,实现全场景内容创作的智能化升级。如果你也想摆脱低效的手动创作,不妨按照本篇教程落地实操,感受AI赋能的创作效率。

Read more

【选型】地瓜机器人RDK系列选型指南:X3 vs X5 vs S100 vs S100P(含资源对比图)

【选型】地瓜机器人RDK系列选型指南:X3 vs X5 vs S100 vs S100P(含资源对比图)

在机器人开发领域,地瓜机器人(D-Robotics)凭借其“RDK(Robot Developer Kit)”系列开发套件,已成为众多开发者和创业团队的首选平台。从轻量级边缘计算到高性能具身智能,地瓜机器人已构建了覆盖多场景的完整产品线,致力于为开发者提供高性价比、高集成度、高扩展性的解决方案。其核心芯片“旭日®”系列持续迭代,推动AI与机器人深度融合,助力实现从感知到控制的全链路自主化。 本文将深入对比当前主流的四款RDK开发套件:RDK X3、RDK X5、RDK S100、RDK S100P,并提供详细的资源对比图与应用场景分析,帮助你快速完成技术选型,降低开发门槛,提升项目落地效率。 一、产品定位概览 在深入参数前,先明确每款产品的核心定位,以便根据项目阶段、预算和性能需求做出合理选择。 ● RDK X3:轻量级边缘AI计算模组,适合入门级机器人、智能摄像头、无人机等低功耗、小体积场景。是初学者和教育项目的理想起点,具备基础AI推理能力,可快速搭建视觉识别系统。 ● RDK

基于西门子S7-1200FC PLC与松下机器人Profinet通信实现机器人外部自动控制应用

⒈训练主题 通过西门子S7-1200 PLC与松下机器人Profinet通信实现机器人的外部自动化控制,应用中程序的调配采用二进制方式,同时PLC需要采集机器人安全作业原点(Home点),保证机器人安全作业,通过PLC的编程调试和机器人的配置实现上述功能。 ⒉软硬件配置 ⑴硬件配置 ①机器人控制系统:TM1800G3机器人:YA-1VAR81;机器人连接电缆:TSMWU894LM;电缆单元:TSMWU600;200V/380V变压器:TSMTR010HGG;RT轴焊丝盘架(刚用):TSMYU204;校枪尺:AXU01727T;机器人通信装置(Profinet):TSMYU965,产品实物如下图。 ②西门子PLC:CPU 1214FC DC/DC/RLY,型号:6ES7 214-1HF40-0XB0。 ③按钮:若干。 ④调试电脑1台,注意电脑IP地址在同一个网段(IP:192.168.0.***),子网掩码为:255.255.255.

从零开始:Stable Diffusion API本地部署与实战调用指南

1. 环境准备与本地部署 想要玩转Stable Diffusion API,第一步得先把环境搭建好。这就像你要做菜,总得先有个厨房对吧?我推荐直接从GitHub克隆官方stable-diffusion-webui项目,这是最稳妥的选择。不过要注意,你的显卡最好是NVIDIA的,显存至少4GB起步,不然跑起来会非常吃力。 安装过程其实比想象中简单。先确保系统有Python 3.10.6,然后按顺序执行这几个命令: git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git cd stable-diffusion-webui pip install -r requirements.txt 启动时有个关键点要注意:必须加上--api参数!这个参数就像是打开大门的钥匙,不加的话API功能就用不了。启动命令长这样: python launch.py --api 第一次运行会自动下载模型文件,文件比较大可能要等一会儿。我遇到过下载卡住的情况,这时候可以手动把模型文件放到models/Stable-dif

宇树G1机器人强化学习训练完整实战教程

宇树G1机器人强化学习训练完整实战教程

0. 前言 人形机器人的运动控制一直是机器人领域的重要挑战,而强化学习为解决这一问题提供了强有力的工具。本教程将基于宇树G1人形机器人,从基础的强化学习环境搭建开始,逐步深入到高自由度模型的训练配置、奖励函数设计与优化,最终实现复杂动作的训练控制。作者看到一个很棒的系列,所以针对性的对文章内容进行了整理和二次理解,方便大家更好的阅读《不同自由度的宇树G1机器人强化学习训练配置及运行实战 + RSL-RL代码库问题修复》、《宇树G1机器人强化学习训练奖励函数代码架构 + 创建新的奖励函数(1)》、《RL指标分析与看板应用 — 宇树G1机器人高自由度模型强化学习训练实战(3)》、《调参解析 — 宇树G1机器人高自由度模型强化学习训练实战(4)》、《舞蹈训练?手撕奖励函数 — 宇树G1机器人高自由度模型强化学习训练实战(5)》。 1. 强化学习训练环境配置 1.1 基础环境搭建 宇树机器人的强化学习训练基于Isaac Gym物理仿真环境和RSL-RL强化学习框架。首先需要确保这两个核心组件正确安装和配置。 在开始训练之前,我们通过简单的命令来启动12自由度G1机器人的基础训练: