基于 OpenClaw 与 Claude 的自动化写作工作流搭建实践

四、核心环节拆解：五步实现自动化

第一步：让 AI 自动获取信息

写作的第一步，一直是最耗时间的：找信息。

以前需要刷 X、看 GitHub 趋势、看 AI 新闻、收藏素材。这些操作每天重复，且非常碎片化。

现在我把这一步完全交给 AI。

指令示例

"我想每天自动获取这些信息：Twitter/X 上的 AI 热点讨论、GitHub 的今日热榜（24 小时内高星项目）、微信公众号（新智元、机器之心、量子位）的最新文章、AI 垂直网站（ai-bot.cn）的今日更新"

OpenClaw 执行内容

它自己：

• 安装了 bird CLI 工具（用浏览器 Token 抓取 X 数据）
• 写了 fetch_github_direct.py（调用 GitHub API）
• 写了 fetch_wechat.sh（接入第三方公众号 API）
• 写了 fetch_aibot.py（爬取 AI 网站，还加了日期过滤）

全程无需手动编写代码。

现在系统每天会自动收集 AI 行业动态、热点讨论、GitHub 趋势、技术更新，然后统一汇总。

这一步完成后，基本不再手动刷信息。所有内容会自动进入下一环节。

第二步：生成每日 AI 日报与写作素材池

信息抓取只是第一层。真正有用的是把信息变成可以使用的素材。

现在系统每天会自动完成：

• 信息分类
• 核心内容提取
• 简要总结
• 形成日报

指令示例

"每天早上 9 点，把这些信息整理成'卡片式日报'，分类展示：📚 公众号精选、🔥 X 全网突发、🚀 GitHub 黑马、🧠 AI 行业动态"

OpenClaw 执行内容

它设置了一个定时任务（Cron Job）。每天早上 9 点，自动：

1. 执行所有抓取脚本
2. 用 AI 解析和总结内容
3. 生成格式化的日报
4. 同时推送到两个地方：
   • Telegram（手机立即查看）
   • Obsidian（永久归档到笔记库）

主要优势

写作不再从 0 开始

当准备写一篇内容时，已经有整理好的素材与结构参考。写作从"构思"变成了"加工"。

第三步：在 Obsidian 中用 AI 完成写作

现在的写作中枢放在 Obsidian。所有日报、素材、想法都会自动进入这里，形成一个持续积累的内容库。

素材库已经就绪

每天早上 9 点，OpenClaw 已经把整理好的日报：

• 推送到 Telegram（即时查看）
• 自动写入 Obsidian（永久归档）

打开 Obsidian，素材已经躺在那里。

写作方式

这里使用的是 Claudian 插件（Claude 模型直接集成在 Obsidian 中）。

指令示例：

"基于今天日报中的'AI Agent 零代码实现'这个话题，帮我生成一篇公众号文章的初稿。从我的素材库中调取相关案例，按照这个结构展开：为什么需要零代码、我的实现过程、实战案例、工具清单"

Claude 在 Obsidian 中完成：

• 检索素材库（已发布内容、金句库、案例库）
• 生成结构化初稿
• 自动引用相关笔记链接
• 保持写作风格

角色转变

在真正写文章时，AI（Claude）会辅助完成初稿生成、结构整理、内容扩展、语言优化。而只需要做一件事：最后的思考与判断。

写作从过去的"体力活"，变成了现在的"决策型工作"。

第四步：配图与多平台发布自动化

写完文章并不代表结束。还需要：

• 配图
• 排版
• 发布公众号
• 同步小红书
• 同步 X

这些曾经是最耗时间的重复操作。

自动化实现

现在这一步也被逐渐自动化：

• AI 生成配图
• 自动适配不同平台
• 自动发布或半自动发布

闭环形成

于是，完整流程就形成了闭环：

信息输入 → 写作 → 发布 基本实现自动运转

五、这套系统带来的改变

搭建这套 AI 写作工作流之后，最大的变化不是写得更快，而是：

写作变得稳定了

• 过去写作靠情绪与时间
• 现在写作靠系统

信息焦虑明显减少

• 不再担心错过信息
• 因为系统每天都在自动获取

输出不再依赖意志力

• 只需要在系统里完成最后一步

某种程度上，这更像是给自己搭建了一支 AI 内容团队。

结语：AI 改变的是工作方式

在这个过程中，逐渐意识到一件事：AI 真正改变的不是写作，而是一个人的工作方式。

现在做的，也不只是用 AI 写文章，而是在搭一套属于自己的 AI 工作系统。

它会随着时间不断迭代，也会成为未来所有工作的基础设施。