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基于 OpenClaw 和 Claude 搭建自动化写作工作流
基于 OpenClaw 和 Claude 搭建自动化写作工作流，整合信息获取、素材整理、内容创作及多平台发布环节。通过 Python 脚本调用 API 抓取 Twitter、GitHub 及公众号动态，利用定时任务生成日报并归档至 Obsidian。结合 Claude 模型辅助生成初稿与优化结构，实现写作流程自动化，降低手动操作成本，提升内容输出效率。
基于 OpenClaw 和 Claude 搭建自动化写作工作流，整合信息获取、素材整理、内容创作及多平台发布环节。通过 Python 脚本调用 API 抓取 Twitter、GitHub 及公众号动态，利用定时任务生成日报并归档至 Obsidian。结合 Claude 模型辅助生成初稿与优化结构，实现写作流程自动化，降低手动操作成本，提升内容输出效率。
从信息获取到发布，几乎不用手动完成。
持续关注 AI 领域会有同样的感受：信息太多了。
每天打开 X、公众号、GitHub、技术社区，都会冒出大量新内容。AI 模型更新、工具更新、Agent 框架、自动化方案……想跟上这些信息，本身就已经是一项工作。
整理信息、找选题、写文章、配图、发布到各个平台，如果全部手动完成，写作就会变成一件非常消耗精力的事。
想持续输出，但写作本身占用了太多时间。
如果写作这件事可以被"系统化"，会发生什么？
于是，不再把 AI 当成写作工具，而是开始搭一套完整的 AI 写作工作流。
大多数人使用 AI 写作是这样：
打开 AI → 输入一个 prompt → 生成一段文字
这确实能提高效率。但很快会发现：写作真正耗时的，并不是写那一段文字。
而是：
如果这些步骤都靠手动完成：
AI 只帮你完成了 10% 的工作
决定换一个思路：不再优化"写一篇文章"，而是优化"整个写作流程"。
想搭一套：从信息输入 → 写作 → 发布，能够自动运转的系统。
经过一段时间的搭建，现在的写作流程大致变成了这样：
整个流程已经基本打通。现在每天不再手动整理信息，也很少从 0 开始写一篇文章。更像是在一个已经准备好的系统中完成创作。
下面简单分享一下这套系统是如何运转的。
核心工具清单：
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。
现在把这一步完全交给 AI。
"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"
它自己：
bird CLI 工具（用浏览器 Token 抓取 X 数据）fetch_github_direct.py（调用 GitHub API）fetch_wechat.sh（接入第三方公众号 API）fetch_aibot.py（爬取 AI 网站，还加了日期过滤）全程没写一行代码。
现在系统每天会自动收集：
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。
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：
"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"
设置了一个定时任务（Cron Job）。
每天早上 9 点，自动：
写作不再从 0 开始
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"。
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。
每天早上 9 点，OpenClaw 已经把整理好的日报：
打开 Obsidian，素材已经躺在那里等我了。
这里用的是 Claude 插件（Claude 模型直接集成在 Obsidian 中）。
对 Claude 说：
"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：
在真正写文章时，AI（Claude）会辅助完成：
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"。
写完文章并不代表结束。还需要：
这些曾经是最耗时间的重复操作。
现在这一步也被逐渐自动化：
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
搭建这套 AI 写作工作流之后，最大的变化不是写得更快。
某种程度上，这更像是给自己搭建了一支 AI 内容团队。
在这个过程中，意识到 AI 真正改变的不是写作，而是一个人的工作方式。
现在做的，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。
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