OpenClaw 框架简介
OpenClaw 是一个基于自然语言交互的 AI Agent 框架。通过对话即可培养其成为全能助手，支持发微博、做 PPT、写代码、维护服务器等任务。
训练历程 - 零代码自然语言培养
整个过程无需编写代码，仅通过日常对话即可将 OpenClaw 从基础聊天机器人培养为全能助手。
第一阶段：基础能力建设
初期 OpenClaw 仅具备简单聊天能力。通过对话赋予其以下技能：
- 文件管理：整理文档
- 记忆系统：记录重要决定和偏好
- 飞书文档操作：便于协作
OpenClaw 会自动阅读官方文档进行自我迭代和总结，从而进化出所需技能。
这些复杂技能均通过自然语言指令实现。只需告知 OpenClaw 功能需求，它便能自动编写代码、试错、迭代并创建对应的技能系统。
第二阶段：智能协作优化
随着能力提升，开始优化其工作方式：
- 服务器维护：提供登录参数后完成网站、数据库等的搭建和维护
- 记忆同步：每天自动同步短期记忆到长期记忆
- 自我调试：SQL 执行出错时自动修复
- 多技能协同：例如爬虫与 AI 问数结合使用
OpenClaw 核心能力案例
📊 AI 问数技能
基于本地开发的 AI Agent 接口，用自然语言说出数据需求，OpenClaw 依据数据库结构调用专用 AI Agent 自动编写 SQL 代码查询。
工作流程：
- 提出需求
- SQL 生成
- 用户确认
- SQL 执行
- 错误调试
- 结果交付
核心命令（需事先在本地开发 API 供 OpenClaw 学习调用）：
send --prompt "查询问题" # 生成 SQL 代码
execute --task-id "任务 ID" # 执行查询
debug --task-id "任务 ID" # 自动调试修复
真实案例：输入'查看 26 年短期记忆分布'，OpenClaw 自动生成 SQL 代码，进行本地试运行，根据实际情况 debug，最后创建飞书文档或 Excel 发送结果。
🗂️ 文件整理技能
OpenClaw 能自动整理混乱文件夹。下载文件夹堆满文件时，它可自动分类：图片放入 images 文件夹，文档放入 documents 文件夹，也可将需要的文件发送至飞书、邮箱等媒介。
🕷️ 数据爬虫技能
通过口述教会 OpenClaw 自动爬取各种网站数据。目前可将服务器、数据库交由 OpenClaw 管理，其维护能力甚至优于人工。
- 架构：自动维护、调用服务器的 MySQL 数据库
- 爬取流程：网站识别 → 表格创建 → 深度爬取 → 数据存储
- 成功案例：大疆官网爬取 60+ 产品信息，分为 5 个大类
