把 OpenClaw 从玩具变成生产力：一个 AI 自动化教练的养虾实战笔记
2026 年 3 月 11 日，AI 自动化教练明鉴在 WayToAGI 社区直播中分享了他用 OpenClaw（业内俗称“小龙虾”）的真实落地经验。他从 2023 年开始做 AI 自动化创业，先后玩过 RPA、n8n、扣子等工具，这次分享聚焦于一个核心问题：如何让 OpenClaw 从“装完就吃灰”变成真正能替你干活、甚至赚钱的数字员工。适合刚部署完 OpenClaw 但不知道拿它干什么的新手，以及想在企业里落地 AI 自动化的业务负责人阅读。
OpenClaw 是什么：数字员工的三位一体
明鉴首先澄清了一个常见误解：OpenClaw 不是 AI 本身，而是一个数字员工框架。它由三个核心模块构成：
- AI 大模型：决定 OpenClaw 的智商。明鉴强调，“OpenClaw 聪不聪明，取决于它背后的大模型是谁”。在百度千帆的 coding plan 里，可以自由切换 Kimi、MiniMax、智谱等多家模型。
- Channels：与 OpenClaw 沟通的渠道，如飞书、企业微信、钉钉、QQ。明鉴自己就在飞书里养了四只龙虾，分别负责小红书、公众号、电商和总助工作。
- Skills：给 OpenClaw 的技能培训。“如果不教他，或者说不给他搞这个技能的时候，他其实是不会做这个事情的。”
明鉴用了一个形象的比喻：OpenClaw 加上 AI，相当于给 AI 装上了手和脚——“AI 是大脑，每次的决策、每次的思考都是 AI 去做的；OpenClaw 可以链接到第三方的功能或者脚本，然后去执行。”
部署路径：新手别碰 Docker，云镜像最省心
部署方式有三种，明鉴的建议非常明确：
- 本地化部署：适合 Mac 或 Linux 服务器，Windows 会有问题。可以用 Claude Code 辅助。
- 云厂商一键镜像：腾讯、百度都在做，门槛已经降得很低。明鉴特别推荐百度智能云的方案——新客体验价 9.9 元获得龙虾基座，再加 7.9 元的百度千帆 coding plan，总共 18 元左右就能拥有一个可以交互一个月的 OpenClaw。这个 coding plan 集成了多家大模型，可以按需切换。
- Docker 部署：比较复杂，Windows 上经常出现执行命令问题，容易出错。
明鉴特别提醒新手注意安全风险：“我建议新手的时候一定是从线上的云服务器这块去快速部署体验一下……云服务器它一定是没有本地的这种边界大，但是它快，能快速地让你度过 0 到 1。”他警告说，如果在自己电脑上装了有毒的 skill，“这个龙虾疯了东给你删点，明天给你删点，然后到时候再给你搞个病毒，你这个电脑可能加你自己的资料就没了”。
初级场景：你只管说想法，剩下的交给 OpenClaw
初级场景的核心逻辑是“口喷”——用自然语言描述需求，OpenClaw 自动思考并执行。明鉴演示了两个案例。
日报系统：给 OpenClaw 一个模板，让它每天早上 8 点推送天气、日程、邮件、热点。实现方式很简单：先从 CloudHub 下载百度 Web Search 的 skill 安装包，在飞书里直接发给小龙虾（“就跟聊天一样，你把对面当成你的同事，或者当成你的员工”），它就拥有了联网查询能力；然后告诉它“按照模板实现，且定时每天早上 8 点推送”，它会自动配置 Cron 定时任务。
股票助手：明鉴强调，OpenClaw 不适合做秒级实时盯盘——“从 AI 去做发起需求到回来，然后再做数据分析，再做判断，可能半分钟过去了”。它适合半小时级、小时级、日级的监控和分析。演示中，明鉴只对龙虾说了一句“我想做一个股票监控，每天可以给我反馈一些股票信息”，龙虾就自动完成了大盘指数、热门板块、个股分析（如贵州茅台的 PE TTM、风险与关注点）的日报系统搭建。
明鉴总结初级场景的适用人群：“适合 AI 提效的小白，日常有重复性查询需求的人，不想自己动手查资料的人。”他建议用云服务器快速体验，“玩坏了之后再重装也不心疼”。
中级场景：接入 API，搭建自动化工作流
中级场景的核心是给 OpenClaw 接入第三方 API 接口。“中级篇它不在于这个场景，而在于我给 OpenClaw 一个接口……每个接口都是一套服务。”明鉴演示了两个案例。
邮件智能处理：让 OpenClaw 自动读取 Gmail、分类、回复、整理。明鉴展示了它如何分析三天内的邮件——招聘邮件 4 封、法律通知、Google News 简报等——并给出操作建议：立即处理、批量归档、取消订阅。实现过程中，OpenClaw 会自己寻找合适的 skill（如 pretend email、email daily summary），并指导用户去开启 Gmail 的 API 权限。“全程也没有代码，你只是跟他讲我要实现什么东西。”
公众号自动发布：这是明鉴认为最接近变现的案例。工作流拆解为：热点数据库 → 爆款文案生成 → 智能排版 → 多平台发布 → 数据追踪。明鉴实测，“如果你前期调试好的话，生成一篇公众号大概 5 分钟左右”，而且会自动排版。他展示了给一家知识产权律所二创的公众号文章——从“药品 PTE 到 OpenClaw 知识产权保护”，把 OpenClaw 这个流量词和客户行业结合起来。
明鉴还分享了一个内容创作的技巧：“你当天跟他玩，跟小龙虾玩，玩完了之后你说好，你今天把我跟你玩的所有的东西写成一个复盘帖……在公众号里面开一个栏目，叫什么养虾日记。”这种记录新工具、新玩法、新认知的内容天然带流量。
高级场景：OpenClaw + RPA，构建企业级数据闭环
高级场景解决的是长链路任务的强管控问题。明鉴指出，当任务需要操作浏览器、抓取大量数据时，自然语言很难一次性表达清楚，这时需要 RPA 做精细化执行。
他演示了 OpenClaw 加八爪鱼 RPA 的打通方案：训练一个“八爪鱼 RPA Webhook skill”，把 RPA 厂商的 Webhook 接口变成 OpenClaw 可调用的技能。演示中，明鉴在飞书里输入“抓取小红书笔记”，OpenClaw 自动触发八爪鱼 RPA 机器人，在本地浏览器执行采集，数据写入飞书多维表格。整个过程 RPA 不消耗 TOKEN——“你只要把它流程标准化之后，用脚本是一点 TOKEN 不消耗的”。
明鉴强调，这套方案的价值在于数据闭环：“OpenClaw 可以把你的数据拿回来做分析，然后再去分析之后给你做迭代优化。”他借用 PDCA 循环解释：Plan（龙虾做计划）、Do（API/RPA 执行）、Check（数据回流分析）、Action（迭代优化）。
对于跨境电商，明鉴展示了一张八爪鱼 RPA 总结的全链路架构图：多平台、多店铺的数据采集交给“龙虾采集军团”，运营、销售、广告、库存、财务各由不同的 agent 管理，最后 AI 智能生成分析报告。“你会发现未来这样的一个结构图非常非常有价值，它在告诉你你要怎么去搭建你自己的数字员工团队。”
明鉴特别强调落地高级场景的五个前提：成熟的业务流程、多 agent 协作设计、RPA 精细化执行、数据闭环、投入时间测试。“自动化它是在 1 到 10 或 10 到 100 去帮你放大的，而 0 到 1 是必须需要你去跑通的。”
多 Agent 组织架构：龙虾不在多，在于精
明鉴在飞书里养了四只龙虾：明红（小红书）、明文（公众号）、明商（电商）、新特助（CEO 助理）。它们各司其职，只向上级汇报。“你交给你的新特助，一会让他搞搞股票，一会让他搞搞邮件，他过段时间他连自己是谁都不知道。”
他建议先画出组织架构图，再决定养哪些龙虾：“每一个龙虾都不是平白无故出来的，因为你要建立它的时候，你要花费一定的心思。”一台电脑理论上可以装很多只龙虾，但“非常考验你的组织架构的能力，很多时候别人 3 个小龙虾就比你 10 个小龙虾要玩的有价值得多”。
关于技能获取，明鉴推荐了四个渠道：CloudHub.ai（2 万多个 skill）、openclawmp.cc（国内开发者做的“水产市场”）、GitHub 上的 awesome open cloud skills、百度官方工具（百科、搜索、文库等）。但他警告不要乱装技能：“你装了很多 skill，他每一个角色他之前要去遍历所有的 skill，如果太多的话，他可能你在做执行之前，他已经大半的东西已经没了。”
现场问答
可以用小龙虾做获客系统吗？ 可以做，但现在小龙虾还不稳定。可以用 RPA 把信息抓过来，给到小龙虾做智能回复接口。但做系统涉及前端、转化率、角色设计，适合团队操作，个人很难跑通。
能用 OpenClaw 做小程序吗？ 理论上可以，但不一定适合。建议用 Claude Code、CodeBuddy 或百度秒搭等专门的 AI 编程工具，它们能看到可视化界面、可以做交互；小龙虾更多在于调度和分析。
小龙虾处理长任务怎么样？ 长任务不稳定，且 TOKEN 消耗量“可能是你无法想象的”，因为每一步执行都是用 AI 做的。企业应用一定要考虑成本，“能不用 AI 的就不用 AI”。
让龙虾发一篇公众号文章要多少钱？ 公众号发布草稿箱的接口是免费的，写文章的费用取决于 coding plan，大概几分钱一篇。
同时跟 4 个龙虾聊会堵车吗？ 取决于大模型的并发限制。如果并发限制只有 1，同时用 4 个小龙虾就会堵车。这是套餐能力的问题，升级账户套餐即可解决。
小龙虾会帮写 RPA 流程吗？ 基于人工界面拖拉拽的 RPA 不行，但用 Python 写自动化脚本是可以的。不过对于长任务，用八爪鱼等工具自己写效率更高——“我自己写完了之后，可能我那个小龙虾那边我还没有跟他去调好呢”。
要点回顾
- OpenClaw 是数字员工框架，由大模型（智商）、Channels（沟通渠道）、Skills（技能）三部分组成，不是 AI 本身。
- 新手部署首选云厂商一键镜像，百度智能云 9.9 元基座加 7.9 元 coding plan，18 元左右即可体验一个月。
- 初级场景“口喷”即可：日报系统、股票助手，只需用自然语言描述需求，OpenClaw 自动执行。
- 中级场景接入 API：邮件智能处理、公众号自动写作排版，生成一篇公众号约 5 分钟，成本几分钱。
- 高级场景用 OpenClaw 加 RPA：通过 Webhook 打通八爪鱼等 RPA 工具，实现小红书采集、跨境电商全链路自动化，RPA 执行不消耗 TOKEN。
- 多 Agent 组织架构是关键：不同任务分给不同龙虾，各司其职、向上汇报，避免上下文污染。
- 技能获取渠道：CloudHub.ai、openclawmp.cc、GitHub awesome open cloud skills、百度官方工具；不要乱装技能，防止 TOKEN 消耗过大和系统崩溃。
- 落地高级场景的前提：业务流程先跑通，自动化是 1 后面的 0，没有那个 1，0 再多也没用。
直播回放约 139 分钟
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