本文详细介绍了 AI 自动化工具 OpenClaw 的核心概念、实际应用场景与踩坑经验。内容涵盖社交媒体日报自动化、AI视频广告生成等实用玩法，对比了本地与云端部署的优劣，提供了模型选择建议，并分享了 Obsidian 作为记忆中心、Telegram 作为 Channel 等进阶配置。适合对 AI 自动化感兴趣、希望提升效率的开发者与内容创作者参考，文内包含关键配置提醒与成本控制建议。
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刚知道OpenClaw的时候，我压根没当回事。
这几年概念太多了，AutoGPT、GPTs，哪个不是风风火火登场，然后悄无声息退场？我觉得OpenClaw大概率也是同一个命运。
直到我真正上手玩了一圈——
卧槽，OpenClaw这东西不简单。
这不就是简化版的「贾维斯」吗？
OpenClaw，一句话说清楚
先说说OpenClaw到底是啥。
如果说ChatGPT、Claude这些大模型是「大脑」，那OpenClaw就是「身体」。光有脑子不行，得有手有脚才能干活。OpenClaw就是给大模型装上了手脚，让它真正帮你做事。
还是有点抽象？没关系，直接看几个真实玩法，你就懂了。
社交媒体 & 信息摘要
这是我见过最多的用法，估计也是大部分人上手OpenClaw的第一个项目——搭建自己的日报系统。
为什么这么多人选了它？因为用OpenClaw搭日报，真的太简单了，而且实打实地好用。
我自己对AI新闻一直有日报需求，所以跑通OpenClaw的第一件事，就是给自己造了个日报助手。
金融 & 自动化交易
几条指令，就能让AI帮你盯盘、下单交易。
我自己不玩这个，没有深入研究。但还是得提醒一句：把真金白银交给AI，风险不小，别冲动。
AI视频 & 广告生产
这个玩法是最近才看到的，说实话，直接惊到我了。
发一条消息，OpenClaw就能帮你生成一支完整的32秒AI动画广告。品牌角色、广告脚本、4个场景角色一致，直接能投Facebook和TikTok。
Mike Futia就是这么干的，他的客户包括Kitsch、MAELYS这些DTC品牌。以前做一支广告，得配拍摄团队、设计师、剪辑师。
现在？一条消息，搞定。
做电商或广告投放的小伙伴，这就是批量生产创意素材的神器。而且这个技能已经开源了，配置好就能直接跑。
我踩过的坑，你就别踩了
坑1：别轻易升级！
说实话，OpenClaw的作者有点「随性」。光名字就改了两轮：crawbot → moltbot → openclaw。第一次改是外部因素没办法，第二次纯粹是作者个人喜好。
但名字改改也就算了，最坑的是：每次升级，原来配置好的功能全部失效。
这种事我遇到不止一次了。升完级，飞书Channel不生效了、定时任务挂了，有时候OpenClaw直接启动不了，各种诡异问题。
没有工程经验的小伙伴，升级前请三思。
坑2：配置文件，别让AI乱改
肯定不只我一个人干过这事——为了省事，直接让AI帮忙改配置。改着改着，配置就写坏了，OpenClaw直接罢工。
血的教训：让AI改配置的时候，一定要求它先备份，改完逐条确认改动点。
坑3：小心token被刷爆！
不要问我怎么知道的。说多了都是泪。
配置模型的时候，一定要选固定额度的套餐，别给OpenClaw一个没有上限的token配额。不然你的余额会以你意想不到的速度归零。
坑4：小心AI乱删东西
有个网友很惨，他的爆款文章直接被AI删了。
我也遇到过类似的事——OpenClaw把自己的配置文件全删了。还好我有备份，没造成太大影响。
但这件事给所有人提个醒：数据一定要备份，不可恢复的内容，绝对不要让AI有删除权限。
还有很多小坑，我就不一一列举出来了，如果有小伙伴遇到新坑，欢迎一起交流。
本地还是云端？
有些小伙伴可能不太清楚这两个概念：云端就是花钱租一台服务器，一般每月30块左右就够了；本地就是装在自己电脑上。
选哪个没有标准答案，取决于你的需求。
本地部署
买台Mac Mini或Mac Studio，在自己电脑上跑OpenClaw。
最近Mac Mini卖爆了,多少沾了点OpenClaw的光。
本地的最大优势是可控性高，能最大程度发挥OpenClaw的能力。
举个例子：我想让它自动帮我发文章到X或其他平台。本地的话，OpenClaw可以像人一样打开浏览器，登录一次之后，后续就能自动帮你发。这种需要登录授权的操作，本地跑最合适，云端很难实现。
不过本地也有明显的缺点：
硬件成本：不是每个人都愿意花钱买台Mac Mini 安装折腾：没有工程经验的话，真的不容易，我自己光安装就花了几个小时，各种环境问题 安全风险：装在自己电脑上，要小心AI暴露你的关键信息，或者误删重要文件
云端部署
云端应该是最省心的方式了。一个月30多块，24小时不停服务。
优点很明确：部署简单，没经验也能很快跑起来，不用额外买硬件。
缺点嘛，能力上肯定不如本地部署。有人说云端只能发挥OpenClaw 80%的实力，虽然不知道怎么算的，但确实有些功能云端做不了。
总结一句话：
怕折腾 → 云端，搜一下教程很快就能跑通。 愿意折腾、想要完整体验 → 本地部署。
模型怎么选？
选什么模型，看两样东西：需求和预算。
追求效果、预算充足
首选Claude Opus 4.6，目前综合效果最强。
但有个大坑要注意：Claude官方已明确声明，不允许接入OpenClaw，一旦被检测到，直接封号！
画红线的地方说的就是这事儿，别心存侥幸。
不用Claude的话，可以选GPT-Codex-5.3。我自己在用，体验下来就一个毛病：响应偏慢，其他没啥大问题。我用的是Plus账号里的Codex套餐，一个月20刀，勉强够用。
以上两个模型都有网络成本，懂的都懂，就不展开了。
用不了海外模型？国产也能打
如果上面两个用不了，国产也有不错的选择：GLM-5、MiniMax-2.5、Kimi-2.5都可以。
简单说：MiniMax-2.5最便宜，GLM-5效果最好，Kimi-2.5介于两者之间。
进阶玩法：混合搭配
也有小伙伴采用多Agent策略——复杂任务上好模型，简单任务上便宜模型。比如核心Agent用Claude或GPT，跑腿Agent用MiniMax-2.5，既保证效果，又控制成本。
具体怎么搭配，看你自己的需求就好。
Channel怎么选？
说到Channel，我也是踩了不少坑。
先简单解释一下：Channel就是你和OpenClaw的聊天渠道。
安装好OpenClaw之后，我们需要一个方式给它发指令。默认会有一个自带的界面：
能用，但不太方便。
所以OpenClaw提供了很多其他接入方式，比如飞书、钉钉、Telegram等，直接在这些工具里跟OpenClaw对话，这些就是Channel。
我自己接入过飞书、Discord、Telegram，说说体验。
Discord：不推荐
之前有朋友推荐Discord，说天生适合多Agent。接入之后发现，用一段时间就断线了，发消息不回复，必须重启OpenClaw才行。一怒之下，直接换了。
飞书：能用，但麻烦
国内用飞书是最方便的选择，但接入过程比较繁琐，需要配置一堆权限，有点劝退。
Telegram：强烈推荐
换到Telegram之后，真香。接入简单，聊天体验丝滑。 唯一的门槛是需要特殊的网络配置，懂的都懂。
总结一句话： 能用Telegram就Telegram，用不了就飞书，Discord别碰。
我自己也有Telegram配置了多Agent了，说起来，也并不复杂。
后续我再出一个部署多agent的教程。
Obsidian：给Agent装一个海马体
很多人以为Obsidian只是个笔记工具，但在OpenClaw这套体系里，它的角色完全不一样——它是所有Agent的共享记忆。
我现在跑了4个Agent：大总管、小采、小编、Main，各司其职。但它们之间怎么协作？靠的就是Obsidian。
Agent之间的数据中转站
举个例子：我让小采去采集数据，采完之后写入一个Markdown文件。等我需要做数据分析的时候，再让小编去读那个文件。
两个Agent，一个写一个读，Obsidian就是它们之间的"传话筒"。 不需要复杂的配置，一个Markdown文件就搞定了。
用Markdown管理一切规则
我的AI日常任务配置，全部用Markdown写在Obsidian里：
数据挖掘规则：按什么维度排热度？ 数据源配置：抓哪些账号的数据？ 推送格式：发到群里长什么样？
想改规则？直接打开Obsidian编辑就行，不用碰代码，不用重启服务。
最爽的一点：随时能看
所有Agent产出的数据，完完整整地保存在Obsidian里。想看什么，直接打开就行，不用去翻日志、不用查数据库。
Agent在替你干活，而Obsidian让你随时知道它们干了什么。 这种透明感和掌控感，用过就回不去了。
早上醒来，日报已经写好了
这是我用OpenClaw搭的第一个正式项目，也是让我彻底"真香"的那个瞬间。
如果自己写代码搭这套日报系统，定时抓取、数据筛选、格式化输出、自动推送，少说也得折腾好几天。
但用OpenClaw，我只写了一段提示词，配了几条规则，就跑起来了。
先看效果：
每天早上8点和下午2点，这份日报会自动出现在我的Telegram群里。我什么都不用做，醒来就能看。
数据从哪来？
小采会自动去Twitter、GitHub、Product Hunt等平台抓取最新内容，然后根据我预设的规则，判断哪些是潜在爆点，并给出理由。
三个Agent，各司其职：
小采：负责数据采集，按规则筛选爆点内容，给出推荐理由 小编：拿到小采筛出的主题后，去找相关参考资料，输出大纲和标题建议 大总管：协调整个流程，检查各环节是否正常，确保日报按时推送
整个流程全自动，我只在最开始配了一次规则，之后就再也没管过。
说实话，搭完这个日报的那天晚上，我回头看了看前面踩过的那些坑，突然觉得——全值了。
以前这种定制化日报，要么花钱找人开发，要么自己写代码折腾。现在一段提示词就搞定了，这大概就是OpenClaw最让人上头的地方。
采集规则，评分权重，我全部用Obsidian管理，非常方便
写在最后
说实话，OpenClaw的安装体验确实不算友好，中间好几次我都想直接放弃。
但跑通之后回头看，那些踩过的坑都变成了经验，而OpenClaw带给我的效率提升，远超我的预期。
它不完美，但它真的能帮你干活。
如果你也想让AI不只是聊天，而是真正帮你做事，OpenClaw值得一试。
别怕踩坑，反正我已经替你踩了一大半了。
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