很多人问我一个问题：AI 明明已经很聪明了，为什么到了真实工作里，还是“看起来能用、实际不好用”？

我这段时间在飞书里做了一轮实战，答案很直接：问题不在模型聪不聪明，而在有没有把AI接进真实协作链路。

这篇就讲我怎么把 OpenClaw 接进飞书，跑通 3 个核心动作：文档写作、自动回复评论、根据评论自动改稿。也把踩过的坑一次说透。

一、先说痛点：AI 会回答，但不等于会协作

最开始我也以为：“有了 AI，写文档效率应该直接起飞。”

结果很快发现，真正耗时间的不是“写第一稿”，而是后面的协作动作：

文档评论来了，没人及时回

反馈改稿靠手动来回复制粘贴

多人评论同时来，改稿顺序容易乱

权限报错后，流程直接卡住

一句话：AI能输出内容，但接不进团队协作流程，就还是半成品。

二、我的目标很明确：把“对话能力”变成“工作流能力”

我给自己定了一个很实用的目标：

在飞书场景里，让 OpenClaw 不只是聊天助手，而是可执行的协作节点。

具体就三件事：

1. 自动写文档（按结构输出，不从空白页开始）
2. 自动回复评论（降低反馈延迟）
3. 根据评论定向改文档（不再手工反复改）

听起来简单，但真正难的是“稳定跑起来”。

三、先跑通最小闭环：3 个动作

1）文档写作：先有可用初稿

我先固定了输出模板：开头问题 → 3 个核心观点 → 可执行建议 → 结尾总结。

这样做的好处是：不是每次都让 AI 自由发挥，而是让它先给出“可改”的骨架稿。从“从零开始写”变成“基于结构改”，效率高很多。

2）自动回复评论：先让协作不断线

评论处理最怕“没人接”。我做的是规则触发：

被 @ 时优先响应

命中关键词时自动回复

非关键评论只做轻量确认

效果很明显：评论响应从分钟级拖延，变成更稳定的即时反馈，协作节奏顺很多。

3）按评论改稿：从“看到意见”到“落地修改”

这一步最关键。我没有让 AI 全文重写，而是让它只改指定区块。

核心原则：

1）改哪里要明确（段落/区块级）

2）为什么改要可追溯（对应评论）

3）改完要可回看（避免误改）

4）这样可以避免“改一处，崩全篇”。

四、最有价值的部分：踩坑复盘

真正让流程稳定，不是“第一次跑通”，而是把坑填平。

坑 1：权限 403（能看不能改）

现象：能读文档，但写入时报权限错误。 处理：执行前做权限前置校验，失败就返回明确提示，不继续执行。 收益：避免流程半路卡死。

坑 2：文档链接类型不一致（docx/wiki 解析差异）

现象：同样看起来是飞书文档，解析方式却不一样。 处理：先识别文档类型，再走对应解析逻辑。 收益：减少“看起来偶发、其实必发”的解析失败。

坑 3：重复触发导致反复改写

现象：同一条评论被多次处理，内容被反复覆盖。 处理：加幂等键（comment_id + action_type），处理过就跳过。 收益：稳定性明显提升。

坑 4：并发评论导致顺序混乱

现象：多人同时评论时，改稿顺序打架。 处理：队列化执行 + 状态记录。 收益：改稿过程可控、可追溯。

五、从“能用”到“好用”的关键，非模型升级，而是流程沉淀

这轮实践后，我最大的体感是：

AI 的价值，不在单次回答多惊艳，而在能不能持续、稳定、低摩擦地帮你完成重复协作。

所以我最后做的一件事，是把这套流程沉淀成 Skill：

1）触发规则可配置

2）改稿边界可配置

3）异常兜底可配置

4）状态追踪可配置

这样下次换一个文档场景，不用重做一遍，只改配置就能复用。

六、给想上手的人一个最小建议

如果你也想让 AI 真正用起来，不用一上来做大系统。先做这一步就够了：

选一个你每周重复 3 次以上的协作动作，把它自动化。

先跑通一个闭环，再扩第二个、第三个。你会很快感受到：从“AI 能聊”到“AI 能干活”，中间差的是流程，不是模型。

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我已经把这套方案整理成了可复用资料（流程模板 + 配置思路 + 踩坑清单）。如果你感兴趣，关注后回复「openclaw飞书协同工作流」，我把完整开箱即用资源包发你。