openclaw类产品场景探究

元素

描述

用户角色

都市白领“薇薇”，28岁，月收入2万元，拥有4张信用卡、3个电子钱包，对个人财务健康有管理需求但缺乏时间和系统性方法。

场景

每月1号和15号，需要汇总各账户的消费情况，分析消费结构，为月度预算调整提供依据。目前手动操作需2小时/次。

当前痛点

1. 信息分散：消费记录分布在7个不同金融App中2. 对账繁琐：需逐个登录、截图、记录、计算3. 易遗漏：经常忘记某个账户，导致数据不全4. 无历史对比：手工记录难以进行月度趋势分析

需求满足标准

薇薇设置：“每月1号9:00，自动登录我的招行、建行、支付宝、微信支付、京东白条、花呗、信用卡管家，抓取上月消费总额和分类，生成对比图表，保存到Excel并邮件发我。”

系统实现路径

RedClaw定时触发 → 云手机安全环境 → 依次登录7个金融App → 视觉识别账单页面 → OCR提取金额和分类 → 数据清洗与汇总 → 生成Excel和图表 → 邮件发送 → 清理云手机环境

元素

详细设计

Agent角色

7×24小时个人财务数据管家

场景

定时、自动化地从用户授权的多个金融账户中收集消费数据，进行结构化处理和多维度分析。

用户目标

1. 自动化完成月度财务对账2. 获得可视化的消费结构分析3. 识别异常消费和优化建议

能力矩阵

数据收集

跨7+金融App自动化操作、视觉元素识别、OCR数字提取、异常状态处理

数据处理

数据清洗、分类映射（餐饮、交通、购物等）、金额汇总、同比环比计算

分析洞察

消费结构饼图、月度趋势线、超预算预警、消费习惯分析

输出交付

Excel表格生成、图表制作、邮件自动发送、移动端通知

工具清单

schedule_task, open_finance_app(app_id), recognize_bill_page(), extract_amounts_with_ocr(), categorize_expenses(), generate_excel_with_charts(), send_email_report()

执行流程图

<br>开始 → 定时触发 → 循环7个App<br> ↓ ↓<br> 云手机启动 → 登录App → 导航到账单页<br> ↓ ↓<br> 安全验证 → 视觉识别UI元素<br> ↓ ↓<br> OCR提取数据 → 数据验证<br> ↓<br> 所有App完成？ → 是 → 数据汇总分析<br> ↓ ↓<br> 否 生成报告<br> ↓ ↓<br> 下一个App 邮件发送+清理<br>

输出要求

1. Excel文件：包含各账户原始数据、分类汇总、月度对比表2. 图表：消费结构饼图、月度趋势折线图、分类对比柱状图3. 洞察摘要：关键发现和建议（文本）

约束条件

1. 安全性：所有操作在一次性云手机环境，数据不落地，执行后立即销毁2. 准确性：金额识别准确率≥99.5%，分类准确率≥95%3. 性能：单次任务≤15分钟，失败重试≤2次4. 容错：单个App失败不影响整体任务，报告中标注异常

阶段

用户行为

思考与感受

机会点与设计策略

认知

1. 每月手动对账痛苦2. 听说有自动化工具3. 搜索”自动记账工具”

“太花时间了”“有没有自动化的办法？”“这个RedClaw是什么？”

内容营销：制作“每月省2小时”案例视频关键词优化：自动化记账、跨App对账

探索

4. 下载RedClaw试用5. 浏览预置场景模板6. 选择”月度财务汇总”模板

“看起来有点复杂”“这个模板好像就是我需要的”“要不要试试看？”

模板化引导：提供清晰的场景模板成功案例展示：显示类似用户的使用成果

设置

7. 配置银行App列表8. 设置执行时间（每月1号9:00）9. 选择输出格式（Excel+邮件）

“要登录这么多App安全吗？”“时间设什么时候好？”“希望能收到清晰的报告”

安全透明化：详细说明云手机安全机制智能推荐：推荐最佳执行时间预览功能：展示报告样式预览

授权

10. 授予必要权限11. 首次测试执行12. 查看测试结果

“有点担心隐私”“真的能行吗？”“哇，真的自动生成了！”

权限最小化：仅请求必要权限一键测试：提供快速测试功能即时反馈：测试后立即展示样本报告

等待

13. 设置完成等待第一次自动执行

“设置好了，等1号看结果”“会不会忘记执行？”

确认提醒：发送设置成功通知执行前提醒：提前一天发送提醒

接收

14. 收到邮件报告15. 查看Excel和图表16. 发现消费洞察

“准时收到了！”“图表很清晰”“原来外卖花了这么多！”

多渠道通知：邮件+App推送报告可读性：优化图表设计和洞察摘要行动建议：提供具体的优化建议

依赖

17. 连续使用3个月18. 分享给同事19. 探索其他自动化场景

“已经离不开这个工具了”“你也应该试试”“还能自动做什么？”

忠诚度计划：长期用户专属功能推荐奖励：邀请好友得奖励场景推荐：基于使用历史推荐新场景

进阶

20. 自定义分析维度21. 设置预算预警规则22. 导出年度趋势报告

“想看看交通费占比”“超过预算要提醒我”“看看全年变化趋势”

高级功能引导：渐进式解锁高级功能年度报告：自动生成年度总结报告

阶段

步骤序号

步骤名称

详细描述

工具/技术

成功标准

失败处理

1. 触发与启动

1.1

定时器触发

每月1号上午9:00准时触发任务

schedule_task

触发时间误差<1分钟

延迟触发机制

1.2

身份验证

验证任务执行权限和用户身份

OAuth2.0/JWT

身份验证通过

记录失败，通知用户

1.3

启动云环境

启动一次性云手机安全沙箱

云手机技术

云环境启动<30秒

重试最多3次

2. 循环处理App

2.1

打开第一个App

启动目标金融App

open_app(“招商银行”)

App成功启动

跳过此App，记录异常

2.2

登录检查

检查是否已登录

check_login_state()

返回登录状态

触发安全登录流程

2.3

导航到账单页

模拟点击进入账单页面

click_by_text(“账单”)

到达目标页面

尝试备选导航路径

2.4

视觉识别

识别页面UI元素布局

UI_Recognition_Model

识别准确率>95%

使用备用识别方案

2.5

OCR提取

提取金额和分类文本

OCR_Engine

金额识别准确率>99%

人工标注训练数据

2.6

数据验证

验证数据逻辑一致性

data_validation()

通过所有验证规则

标记为异常数据

2.7

临时存储

将数据存入临时数据库

store_temp_data()

存储成功

记录存储失败

2.8

循环判断

是否还有下一个App

has_next_app()

正确处理所有App

跳过错过的App

3. 数据处理

3.1

数据清洗

去除重复、错误记录

data_cleaning()

数据质量评分>90

人工审核标记

3.2

分类映射

映射到统一分类体系

category_mapping()

映射准确率>95%

建立映射规则库

3.3

计算汇总

计算总额、分类占比等

calculate_summary()

计算无逻辑错误

双重计算验证

3.4

趋势分析

对比历史数据趋势

trend_analysis()

发现有效洞察

标记为无显著趋势

3.5

异常检测

识别异常消费模式

anomaly_detection()

发现真实异常

降低误报率

4. 报告生成

4.1

生成Excel

创建结构化数据表格

generate_excel()

表格格式正确

生成CSV备选

4.2

创建图表

生成饼图、折线图、柱图

create_charts()

图表清晰美观

使用默认样式

4.3

撰写摘要

生成文本分析报告

generate_summary()

报告有实用洞察

使用模板化报告

4.4

整合报告

组合所有输出为最终报告

compile_report()

报告完整一致

分部件发送

5. 交付结果

5.1

发送邮件

将报告通过邮件发送

send_email()

邮件发送成功

重试发送

5.2

推送通知

App内推送任务完成通知

push_notification()

通知到达用户

邮件备份通知

5.3

保存副本

云端保存报告副本

save_backup()

保存成功

本地临时保存

6. 清理与记录

6.1

清理环境

销毁云手机和临时数据

cleanup_environment()

无数据残留

强制清理机制

6.2

记录日志

记录完整执行日志

log_execution()

日志包含关键信息

最小化日志记录

6.3

更新状态

更新任务执行状态

update_task_status()

状态准确更新

手动状态修正

6.4

触发监控

触发监控和告警检查

trigger_monitoring()

监控覆盖全流程

定期手动检查