我第一次使用 OpenClaw,都干了些什么?

本文记录了我第一次上手 OpenClaw AI 助手（内置于飞书妙搭）的完整过程。从一声”你好”开始，到整理技术文档、设置每日天气提醒——原来 AI 助手可以这么配图一：AI 助手”加速”卡通形象——一只戴着耳机、坐在现代化办公桌前的活泼龙虾，背景屏幕显示代码和飞书应用界面，温暖舒适的氛围。

一切从一个清晨开始。

那天我刚部署好飞书妙搭上的 OpenClaw 应用，点开对话框，里面跳出一行字：

“嘿，我刚上线，很高兴认识你～我是你的个人助手，但现在还是一张白纸。”

我的第一次 OpenClaw 之旅随着这句话废话开始了。

第一件事：看看还有多少tokens

“我还有多少 tokens 用量？”

几秒钟后，回复来了：

Tokens 用量：35k in / 172 out上下文用了 18%（35k / 200k）

当前会话用量，账户总量得去妙搭控制台看。

总tokens需要去控制台看，不过他这回答还行，我第一次用，他回答的信息也有用。

第二件事：让 AI 帮我整理一份超声波扫描显微镜的技术文档

这是第一个”正经活儿”。

我扔给它的任务是：

“帮我整理一份超声扫描显微镜的成像原理，到数据怎么形成图像的完整资料。输出到飞书云文档中，单独建立一个文件夹保存。”

没给提纲，没给资料，就一句话。

它全自动做了下面的行为：

自动联网搜索——调动了多个信息源，搜到了学术论文、技术文章、行业应用等多种资料

整理归纳——把零散的信息拼成了一篇结构清晰的技术文档

自动写进飞书云文档——直接调用飞书 API 创建了文档

最终输出的文档包含以下内容：

📐声阻抗与反射原理——从物理公式出发，讲清楚为什么不同材料界面会反射超声波

🔬核心硬件系统——压电换能器、声透镜杆、球面透镜、耦合液，一个不落

📡三大成像模式——A-scan / B-scan / C-scan，逐一解释数据怎么变成图像

🔄信号→图像的完整数据流程——从电脉冲激励到灰度像素的每一步

📊V(z) 曲线技术——定量测量能力，不再只是”看图说话”

🗂️典型应用场景——半导体封装、晶圆检测、航空航天、生物医学

文档里还配有 Mermaid 流程图、公式推导、表格对比，图文并茂。

体验：超出预期。后面我有去看文档，比我想象的好得多。想要初步对某个主题有个了解直接让它以这种方式输出文档应该是够了。

第三件事：设置了一个每日穿衣提醒

这是我觉得最实用的一个功能。

我跟它说：

“启动一个定时任务，在每天晚上8点，给我发消息，根据明天杭州的天气情况，向我建议穿多少衣服。这个任务在创建时要立马启动一次，后续只需要在晚上8点启动。”

它做了什么：

立即设置了一个每天 20:00（上海时区）运行的定时任务

立即触发了一次，测试效果

几秒后，我收到了第一条消息：

☀️ 杭州明日天气预报 & 穿衣建议

🌡️ 气温：12°C ~ 21°C🌤️ 天气：多云转晴，阳光明媚

早出晚归

：12°C 体感偏凉，建议披件薄外套或开衫白天外出：20°C 左右，阳光很晒，穿件长袖T恤或薄衬衫就行，记得涂防晒霜配饰：太阳镜 + 遮阳帽

整个过程：说完需求 → 收到结果，不到一分钟。

这个是我思考后觉得自己会用得上的。这样我就不用自己主动去看天气了，看消息的时候顺便看了。

总结：OpenClaw 适合什么人？

经过这一次上手，我想说：

如果你有以下需求，OpenClaw 值得一试：

📄 需要整理技术文档、报告、方案，直接输出到飞书文档。第一次使用它的我感到非常惊艳。

🔍 需要调研某个技术方向，快速获取结构化信息

⏰ 需要设置定期提醒、自动化任务

💬 需要一个”随叫随到”的 AI 助手，直接在飞书里对话就能搞定事情

几个小细节让我印象深刻：

说人话——回复风格自然，不会满屏机器感

主动确认——涉及授权、发送消息等操作，会先确认再执行，安全意识在线

全流程自动化——从需求到交付，AI 自动串联多个工具，不只是”答问题”，是真的”干活”

作者说：这只住在飞书里的龙虾，目前用起来还挺顺手。第一次上手没有踩坑，是个好东西，值得推荐。