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OpenClaw 装完不会用?有人把 42 个用例按「出错能不能撤回」分了五档
QUOTE
T0 出错，重跑一次就好；
T4 一旦执就收不回来了。
GitHub 上有个仓库，名字很长，叫 awesome-openclaw-usecases。它收集的全是 OpenClaw的真实用例。
仓库目前收获了 3.17 万 Star、2707 个 Fork，usecases 目录下，是 42 个用例文件。
OpenClaw 前身叫 Clawdbot。它跑在你自己的电脑或服务器上，通过 WhatsApp、Telegram 这类聊天软件接指令。
能干的事包括回邮件、看日程、执行命令，以及跑定时任务。
但是麻烦就在这，一个什么都能做的智能体，聊天比不过 ChatGPT，写代码比不过 Cursor。
普通人装完第一天，往往不知道该让它干什么。
10 月中旬，有人把仓库克隆到本地，写脚本把 42 个用例按权限爆炸半径分成五档。
而最有吸引力的案例，偏偏落在最危险的两档。
本文看点
01
五档权限：42 个用例怎么分
02
三个误判：脚本之外还要人眼
03
从 T0 搭起，护栏先装好
01
FIVE TIERS
按权限分五档
分档脚本的逻辑并不复杂。
逐个读取用例文件，用每档的关键词做正则全文匹配，取命中的最高档，同时把证据词打出来供人工复核。
为什么不能只看「所需技能」栏？
因为很多案例的技能栏只写技能名。有个电话类案例的技能栏写着 clawdtalk，只看技能栏，它会掉进最低档。
五档的分布是 T0 七个、T1 七个、T2 十三个、T3 九个、T4 六个。
只读抓取，读 Reddit、YouTube、arXiv 和 Hacker News。
消息通道，Telegram、Discord、Slack 和短信机器人。
账号写入，邮箱、日历、Jira、Notion，发推。
系统执行，SSH、kubectl、Docker、Shell 和 git push。
资金、通话和密钥库，打电话、交易、1Password。
42 个案例，恰好三分之一是只读和消息类，三分之一要写邮箱、日历这类账号。
不过剩下三分之一，要碰系统执行，或者资金、通话和密钥。
比档位更该看的是可逆性。
T0 出错，重跑一次就好。但 T4 的电话一旦拨出去，钱一旦花出去，就收不回来了。
02
FALSE POSITIVES
复核出现的三个误判
关键词只能初筛。作者的复核挑出三个典型误判。
arxiv-paper-reader 被判进 T3，因为原文写着「不需要 Docker 或 Python」，否定句也被关键词命中。它实际只需要下载论文，属于 T0。
polymarket-autopilot 明确是模拟盘交易，不动真钱，应该从 T4 下调一档。
dynamic-dashboard 只把 Polymarket 的交易量当数据源读，却要执行 shell 命令采集系统指标。按 T3 处理，是对的。
三个例子放在一起，说明档位要人再过一遍，不能只信脚本输出。
03
PATTERNS
三种可抄的结构
真正值得抄的，是反复出现的三种结构。
定时任务带来的日常价值，比临时下指令大得多。
42 个案例里 13 个依赖 cron 执行，3 个用到 HEARTBEAT.md，也就是定时唤醒智能体的心跳文件。
仓库还有条贡献规则：只收实际用过、至少稳定跑了一天的案例，加密货币相关内容明确不收。
自主项目管理案例让主会话只做协调，规则是每次最多 0 到 2 次工具调用，只派发，不执行。
子智能体从 STATE.yaml里认领任务，完成后更新状态，其他智能体再轮询这个文件，领取解除阻塞的任务。
所有状态放在一个受 Git 管理的文件里，出了问题直接看 diff，直接回滚。
它来自 n8n 工作流编排案例。n8n 是一个开源的工作流自动化工具，作用是把不同应用接到同一条流水线上。
具体做法是：智能体不直接持有任何第三方 API Key，所有外部调用都交给 n8n。
它通过 n8n 的 API 创建一个带 Webhook 触发器的工作流，由你在界面里手动填入凭据，测试通过后锁定。之后智能体只能用一个 JSON 请求调用这个 Webhook 地址。
凭据因此不会出现在智能体的环境变量和技能文件里，每个集成都能在可视化界面里审查。这个模式能把很多 T2、T3 案例实际降一档：智能体不再需要邮箱或 GitHub 的凭据，能做的只是调用你锁定好的动作。
锁定这一步不能省。不锁定，智能体可以悄悄修改工作流。
04
GETTING STARTED
从 T0 搭起
作者的答案是先 T0，再 T1。
它用的 reddit-readonly技能不需要授权，README 明确写着只读，不发帖、不投票、不评论。
配置就是一段提示词：列出关注的子版块，让智能体每天下午 5 点推送热门帖子。关键是让它为这个流程单独建一份记忆，每天问你喜不喜欢这批内容，再把你的偏好写成规则。
一两周后，摘要会明显更贴合口味。
也是 T0。
它接入 idea-reality-mcp，一个扫描 GitHub、Hacker News、npm、PyPI 和 Product Hunt 的 MCP 服务器，返回 0 到 100 的评分。
在指令里加规则：评分高于 70 就停下来列出前三名竞品，30 到 70 给出差异化方向，低于 30 才开工。
这相当于给智能体加了一道开工前检查，防止它花 6 个小时，重写一个已经有 5 万 Star 的项目。
想再进一步，试试它。
通过 Telegram 或 Slack 把链接、推文、随手想法发给机器人，它负责入库，需要时用语义检索找回来。
风险集中在机器人 Token 上，所以只开私聊，不拉进公开群。
05
GUARDRAILS
护栏先装好
T3、T4 可以用，前提是先把护栏装好，使用不同档位要做的事不一样。
NOTE
T2 优先用只读或草稿权限，对外发布和删除类动作要求人工确认。
T3 用专用低权限账号，只能提 PR。
T4 先模拟盘或测试号码、关键动作人工审批。
仓库里权限最大的案例是自愈家庭服务器。
智能体可以 SSH 到家庭网段内的所有机器，用 kubectl 操作 K3s 集群。
K3s 是轻量版 Kubernetes。
它还能读 1Password 里专门划出来的 AI 保险库，读写 Gmail 和日历。
作者留下的教训很具体。AI 会把密钥写死在代码里，这是头号风险，他第一天就泄露过一次 API Key。所以必须配 pre-push 钩子和密钥扫描，他用的是开源工具 TruffleHog。
不要让智能体直接推公开仓库，先推私有的 Gitea 实例，经过 CI 扫描再同步。
AGENTS.md，也就是写给智能体的规则文件里，要写死几条：禁止硬编码密钥，禁止直接推 main 分支，所有基础设施变更写入变更日志。
T4 的电话类案例还多一层考虑：接电话的对方，是否同意接收 AI 来电。要用，先只拨给自己的号码测试。
「42 个用例读下来，能带走的是一个提问的顺序：先问出错能不能撤回，再问有没有用。」
下一个用例被加进仓库时，这套分档还得重跑一遍。关键词只能初筛，复核得靠人眼。
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