用OpenClaw跑通内容自动化:一位技术博主的实测与踩坑
内容团队最大的痛点是什么？很多时候，真正难的不是“写不出来”，而是如何持续、稳定、低成本地实现规模化产出。
这也是近两年，越来越多团队开始关注自动化内容生产的原因。数据饕餮主理人、资深技术专家张子良向见实分享了一套基于“OpenClaw+DeepSeek”的自动化内容生产流程。
这套方案在提升产能和控制边际成本方面，已经展现出一定潜力。不过，争议和疑问同样存在：这到底是不是简单意义上的“洗稿”？平台会不会将其判定为违规？对于普通内容团队来说，这套流程究竟是个别案例，还是具备复用可能？
在见实近期的一场直播中，张子良对这套自动化SOP的底层逻辑进行了系统拆解。他特别提到，在小红书、微信等平台规则持续收紧的背景下，自动化并不等于无边界生成，真正关键的是先设定好安全边界、执行规则与人工兜底机制，让机器像员工一样，在可控范围内完成高效协作。
对了，见实还将在3月27-28日于深圳举办的“AI×增长”峰会上，带来关于OpenClaw全域应用指南的更深度分享，欢迎加入会员报名参与，继续学习。以下内容根据张子良的直播分享整理，并以第一人称呈现。
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一套内容自动化SOP，
是怎么一步步跑通的？
我（张子良）是一个长期在CSDN（中国开发者社区）写技术博客的“老博主”。过往的经验告诉我，写一篇像样的技术文章，至少需要1－2个小时。很多时候，你花了很多精力整理出来的干货，阅读量可能只有几百；反而一些更贴热点、传播性更强的内容，数据表现会明显更好。这背后其实说明了一件事：在今天的内容分发环境下，单靠“为爱发电”已经很难支撑持续增长。你必须高频、追热点、做矩阵。但人的精力是有限的，不可能24小时盯着屏幕。这就是我用OpenClaw的原因。如果把它抽象来看，OpenClaw更像是一个连接器。一端连接人的指令入口，比如飞书这样的聊天工具；另一端连接大模型能力和各类应用接口，比如DeepSeek、公众号、小红书等。真正有价值的地方，不只是“让AI写文章”，而是把过去分散在不同工具和岗位中的工作，串成一条可以自动运转的流程。目前我们跑通的一套自动化SOP，主要包含五个环节：选题、创作、审核、分发和复盘。它并不是单纯的内容生成工具，而更接近一套完整的内容运营链路。不只是追热点，更是基于数据找机会。OpenClaw在这个环节能做的事情，主要包括两类：一类是抓取行业热点榜单，另一类是监控对标账号和竞品内容。前者帮助判断当下的公共话题，后者帮助识别行业里什么内容正在被验证有效。这里面有一个让我印象很深的例子。前段时间OpenClaw很火，大家都在写“怎么安装”。我们通过数据分析发现，排名第二的热点竟然是“怎么卸载”。于是，我让AI写了一篇《OpenClaw卸载全攻略》，结果这篇反向操作的内容流量爆了。机器没有偏见，它只看数据。这就是自动化选题的优势。把高频、重复的生产环节交给AI。这是最耗时的环节，现在交给AI。我们目前的配置是：文案用DeepSeek，配图用即梦（Jimeng）或Midjourney。特别要提一下DeepSeek，它是目前国产模型里在成本与代码能力上具备较高性价比的选择。相比其他模型动辄几十块的Token费用，DeepSeek百万Token才几块钱。它也并不只是“便宜”，更重要的是，面对高频内容生产场景时，它在逻辑组织、文本完成度、代码理解等方面，能满足相当一部分实际需求。这是至关重要的一步。很多人用AI生成内容直接发，结果号被封了。因为AI有时会胡说八道，或者生成敏感词。我们在流程里强加了一个“审核Agent”。它会检查标题是否夸大、内容是否违规。这一步不能省，否则你辛苦养的号可能一夜归零。突破“最后1公里”。以前发文章，要登录公众号后台、小红书后台，填标题、选封面、贴标签，发一个平台就要10分钟。现在，部分平台支持接口能力，可以实现自动化或半自动化发布。文章发出去不是结束。OpenClaw会定时抓取阅读量、点赞数、评论区关键词，生成一份日报发到我的手机上。我知道哪篇火了，哪篇有问题，然后调整第二天的选题策略。这五个环节形成了一个闭环。以前这需要一个5人团队（编辑、设计、运营、数据分析），现在，我只需要在飞书给我的“数字员工”发一句话。02
真正落地时，最容易踩的坑有哪些？
这套系统听起来很顺，但实际部署过程中，坑并不少。尤其最近一段时间，市场上围绕OpenClaw的各种讨论、包装和“衍生版本”非常多，如果没有足够判断，很容易在一开始就走偏。现在市面上有各种“XXCloud”、“XX龙虾”，很多是国内厂商套个壳，把免费的开源版包装成收费产品，甚至内置了他们的私有模型，价格贵得离谱。我的建议是：尽量只用官方原版OpenClaw。它是现在（2026年3月）GitHub上全球排名第一的开源软件项目，社区参与者较多，更新较频繁。但是，官方Skill市场虽然方便，毕竟是第三方开发，安全需自行评估——有安全机构统计，超过三分之一的开源Skill存在某种形式的风险。如果你想自己部署这套系统，建议优先采用Mac/Linux。从我的实际部署体验看，macOS和Linux环境通常更省心；Windows也不是不能跑，但在依赖、权限和兼容性上更容易遇到问题。－高配版：Mac电脑（推荐32G内存以上），因为Mac的统一内存架构比较适合本地部署大模型。－性价比版：租一个云服务器（Linux系统），一年几百块钱，24小时云端运行，稳定又便宜。在模型选择上，如果看综合生产力、代码能力和稳定性，GPT、Claude、DeepSeek是我目前更常用的三类模型。为什么强推DeepSeek？除了便宜，它的逻辑推理能力和代码能力是真的强。我们做过测试，让它写一个Python脚本去抓取数据，DeepSeek生成的代码可用率极高，而部分参数较小的国产模型生成的代码，改Bug的时间比写代码还长。自动化不是法外之地。最近小红书对自动化发布的打击很严，如果你用大号高频自动发，很容易被限流甚至封号。高风险平台建议仅用于草稿辅助、素材整理、复盘分析，且发布前配合人工复核，不得绕过平台规则进行批量发布。－小红书：用小号测试，控制发布频率（比如一天一更），内容质量要高，不要发水文。－微信公众号：我们采用“自动写入草稿箱＋人工定时发送”的半自动模式，既安全又能保证效率。03
未来的工作方式：移动化与“人”的价值
很多人问我，OpenClaw会不会像元宇宙一样昙花一现？我觉得不会。因为它的核心价值不在于“AI”，而在于“移动化”。过去我们使用AI，需要坐在电脑前，打开网页，输入提示词。而OpenClaw把这个入口搬到了我们的聊天软件里。想象一下这个场景：你正在坐地铁，突然想到一个创意。你不需要掏出电脑，只需要在飞书上给你的“数字助理”发一条语音：“帮我查一下今天科技圈最火的新闻，结合我的风格写一篇短评，配一张赛博朋克风的图，发到我的小红书草稿箱。”当然，这不代表“人”没用了。相反，技术越自动化，“人”的决策价值越高。OpenClaw只是一个执行者，它没有审美，没有价值观，不懂人情世故。它能帮你写出通顺的文案，但写不出打动人心的故事。它能帮你每天发100条内容，但无法判断哪条内容会伤害品牌形象。所以，未来的自媒体团队会极度精简：1个懂业务、有审美的“超级个体”＋N个不知疲倦的“AI数字员工”。你需要做的，不是去和AI比拼打字速度，而是去学习如何定义任务、如何编写Skill（技能）、如何像管理员工一样管理你的AI Agent。在这个时代，“懒”是第一生产力。但这个“懒”，是指把重复的、低价值的劳动交给机器，把你的大脑腾出来，去思考战略，去感受用户，去创造那些机器永远无法替代的连接。和正在酝酿的系列品牌AI私域提效大标杆的实地游学，联系见实小boss，微信号（jskj44）即可报名，会员还有一年40-60场主题私域私享会和游学发起。
夜雨聆风
