夜雨聆风很多人一上来做 AI 工作流，脑子里想的是一个很大的东西：
自动抓信息、自动分类、自动写摘要、自动推送、自动回写数据库、自动提醒、自动复盘。
最后的结果通常不是"跑起来了"，而是：配了三天，修了五天，最后放那儿吃灰。
我越来越确定一件事：
真正有用的工作流，不是功能最多的那个，而是你今天就能跑起来、明天还愿意继续用的那个。
所以这篇不讲"大而全"，只讲一件事：怎么用 OpenClaw 搭一个最小可用工作流。
一、为什么一定要从"最小工作流"开始
因为大多数人不是输在不会想，而是输在起手太重。
你本来只是想解决一个具体问题，结果一上来就开始设计：多 agent 协作、长期记忆、飞书全渠道联动、定时任务 + 数据库 + 回写 + 看板、失败重试 + 兜底逻辑 + 权限链。
这就很容易把自己做死。
工作流的本质不是"自动化越多越高级"，而是"把一个重复动作稳定地跑通"。
最小工作流能帮你先验证三件事：
这个需求是不是真的值得做
这条链路里真正难的点在哪
你到底想让它替你做什么
二、最小工作流只需要 4 个部分
输入：你要处理什么（Blog、消息、文件、定时触发）
处理：AI 或脚本做什么（摘要、改写、分类、生成草稿）
输出：处理完放哪（飞书消息、本地 Markdown、表格）
触发：什么时候跑（被动触发 or 定时 cron）
就这 4 个。最小工作流根本不需要数据库、向量检索、多 agent 路由。
三、一个最小可落地示例
每天晚上 8 点，自动抓几个固定 Blog 的更新，整理成一份简报。
输入：OpenAI Blog / Anthropic Blog / NVIDIA Blog / Circle Blog
处理：抓最新文章、去重、分类、生成中文日报
输出：本地 Markdown 或发到飞书私聊
触发：每天 20:00 自动运行
这已经是一个完整闭环。它解决了一个真实问题：你不用每天自己打开四五个站挨个看。
而且它可以继续长大——从 Blog 扩展到 X，从摘要扩展到判断，从本地文件扩展到飞书表格。但你最开始那一步，仍然只是：每天 20:00，抓更新，生成日报。
四、用 OpenClaw 做，最小工作流的正确顺序
第一步：把任务写清楚（几点跑、抓什么、放哪）
第二步：先在本地跑通，别急着接推送和数据库
第三步：连跑 3 天，看输出有没有价值——这一步最多人跳过，但最值钱
第四步：再决定要不要加一层
顺序不要反。先闭环，再扩展。
五、最常见的 5 个坑
坑 1：一上来就想做大系统第一天最重要的不是设计架构，是确认这件事到底值不值得活下来。
坑 2：输入源不稳定，却先优化输出RSS 不稳、权限不够、抓到全是噪音。先保输入，再谈输出。
坑 3：没有去重不去重，两天之后你自己都不想看了。至少要有按链接或标题去重的基本逻辑。
坑 4：没定义"什么叫完成"是文件写入了？还是飞书发送了？还是只是 agent 输出了一段话？这个先定义清楚。
坑 5：输出太长，自己都不看真正长期能活下来的输出：3 条最重要 + 1 句判断 + 1 个下一步动作。别把工作流做成新的信息负担。
六、如果你今天就要搭，建议从这里开始
从"定时抓固定 Blog，生成一份本地日报"开始。
这条链路一旦跑通，后面加 X 抓取、飞书推送、表格回写、周报、多 bot 协作，都只是加层，不是重来。
最后
很多人做工作流，真正的问题不是不会搭，而是总想一步到位。
但现实里，大多数能活下来的系统，都不是设计出来的，而是先跑出一个最小闭环，再一层层长出来的。
所以如果你今天真的想开始，不要问"我能不能做一个完整系统"，你该问的是：
我今天能不能先跑通一条最小链路？
如果能，那就别想太多，先跑。
工作流这东西，不是想清楚了才开始，往往是跑起来以后才真的想清楚。
