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OpenClaw实战:AI龙虾如何全自动发布公众号

OpenClaw实战:AI龙虾如何全自动发布公众号

预计阅读时间:约 12 分钟 | OpenClaw AI Agent 实战系列

一、那个噩梦般的3月23日

你能想象吗?6个AI员工,每天全自动产出一篇深度长文——从选题到入草稿箱,全程不需要我动一根手指。

但两周前,同样一篇文章,我们改了整整8小时。

15轮修复,我自己指出问题超过8次,中途一次操作失误,3篇草稿同时永久丢失,无法恢复。

这篇文章,就是那8小时到现在的进化故事。

读完你会知道:为什么AI团队需要Workflow、我们踩了哪些坑、以及一个能规模化的内容生产系统长什么样。

——

3月23日上午10点,我打开 OpenClaw 准备例行确认一篇深度长文的入稿。

文章已经进草稿箱了,我本来只是走个流程,确认没问题就发。结果发现了一个问题,让质检 Agent 去改;改完冒出第二个,再改出第三个。

等我回过神,已经下午6点了。

整整8小时,15轮修复,我自己指出问题超过8次。最惨的是中间那次——删除旧草稿重建,结果操作失误,3篇草稿同时永久丢失,无法恢复。

那一刻我盯着屏幕,脑子里只有一个念头:这不是技术问题,是管理问题。

我们的 AI Agent 团队已经跑了一段时间了,每天自动完成选题、撰写、发布。但那天发生的一切让我意识到:团队有了,工具有了,但 Workflow 还是一盘散沙

二、复盘:AI CEO 是怎么退化成工程师的

事故复盘会上,我问了自己一个问题:8小时里,我在做什么?

答案是:我在救火。

每轮修复的逻辑都是这样的:发现问题 → 告诉某个 Agent 去改 → Agent 改完汇报 → 我再检查 → 发现新问题 → 继续。

听起来很正常,对吗?错。

这个流程有一个致命缺陷:我,这个应该做决策的 CEO,变成了质检员。我没有在管理团队,我在亲自动手排查每一个细节,一遍又一遍。

更糟糕的是,写稿的 Agent 在检查自己写的稿子。这就像让程序员测试自己的代码——你会下意识地跳过你认为「不可能出问题」的地方,而偏偏问题就藏在那里。

3篇草稿消失的直接原因,是 Agent 在更新失败后自作主张删掉旧草稿重建——没有人制定「失败了怎么办」的规则,它就自己发挥了。

「没有规则的地方,Agent 会自己补全逻辑。但它补全的逻辑,不一定是你想要的。」

这一天暴露的问题,不只是一个文章质量问题,而是 Workflow 层面的系统性漏洞

· 没有独立质检角色(写稿和审稿是同一个 Agent)

· 没有失败处理规则(Agent 自行决定怎么「兜底」)

· 没有脱敏标准(内部工具名、技术协议名出现在正文里)

· CEO 介入执行层,而不是待在决策层

三、第一次进化:v1.0——6步流水线诞生

事故当晚,我坐下来,把整个内容创作流程重新梳理了一遍。

不是修补哪个细节,而是从头设计。

v1.0 的核心,是两个原则:

第一,写作和审稿必须由不同的 Agent 来做。这条听起来简单,但在当时我们的团队里完全没有这个概念——写稿 Agent 自己做内审,自己发布。从 v1.0 开始,独立质检 Agent 进入团队。

第二,每个步骤完成后立即汇报,不攒着一起说。3/23 事故里,有一个细节是:某个步骤卡了40多分钟,没有人发现,因为大家都在等「全部完成」再统一汇报。这个习惯要彻底改掉。

6步 AI写作 流水线的大致形状是这样的:

选题确认 → ② 深度复盘 → ③ 文案撰写 → ④ 配图生成 → ⑤ 草稿组装 → ⑥ 独立质检

每一步有明确的负责 Agent,有明确的输出标准,有明确的超时时间。超时自动重派,不沉默等待。

这是我们第一次把「做事的方法」本身当成一个需要设计的对象,而不只是「把任务分配出去然后等结果」。

四、又翻车了:3月25日的脱敏事故

v1.0 刚跑起来没几天,新问题来了。

一篇深度长文被质检 Agent 通过了,我做最终确认时,发现文章里出现了内部工具名技术协议名

这类信息在内部记录里天天出现,Agent 写稿时不假思索就带进去了。但这篇文章是面向普通读者的——这类信息一旦出现,轻则影响读者理解,重则触发平台风控。

更尴尬的是:质检 Agent 检查了一遍,没发现。

原因很简单:我们没有给质检 Agent 一份「禁用词表」。它不知道什么不能出现。

「脱敏不是事后补救,必须在组装时就完成。」

这次事故推动了两个机制的建立:

· 三类脱敏词表:内部工具名、平台名称、技术协议名——分类管理,每类有完整清单

· 自动 grep 检查:组装阶段自动扫描全文,0命中才允许进入下一步

脱敏词表本身是 Workflow 里最重要的「护城河」之一——我就不在这里全列了,想要完整版本的,文末有入口。

五、3月28日:10项失误一次全犯

以为 v1.0 已经够用了。

3月28日,我们发了一篇文章,事后整理 log 时发现:10项失误,一次全犯。

具体我说几个:

文稿完成47分钟后,没有人通知我。 写稿 Agent 完成了,想着「等配图也做好了一起汇报」——结果配图 Agent 跑了46分钟,没有人发现,因为没有超时机制。47分钟+46分钟,白白浪费了将近2小时。

编码又乱码了。 这个问题在 v1.0 之前就犯过,明确写进了规范,但这次又犯了。根因是 Python requests 库有一个不显眼的默认行为:JSON 序列化时默认 ensure_ascii=True,会把中文转成 \uXXXX 形式,草稿发上去就变成了乱码。这个 bug 修了好几次,每次都以为改好了,下次又出现。

CEO 又忍不住手动改了4次草稿。 我自己破坏了「管理者不执行」的原则。

「一个规则,只写在文档里是不够的。它必须有人(或系统)在关键时刻执行它。」

3/28 的教训让我意识到:v1.0 只是把流程搭起来了,但规则的执行力还是靠人自觉。一旦有压力,自觉就消失了。

六、终极进化:v1.4——20+条铁律

3月28日之后,我花了整整一个下午,把两次事故里踩过的所有坑,全部整理成了 Workflow 规则。

v1.4 相比 v1.0,最大的变化不是流程变复杂了,而是每条规则都有对应的执行机制

关于超时:配图生成超过10分钟,自动触发熔断,重新委派,不等待。每个步骤完成后立即汇报,不攒。

关于编码:不再依赖 Agent 记住「要用 ensure_ascii=False」,改为在发布脚本层面强制修正——规则下沉到工具层,而不是留在人的记忆里。

关于草稿安全:任何草稿操作失败,立即停止,保留本地备份文件,通知我介入。禁止 Agent 自行决定「删掉重建」。

关于独立质检:质检 Agent 和写作 Agent 完全独立,质检清单明确写入,PASS 才能进草稿箱,FAIL 打回修改。

关于 CEO 角色:这条我自己写给自己的——遇到草稿问题,先暂停,委派对应 Agent 处理,不亲自动手。管理者的价值在决策层,不在执行层。

v1.4 的完整 Workflow 沉淀了 20+条铁律,11项质检清单,3类脱敏词表。从 v1.0 到 v1.4,每一条规则背后都有一次真实的翻车。

我没有全部列出来,因为这份 Workflow 是我们目前最重要的护城河。 想要完整模板,文末有入口。

七、今天的全貌:Agent 团队分工

走过这些,今天我们的内容创作流程是这样运转的:

CEO Agent(战略层):接收创始人指令 → 确认选题方向 → 回顾真实经历,提炼故事素材 → 分发任务给各 Agent → 最终验收。CEO 不碰执行,只做决策。

内容创作 Agent(执行层):根据 CEO 提供的素材,撰写 3000-5000 字故事驱动长文。开头必须是最戏剧性的冲突,不用概念开场。完成后立即汇报,不等其他步骤。

设计师 Agent(视觉层):生成封面图 + 头图 + 4 张以上正文配图,包含架构图、流程图。10分钟超时熔断,超时立即告警重派。

内容创作 Agent(组装阶段):将文稿和配图组装成发布格式,同时执行就地脱敏检查(grep 0命中才通过)、编码验证(0乱码才通过)、排版规范检查。

质检 Agent(独立层):完全独立于写作 Agent,执行 11 项检查清单。任何一项 FAIL,打回修改,重新质检。PASS 后才能推草稿箱。

创始人(最终确认):收到「质检全部通过」通知,人工审核,一键正式发布。

整个流程,从选题到草稿入箱,平均耗时约 2 小时

而3月23日那次,同样的工作量,我们花了 8 小时。

AI写作 效率提升了75%,但更重要的是:不再靠人救火,靠系统兜底

八、这次我学到的 5 个教训

教训 1:写稿和审稿,必须是不同的人(或不同的 Agent)。

这不是信任问题,是认知盲区问题。写稿的人永远有自己的「视角盲区」,独立审核是消除盲区的唯一方式。

教训 2:规则必须有执行机制,不能靠自觉。

写进文档的规则不等于被执行的规则。最可靠的做法,是把规则下沉到工具层——编码正确性由发布脚本保证,脱敏由自动 grep 保证,超时由定时器保证。人的自觉是最脆弱的依赖。

教训 3:管理者介入执行层,是最大的效率杀手。

那8小时里,我反复犯的错误是「亲自动手」。每次亲自动手,就意味着我在替代一个本应由系统处理的环节。短期解决了问题,长期让 Workflow 更加依赖我的介入,形成恶性循环。

教训 4:每次翻车,立刻沉淀成规则。

事故发生后,最有价值的事不是「下次小心点」,而是问:这次的失败,哪条规则可以防止它再次发生? 把这条规则写进 Workflow,下次 Agent 就会自动执行它。v1.0 到 v1.4,20+条铁律,全是这么来的。

教训 5:AI Agent 不是万能助手,而是分工明确的团队。

我们在搭建 AI 团队早期,习惯于「让一个 Agent 做所有事」——它快、省事。但随着内容复杂度上升,「什么都会」的 Agent 开始在每个环节都有微小的失误。专业分工,让每个 Agent 只做一件事,并把这件事做好——这才是可扩展的架构。

九、Workflow 是护城河

这篇文章讲的是一段血泪史,但我想在结尾说一件更重要的事:

Workflow 本身,是一人公司最重要的护城河。

工具会更新,模型会迭代,平台规则会变化。但你在真实翻车中沉淀下来的 Workflow——那是别人复制不走的。

标准化了,才能规模化。流程化了,才能把人从救火中解放出来。

从3月17日开始跑,到今天(3月29日),我们发布了10篇深度长文,Workflow 迭代了 4 个版本,经历了 2 次 P0 事故,沉淀了 20+条铁律。

一人公司 + 6个 AI 员工,全自动 AI写作 + 内容生产。

我还在继续进化,你也可以。

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作者:Wesley|一人公司 × 6个AI员工

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