用Openclaw做漫剧生成，这个需求我没接

4月2号，一个做AI动画的客户找过来，聊了几句之后说：类似搭建好Openclaw的Skills就行，我有基础的内容架构。

我问了他报价怎么想的，他说没弄过类似业务，让我给个价格看看。

最后我回了他：这边做不了。原因是用Openclaw做漫剧生成这个方向，市场上目前接触到的案例没有成熟的解决方案，稳定性还比较差。

这不是在推卸，是实话。

Openclaw做漫剧生成这条路，技术上是有人在探索的。飞书官方对基于Seedance 2.0的漫剧生成技能的评价是：方向值得肯定，但目前token消耗大，场景还需要继续打磨。说明路是对的，但现阶段还没到稳定可交付的程度。

Openclaw本身的稳定性问题也是真实存在的。目前它仅能稳定执行简单的单步任务，一旦涉及多步骤、跨应用的复杂流程，极易出现上下文丢失、步骤遗漏、逻辑混乱等问题，最终仍需大量人工修正。漫剧生成恰恰是一个步骤多、环节长的任务——剧本、分镜、生图、合成、配音，每一步都需要稳定衔接，任何一个环节出问题都会影响最终成片质量。

Openclaw每次操作都要经过截图、模型推理、坐标计算、动作模拟的完整流程，单步耗时往往在15到30秒之间，而且高度依赖模型对界面的理解，一旦出现动态弹窗或UI变化，就可能产生点击偏移甚至陷入循环错误。用这套东西来跑漫剧生产流水线，风险不小。

当然也有团队在跑通。使用多Agent系统，4到5个人两周可以制作一部剧情类AI短剧，更新模型后能达到1到3个人一周一部的生产速率，但这背后是有专业团队持续调试和人工介入支撑的，不是搭完Skills就能自动跑起来的状态。

我选择不接这个需求，是因为我没有把握交付一个稳定可用的方案，与其强接做砸，不如直接说清楚。这个方向我会持续跟进，有进展会同步给大家，也欢迎有类似需求的朋友先来聊聊现在的实际场景。

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