夜雨聆风配置OpenClaw，配置一个大语言模型 API作为脑子，绑定QQ。
熟悉业务与开通权限：
新员工入职，得让他熟悉公司的代码库，同时要防着他“删库跑路”。
划定工作区（沙箱）：千万别直接给 root 权限。最佳实践是给 OpenClaw 开启一个独立的 Docker 容器或者受限的测试服务器环境。例如： 在服务器上，复制一个一模一样的 Django 项目副本，放在另一个路径（例如 /www/test_site/），这个叫测试环境。 把这只“小龙虾”的活动权限，死死限制在测试环境里。 让小龙虾在测试环境里折腾、安装库、修改 views.py。
共享代码上下文：告诉它你的网站架构。比如发一条消息告诉它：“我们的项目是 Django 写的，数据库用的 MySQL，前端用的是原生 HTML+JS。以后新建的小工具，统一放到 tools_app 这个目录下。” OpenClaw 具备强大的文件读取能力，它会自动去翻阅你的 urls.py 和 views.py，学习你的代码风格和路由规则。
一句话下达需求：
你走在路上，直接掏出手机给小龙虾发消息：“帮我在网站里加一个 JSON 格式化工具页面，要有高亮显示，左右分屏对比，做好了告诉我。”
AI 自主规划与调研：
小龙虾接到指令后，会在后台自己列提纲：
第一步：去网上查一下现在最好用的前端 JSON 格式化开源库。
第二步：在 Django 的 templates/ 目录下新建 json_tool.html。
第三步：修改 views.py 增加渲染逻辑。
第四步：在 urls.py 里注册路由。
编写代码与自我修正：
它开始在你的服务器上“敲代码”。如果它写完后，自己运行 python manage.py check 发现报了语法错误，它会自动读取错误日志，自己把 bug 改掉，不需要你插手。
提交验收：
十分钟后，你的手机叮咚一响。小龙虾发来消息：“老板，JSON 工具写好了，我给你截了个图看看效果。代码已经提交到了 feature-json 分支，请审核。”
拍板（你唯一需要做的事）：
打开电脑，简单 Review 一下代码，确认没有安全漏洞后，合并分支，重启 Nginx 或 Gunicorn，新功能上线。
全局联动的思路：n8n/Dify + OpenClaw 的自动化闭环
情报局（n8n）：每天在全网爬取数据，分析流量。周五下午，n8n 发了一条推送：“近期‘在线 Base64 编码’搜索量骤增，建议开发。”
决策者-我：我觉得靠谱，随手把这条消息转发给开发部（OpenClaw），并附言：“去搞一个这个工具。”
开发部（OpenClaw）：花了几十分钟写好代码，部署到测试环境，并通知你。审核后推向生产环境。 当然这一步最好可以加上版本控制，例如本地 Git，如果写得很好，一键合并，新功能上线。
质检部（n8n/Dify + Playwright 测试脚本）：新功能上线后，n8n 自动把这个新页面的 URL 加入到每日回归测试的列表里，每天凌晨用无头浏览器去点一点，只要一报错，马上通知。
这个里面目前还要去研究下n8n/Dify和Git，这几个工具以前只是简单了解过一些。另外还有一个大模型API相关的隐私问题，目前国内头部的几家厂商似乎对于客户调用的API是否会拿去训练他们自己的模型没有做出明确说明，例如：deepseek，百炼（百炼里面的Token Plan有明确承诺不会，但是这个套餐仅限交互式 AI 工具使用，API调用的路子完全禁止），不过这个前期测试的影响不是很大，目前可以按照这个大概的思路先研究下试试。