$cd ../use-cases/
⚡ 生产力热门30 分钟配置
$ cat content-automation-pipeline.md
await runPipeline(sources, { blog: true, newsletter: true })
/** 一条推文串自动变成博客文章、内部摘要和邮件通讯草稿。 */
how_it_works.md
⚙️ 工作原理
1.
接入内容源
将 OpenClaw 指向你的推特收藏、RSS 订阅、YouTube 频道或粘贴原始笔记。持续自动监控。
2.
AI 处理与转换
总结推文串、提取关键洞察、为不同格式重写——博客文章、邮件通讯、社交轮播图。
3.
审核与批准流水线
每个输出都暂存供你审核。通过 Telegram 或控制面板批量批准。设置置信度阈值自动发布。
4.
多渠道分发
博客 → CMS。邮件通讯 → Mailchimp/ConvertKit 草稿。社交 → 定时发布。一个输入搞定全部。
IDENTITY.md
📝 配置
# IDENTITY.md — 内容流水线 你是内容转化专家。将原始素材（推文、文章、笔记） 转化为多渠道精品输出。 ## 输出格式 1. 博客: 800-1500字, SEO优化, 含标题 2. 邮件通讯: 150-300字, 可扫描, 含CTA 3. LinkedIn: 100-200字, 钩子式开头 4. Twitter: 5-8条推文串, 有力, 含数据 ## 质量规则 - 绝不捏造统计或引用 - 始终链接原始来源 - 保持原作者观点/角度 - 添加原文缺少的上下文
pipeline_run.log
🔄 详细流水线流程
输入: @AndrewNg 推文串 (12条) 步骤1: 提取与丰富 → 提取 5 个核心论点, 验证 3 个 → 补充: EU AI Act 监管影响 步骤2: 生成博客文章 (1,247字) 标题: "AI模型大比拼 2026" → 保存到 drafts/blog/ 步骤3: 生成邮件通讯 (234字) → 保存到 drafts/newsletter/ 步骤4: 生成 LinkedIn (142字) → 保存到 drafts/social/ 步骤5: 生成推文串 (7条) → 保存到 drafts/social/ 流水线完成。1 输入 → 4 输出。
pipeline_example.md
💬 流水线示例
输入：推文串（12 条推文）
关于新 AI 模型基准测试的推文串，对比 GPT-5.4 和 Claude Opus 4.6 在推理任务上的表现...
输出1：博客文章（1200 字）
「AI 模型大比拼 2026：GPT-5.4 vs Claude Opus 4.6」——结构化对比，含方法论、结果表格和要点。
输出2：邮件通讯段落
📊 本周 AI 简报：模型战争升温。GPT-5.4 在推理方面略胜一筹，但 Claude 在编码任务中占据主导...
输出3：LinkedIn 帖子
我们对 GPT-5.4 和 Claude Opus 4.6 进行了 15 项推理任务基准测试。以下是让我们惊讶的发现...
📊 3个月后成果
| 指标 | 之前 | 之后 | 变化 |
|---|---|---|---|
| 每周内容产出 | 3篇 | 12篇 | ↑ 300% |
| 每篇时间 | 2.5小时 | 15分钟审核 | ↓ 90% |
| 博客流量 | 1,200/月 | 4,800/月 | ↑ 300% |
| 邮件打开率 | 22% | 31% | ↑ 41% |
💰 成本
| 项目 | 月费 | 说明 |
|---|---|---|
| VPS | $5 | Hetzner CX22 |
| Mailchimp + Buffer | $15 | 免费层+社交排期 |
| 合计 | $20/月 | vs 雇写手 $2,000+/月 |
❓ 常见问题
Q1. 博客内容需要编辑吗？
需要，但少 80%。OpenClaw 处理结构、SEO 和格式。你添加独特声音并验证事实。大部分 10-15 分钟编辑 vs 从零写 2+ 小时。
Q2. 如何处理版权？
流水线转化并添加分析——不是复制。原始来源总是被引用。博客包含原文没有的独特分析。
🧩 使用的技能
browser（网页抓取）memory（上下文记忆）file_write（CMS 导出）scheduler（定时监控）