大家好,我是易安,AI超级个体,大厂程序员二孩奶爸。
让 AI 每天早上给你发简报:OpenClaw 八大实战高级用法
写在前面
装好了 OpenClaw,连上了 Telegram,跟 AI 聊了几句——然后呢?
如果你只是把它当聊天机器人用,那大概只用到了 20% 的能力。OpenClaw 真正的价值在于:它是一个跑在你设备上的 AI 代理平台,能自动执行任务、对接外部服务、控制物理设备。
这篇文章用 8 个生产级的实战用例,展示 OpenClaw 到底能做到什么程度。每个用例都附完整的配置代码,可以直接复制使用。
用法 1:Cron 定时任务——让 AI 每天早上给你发简报
这大概是最立竿见影的用法:配一个定时任务,让 AI 每天早上把今天的日程、天气、新闻汇总好,主动发到你的 Telegram。
第一步:启用 Cron
// ~/.openclaw/openclaw.json
{
"cron": {
"enabled": true,
"store": "~/.openclaw/cron/jobs.json",
"maxConcurrentRuns": 2
}
}
第二步:注册晨间简报
# 每天早上 8 点,以隔离会话运行,投递至 Telegram
openclaw cron add \
--name "晨间简报" \
--cron "0 8 * * *" \
--tz "Asia/Shanghai" \
--session isolated \
--message "请编写今日简报:
1. 今天日历日程摘要
2. 3封未读重要邮件
3. 今天的天气
4. 3条科技新闻头条
5. GitHub 仓库新 Issue/PR 摘要
请用简洁的要点列表整理。" \
--deliver \
--channel telegram \
--to "<你的_Telegram_聊天ID>"
更多定时任务
工作日开发报告(每天下午 6 点自动生成):
openclaw cron add \
--name "每日开发报告" \
--cron "0 18 * * 1-5" \
--tz "Asia/Shanghai" \
--session isolated \
--message "请编写今天的开发报告:
1. 今天完成的工作(从 memory/ 查看)
2. 解决的 Issue
3. 明天待办事项建议
请用 Markdown 整理,保存到 memory/ 文件夹。" \
--deliver \
--channel telegram \
--to "<你的_Telegram_聊天ID>"
周报分析(周一早上,用高性能模型做深度分析):
openclaw cron add \
--name "周报分析" \
--cron "0 9 * * 1" \
--tz "Asia/Shanghai" \
--session isolated \
--message "请分析过去一周:
1. 从 memory/ 读取每日日志
2. 生产力模式分析
3. 下周建议
请进行深入分析。" \
--model "opus" \
--thinking high \
--deliver \
--channel telegram \
--to "<你的_Telegram_聊天ID>"
Cron 管理命令速查
openclaw cron list # 查看所有任务
openclaw cron runs --id <jobId> --limit 10 # 查看执行历史
openclaw cron edit <jobId> --message "..." # 修改任务
openclaw cron run <jobId> --force # 手动测试
openclaw cron remove <jobId> # 删除任务
Cron vs 心跳怎么选?
• 精确时间很重要 → Cron( "0 8 * * *")• 想批量检查多项内容 → 心跳(HEARTBEAT.md) • 一次性提醒 → Cron( --at "20m" + --delete-after-run)
用法 2:Webhook 对接 n8n/Make——让外部事件自动触发 AI
通过 Webhook,外部服务可以主动"叫醒"你的 AI 代理。
启用 Webhook
{
"hooks": {
"enabled": true,
"token": "my-secret-webhook-token",
"path": "/hooks"
}
}
实战:GitHub PR 自动审查(n8n)
在 n8n 中配一个工作流:GitHub 有新 PR → 自动调用 OpenClaw → AI 审查代码 → 结果发到 Telegram。
核心的 HTTP 请求节点配置:
{
"url": "http://<gateway-ip>:18789/hooks/agent",
"method": "POST",
"headers": {
"Authorization": "Bearer my-secret-webhook-token"
},
"body": {
"message": "有新 PR 被创建。\n标题: {{ $json.pull_request.title }}\n作者: {{ $json.pull_request.user.login }}\nURL: {{ $json.pull_request.html_url }}\n\n请检查变更文件并编写审查评论。",
"name": "GitHub PR Review",
"deliver": true,
"channel": "telegram"
}
}
更多 Webhook 玩法
服务器告警:
curl -X POST http://127.0.0.1:18789/hooks/wake \
-H 'Authorization: Bearer my-secret-webhook-token' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"text": "服务器 CPU 使用率超过 90% 警报", "mode": "now"}'
Gmail 实时集成:OpenClaw 原生支持 Gmail Pub/Sub,新邮件到了自动通知你。
openclaw webhooks gmail setup
openclaw webhooks gmail run
用法 3:MCP 服务器集成——让 AI 连数据库和 Notion
MCP(Model Context Protocol)让 AI 能以标准化方式访问外部数据源。在 OpenClaw 里通过 Skill 系统集成。
实战:接入 Notion
# 安装 Notion MCP 服务器
npm install -g @notionhq/notion-mcp-server
# 创建 Skill 目录
mkdir -p ~/.openclaw/workspace/skills/notion-mcp
Skill 定义(skills/notion-mcp/SKILL.md):
---
name: notion_mcp
description: 通过 MCP 集成用 AI 管理 Notion 工作区的 Skill
metadata: {"openclaw":{"requires":{"env":["NOTION_API_KEY"]},"primaryEnv":"NOTION_API_KEY"}}
---
# Notion MCP Skill
通过 Notion API 执行页面创建、搜索和编辑。
## 可执行的操作
- 搜索和读取页面
- 创建新页面/数据库条目
- 编辑现有页面
- 查询数据库
同样的思路可以接 PostgreSQL 数据库——用自然语言查询数据库,AI 自动生成 SQL 并返回结果。安全规则里限制只允许 SELECT 查询就行。
用法 4:多代理系统——不同角色干不同的事
一个 Gateway 上运行多个代理,每个有不同的权限和职责:
{
"agents": {
"list": [
{
"id": "personal",
"name": "个人助理",
"workspace": "~/.openclaw/workspace",
"sandbox": { "mode": "off" }
},
{
"id": "work",
"name": "工作助理",
"workspace": "~/.openclaw/workspace-work",
"tools": {
"allow": ["read", "write", "edit", "exec", "web_search", "browser"],
"deny": ["gateway", "nodes", "cron"]
}
},
{
"id": "family",
"name": "家庭机器人",
"workspace": "~/.openclaw/workspace-family",
"tools": {
"allow": ["read", "web_search", "message"],
"deny": ["exec", "write", "edit", "browser", "gateway", "nodes"]
}
}
]
},
"bindings": [
{ "agentId": "work", "match": { "provider": "telegram", "peer": { "kind": "group", "id": "-1001234567890" } } },
{ "agentId": "family", "match": { "provider": "whatsapp", "peer": { "kind": "group" } } }
]
}
Telegram 工作群 → 工作助理(有代码执行权限),WhatsApp 家庭群 → 家庭机器人(只读,不能执行命令)。
子代理并行处理
在 Telegram 里说一句"同时翻译这 3 篇博客并分别做摘要",主代理会自动拆成 3 个子代理并行执行——主代理用 Opus 模型(重型思考),子代理用 Sonnet(省 Token):
{
"agents": {
"defaults": {
"subagents": {
"model": "anthropic/claude-sonnet-4-20250514",
"maxConcurrent": 4
}
}
}
}
用法 5:浏览器自动化——每天自动监控竞品价格
在 Telegram 里说一句"查看竞争对手网站上的价格,制作对比表",AI 就会用 browser 工具依次访问每个网站、提取价格、生成对比。
用 Cron 自动化后,每天早上自动跑:
openclaw cron add \
--name "价格监控" \
--cron "0 9 * * *" \
--session isolated \
--message "请检查以下网站的商品价格:
1. https://competitor-a.com/product
2. https://competitor-b.com/pricing
用浏览器访问每个网站,提取价格,
与昨天的记录(workspace/price-history.json)对比,
有变动则高亮标注,结果追加到 price-history.json。" \
--deliver \
--channel telegram \
--to "<你的_Telegram_聊天ID>"
更复杂的调研也能做:让 AI 搜索特定行业的投资趋势,用 web_search 收集文章、web_fetch 提取正文、browser 处理动态页面,最后写成 Markdown 报告。
用法 6:手机摄像头做安防监控
把 Android 平板的摄像头对准门口,OpenClaw 每 30 分钟自动拍照 + AI 分析,发现异常立刻通知:
openclaw cron add \
--name "安防摄像头检查" \
--cron "*/30 * * * *" \
--session isolated \
--message "对门口摄像头(android-tablet 节点)拍摄快照。
分析照片:
1. 看到有人则立即提醒
2. 看到快递/邮件则发送提醒
3. 无异常则安静记录日志" \
--deliver \
--channel telegram \
--to "<你的_Telegram_聊天ID>"
在 Telegram 里随时手动查看:"拍一张门口摄像头的照片给我看看"——AI 调用手机摄像头,拍完发给你。
配合 HEARTBEAT.md 可以做完整的安防工作流:夜间自动加密巡检、外出模式下缩短拍照间隔、检测到运动立即推送。
用法 7:自定义 Skill 开发
OpenClaw 的技能系统完全开放,自己写一个 Skill 很简单。
Skill 文件结构
skills/
└── my-news-digest/
├── SKILL.md # Skill 定义(必需)
├── fetch-news.js # 辅助脚本(可选)
└── README.md # 说明文档(可选)
示例:新闻摘要 Skill
SKILL.md 核心内容:
---
name: news_digest
description: 从多个来源收集并摘要技术新闻的 Skill
metadata: {"openclaw":{"emoji":"📰","requires":{"bins":["node"]}}}
user-invocable: true
---
# 新闻摘要 Skill
## 执行步骤
1. 从各来源用 web_fetch 或 web_search 采集数据
2. 按类别分类(AI、安全、开发)
3. 每篇摘要为 1-2 行
4. 格式化为 Markdown
写好之后放到 ~/.openclaw/workspace/skills/ 目录下,自动识别,不用重启。
做好了想分享?一行命令上传到 ClawHub:
npx clawhub@latest publish ./skills/my-news-digest
高级技巧
环境变量门控——Skill 只在特定环境变量存在时才激活:
metadata: {"openclaw":{"requires":{"env":["GITHUB_TOKEN"],"bins":["gh"]}}}
工具直接分发——跳过模型,直接调用工具:
command-dispatch: tool
command-tool: web_search
command-arg-mode: raw
用法 8:工作区文件配置——打造 AI 的"大脑"
工作区文件决定了 AI 助手的行为、人格和记忆。配得好,AI 的表现会截然不同。
AGENTS.md:行为规范
定义 AI 的安全规则、通信权限和记忆管理策略:
## 安全规则
- 绝对禁止泄露个人数据
- 破坏性命令(rm、drop 等)必须确认后执行
- 不确定时提问
## 外部通信
可以自由执行:读取文件、浏览、搜索
需要先询问:发送邮件、推文、公开帖子
SOUL.md:人格定义
## 性格
- 亲切但专业
- 有幽默感但避免话太多
- 技术上准确,同时让非专业人士也能理解
- 默认中文,技术术语保持英文原文
## 不应该做的事
- 不要过度赞美或奉承
- 禁止"如需帮助请随时告诉我"之类的套话
MEMORY.md:长期记忆
## 用户偏好
- TypeScript > JavaScript
- 主编辑器使用 VSCode
## 重复模式
- 喜欢在周一制定周计划
- 周五下午集中做代码审查
- 晚上7点以后通常回复较慢
## 注意事项
- boss@company.com 的邮件始终立即通知
- 每月15日是信用卡还款日——需要提前提醒
运营技巧速查
远程访问:通过 Tailscale 绑定 Gateway,从任何地方访问你的 AI 助手。
openclaw gateway --bind tailnet --token <令牌>
多实例:不同配置文件跑不同 Gateway。
OPENCLAW_CONFIG_PATH=~/.openclaw/work.json \
OPENCLAW_STATE_DIR=~/.openclaw-work \
openclaw gateway --port 19001
安全检查清单:
• 确认 dmPolicy: "pairing"已设置• 设置 Webhook 令牌 • 对敏感代理启用 Docker 沙盒 • 审查 exec 审批系统
从 AI 聊天工具到 AI 代理平台
如果你用 Claude Code 做开发,用 OpenClaw 做生活和工作自动化——两者可以互补。Claude Code 专注代码工作流,OpenClaw 覆盖日程管理、信息收集、设备控制、定时任务。而且 OpenClaw 底层也能接 Claude 模型,用的是同一个 AI 大脑。
Claude Code 通过 Anthropic 官方订阅使用:
不过说实话,官方订阅对国内用户不太友好——需要海外信用卡,网络环境也得折腾。如果嫌麻烦想找个更省事的渠道,可以看看 Code80,真实 Max 订阅帐号转 API,换个 endpoint 就能直接用,体验跟官方一样,价格还更低。详情可以到官网了解:code.ai80.vip
常见问题
Q: 8 个用法里哪个最适合新手入门?
A: 晨间简报 Cron。配一条命令就完事,每天早上自动发,立刻能感受到 AI 代理跟聊天机器人的区别。第二步推荐配 HEARTBEAT.md,一个文件搞定自动检查清单。
Q: Cron 任务会消耗很多 Token 吗?
A: 取决于任务复杂度。简单的晨间简报用 Sonnet 模型,每次大概几千 Token,一个月不到 1 美元。周报分析用 Opus + high thinking,单次会贵一些,但一周只跑一次。
Q: Webhook 安全吗?外面的人能调用吗?
A: Gateway 默认绑定 localhost,外部无法直接访问。如果通过 Tailscale 暴露,必须设置令牌认证(hooks.token)。每个请求都需要带 Authorization: Bearer <令牌> 才会被处理。
Q: 多代理系统适合什么场景?
A: 需要不同权限级别的场景。比如个人助理有完全权限,工作助理限制不能碰 nodes 和 cron,家庭机器人只允许只读。通过 bindings 规则把不同聊天群自动路由到对应的代理。
Q: 国内用户怎么用上 Claude 模型?
A: OpenClaw 通过 API 密钥接入 Claude 模型。官方 API 的支付和网络不方便的话,可以通过 Code80 获取 API 访问。
关于 code80
写这篇文章的时候想到一个问题——上面这些自定义指令、工作流配置、部署脚本,对我来说是近一年迭代的结果,但对刚接触 AI 编程的人来说门槛不低。
这也是我做 code80AI编程巴士 的原因之一。code80 上会逐步整理这些工具和工作流的教程,包括可以直接复制使用的指令模板。如果你对 Claude Code 的自定义指令感兴趣,可以关注一下。
写在最后
Vibe Coding 不是拍脑袋写 prompt,而是用工程化的思维管理 AI 编程的流程。自定义指令是这个流程的骨架:
• /commit标准化了提交流程• /upstream让分支同步和冲突处理变成了两分钟的事• /progress-save+/progress-load解决了上下文断裂的问题• /deploy把手动部署变成了一键操作• /gitsync让多项目之间的代码同步不再遗漏• /review和/bug-add保证了质量和经验积累• /parallel-epic实现了多 Agent 并行开发
这些指令本身都是 markdown 文件,语法简单,十分钟就能写一个。但组合起来的效果是,你可以把精力集中在"要做什么"上,"怎么做"交给 Claude。
如果你也在用 AI 编程,欢迎交流,微信:20133213可以找到我。
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