OpenClaw自动化内容生成实战教程：2024年高效创作指南
要高效实现图文生成、多模态理解与自动化排版，关键在于将OpenClaw的不同模型能力与技能模块组合成顺畅的工作流水线。以下五种实战路径覆盖了从信息识别到内容发布的完整链条，您可以根据具体需求直接部署应用。
一、基于Qwen2.5-VL-7B的图文识别与生成流程
此流程专为从网页截图、PDF或PPT中提取结构化信息设计。其核心是利用Qwen2.5-VL-7B多模态模型解析视觉内容，并生成具备上下文的描述文本。整个过程依赖screen-capture技能与vLLM推理服务的协同。
具体实施分为五个步骤：
1. 安装屏幕捕获模块：在命令行执行 clawhub install screen-capture。
2. 验证模型服务状态：检查 http://localhost:8080/v1 端点，确认返回健康状态。
3. 配置模型连接：编辑配置文件 ~/.openclaw/openclaw.json，将 qwen-vl 提供者的 baseUrl 指向您的本地服务地址，并确保 api 字段设置为 openai-completions。
4. 执行识别指令：运行命令：openclaw nanobot execute "截取浏览器当前页面中央区域，识别其中表格与图示，生成含标题与三段式说明的技术摘要"。
5. 验证输出结构：检查生成内容是否包含 ## 图表说明 二级标题及对应的Markdown表格。
二、基于GLM-4.7-Flash的纯文本创作流水线
该方案专注于从核心关键词生成结构严谨的完整文档，尤其适用于技术文档、产品说明书等逻辑性强的材料。其核心是一个四阶段闭环：主题聚焦、大纲生成、内容填充和格式校验。
搭建步骤如下：
1. 启动本地GLM服务：运行 ollama run glm-4.7-flash，并确认端口 11434 处于监听状态。
2. 配置单一模型提供者：在 openclaw.json 配置文件中，禁用其他模型条目，仅启用 local-glm 提供者，并将其 baseUrl 设为 http://localhost:11434。
3. 创建主题聚焦脚本：在 ~/workspace/skills/ 目录下新建 keyword-focus.py 文件，编写代码调用GLM接口，从用户输入中提炼3至5个核心术语。
4. 准备文档模板：在工作区定义 TECH_DOC_TEMPLATE.md 文件，预设 {title}、{outline}、{content} 等变量占位符。
5. 触发自动化流程：使用命令 openclaw workflow run --name tech-doc-gen --input "Python异步IO优化实践"，启动整个任务链。
三、OpenClaw+WordPress自动发布管道
此管道为资讯聚合与博客运营设计，实现内容本地生成后直接推送至WordPress网站，完成跨平台分发。关键在于将 fetch_news、fetch_image 和 publish 模块解耦，并妥善管理凭证。
部署流程如下：
1. 安装发布插件：执行 openclaw skill install wordpress，获取WordPress对接能力。
2. 配置网站凭证：通过 openclaw config set wordpress.url https://yoursite.com 和 openclaw config set wordpress.app_password [your_app_pass] 命令完成认证设置。
3. 管理新闻源：在 ~/workspace/config/news_sources.yaml 文件中，列出您关注的RSS链接或NewsAPI查询语句。
4. 发布前预览：运行 openclaw run --task preview --source techcrunch，检查抓取的文章标题、摘要及配图准确性。
5. 确认并发布：调用 openclaw run --task publish --source techcrunch --category ai-tools，文章将提交至网站指定分类。
四、多Agent协同教学资料生成工作流
此方案适用于批量生成结构化学习材料，如企业内训课件或教育科技内容。它模拟了一个协同团队：负责资料检索的“检索员”、编写教案的“编剧”和设计课件大纲的“设计师”。各Agent通过Memory模块共享信息，避免工作重复。
实施步骤：
1. 定义角色分工：在 AGENTS.md 文件中，明确 retriever（学术检索）、curriculum（教案编写，使用GLM-4.7-Flash）、slides（课件生成，使用Qwen2.5-VL）三个角色的职责与输入输出规范。
2. 装备检索工具：执行 openclaw skill install academic-search，启用对PubMed、arXiv等学术源的接入能力。
3. 微调Agent参数：在 openclaw.json 配置文件中，为 retriever 设置 max_results: 12 以控制检索量，为 curriculum 设置 temperature: 0.3 以确保输出稳定、确定。
4. 编写流水线脚本：新建 teaching-pipeline.js 文件，按顺序调用 retriever.search()、curriculum.write()、slides.generate() 方法，串联整个流程。
5. 设置定时任务：执行 openclaw cron add "0 9 * * 0" --name weekly-teaching-pack，即可设定每周日早上9点自动运行材料生成流水线。
五、浏览器自动化驱动的内容采集与再创作
此路径适用于竞品监控、舆情分析等需要高频抓取动态网页内容的场景。它依托 agent-browser 模块，可精准控制浏览器完成文本提取、截图、验证码识别等操作，并将采集的数据交由AI进行润色与再创作。
操作流程设计如下：
1. 安装浏览器控制模块：运行 npx clawhub install agent-browser，看到 v2026.3.31 installed successfully 提示即安装成功。
2. 启动nanobot服务：执行 openclaw nanobot start，确保背后的Chromium浏览器实例已就绪。
3. 编写抓取指令：使用自然语言构造命令，例如："并行打开https://a.com/pricing和https://b.com/plans；等待.price元素加载；提取h1和所有.price文本；合并为对比表格"。
4. 处理验证码障碍：若目标页面存在验证码，可在指令末尾追加："对页面右上角验证码区域截图，调用tesseract-ocr识别，填入验证码框后提交"。
5. AI内容加工：将抓取的数据作为背景信息传递给GLM模型进行加工。指令示例："基于以下价格对比数据，撰写一段面向中小企业的选购建议，限300字内"。