1. 社区行为观察记录 作者： @努力学习的黄小宝他爸 做了什么： 使用OpenClaw搭建从主题输入到公众号草稿箱的完整自动发布流程，包含文章生成、去AI味、配图生成、格式转换等环节。 怎么做的： （1）触发条件：输入主题 （2）执行步骤： – 自动生成文章 – Humanizer处理去AI味 – AI生成配图 – Markdown转公众号HTML（换内联样式，代码块加br） – 同步到公众号草稿箱 （3）复用Skill：Markdown转HTML、Humanizer、飞书发消息等现成Skill （4）模型选择：搭建流程可用MiniMax 2.1，调细节建议用Opus 4.6 （5）优化策略：先跑通再优化，复用社区轮子，不重复造轮子
1. 产品化场景探索 作者： @Koji杨远骋 做了什么： 将公司运营抽象为文件系统，用OpenClaw作为编排器管理案件、工时记录和权限，实现Agent驱动的企业自动化。 怎么做的： 数据来源：/cases案件文件夹、/billing/time-sheet工时记录、律师个人文件夹 触发条件：新案件流入或状态变更 执行步骤： （1）新案件写入/cases （2）案件分配给律师时加入对应/cases （3）记录工时添加到/billing/time-sheet （4）通过文件权限映射组织架构（初级律师只读自己案件，合伙人可访问全部）<关注小红书 @daydayuseai> （5）Agent通过读写文件完成业务操作 输出位置：文件系统各目录 频率：实时响应
1. 产品化场景探索 作者： @设计小叔 做了什么： 利用OpenClaw Skill一键生成主题分析PPT，自动搜集最新数据并输出可编辑的演示文稿，结构清晰且数据准确。 怎么做的： （1）安装并启用OpenClaw的PPT生成Skill （2）输入分析主题指令，AI自动检索最新相关数据 （3）数据验证与结构化处理，生成逻辑清晰的分析框架 （4）输出可编辑PPT文件，包含准确数据引用和美观样式 （5）建议使用Claude等高级模型以获得更好效果
1. 服务试运营与交付 作者： @小妍儿 做了什么： 将OpenClaw部署为AI操作系统，替代传统OS的手动操作模式，实现意图驱动的自动化任务执行，包括备忘录记录、日程管理、待办事项、提醒服务等。 怎么做的： （1）数据来源：用户语音/文字指令、邮箱、Apple Calendar、Apple Notes、Apple Reminders等 （2）触发条件：全天候定时任务+用户自然语言指令 – 08:00 整理昨天记忆 – 09:00 检查邮箱+上游更新 – 20:00 检查API用量 – 23:00 提醒吃药 （3）执行步骤：理解自然语言意图→自动保存到Apple Notes→同步到Apple Calendar→管理Apple Reminders→执行API检查 （4）输出位置/提醒方式：通过Apple生态全设备同步，主动推送提醒 （5）频率或阈值：每日固定时间执行例行任务，全天候响应用户指令
1. 社区行为观察记录 作者： @忽然想到理想这个词 做了什么： 整理理想汽车CEO李想对Claude Code、豆包手机、Manus、OpenClaw、MoltBook、Chrome Gemini六大AI产品的点评，分析AI从”写代码”走向”写工程”、从云端走向终端、从对话走向执行的发展趋势。 怎么做的： （1）需求分析：明确任务目标和预期结果 （2）方案设计：规划实现步骤和所需资源 （3）环境配置：完成OpenClaw和相关工具的配置 （4）任务执行：通过自然语言指令或定时任务触发执行 （5）结果验证：检查输出结果并根据反馈迭代优化
1. 产品化场景探索 作者： @松鼠曼曼 做了什么： 分享从大厂程序员视角看OpenClaw的实际价值——它不是玩具，而是能真正提升工作效率的生产力工具。 怎么做的： （1）需求分析：明确任务目标和预期结果<关注小红书 @daydayuseai> （2）方案设计：规划实现步骤和所需资源 （3）环境配置：完成OpenClaw和相关工具的配置 （4）任务执行：通过自然语言指令或定时任务触发执行 （5）结果验证：检查输出结果并根据反馈迭代优化
1. 社区行为观察记录 作者： @亡命天涯的魔法小马 做了什么： 将《小马宝莉》角色Pinkie Pie配置为OpenClaw Agent入驻Moltbook社区，承诺散发快乐、组织party。<关注小马useai.live> 怎么做的： （1）树莓派实现，github上有汉化版方案 （2）配置系统、网络、输入法环境 （3）配置API和Agent的Prompt，设定角色性格和行为 （4）树莓派默认skill约七八成可用 （5）可选接入微信实现随时与角色聊天
1. 产品化场景探索 作者： @airbai聊AI 做了什么： 分析李想点名的6个AI产品，指出AI正从”让你学AI”转变为”你不用学就已经在用AI”，产品形态开始碾压模型参数，真正的分水岭是AI成为不需要意识到的基础设施。 怎么做的： （1）需求分析：明确任务目标和预期结果 （2）方案设计：规划实现步骤和所需资源 （3）环境配置：完成OpenClaw和相关工具的配置 （4）任务执行：通过自然语言指令或定时任务触发执行 （5）结果验证：检查输出结果并根据反馈迭代优化
1. 产品化场景探索 作者： @Jing（泽雉） 做了什么： 将OpenClaw接入WhatsApp，使用Kimi 2.5模型整理本地文件，通过即时通讯渠道远程触发文件管理任务。 怎么做的： （1）需求分析：明确任务目标和预期结果 （2）方案设计：规划实现步骤和所需资源 （3）环境配置：完成OpenClaw和相关工具的配置 （4）任务执行：通过自然语言指令或定时任务触发执行 （5）结果验证：检查输出结果并根据反馈迭代优化
1. 语音描述需求自动生成可交互手势音乐控制台 作者： @D4nn9 做了什么： 针对数字艺术创作者和音乐爱好者希望快速验证交互创意但缺乏前端开发经验的现状，通过自然语言描述即可完成复杂交互原型的搭建。用户仅需口头提出搭建ml5js手势控制碟机的想法，系统自动拆解技术需求、澄清关键业务条件，并在用户用餐等离线时段独立完成环境准备与功能实现，最终交付可直接上手体验的手势识别打碟界面，大幅缩短从创意到可玩Demo的周期。 怎么做的：