1. 项目概述为什么我们需要一个“效率三板斧”如果你和我一样每天在电脑前处理大量重复性工作比如定时检查某个网站、搜索特定信息、或者需要把某些结果推送到手机上那你肯定对“自动化”这个词有天然的亲近感。手动操作不仅耗时还容易出错尤其是在处理多任务时一个疏忽就可能漏掉重要信息。我最近深度折腾了一个叫 OpenClaw 的开源项目它本质上是一个 AI 智能体框架但在我看来它最迷人的地方在于我们可以用它来打造一套高度个性化的自动化工作流。今天要聊的就是我基于 OpenClaw 实践出的“效率三板斧”定时提醒、自动搜索和消息推送。简单来说这套组合拳能帮你把那些琐碎、固定但又必须做的“数字杂务”打包交给 AI 智能体去执行。比如每天早上 9 点自动搜索行业新闻并推送到企业微信或者每隔一小时检查一次服务器状态异常时立刻发消息到你的手机再或者设定一个复杂的条件当多个数据源满足特定规则时自动触发一系列操作并通知你。这不仅仅是省时间更是把我们从信息过载和重复劳动中解放出来让我们能更专注于需要创造力和决策的核心工作。无论你是开发者、运营、数据分析师还是任何需要与信息打交道的角色这套方法都能显著提升你的工作效率和响应速度。接下来我会从设计思路开始一步步拆解如何利用 OpenClaw 实现这三个核心功能并分享我在部署、配置和调试过程中踩过的坑和总结的经验。你会发现虽然 OpenClaw 本身功能强大但将其转化为稳定的生产力工具需要一些清晰的规划和实操技巧。2. 核心思路与架构设计在动手写一行代码或配置一个文件之前我们必须先想清楚整个系统应该如何运转。OpenClaw 作为一个智能体框架它的核心是接收指令或事件调用相应的技能Skill去执行并可能产生输出。我们的“三板斧”本质上就是为 OpenClaw 设计和集成三个关键的技能并让它们能够被定时或按条件触发。2.1 功能模块拆解与联动逻辑我们的目标系统包含三个核心模块它们既可以独立工作也能串联成更复杂的工作流定时提醒模块这是整个系统的“发条”。它的核心是一个调度器Scheduler负责在预设的时间点触发一个特定的任务。这个任务本身可能很简单比如只是向用户发送一条消息也可能很复杂比如去调用“自动搜索”模块。在 OpenClaw 的语境下这个调度器需要能够与智能体通信告诉它“时间到了该执行某某技能了”。自动搜索模块这是系统的“眼睛”和“大脑”。它负责根据预设的查询条件从指定的数据源如搜索引擎、特定网站、数据库、API获取信息并对结果进行初步的处理或分析。例如它可以定期搜索“AI 编程助手 最新发布”然后过滤掉广告和无关内容只提取最新的三篇技术博客标题和链接。这个模块的实现依赖于网络请求、HTML 解析或 API 调用以及可能的一些文本处理逻辑。消息推送模块这是系统的“嘴巴”。它负责将前两个模块产生的结果或系统自身的状态信息通过一个可靠的通道送达用户指定的终端。最常用的通道包括企业微信、飞书、钉钉的机器人或者电子邮件、短信需服务商等。这个模块的关键在于稳定性和即时性消息必须能成功发出并且延迟要低。联动逻辑示例 一个完整的工作流可能是定时器触发-调用搜索技能-获取并处理数据-调用推送技能-消息成功送达用户。 另一种场景是监控技能检测到异常-直接调用推送技能发送告警。2.2 技术选型与 OpenClaw 的角色为什么选择 OpenClaw 作为底座市面上有 Zapier、IFTTT、n8n 等优秀的自动化工具也有 Python 的 APScheduler、Celery 等强大的调度库。OpenClaw 的优势在于它的“AI 原生”和“高度可编程性”。AI 原生OpenClaw 内置了大模型交互能力。这意味着你的“自动搜索”模块可以不仅仅是用关键词匹配还可以让 AI 理解搜索意图、总结搜索结果、甚至判断信息的相关性和重要性。你的“消息推送”内容也可以由 AI 润色使其更符合上下文或更易于阅读。技能Skill生态OpenClaw 通过技能来扩展功能。我们可以将定时、搜索、推送分别封装成独立的 Skill。这些 Skill 可以像乐高积木一样被组合和重复使用构建复杂的工作流。统一管理与上下文所有任务都在 OpenClaw 的智能体生命周期内管理可以共享配置如 API 密钥、维护会话上下文对于需要多轮交互的复杂任务很重要并且有一个统一的日志和状态查看界面。对于技术栈的补充选择调度器虽然 OpenClaw 社区可能有相关的定时 Skill但为了最高可靠性我倾向于使用操作系统级的cronLinux/macOS或任务计划程序Windows来定时调用 OpenClaw 的 API 或命令行工具触发特定技能。这种方式独立于 OpenClaw 进程更稳定。搜索实现对于简单网页抓取requestsBeautifulSoup是经典组合。对于需要渲染 JavaScript 的现代网页可以考虑Playwright或Selenium。对于调用公开 API如 GitHub API、新闻 API直接使用requests即可。这些都可以封装在 Python Skill 里。消息推送优先选择支持 Webhook 的即时通讯工具。企业微信和飞书的群机器人配置简单免费额度高是国内团队的优选。Telegram Bot 也是一个全球通用的好选择。推送 Skill 的核心就是构造正确的 HTTP POST 请求。确定了架构接下来我们就要进入实战环节看看如何一步步搭建起这个系统。3. 环境部署与 OpenClaw 基础配置“工欲善其事必先利其器”。一个稳定的基础环境是后续所有操作的前提。OpenClaw 的部署方式多样这里我以最通用、最便于管理的Docker 部署为例。如果你习惯原生安装官方文档也有相应指引。3.1 使用 Docker 快速部署 OpenClawDocker 能解决环境依赖问题保证在不同系统上行为一致。假设你已经在开发机上安装了 Docker 和 Docker Compose。首先我们需要一个docker-compose.yml文件来定义服务。OpenClaw 通常需要和一个大模型服务如 Ollama、OpenAI API 兼容服务搭配使用。version: 3.8 services: openclaw: image: your-openclaw-image # 请替换为实际的 OpenClaw 镜像名例如 openwebui/open-webui:latest (如果使用Open WebUI) 或社区提供的镜像 container_name: openclaw restart: unless-stopped ports: - 3000:8080 # 将容器内的 8080 端口映射到主机的 3000 端口 volumes: - ./openclaw_data:/app/data # 持久化数据避免容器重启后配置丢失 environment: - OLLAMA_BASE_URLhttp://ollama:11434 # 指向 Ollama 服务 # 其他环境变量如默认模型、API密钥等 depends_on: - ollama ollama: image: ollama/ollama:latest container_name: ollama restart: unless-stopped ports: - 11434:11434 volumes: - ./ollama_data:/root/.ollama # 持久化 Ollama 模型数据注意OpenClaw 的具体镜像名称需要根据你选择的版本或分支确定。有些项目可能叫做open-claw或其他名称请务必查阅你所用版本的官方或社区文档。上述配置是一个通用示例your-openclaw-image需要被替换。保存文件后在终端执行docker-compose up -dDocker 就会拉取镜像并启动服务。访问http://你的服务器IP:3000应该就能看到 OpenClaw 的 Web 界面了。实操心得一镜像与网络问题首次拉取镜像可能会很慢或失败特别是 Ollama 的镜像比较大。可以考虑配置 Docker 镜像加速器。另外确保ollama服务在容器网络内能被openclaw通过服务名ollama访问到这是depends_on和 Docker 默认网络提供的功能。3.2 基础配置与模型连接启动后首次访问通常需要进行初始设置比如创建管理员账户。登录后最关键的一步是配置大模型连接。连接 Ollama在 OpenClaw 的设置Settings或模型Models页面添加模型。填入模型名称如llama3.2:1b、qwen2.5:7b并在模型的基础 URLBase URL中填写http://ollama:11434这是 Docker 容器网络内的地址。如果 OpenClaw 和 Ollama 不在同一 Docker Compose 下则需要填写主机的实际 IP 和端口。测试连接保存后尝试在聊天界面与模型对话确保它能正常回复。这一步验证了 OpenClaw 核心的 AI 能力是通的。实操心得二模型选择对于自动化任务不一定需要最大的模型。7B 或 14B 参数量的模型在理解指令、生成文本上已经足够且推理速度更快资源消耗更小。例如用llama3.2:3b或qwen2.5:7b来做信息总结和格式化推送消息性价比很高。基础环境就绪后我们就可以开始打造核心的“技能”了。4. 核心技能一实现可靠的消息推送消息推送是“三板斧”的最终环节也是用户体验最直接的一环。我们必须保证它稳定、及时、易用。我将以企业微信群机器人和飞书群机器人为例展示如何创建一个通用的推送 Skill。4.1 创建企业微信/飞书机器人并获取 Webhook企业微信在电脑端打开企业微信进入需要接收消息的群聊。点击右上角群菜单 -添加群机器人-新建。给机器人起个名字如“OpenClaw 助手”创建完成后最关键的一步是复制生成的Webhook 地址。这个地址格式类似https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/webhook/send?keyxxxxxxxx。这个key就是机器人的唯一凭证务必保密。飞书在飞书群聊中点击右上角设置图标 -设置群机器人-添加机器人-自定义机器人。设置机器人名称和描述创建后同样会获得一个Webhook 地址格式如https://open.feishu.cn/open-apis/bot/v2/hook/xxxxxxxx。4.2 编写推送 Skill 的 Python 代码在 OpenClaw 中Skill 通常以 Python 文件的形式存在放在特定的技能目录下。我们需要创建一个新的 Skill例如叫notifier_skill。# notifier_skill.py import requests import json from typing import Dict, Any, Optional from openclaw.skill import Skill, register_skill # 假设 OpenClaw 的 Skill 基类导入路径 register_skill class NotifierSkill(Skill): 一个通用的消息推送技能支持企业微信和飞书机器人。 def __init__(self): super().__init__() self.name notifier self.description 通过 Webhook 向企业微信或飞书群发送消息。 # 可以在初始化时加载配置比如从环境变量或配置文件中读取默认的 Webhook URL self.default_webhook_url None # 示例os.getenv(DEFAULT_WEBHOOK_URL) def execute(self, params: Dict[str, Any]) - Dict[str, Any]: 执行推送。 参数 params 应包含 - message: 要发送的文本内容必填。 - webhook_url: 机器人的 Webhook 地址可选若不提供则使用默认值。 - msg_type: 消息类型如 text文本、markdown仅飞书支持较好可选默认text。 message params.get(message) if not message: return {success: False, error: 参数 message 是必需的。} webhook_url params.get(webhook_url, self.default_webhook_url) if not webhook_url: return {success: False, error: 未提供 webhook_url 且无默认配置。} msg_type params.get(msg_type, text) # 根据不同的机器人类型构造不同的 payload # 简单判断企业微信的 URL 包含 qyapi.weixin.qq.com if qyapi.weixin.qq.com in webhook_url: payload self._build_wechat_payload(message, msg_type) elif open.feishu.cn in webhook_url: payload self._build_feishu_payload(message, msg_type) else: # 默认按企业微信格式处理或抛出错误 payload self._build_wechat_payload(message, msg_type) headers {Content-Type: application/json} try: response requests.post(webhook_url, datajson.dumps(payload), headersheaders, timeout10) response.raise_for_status() # 如果状态码不是 200会抛出 HTTPError resp_json response.json() # 企业微信成功返回{errcode:0,errmsg:ok} # 飞书成功返回{StatusCode:0, StatusMessage:success} if (resp_json.get(errcode) 0) or (resp_json.get(StatusCode) 0): return {success: True, response: resp_json} else: return {success: False, error: f推送失败: {resp_json}} except requests.exceptions.RequestException as e: return {success: False, error: f网络请求失败: {str(e)}} except json.JSONDecodeError as e: return {success: False, error: f解析响应失败: {str(e)}} def _build_wechat_payload(self, message: str, msg_type: str) - Dict[str, Any]: 构造企业微信机器人的请求体。 # 企业微信文本消息格式 if msg_type text: return { msgtype: text, text: { content: message } } # 可以扩展支持 markdown 等类型 else: # 默认回退到文本 return self._build_wechat_payload(message, text) def _build_feishu_payload(self, message: str, msg_type: str) - Dict[str, Any]: 构造飞书机器人的请求体。 if msg_type text: return { msg_type: text, content: { text: message } } elif msg_type markdown: return { msg_type: interactive, card: { elements: [{ tag: markdown, content: message }] } } else: return self._build_feishu_payload(message, text)代码解读与注意事项错误处理代码中包含了必要的参数检查、网络请求异常处理和响应状态判断。在实际自动化任务中健壮的错误处理至关重要能避免因为一次推送失败导致整个工作流静默中断。Payload 构造企业微信和飞书的 API 格式不同需要分别处理。上述代码做了简单判断更严谨的做法是通过配置指定机器人类型。超时设置requests.post设置了timeout10秒防止因为网络问题导致线程长时间挂起。技能注册register_skill装饰器具体名称可能因 OpenClaw 版本而异用于将我们这个类注册到 OpenClaw 的技能库中使其可以被智能体调用。将这个文件放到 OpenClaw 的技能目录后通常需要重启 OpenClaw 服务或者触发技能扫描来加载它。4.3 测试推送技能技能加载后我们可以通过 OpenClaw 的 Web 界面直接测试。在聊天框或技能测试界面输入指令或调用 JSON例如调用技能 notifier参数{message: 【测试】OpenClaw 推送功能正常, webhook_url: 你的企业微信机器人Webhook}如果配置正确你的企业微信或飞书群聊里就会立刻收到这条消息。实操心得三安全与配置管理千万不要将 Webhook URL 硬编码在代码或聊天记录里。最佳实践是将 Webhook URL 保存在 OpenClaw 的环境变量或独立的配置文件中。在上述 Skill 的__init__方法中读取默认配置。或者在调用技能时通过一个安全的参数存储如果 OpenClaw 支持来传递而不是明文写在调用指令里。消息通道打通了接下来我们让系统学会“看”东西。5. 核心技能二构建智能自动搜索自动搜索技能的目标是给定一个查询Query从目标数据源获取信息并返回结构化的结果。这个技能可以非常简单如抓取静态页面标题也可以非常复杂如模拟登录、多页爬取、AI 摘要总结。这里我们实现一个中等复杂度的例子抓取一个技术博客首页的最新文章列表。5.1 使用 Requests 和 BeautifulSoup 实现网页抓取我们创建一个web_search_skill.py。# web_search_skill.py import requests from bs4 import BeautifulSoup from urllib.parse import urljoin import json from typing import Dict, Any, List from openclaw.skill import Skill, register_skill register_skill class WebSearchSkill(Skill): 一个网页内容抓取与提取技能。 def __init__(self): super().__init__() self.name web_search self.description 抓取指定URL的网页内容并提取特定元素如最新文章列表。 self.headers { User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36 } def execute(self, params: Dict[str, Any]) - Dict[str, Any]: 执行网页搜索/抓取。 参数 params 应包含 - url: 要抓取的网页地址必填。 - selector_type: 选择器类型如 css 或 xpath可选默认css。 - selector: 用于提取内容的选择器字符串可选。若不提供则返回页面标题和部分文本。 - limit: 提取结果的数量限制可选默认5。 url params.get(url) if not url: return {success: False, error: 参数 url 是必需的。} selector_type params.get(selector_type, css) selector params.get(selector) limit int(params.get(limit, 5)) try: # 1. 发送HTTP请求 response requests.get(url, headersself.headers, timeout15) response.raise_for_status() response.encoding response.apparent_encoding # 自动识别编码 # 2. 解析HTML soup BeautifulSoup(response.text, html.parser) # 3. 提取内容 extracted_data [] if selector: if selector_type css: elements soup.select(selector)[:limit] elif selector_type xpath: # BeautifulSoup 对 XPath 支持有限可以考虑用 lxml # 这里简化处理提示用户用 css return {success: False, error: 本技能暂未完整实现 XPath 支持请使用 CSS 选择器。} else: return {success: False, error: f不支持的 selector_type: {selector_type}} for elem in elements: item { text: elem.get_text(stripTrue), href: elem.get(href) } # 如果是相对链接转换为绝对链接 if item[href] and not item[href].startswith((http://, https://)): item[href] urljoin(url, item[href]) extracted_data.append(item) else: # 如果没有提供选择器返回页面基本信息 page_title soup.title.string if soup.title else 无标题 # 简单提取前几个段落 paragraphs [p.get_text(stripTrue) for p in soup.find_all(p)[:limit] if p.get_text(stripTrue)] extracted_data { title: page_title, url: url, preview: paragraphs } return { success: True, data: extracted_data, source_url: url } except requests.exceptions.RequestException as e: return {success: False, error: f网络请求失败: {str(e)}} except Exception as e: return {success: False, error: f解析过程出错: {str(e)}} def search_news_example(self, site_url: str, article_selector: str) - List[Dict]: 一个专用的示例方法获取某个新闻站点的最新文章。 params { url: site_url, selector: article_selector, limit: 5 } result self.execute(params) if result.get(success): return result.get(data, []) else: # 处理错误可以记录日志或抛出异常 print(f搜索失败: {result.get(error)}) return []5.2 让搜索更“智能”集成大模型进行信息提炼单纯的抓取返回的是原始数据。我们可以很容易地将这个技能与 OpenClaw 的大模型能力结合创建一个更高级的技能或者在本技能内部调用模型进行总结。假设我们想让 AI 对抓取到的文章列表进行摘要或分类。我们可以在execute方法返回原始数据后再添加一个可选的“后处理”步骤或者创建一个新的组合技能。# 假设在 OpenClaw 的智能体流程中可以这样串联 # 1. 调用 web_search 技能获取原始文章列表。 # 2. 将原始列表交给大模型提示词为“请将以下文章列表总结为一份不超过3条的每日简报每条包含标题和核心看点。” # 3. 将模型生成的简报文本传递给 notifier 技能进行推送。实操心得四选择器的获取与反爬策略获取选择器使用浏览器的开发者工具F12。在元素上右键 -检查- 在 Elements 面板中右键该元素 -Copy-Copy selector或Copy XPath。需要根据网站结构进行调整通常选择class或具有唯一性的id。应对反爬设置 User-Agent像上面代码一样模拟真实浏览器。添加延迟频繁请求同一网站时在请求间加入time.sleep(random.uniform(1, 3))避免被封 IP。使用 Session对于需要保持会话的网站使用requests.Session()。考虑更高级的工具如果网站内容由 JavaScript 动态加载requestsBeautifulSoup无法获取就需要使用Playwright或Selenium这类能控制真实浏览器的工具。但这会显著增加复杂性和资源消耗仅在必要时使用。搜索技能让我们能获取外部信息接下来我们需要一个“触发器”来定期启动它。6. 核心技能三配置精准的定时触发器定时是自动化的灵魂。我们需要一个可靠的方式来定期执行我们的搜索推送工作流。虽然 OpenClaw 内部可能支持简单的定时任务但为了追求极致的可靠性和灵活性我推荐使用操作系统级的定时任务来调用 OpenClaw 的 API。6.1 使用 Cron (Linux/macOS) 或 任务计划程序 (Windows)思路我们编写一个简单的脚本Shell 或 Python这个脚本的唯一功能就是向 OpenClaw 发送一个 HTTP 请求触发某个特定的技能或对话流程。然后用系统的定时任务工具来定期执行这个脚本。步骤一创建触发脚本假设 OpenClaw 提供了触发技能执行的 API 端点例如/api/v1/skill/execute。我们需要查阅 OpenClaw 的 API 文档来确认。这里假设端点存在。创建一个 Python 脚本trigger_openclaw.py#!/usr/bin/env python3 import requests import json import sys def trigger_skill(skill_name, params, openclaw_base_urlhttp://localhost:3000, api_keyyour-api-key-if-needed): 触发 OpenClaw 执行一个技能。 url f{openclaw_base_url.rstrip(/)}/api/v1/skill/execute headers { Content-Type: application/json, } if api_key: headers[Authorization] fBearer {api_key} payload { skill: skill_name, params: params } try: resp requests.post(url, jsonpayload, headersheaders, timeout30) resp.raise_for_status() result resp.json() print(f触发成功: {result}) return True except Exception as e: print(f触发失败: {e}) if resp: print(f响应内容: {resp.text}) return False if __name__ __main__: # 示例触发一个组合工作流或者触发一个专门负责“每日简报”的智能体对话 # 假设我们有一个叫 morning_briefing 的智能体或技能链 success trigger_skill( skill_namenotifier, # 这里可以直接触发推送但更常见的是触发一个编排好的“工作流”智能体 params{ message: 【定时测试】现在是早上9点该开始工作了, webhook_url: 你的Webhook地址 } ) sys.exit(0 if success else 1)步骤二配置 Crontab (Linux/macOS)编辑当前用户的 crontabcrontab -e添加一行例如每天上午9点执行0 9 * * * /usr/bin/python3 /path/to/your/trigger_openclaw.py /tmp/openclaw_cron.log 21这表示每天 9:00 AM执行脚本并将所有输出包括错误追加到/tmp/openclaw_cron.log文件中便于排查问题。步骤三配置任务计划程序 (Windows)打开“任务计划程序”。创建基本任务设置名称和触发器例如每天上午9点。操作选择“启动程序”程序或脚本填写python.exe的完整路径参数填写你的脚本路径C:\path\to\your\trigger_openclaw.py。完成创建。6.2 进阶在 OpenClaw 内部实现复杂调度逻辑如果定时任务逻辑很复杂例如工作日执行、排除节假日或者希望调度逻辑更集中地管理可以考虑以下方案使用专门的调度 Skill在 OpenClaw 内部运行一个后台线程使用 Python 的schedule或APScheduler库。这个 Skill 启动后就在内存中维护一个任务列表。但需要注意 OpenClaw 重启会导致任务丢失需要持久化存储。使用外部调度系统触发 OpenClaw这是更企业级的做法。使用像Apache Airflow、Celery Beat或云厂商的定时触发器如 AWS CloudWatch Events、阿里云定时触发器来调用 OpenClaw 的 API。这些系统提供了更强大的调度、监控、重试和日志功能。实操心得五时间同步与日志服务器时间确保运行 Crontab 或任务计划程序的服务器系统时间准确最好配置 NTP 时间同步。日志是关键务必为定时任务配置日志记录如上面 crontab 示例中的 /tmp/openclaw_cron.log 21。当任务没有按预期运行时日志文件是你排查问题的第一手资料。可以在触发脚本中加入更详细的日志记录比如记录开始时间、发送的请求、接收的响应等。至此我们已拥有了定时触发、自动搜索、消息推送三个核心能力。接下来我们将它们串联起来并解决实际运行中会遇到的各种问题。7. 串联与实战打造个性化每日资讯简报现在我们将三个模块组合成一个完整的自动化流程每天早晨自动抓取我关心的几个技术网站的最新文章由 AI 筛选总结成一份简报并推送到我的企业微信。7.1 设计工作流与智能体编排我们不需要编写一个庞大的单体脚本而是利用 OpenClaw 智能体的“规划-执行”能力或者通过一个“主控”技能来协调。方案A顺序执行脚本简单直接创建一个新的 Skill例如daily_briefing_skill.py在这个 Skill 的execute方法里按顺序调用web_search技能抓取网站A的最新文章。调用web_search技能抓取网站B的最新文章。将两个结果列表合并组织成一段提示词Prompt。调用 OpenClaw 的大模型接口这通常通过智能体的核心能力直接实现而非另一个 Skill让模型总结简报。调用notifier技能推送简报。方案B利用智能体对话流更灵活我们可以配置一个专门的智能体Agent并为其设计一个系统提示词System Prompt你是一个资讯助理。每天早晨你需要执行以下任务 1. 访问 [网站A的URL]使用选择器 .article-list h3 a 抓取最新5篇文章标题和链接。 2. 访问 [网站B的URL]使用选择器 .post-title a 抓取最新3篇文章标题和链接。 3. 将抓取到的所有信息整合成一份简洁的列表。 4. 对这份列表进行总结提炼出今天最值得关注的2-3个技术趋势或话题用一段话表述。 5. 将最终总结和原文链接列表通过 notifier 技能发送到我的企业微信。 请严格按照步骤执行并报告每一步的结果。然后通过定时任务在每天早晨向这个智能体发送一条消息例如“开始执行每日简报任务”。智能体会根据系统提示词自动规划并执行上述步骤。方案A的代码示例片段# daily_briefing_skill.py (部分代码) class DailyBriefingSkill(Skill): def execute(self, params): all_articles [] # 1. 抓取网站A site_a_result self.invoke_skill(web_search, { url: https://techblog.example.com, selector: .article-list h3 a, limit: 5 }) if site_a_result.get(success): all_articles.extend([f- {item[text]} ({item[href]}) for item in site_a_result.get(data, [])]) # 2. 抓取网站B (类似) # ... # 3. 调用大模型总结 prompt f请将以下今日技术文章列表总结成一份不超过3条的晨间简报每条简报包含一个核心主题和简要评价 {chr(10).join(all_articles)} # 假设 self.agent 可以访问大模型 summary self.agent.chat(prompt) # 4. 推送 push_result self.invoke_skill(notifier, { message: f【技术晨报】{summary}, webhook_url: os.getenv(WECHAT_WEBHOOK) }) return {success: push_result.get(success, False), summary: summary}7.2 配置定时触发按照第6节的方法设置一个 Crontab 任务在每天上午8点执行一个脚本该脚本调用daily_briefing技能或者向负责简报的智能体发送启动消息。0 8 * * 1-5 /usr/bin/python3 /path/to/trigger_daily_briefing.py这里设置为工作日周一到周五早上8点执行。trigger_daily_briefing.py脚本的内容就是调用上述daily_briefing技能或者向特定智能体发送消息。8. 避坑指南与常见问题排查在实际部署和运行中你几乎一定会遇到下面这些问题。这里我整理了最常见的坑和解决方法。8.1 网络与连接问题问题OpenClaw 无法连接 Ollama或者技能请求外部网站超时。排查容器网络如果使用 Docker确保 OpenClaw 和 Ollama 在同一个自定义网络或默认的 bridge 网络中并且使用服务名如http://ollama:11434可以互相访问。可以在 OpenClaw 容器内执行ping ollama或curl http://ollama:11434/api/tags测试。防火墙/安全组如果服务部署在云服务器检查服务器的安全组规则是否放行了相关端口如 OpenClaw 的 3000 端口Ollama 的 11434 端口。代理设置如果服务器需要通过代理访问外网需要在 OpenClaw 和技能执行的 Python 环境中配置代理如设置HTTP_PROXY/HTTPS_PROXY环境变量。8.2 技能执行失败问题在 OpenClaw Web 界面测试技能时返回错误或超时。排查技能未加载检查技能文件是否放在了正确的目录并且文件格式和类定义符合 OpenClaw 的要求。查看 OpenClaw 的日志确认技能加载时没有报错。依赖缺失技能代码中引用了第三方库如requests,beautifulsoup4。这些库需要安装在 OpenClaw 的运行环境中。如果使用 Docker 部署需要在构建镜像时安装或者挂载 volume 后进入容器内部安装。参数错误仔细检查调用技能时传递的参数名和格式是否与execute方法定义的params字典匹配。特别是 JSON 格式是否正确。8.3 消息推送失败问题notifier技能显示执行成功但群里收不到消息。排查Webhook URL 错误最常见的原因。仔细核对复制的 Webhook 地址确保没有多余的空格或换行。可以尝试用curl命令直接测试curl -X POST -H Content-Type: application/json -d {msgtype:text,text:{content:测试}} YOUR_WEBHOOK_URL。机器人被移除如果机器人被从群聊中移除Webhook 会失效。需要重新添加机器人并获取新的 URL。消息内容超限或格式错误企业微信和飞书对消息内容和格式有要求。例如企业微信的文本消息 content 字段最长支持 2048 个字节。如果消息过长或包含特殊字符可能导致发送失败。确保构造的 payload 完全符合官方文档。8.4 定时任务不执行问题Crontab 配置了但到点脚本没有运行。排查环境变量Cron 执行的环境与用户登录 shell 的环境不同可能缺少关键的 PATH 或环境变量如PYTHONPATH。在脚本中使用绝对路径或者在 crontab 中通过PATH...和导出的环境变量来设置。权限问题确保脚本文件有可执行权限 (chmod x trigger_openclaw.py)并且 Cron 任务所属用户有权限执行该脚本和写入日志文件。查看日志这是最重要的步骤检查 Crontab 配置的日志文件如/tmp/openclaw_cron.log里面通常会有具体的错误信息比如 “ModuleNotFoundError: No module named ‘requests’”。8.5 大模型响应慢或不稳定问题集成 AI 总结时响应时间很长或者偶尔超时。解决模型选择使用更小、更快的模型如 3B、7B 参数。对于总结、格式化这类任务小模型通常足够。提示词优化给模型清晰、简洁的指令并限制输出长度例如“用100字以内总结”可以减少模型的“思考”时间。设置超时与重试在调用模型 API 的代码中设置合理的超时时间如 60 秒并实现简单的重试逻辑如最多重试2次。硬件资源确保运行 Ollama 的服务器有足够的 CPU 和内存。对于 7B 模型至少需要 8GB 可用内存。经过以上步骤你应该已经拥有了一个由 OpenClaw 驱动的、高度定制化的个人效率助手。它安静地运行在后台准时为你抓取信息、处理摘要、并推送结果。你可以在此基础上无限扩展添加监控服务器状态的技能、自动整理邮件的技能、甚至是根据日历安排自动回复消息的技能。OpenClaw 的“技能”架构让这种扩展变得非常自然。 基于OpenClaw构建AI自动化工作流：定时提醒、智能搜索与消息推送实践
1. 项目概述为什么我们需要一个“效率三板斧”如果你和我一样每天在电脑前处理大量重复性工作比如定时检查某个网站、搜索特定信息、或者需要把某些结果推送到手机上那你肯定对“自动化”这个词有天然的亲近感。手动操作不仅耗时还容易出错尤其是在处理多任务时一个疏忽就可能漏掉重要信息。我最近深度折腾了一个叫 OpenClaw 的开源项目它本质上是一个 AI 智能体框架但在我看来它最迷人的地方在于我们可以用它来打造一套高度个性化的自动化工作流。今天要聊的就是我基于 OpenClaw 实践出的“效率三板斧”定时提醒、自动搜索和消息推送。简单来说这套组合拳能帮你把那些琐碎、固定但又必须做的“数字杂务”打包交给 AI 智能体去执行。比如每天早上 9 点自动搜索行业新闻并推送到企业微信或者每隔一小时检查一次服务器状态异常时立刻发消息到你的手机再或者设定一个复杂的条件当多个数据源满足特定规则时自动触发一系列操作并通知你。这不仅仅是省时间更是把我们从信息过载和重复劳动中解放出来让我们能更专注于需要创造力和决策的核心工作。无论你是开发者、运营、数据分析师还是任何需要与信息打交道的角色这套方法都能显著提升你的工作效率和响应速度。接下来我会从设计思路开始一步步拆解如何利用 OpenClaw 实现这三个核心功能并分享我在部署、配置和调试过程中踩过的坑和总结的经验。你会发现虽然 OpenClaw 本身功能强大但将其转化为稳定的生产力工具需要一些清晰的规划和实操技巧。2. 核心思路与架构设计在动手写一行代码或配置一个文件之前我们必须先想清楚整个系统应该如何运转。OpenClaw 作为一个智能体框架它的核心是接收指令或事件调用相应的技能Skill去执行并可能产生输出。我们的“三板斧”本质上就是为 OpenClaw 设计和集成三个关键的技能并让它们能够被定时或按条件触发。2.1 功能模块拆解与联动逻辑我们的目标系统包含三个核心模块它们既可以独立工作也能串联成更复杂的工作流定时提醒模块这是整个系统的“发条”。它的核心是一个调度器Scheduler负责在预设的时间点触发一个特定的任务。这个任务本身可能很简单比如只是向用户发送一条消息也可能很复杂比如去调用“自动搜索”模块。在 OpenClaw 的语境下这个调度器需要能够与智能体通信告诉它“时间到了该执行某某技能了”。自动搜索模块这是系统的“眼睛”和“大脑”。它负责根据预设的查询条件从指定的数据源如搜索引擎、特定网站、数据库、API获取信息并对结果进行初步的处理或分析。例如它可以定期搜索“AI 编程助手 最新发布”然后过滤掉广告和无关内容只提取最新的三篇技术博客标题和链接。这个模块的实现依赖于网络请求、HTML 解析或 API 调用以及可能的一些文本处理逻辑。消息推送模块这是系统的“嘴巴”。它负责将前两个模块产生的结果或系统自身的状态信息通过一个可靠的通道送达用户指定的终端。最常用的通道包括企业微信、飞书、钉钉的机器人或者电子邮件、短信需服务商等。这个模块的关键在于稳定性和即时性消息必须能成功发出并且延迟要低。联动逻辑示例 一个完整的工作流可能是定时器触发-调用搜索技能-获取并处理数据-调用推送技能-消息成功送达用户。 另一种场景是监控技能检测到异常-直接调用推送技能发送告警。2.2 技术选型与 OpenClaw 的角色为什么选择 OpenClaw 作为底座市面上有 Zapier、IFTTT、n8n 等优秀的自动化工具也有 Python 的 APScheduler、Celery 等强大的调度库。OpenClaw 的优势在于它的“AI 原生”和“高度可编程性”。AI 原生OpenClaw 内置了大模型交互能力。这意味着你的“自动搜索”模块可以不仅仅是用关键词匹配还可以让 AI 理解搜索意图、总结搜索结果、甚至判断信息的相关性和重要性。你的“消息推送”内容也可以由 AI 润色使其更符合上下文或更易于阅读。技能Skill生态OpenClaw 通过技能来扩展功能。我们可以将定时、搜索、推送分别封装成独立的 Skill。这些 Skill 可以像乐高积木一样被组合和重复使用构建复杂的工作流。统一管理与上下文所有任务都在 OpenClaw 的智能体生命周期内管理可以共享配置如 API 密钥、维护会话上下文对于需要多轮交互的复杂任务很重要并且有一个统一的日志和状态查看界面。对于技术栈的补充选择调度器虽然 OpenClaw 社区可能有相关的定时 Skill但为了最高可靠性我倾向于使用操作系统级的cronLinux/macOS或任务计划程序Windows来定时调用 OpenClaw 的 API 或命令行工具触发特定技能。这种方式独立于 OpenClaw 进程更稳定。搜索实现对于简单网页抓取requestsBeautifulSoup是经典组合。对于需要渲染 JavaScript 的现代网页可以考虑Playwright或Selenium。对于调用公开 API如 GitHub API、新闻 API直接使用requests即可。这些都可以封装在 Python Skill 里。消息推送优先选择支持 Webhook 的即时通讯工具。企业微信和飞书的群机器人配置简单免费额度高是国内团队的优选。Telegram Bot 也是一个全球通用的好选择。推送 Skill 的核心就是构造正确的 HTTP POST 请求。确定了架构接下来我们就要进入实战环节看看如何一步步搭建起这个系统。3. 环境部署与 OpenClaw 基础配置“工欲善其事必先利其器”。一个稳定的基础环境是后续所有操作的前提。OpenClaw 的部署方式多样这里我以最通用、最便于管理的Docker 部署为例。如果你习惯原生安装官方文档也有相应指引。3.1 使用 Docker 快速部署 OpenClawDocker 能解决环境依赖问题保证在不同系统上行为一致。假设你已经在开发机上安装了 Docker 和 Docker Compose。首先我们需要一个docker-compose.yml文件来定义服务。OpenClaw 通常需要和一个大模型服务如 Ollama、OpenAI API 兼容服务搭配使用。version: 3.8 services: openclaw: image: your-openclaw-image # 请替换为实际的 OpenClaw 镜像名例如 openwebui/open-webui:latest (如果使用Open WebUI) 或社区提供的镜像 container_name: openclaw restart: unless-stopped ports: - 3000:8080 # 将容器内的 8080 端口映射到主机的 3000 端口 volumes: - ./openclaw_data:/app/data # 持久化数据避免容器重启后配置丢失 environment: - OLLAMA_BASE_URLhttp://ollama:11434 # 指向 Ollama 服务 # 其他环境变量如默认模型、API密钥等 depends_on: - ollama ollama: image: ollama/ollama:latest container_name: ollama restart: unless-stopped ports: - 11434:11434 volumes: - ./ollama_data:/root/.ollama # 持久化 Ollama 模型数据注意OpenClaw 的具体镜像名称需要根据你选择的版本或分支确定。有些项目可能叫做open-claw或其他名称请务必查阅你所用版本的官方或社区文档。上述配置是一个通用示例your-openclaw-image需要被替换。保存文件后在终端执行docker-compose up -dDocker 就会拉取镜像并启动服务。访问http://你的服务器IP:3000应该就能看到 OpenClaw 的 Web 界面了。实操心得一镜像与网络问题首次拉取镜像可能会很慢或失败特别是 Ollama 的镜像比较大。可以考虑配置 Docker 镜像加速器。另外确保ollama服务在容器网络内能被openclaw通过服务名ollama访问到这是depends_on和 Docker 默认网络提供的功能。3.2 基础配置与模型连接启动后首次访问通常需要进行初始设置比如创建管理员账户。登录后最关键的一步是配置大模型连接。连接 Ollama在 OpenClaw 的设置Settings或模型Models页面添加模型。填入模型名称如llama3.2:1b、qwen2.5:7b并在模型的基础 URLBase URL中填写http://ollama:11434这是 Docker 容器网络内的地址。如果 OpenClaw 和 Ollama 不在同一 Docker Compose 下则需要填写主机的实际 IP 和端口。测试连接保存后尝试在聊天界面与模型对话确保它能正常回复。这一步验证了 OpenClaw 核心的 AI 能力是通的。实操心得二模型选择对于自动化任务不一定需要最大的模型。7B 或 14B 参数量的模型在理解指令、生成文本上已经足够且推理速度更快资源消耗更小。例如用llama3.2:3b或qwen2.5:7b来做信息总结和格式化推送消息性价比很高。基础环境就绪后我们就可以开始打造核心的“技能”了。4. 核心技能一实现可靠的消息推送消息推送是“三板斧”的最终环节也是用户体验最直接的一环。我们必须保证它稳定、及时、易用。我将以企业微信群机器人和飞书群机器人为例展示如何创建一个通用的推送 Skill。4.1 创建企业微信/飞书机器人并获取 Webhook企业微信在电脑端打开企业微信进入需要接收消息的群聊。点击右上角群菜单 -添加群机器人-新建。给机器人起个名字如“OpenClaw 助手”创建完成后最关键的一步是复制生成的Webhook 地址。这个地址格式类似https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/webhook/send?keyxxxxxxxx。这个key就是机器人的唯一凭证务必保密。飞书在飞书群聊中点击右上角设置图标 -设置群机器人-添加机器人-自定义机器人。设置机器人名称和描述创建后同样会获得一个Webhook 地址格式如https://open.feishu.cn/open-apis/bot/v2/hook/xxxxxxxx。4.2 编写推送 Skill 的 Python 代码在 OpenClaw 中Skill 通常以 Python 文件的形式存在放在特定的技能目录下。我们需要创建一个新的 Skill例如叫notifier_skill。# notifier_skill.py import requests import json from typing import Dict, Any, Optional from openclaw.skill import Skill, register_skill # 假设 OpenClaw 的 Skill 基类导入路径 register_skill class NotifierSkill(Skill): 一个通用的消息推送技能支持企业微信和飞书机器人。 def __init__(self): super().__init__() self.name notifier self.description 通过 Webhook 向企业微信或飞书群发送消息。 # 可以在初始化时加载配置比如从环境变量或配置文件中读取默认的 Webhook URL self.default_webhook_url None # 示例os.getenv(DEFAULT_WEBHOOK_URL) def execute(self, params: Dict[str, Any]) - Dict[str, Any]: 执行推送。 参数 params 应包含 - message: 要发送的文本内容必填。 - webhook_url: 机器人的 Webhook 地址可选若不提供则使用默认值。 - msg_type: 消息类型如 text文本、markdown仅飞书支持较好可选默认text。 message params.get(message) if not message: return {success: False, error: 参数 message 是必需的。} webhook_url params.get(webhook_url, self.default_webhook_url) if not webhook_url: return {success: False, error: 未提供 webhook_url 且无默认配置。} msg_type params.get(msg_type, text) # 根据不同的机器人类型构造不同的 payload # 简单判断企业微信的 URL 包含 qyapi.weixin.qq.com if qyapi.weixin.qq.com in webhook_url: payload self._build_wechat_payload(message, msg_type) elif open.feishu.cn in webhook_url: payload self._build_feishu_payload(message, msg_type) else: # 默认按企业微信格式处理或抛出错误 payload self._build_wechat_payload(message, msg_type) headers {Content-Type: application/json} try: response requests.post(webhook_url, datajson.dumps(payload), headersheaders, timeout10) response.raise_for_status() # 如果状态码不是 200会抛出 HTTPError resp_json response.json() # 企业微信成功返回{errcode:0,errmsg:ok} # 飞书成功返回{StatusCode:0, StatusMessage:success} if (resp_json.get(errcode) 0) or (resp_json.get(StatusCode) 0): return {success: True, response: resp_json} else: return {success: False, error: f推送失败: {resp_json}} except requests.exceptions.RequestException as e: return {success: False, error: f网络请求失败: {str(e)}} except json.JSONDecodeError as e: return {success: False, error: f解析响应失败: {str(e)}} def _build_wechat_payload(self, message: str, msg_type: str) - Dict[str, Any]: 构造企业微信机器人的请求体。 # 企业微信文本消息格式 if msg_type text: return { msgtype: text, text: { content: message } } # 可以扩展支持 markdown 等类型 else: # 默认回退到文本 return self._build_wechat_payload(message, text) def _build_feishu_payload(self, message: str, msg_type: str) - Dict[str, Any]: 构造飞书机器人的请求体。 if msg_type text: return { msg_type: text, content: { text: message } } elif msg_type markdown: return { msg_type: interactive, card: { elements: [{ tag: markdown, content: message }] } } else: return self._build_feishu_payload(message, text)代码解读与注意事项错误处理代码中包含了必要的参数检查、网络请求异常处理和响应状态判断。在实际自动化任务中健壮的错误处理至关重要能避免因为一次推送失败导致整个工作流静默中断。Payload 构造企业微信和飞书的 API 格式不同需要分别处理。上述代码做了简单判断更严谨的做法是通过配置指定机器人类型。超时设置requests.post设置了timeout10秒防止因为网络问题导致线程长时间挂起。技能注册register_skill装饰器具体名称可能因 OpenClaw 版本而异用于将我们这个类注册到 OpenClaw 的技能库中使其可以被智能体调用。将这个文件放到 OpenClaw 的技能目录后通常需要重启 OpenClaw 服务或者触发技能扫描来加载它。4.3 测试推送技能技能加载后我们可以通过 OpenClaw 的 Web 界面直接测试。在聊天框或技能测试界面输入指令或调用 JSON例如调用技能 notifier参数{message: 【测试】OpenClaw 推送功能正常, webhook_url: 你的企业微信机器人Webhook}如果配置正确你的企业微信或飞书群聊里就会立刻收到这条消息。实操心得三安全与配置管理千万不要将 Webhook URL 硬编码在代码或聊天记录里。最佳实践是将 Webhook URL 保存在 OpenClaw 的环境变量或独立的配置文件中。在上述 Skill 的__init__方法中读取默认配置。或者在调用技能时通过一个安全的参数存储如果 OpenClaw 支持来传递而不是明文写在调用指令里。消息通道打通了接下来我们让系统学会“看”东西。5. 核心技能二构建智能自动搜索自动搜索技能的目标是给定一个查询Query从目标数据源获取信息并返回结构化的结果。这个技能可以非常简单如抓取静态页面标题也可以非常复杂如模拟登录、多页爬取、AI 摘要总结。这里我们实现一个中等复杂度的例子抓取一个技术博客首页的最新文章列表。5.1 使用 Requests 和 BeautifulSoup 实现网页抓取我们创建一个web_search_skill.py。# web_search_skill.py import requests from bs4 import BeautifulSoup from urllib.parse import urljoin import json from typing import Dict, Any, List from openclaw.skill import Skill, register_skill register_skill class WebSearchSkill(Skill): 一个网页内容抓取与提取技能。 def __init__(self): super().__init__() self.name web_search self.description 抓取指定URL的网页内容并提取特定元素如最新文章列表。 self.headers { User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36 } def execute(self, params: Dict[str, Any]) - Dict[str, Any]: 执行网页搜索/抓取。 参数 params 应包含 - url: 要抓取的网页地址必填。 - selector_type: 选择器类型如 css 或 xpath可选默认css。 - selector: 用于提取内容的选择器字符串可选。若不提供则返回页面标题和部分文本。 - limit: 提取结果的数量限制可选默认5。 url params.get(url) if not url: return {success: False, error: 参数 url 是必需的。} selector_type params.get(selector_type, css) selector params.get(selector) limit int(params.get(limit, 5)) try: # 1. 发送HTTP请求 response requests.get(url, headersself.headers, timeout15) response.raise_for_status() response.encoding response.apparent_encoding # 自动识别编码 # 2. 解析HTML soup BeautifulSoup(response.text, html.parser) # 3. 提取内容 extracted_data [] if selector: if selector_type css: elements soup.select(selector)[:limit] elif selector_type xpath: # BeautifulSoup 对 XPath 支持有限可以考虑用 lxml # 这里简化处理提示用户用 css return {success: False, error: 本技能暂未完整实现 XPath 支持请使用 CSS 选择器。} else: return {success: False, error: f不支持的 selector_type: {selector_type}} for elem in elements: item { text: elem.get_text(stripTrue), href: elem.get(href) } # 如果是相对链接转换为绝对链接 if item[href] and not item[href].startswith((http://, https://)): item[href] urljoin(url, item[href]) extracted_data.append(item) else: # 如果没有提供选择器返回页面基本信息 page_title soup.title.string if soup.title else 无标题 # 简单提取前几个段落 paragraphs [p.get_text(stripTrue) for p in soup.find_all(p)[:limit] if p.get_text(stripTrue)] extracted_data { title: page_title, url: url, preview: paragraphs } return { success: True, data: extracted_data, source_url: url } except requests.exceptions.RequestException as e: return {success: False, error: f网络请求失败: {str(e)}} except Exception as e: return {success: False, error: f解析过程出错: {str(e)}} def search_news_example(self, site_url: str, article_selector: str) - List[Dict]: 一个专用的示例方法获取某个新闻站点的最新文章。 params { url: site_url, selector: article_selector, limit: 5 } result self.execute(params) if result.get(success): return result.get(data, []) else: # 处理错误可以记录日志或抛出异常 print(f搜索失败: {result.get(error)}) return []5.2 让搜索更“智能”集成大模型进行信息提炼单纯的抓取返回的是原始数据。我们可以很容易地将这个技能与 OpenClaw 的大模型能力结合创建一个更高级的技能或者在本技能内部调用模型进行总结。假设我们想让 AI 对抓取到的文章列表进行摘要或分类。我们可以在execute方法返回原始数据后再添加一个可选的“后处理”步骤或者创建一个新的组合技能。# 假设在 OpenClaw 的智能体流程中可以这样串联 # 1. 调用 web_search 技能获取原始文章列表。 # 2. 将原始列表交给大模型提示词为“请将以下文章列表总结为一份不超过3条的每日简报每条包含标题和核心看点。” # 3. 将模型生成的简报文本传递给 notifier 技能进行推送。实操心得四选择器的获取与反爬策略获取选择器使用浏览器的开发者工具F12。在元素上右键 -检查- 在 Elements 面板中右键该元素 -Copy-Copy selector或Copy XPath。需要根据网站结构进行调整通常选择class或具有唯一性的id。应对反爬设置 User-Agent像上面代码一样模拟真实浏览器。添加延迟频繁请求同一网站时在请求间加入time.sleep(random.uniform(1, 3))避免被封 IP。使用 Session对于需要保持会话的网站使用requests.Session()。考虑更高级的工具如果网站内容由 JavaScript 动态加载requestsBeautifulSoup无法获取就需要使用Playwright或Selenium这类能控制真实浏览器的工具。但这会显著增加复杂性和资源消耗仅在必要时使用。搜索技能让我们能获取外部信息接下来我们需要一个“触发器”来定期启动它。6. 核心技能三配置精准的定时触发器定时是自动化的灵魂。我们需要一个可靠的方式来定期执行我们的搜索推送工作流。虽然 OpenClaw 内部可能支持简单的定时任务但为了追求极致的可靠性和灵活性我推荐使用操作系统级的定时任务来调用 OpenClaw 的 API。6.1 使用 Cron (Linux/macOS) 或 任务计划程序 (Windows)思路我们编写一个简单的脚本Shell 或 Python这个脚本的唯一功能就是向 OpenClaw 发送一个 HTTP 请求触发某个特定的技能或对话流程。然后用系统的定时任务工具来定期执行这个脚本。步骤一创建触发脚本假设 OpenClaw 提供了触发技能执行的 API 端点例如/api/v1/skill/execute。我们需要查阅 OpenClaw 的 API 文档来确认。这里假设端点存在。创建一个 Python 脚本trigger_openclaw.py#!/usr/bin/env python3 import requests import json import sys def trigger_skill(skill_name, params, openclaw_base_urlhttp://localhost:3000, api_keyyour-api-key-if-needed): 触发 OpenClaw 执行一个技能。 url f{openclaw_base_url.rstrip(/)}/api/v1/skill/execute headers { Content-Type: application/json, } if api_key: headers[Authorization] fBearer {api_key} payload { skill: skill_name, params: params } try: resp requests.post(url, jsonpayload, headersheaders, timeout30) resp.raise_for_status() result resp.json() print(f触发成功: {result}) return True except Exception as e: print(f触发失败: {e}) if resp: print(f响应内容: {resp.text}) return False if __name__ __main__: # 示例触发一个组合工作流或者触发一个专门负责“每日简报”的智能体对话 # 假设我们有一个叫 morning_briefing 的智能体或技能链 success trigger_skill( skill_namenotifier, # 这里可以直接触发推送但更常见的是触发一个编排好的“工作流”智能体 params{ message: 【定时测试】现在是早上9点该开始工作了, webhook_url: 你的Webhook地址 } ) sys.exit(0 if success else 1)步骤二配置 Crontab (Linux/macOS)编辑当前用户的 crontabcrontab -e添加一行例如每天上午9点执行0 9 * * * /usr/bin/python3 /path/to/your/trigger_openclaw.py /tmp/openclaw_cron.log 21这表示每天 9:00 AM执行脚本并将所有输出包括错误追加到/tmp/openclaw_cron.log文件中便于排查问题。步骤三配置任务计划程序 (Windows)打开“任务计划程序”。创建基本任务设置名称和触发器例如每天上午9点。操作选择“启动程序”程序或脚本填写python.exe的完整路径参数填写你的脚本路径C:\path\to\your\trigger_openclaw.py。完成创建。6.2 进阶在 OpenClaw 内部实现复杂调度逻辑如果定时任务逻辑很复杂例如工作日执行、排除节假日或者希望调度逻辑更集中地管理可以考虑以下方案使用专门的调度 Skill在 OpenClaw 内部运行一个后台线程使用 Python 的schedule或APScheduler库。这个 Skill 启动后就在内存中维护一个任务列表。但需要注意 OpenClaw 重启会导致任务丢失需要持久化存储。使用外部调度系统触发 OpenClaw这是更企业级的做法。使用像Apache Airflow、Celery Beat或云厂商的定时触发器如 AWS CloudWatch Events、阿里云定时触发器来调用 OpenClaw 的 API。这些系统提供了更强大的调度、监控、重试和日志功能。实操心得五时间同步与日志服务器时间确保运行 Crontab 或任务计划程序的服务器系统时间准确最好配置 NTP 时间同步。日志是关键务必为定时任务配置日志记录如上面 crontab 示例中的 /tmp/openclaw_cron.log 21。当任务没有按预期运行时日志文件是你排查问题的第一手资料。可以在触发脚本中加入更详细的日志记录比如记录开始时间、发送的请求、接收的响应等。至此我们已拥有了定时触发、自动搜索、消息推送三个核心能力。接下来我们将它们串联起来并解决实际运行中会遇到的各种问题。7. 串联与实战打造个性化每日资讯简报现在我们将三个模块组合成一个完整的自动化流程每天早晨自动抓取我关心的几个技术网站的最新文章由 AI 筛选总结成一份简报并推送到我的企业微信。7.1 设计工作流与智能体编排我们不需要编写一个庞大的单体脚本而是利用 OpenClaw 智能体的“规划-执行”能力或者通过一个“主控”技能来协调。方案A顺序执行脚本简单直接创建一个新的 Skill例如daily_briefing_skill.py在这个 Skill 的execute方法里按顺序调用web_search技能抓取网站A的最新文章。调用web_search技能抓取网站B的最新文章。将两个结果列表合并组织成一段提示词Prompt。调用 OpenClaw 的大模型接口这通常通过智能体的核心能力直接实现而非另一个 Skill让模型总结简报。调用notifier技能推送简报。方案B利用智能体对话流更灵活我们可以配置一个专门的智能体Agent并为其设计一个系统提示词System Prompt你是一个资讯助理。每天早晨你需要执行以下任务 1. 访问 [网站A的URL]使用选择器 .article-list h3 a 抓取最新5篇文章标题和链接。 2. 访问 [网站B的URL]使用选择器 .post-title a 抓取最新3篇文章标题和链接。 3. 将抓取到的所有信息整合成一份简洁的列表。 4. 对这份列表进行总结提炼出今天最值得关注的2-3个技术趋势或话题用一段话表述。 5. 将最终总结和原文链接列表通过 notifier 技能发送到我的企业微信。 请严格按照步骤执行并报告每一步的结果。然后通过定时任务在每天早晨向这个智能体发送一条消息例如“开始执行每日简报任务”。智能体会根据系统提示词自动规划并执行上述步骤。方案A的代码示例片段# daily_briefing_skill.py (部分代码) class DailyBriefingSkill(Skill): def execute(self, params): all_articles [] # 1. 抓取网站A site_a_result self.invoke_skill(web_search, { url: https://techblog.example.com, selector: .article-list h3 a, limit: 5 }) if site_a_result.get(success): all_articles.extend([f- {item[text]} ({item[href]}) for item in site_a_result.get(data, [])]) # 2. 抓取网站B (类似) # ... # 3. 调用大模型总结 prompt f请将以下今日技术文章列表总结成一份不超过3条的晨间简报每条简报包含一个核心主题和简要评价 {chr(10).join(all_articles)} # 假设 self.agent 可以访问大模型 summary self.agent.chat(prompt) # 4. 推送 push_result self.invoke_skill(notifier, { message: f【技术晨报】{summary}, webhook_url: os.getenv(WECHAT_WEBHOOK) }) return {success: push_result.get(success, False), summary: summary}7.2 配置定时触发按照第6节的方法设置一个 Crontab 任务在每天上午8点执行一个脚本该脚本调用daily_briefing技能或者向负责简报的智能体发送启动消息。0 8 * * 1-5 /usr/bin/python3 /path/to/trigger_daily_briefing.py这里设置为工作日周一到周五早上8点执行。trigger_daily_briefing.py脚本的内容就是调用上述daily_briefing技能或者向特定智能体发送消息。8. 避坑指南与常见问题排查在实际部署和运行中你几乎一定会遇到下面这些问题。这里我整理了最常见的坑和解决方法。8.1 网络与连接问题问题OpenClaw 无法连接 Ollama或者技能请求外部网站超时。排查容器网络如果使用 Docker确保 OpenClaw 和 Ollama 在同一个自定义网络或默认的 bridge 网络中并且使用服务名如http://ollama:11434可以互相访问。可以在 OpenClaw 容器内执行ping ollama或curl http://ollama:11434/api/tags测试。防火墙/安全组如果服务部署在云服务器检查服务器的安全组规则是否放行了相关端口如 OpenClaw 的 3000 端口Ollama 的 11434 端口。代理设置如果服务器需要通过代理访问外网需要在 OpenClaw 和技能执行的 Python 环境中配置代理如设置HTTP_PROXY/HTTPS_PROXY环境变量。8.2 技能执行失败问题在 OpenClaw Web 界面测试技能时返回错误或超时。排查技能未加载检查技能文件是否放在了正确的目录并且文件格式和类定义符合 OpenClaw 的要求。查看 OpenClaw 的日志确认技能加载时没有报错。依赖缺失技能代码中引用了第三方库如requests,beautifulsoup4。这些库需要安装在 OpenClaw 的运行环境中。如果使用 Docker 部署需要在构建镜像时安装或者挂载 volume 后进入容器内部安装。参数错误仔细检查调用技能时传递的参数名和格式是否与execute方法定义的params字典匹配。特别是 JSON 格式是否正确。8.3 消息推送失败问题notifier技能显示执行成功但群里收不到消息。排查Webhook URL 错误最常见的原因。仔细核对复制的 Webhook 地址确保没有多余的空格或换行。可以尝试用curl命令直接测试curl -X POST -H Content-Type: application/json -d {msgtype:text,text:{content:测试}} YOUR_WEBHOOK_URL。机器人被移除如果机器人被从群聊中移除Webhook 会失效。需要重新添加机器人并获取新的 URL。消息内容超限或格式错误企业微信和飞书对消息内容和格式有要求。例如企业微信的文本消息 content 字段最长支持 2048 个字节。如果消息过长或包含特殊字符可能导致发送失败。确保构造的 payload 完全符合官方文档。8.4 定时任务不执行问题Crontab 配置了但到点脚本没有运行。排查环境变量Cron 执行的环境与用户登录 shell 的环境不同可能缺少关键的 PATH 或环境变量如PYTHONPATH。在脚本中使用绝对路径或者在 crontab 中通过PATH...和导出的环境变量来设置。权限问题确保脚本文件有可执行权限 (chmod x trigger_openclaw.py)并且 Cron 任务所属用户有权限执行该脚本和写入日志文件。查看日志这是最重要的步骤检查 Crontab 配置的日志文件如/tmp/openclaw_cron.log里面通常会有具体的错误信息比如 “ModuleNotFoundError: No module named ‘requests’”。8.5 大模型响应慢或不稳定问题集成 AI 总结时响应时间很长或者偶尔超时。解决模型选择使用更小、更快的模型如 3B、7B 参数。对于总结、格式化这类任务小模型通常足够。提示词优化给模型清晰、简洁的指令并限制输出长度例如“用100字以内总结”可以减少模型的“思考”时间。设置超时与重试在调用模型 API 的代码中设置合理的超时时间如 60 秒并实现简单的重试逻辑如最多重试2次。硬件资源确保运行 Ollama 的服务器有足够的 CPU 和内存。对于 7B 模型至少需要 8GB 可用内存。经过以上步骤你应该已经拥有了一个由 OpenClaw 驱动的、高度定制化的个人效率助手。它安静地运行在后台准时为你抓取信息、处理摘要、并推送结果。你可以在此基础上无限扩展添加监控服务器状态的技能、自动整理邮件的技能、甚至是根据日历安排自动回复消息的技能。OpenClaw 的“技能”架构让这种扩展变得非常自然。