高级自动化

多源信息收集 → 智能去重 → 质量评分 → 自动分类 → 生成日报 → 飞书推送

# 安装信息收集Skills
clawhub install brave-search      # 网页搜索
clawhub install rss-reader        # RSS订阅
clawhub install github-trending   # GitHub热门

# 安装内容处理Skills
clawhub install content-analyzer  # 内容分析
clawhub install text-summarizer   # 文本摘要
clawhub install duplicate-checker # 去重检查

{
  "sources": {
    "rss": [
      {
        "name": "阮一峰的网络日志",
        "url": "https://www.ruanyifeng.com/blog/atom.xml",
        "category": "技术"
      },
      {
        "name": "少数派",
        "url": "https://sspai.com/feed",
        "category": "效率"
      }
    ],
    "github": {
      "trending": {
        "language": "python",
        "since": "daily"
      },
      "repos": [
        "openclaw/openclaw",
        "microsoft/vscode"
      ]
    },
    "keywords": [
      "OpenClaw",
      "AI工具",
      "效率提升",
      "自动化"
    ]
  },
  "filter": {
    "keywords": ["AI", "自动化", "效率", "工具"],
    "exclude": ["广告", "营销", "推广"],
    "quality_threshold": 75,
    "max_items": 20
  },
  "schedule": {
    "time": "08:00",
    "timezone": "Asia/Shanghai"
  }
}

#!/bin/bash

# 每日信息收集脚本
DATE=$(date +%Y-%m-%d)
OUTPUT_DIR="$HOME/.openclaw/digests"
mkdir -p "$OUTPUT_DIR"

# 1. 收集RSS信息
echo "📰 收集RSS信息..."
openclaw agent --message "请使用 rss-reader skill 收集 ~/.openclaw/info-sources.json 中配置的RSS源，保存到 $OUTPUT_DIR/rss-$DATE.json"

# 2. 收集GitHub热门
echo "🔥 收集GitHub热门..."
openclaw agent --message "请收集GitHub今日Python热门项目，保存到 $OUTPUT_DIR/github-$DATE.json"

# 3. 搜索关键词
echo "🔍 搜索关键词..."
openclaw agent --message "请搜索'OpenClaw AI工具'相关信息，最多10条结果，保存到 $OUTPUT_DIR/search-$DATE.json"

# 4. 合并和去重
echo "🔄 合并和去重..."
openclaw agent --message "请合并 $OUTPUT_DIR/*-$DATE.json 中的所有信息并去重，保存到 $OUTPUT_DIR/merged-$DATE.json"

# 5. 内容分析和评分
echo "📊 内容分析..."
openclaw agent --message "请分析 $OUTPUT_DIR/merged-$DATE.json 中的内容并评分，保存到 $OUTPUT_DIR/analyzed-$DATE.json"

# 6. 生成日报
echo "� 生成日报..."
openclaw agent --message "请根据以下信息生成今日日报，按技术、产品、行业分类，每条信息包含标题、摘要、链接和推荐理由：
$(cat $OUTPUT_DIR/analyzed-$DATE.json)" \
  --output "$OUTPUT_DIR/digest-$DATE.md"

# 7. 推送到飞书
echo "� 推送到飞书..."
openclaw channels send feishu \
  --message "$(cat $OUTPUT_DIR/digest-$DATE.md)" \
  --title "📰 每日资讯 $DATE"

echo "✅ 日报生成完成！"

# 添加到crontab
crontab -e

# 每天早上8点执行
0 8 * * * /bin/bash ~/.openclaw/scripts/daily-digest.sh

{
  "sources": {
    "rss": [
      "https://news.ycombinator.com/rss",
      "https://www.reddit.com/r/programming/.rss",
      "https://dev.to/feed"
    ],
    "github": {
      "trending": ["python", "javascript", "go"],
      "topics": ["ai", "automation", "productivity"]
    },
    "twitter": {
      "accounts": ["@OpenAI", "@github", "@vercel"],
      "hashtags": ["#AI", "#DevTools"]
    }
  },
  "filter": {
    "keywords": ["AI", "开源", "工具", "框架"],
    "min_stars": 100,
    "quality_threshold": 80
  }
}

任务输入 → 智能分析 → 优先级排序 → 时间安排 → 进度跟踪 → 完成复盘

clawhub install task-manager
clawhub install calendar-sync
clawhub install priority-analyzer
clawhub install time-estimator

{
  "priority_rules": {
    "urgent_keywords": ["紧急", "立即", "今天必须"],
    "important_keywords": ["重要", "关键", "核心"],
    "deadline_weight": 0.4,
    "impact_weight": 0.3,
    "effort_weight": 0.3
  },
  "time_rules": {
    "work_hours": "09:00-18:00",
    "focus_time": "09:00-11:00",
    "meeting_time": "14:00-16:00",
    "break_interval": 90
  },
  "automation": {
    "auto_schedule": true,
    "auto_reminder": true,
    "auto_followup": true
  }
}

你：帮我管理今天的任务
OpenClaw：好的，请告诉我你今天的任务清单

你：
1. 完成项目文档（预计2小时）
2. 代码review（预计1小时）
3. 团队会议（14:00-15:00）
4. 修复bug（紧急，预计3小时）
5. 学习新技术（预计1小时）

OpenClaw：已分析你的任务，建议执行顺序：

🔴 优先级1（紧急重要）
- 修复bug（09:00-12:00，3小时）
  理由：标记为紧急，安排在上午专注时间

🟡 优先级2（重要不紧急）
- 完成项目文档（13:00-14:00，1小时）
  理由：重要任务，会议前完成
- 代码review（15:00-16:00，1小时）
  理由：需要专注，会议后进行

🟢 优先级3（不紧急）
- 团队会议（14:00-15:00，固定）
- 学习新技术（16:00-17:00，1小时）
  理由：可灵活安排，放在下午

已同步到你的日历，并设置提醒。需要调整吗？

# 创建项目
openclaw agent --message "创建项目：OpenClaw教程优化
任务列表：
1. 修复Docker文档（2小时，已完成）
2. 补充第13章内容（8小时，进行中）
3. 删除重复内容（4小时，待开始）
4. 统一代码格式（3小时，待开始）
5. 更新交叉引用（2小时，待开始）

请帮我制定执行计划"

# OpenClaw自动生成甘特图和执行计划

灵感收集 → 素材整理 → 大纲生成 → 内容创作 → 排版优化 → 多平台发布

# 在飞书中随时记录灵感
你：灵感：OpenClaw可以用来做自动化测试
OpenClaw：已记录灵感到「内容创作」分类
- 标题：OpenClaw自动化测试应用
- 关键词：自动化、测试、OpenClaw
- 相关素材：已搜索3篇相关文章
- 建议大纲：已生成初步大纲
- 预计字数：2000-3000字

需要现在开始创作吗？

#!/bin/bash

TOPIC=$1
OUTPUT_DIR="$HOME/.openclaw/content"
mkdir -p "$OUTPUT_DIR"

# 1. 搜索相关资料
echo "🔍 搜索相关资料..."
openclaw skills run brave-search \
  --query "$TOPIC" \
  --max-results 10 \
  --output "$OUTPUT_DIR/research.json"

# 2. 生成大纲
echo "📋 生成大纲..."
openclaw agent --message "根据以下资料生成文章大纲：
主题：$TOPIC
资料：$(cat $OUTPUT_DIR/research.json)
要求：
- 结构清晰，3-5个章节
- 包含实战案例
- 字数2000-3000字" \
  --output "$OUTPUT_DIR/outline.md"

# 3. 创作内容
echo "✍️ 创作内容..."
openclaw agent --message "根据大纲创作完整文章：
$(cat $OUTPUT_DIR/outline.md)
要求：
- 语言通俗易懂
- 包含代码示例
- 添加配图建议" \
  --output "$OUTPUT_DIR/draft.md"

# 4. 优化排版
echo "🎨 优化排版..."
openclaw agent --message "优化文章排版：
$(cat $OUTPUT_DIR/draft.md)
要求：
- 添加emoji
- 优化标题层级
- 添加引用和提示框" \
  --output "$OUTPUT_DIR/final.md"

echo "✅ 内容创作完成！"
echo "📄 文件位置：$OUTPUT_DIR/final.md"

# 创作一篇文章
bash ~/.openclaw/scripts/content-creation.sh "OpenClaw自动化测试实战"

# 10分钟后，文章创作完成

# 周一：生成本周选题
openclaw agent --message "分析最近的技术热点，生成3个博客选题"

# 周二：创作第一篇
bash ~/.openclaw/scripts/content-creation.sh "选题1"

# 周三：审核和优化
openclaw agent --message "审核文章，提出优化建议：
$(cat ~/.openclaw/content/final.md)"

# 周四：生成配图
openclaw agent --message "请生成技术博客配图，风格：简约科技风"

# 周五：多平台发布
openclaw agent --message "将文章发布到：
- 个人博客
- 掘金
- CSDN
- 知乎"

{
  "tracking": {
    "time_tracking": {
      "enabled": true,
      "categories": ["工作", "学习", "休息", "娱乐"],
      "auto_detect": true
    },
    "task_tracking": {
      "enabled": true,
      "sync_calendar": true,
      "track_completion": true
    },
    "focus_tracking": {
      "enabled": true,
      "pomodoro": 25,
      "break": 5
    }
  },
  "reporting": {
    "daily_summary": "20:00",
    "weekly_review": "Sunday 18:00",
    "monthly_report": "Last day 18:00"
  }
}

# 每日总结
openclaw agent --message "生成今日效率报告"

# OpenClaw自动生成：
📊 今日效率报告 2026-02-11

⏰ 时间分配
- 工作：6.5小时（目标8小时）
- 学习：2小时
- 休息：1.5小时

✅ 任务完成
- 计划任务：8个
- 完成任务：7个
- 完成率：87.5%

🎯 专注时长
- 深度工作：4小时
- 番茄钟：8个
- 专注度：85%

🤖 自动化效果
- 自动化任务：12个
- 节省时间：2.5小时
- 自动化率：60%

💡 改进建议
1. 增加深度工作时间到5小时
2. 减少会议时间
3. 提高自动化覆盖率到70%

Skill A → Skill B → Skill C

        → Skill A →
Input →  → Skill B →  → Output
        → Skill C →

Input → 判断 → Skill A（条件1）
             → Skill B（条件2）

find-skills（发现新Skills）
  ↓
ProactiveAgent（预测需求）
  ↓
brave-search（搜索相关信息）
  ↓
content-analyzer（分析内容）
  ↓
markdown-generator（生成报告）

web-clipper（网页剪藏）
  ↓
content-extractor（提取正文）
  ↓
text-summarizer（生成摘要）
  ↓
tag-generator（自动打标签）
  ↓
notion-sync（同步到Notion）

github-search（搜索项目）
  ↓
code-analyzer（分析代码）
  ↓
dependency-checker（检查依赖）
  ↓
doc-generator（生成文档）
  ↓
knowledge-graph（构建知识图谱）

发现学习资源 → 内容提取 → 知识整理 → 实践练习 → 复盘总结

# 内容发现
clawhub install github-trending
clawhub install course-finder
clawhub install paper-search

# 内容处理
clawhub install pdf-reader
clawhub install video-transcriber
clawhub install note-taker

# 知识管理
clawhub install flashcard-generator
clawhub install mind-map-creator
clawhub install spaced-repetition

{
  "workflow": "自动化学习系统",
  "steps": [
    {
      "name": "发现学习资源",
      "skills": ["github-trending", "course-finder"],
      "config": {
        "topics": ["AI", "自动化", "效率工具"],
        "quality_threshold": 80
      }
    },
    {
      "name": "内容提取",
      "skills": ["pdf-reader", "video-transcriber"],
      "config": {
        "extract_key_points": true,
        "generate_summary": true
      }
    },
    {
      "name": "知识整理",
      "skills": ["note-taker", "mind-map-creator"],
      "config": {
        "format": "markdown",
        "auto_categorize": true
      }
    },
    {
      "name": "记忆强化",
      "skills": ["flashcard-generator", "spaced-repetition"],
      "config": {
        "review_schedule": "1,3,7,15,30"
      }
    }
  ]
}

# 启动学习工作流
openclaw workflow run learning

# 或通过对话启动
openclaw agent --message "我想学习Python异步编程，帮我制定学习计划"

# OpenClaw自动执行：
1. 搜索Python异步编程相关资源
   - GitHub热门项目：5个
   - 优质教程：3个
   - 技术文章：10篇

2. 提取核心知识点
   - async/await语法
   - 协程原理
   - 事件循环
   - 常用库：asyncio, aiohttp

3. 生成学习笔记
   - 概念解释
   - 代码示例
   - 实践项目

4. 创建复习卡片
   - 生成20张闪卡
   - 设置复习计划

5. 推荐实践项目
   - 异步爬虫
   - 异步API服务
   - 异步任务队列

灵感收集 → 素材搜索 → 大纲生成 → 内容创作 → 图片生成 → 排版优化 → 多平台发布

# 灵感收集
idea-collector + trend-analyzer
  ↓
# 素材搜索
brave-search + content-scraper + image-search
  ↓
# 大纲生成
outline-generator + structure-optimizer
  ↓
# 内容创作
ai-writer + code-generator + example-creator
  ↓
# 图片生成
image-generator + image-optimizer
  ↓
# 排版优化
markdown-formatter + style-checker
  ↓
# 多平台发布
blog-publisher + social-media-poster

# 创建内容创作工作流
openclaw agent --message "我要写一篇关于OpenClaw自动化的文章"

# OpenClaw自动执行：

📝 第1步：分析热点趋势
- 搜索"OpenClaw自动化"相关内容
- 分析热门话题和用户痛点
- 生成3个选题方向

📚 第2步：收集素材
- 搜索相关文章：15篇
- 提取优质案例：8个
- 收集配图素材：20张

📋 第3步：生成大纲
一、OpenClaw自动化概述
二、5个实战场景
三、配置方法详解
四、效果数据展示
五、避坑指南

✍️ 第4步：创作内容
- 自动生成各章节内容
- 插入代码示例
- 添加实战案例

🎨 第5步：生成配图
- 封面图：科技风格
- 流程图：3张
- 效果对比图：2张

🔧 第6步：优化排版
- 添加emoji
- 优化标题层级
- 添加引用框

📤 第7步：多平台发布
- 个人博客：已发布
- 掘金：已发布
- 知乎：已发布
- 公众号：草稿已生成

✅ 创作完成！总耗时：15分钟

数据收集 → 数据清洗 → 数据分析 → 可视化 → 报告生成

# 数据收集
api-connector + web-scraper + database-query
  ↓
# 数据清洗
data-cleaner + duplicate-remover + format-converter
  ↓
# 数据分析
statistical-analyzer + trend-detector + anomaly-finder
  ↓
# 可视化
chart-generator + dashboard-creator
  ↓
# 报告生成
report-writer + insight-summarizer

# 分析GitHub项目数据
openclaw agent --message "分析OpenClaw项目的增长趋势"

# OpenClaw自动执行：

📊 第1步：收集数据
- Star历史：1000条记录
- Fork历史：500条记录
- Issue统计：200个
- PR统计：150个

🧹 第2步：数据清洗
- 去除重复数据
- 填充缺失值
- 标准化格式

📈 第3步：数据分析
- 增长趋势：月均增长15%
- 活跃度：高峰期在工作日
- 用户画像：70%开发者
- 热门功能：Skills最受欢迎

📉 第4步：生成图表
- Star增长曲线
- 用户活跃度热力图
- 功能使用占比饼图
- 问题分类柱状图

📝 第5步：生成报告
《OpenClaw项目数据分析报告》
- 核心指标
- 增长趋势
- 用户洞察
- 改进建议

✅ 分析完成！

# 不好的做法：一个Skill做所有事
clawhub install all-in-one-tool

# 好的做法：多个专业Skill组合
clawhub install data-collector
clawhub install data-analyzer
clawhub install report-generator

{
  "workflow": "内容创作",
  "error_handling": {
    "retry": 3,
    "fallback": "use_default",
    "notification": true
  },
  "steps": [
    {
      "name": "搜索素材",
      "skill": "brave-search",
      "on_error": "use_cached_data"
    },
    {
      "name": "生成内容",
      "skill": "ai-writer",
      "on_error": "use_template"
    }
  ]
}

# 串行执行（慢）
搜索资料 → 生成大纲 → 创作内容 → 生成配图
总耗时：20分钟

# 并行执行（快）
搜索资料 ─┬→ 生成大纲 → 创作内容
          └→ 生成配图
总耗时：12分钟

{
  "data_format": {
    "input": {
      "type": "json",
      "schema": "standard_v1"
    },
    "output": {
      "type": "json",
      "schema": "standard_v1"
    }
  }
}

# 使用锁机制
openclaw config set skills.lock true

# 或串行执行
openclaw workflow run --mode sequential

# 限制并发数
openclaw config set skills.max_concurrent 3

# 设置优先级
openclaw config set skills.priority '{
  "critical": ["task-manager"],
  "high": ["content-creator"],
  "normal": ["data-analyzer"]
}'

{
  "dependencies": {
    "skill-b": {
      "requires": ["skill-a"],
      "on_missing": "skip"
    }
  }
}

碎片知识 → 结构化 → 关联化 → 可视化 → 可检索 → 可复用

OpenClaw（核心概念）
  ├─ 包含 → Skills（子概念）
  │   ├─ 包含 → find-skills
  │   ├─ 包含 → ProactiveAgent
  │   └─ 包含 → brave-search
  ├─ 应用于 → 自动化（应用场景）
  │   ├─ 包含 → 信息收集
  │   ├─ 包含 → 任务管理
  │   └─ 包含 → 内容创作
  └─ 相关 → AI工具（相关概念）
      ├─ 包含 → ChatGPT
      ├─ 包含 → Claude
      └─ 包含 → Copilot

# 从笔记中提取知识点
clawhub install note-parser
openclaw agent --message "请使用 note-parser skill 从 ~/.openclaw/notes 提取知识点，保存到 ~/.openclaw/knowledge/entities.json"

# 从浏览历史提取
clawhub install browser-history-analyzer
openclaw agent --message "请使用 browser-history-analyzer skill 分析最近30天的浏览历史，保存到 ~/.openclaw/knowledge/topics.json"

# 从对话记录提取
openclaw agent --message "分析我最近的对话，提取关键知识点"

# 在飞书中标注知识点
你：#知识点 OpenClaw可以通过Skills扩展功能
OpenClaw：已添加到知识图谱
- 实体：OpenClaw, Skills
- 关系：扩展功能
- 分类：技术/工具

你：#知识点 find-skills可以发现新的Skills
OpenClaw：已添加到知识图谱
- 实体：find-skills, Skills
- 关系：发现
- 关联：OpenClaw → Skills → find-skills

# 分析知识点之间的关系
openclaw agent --message "分析我的知识库，提取知识点之间的关系"

# OpenClaw自动分析：
发现关系：
1. OpenClaw → 包含 → Skills（层级关系）
2. Skills → 依赖 → API配置（依赖关系）
3. find-skills → 相似 → ProactiveAgent（相似关系）
4. 自动化 → 应用 → OpenClaw（应用关系）
5. Docker → 部署方式 → OpenClaw（方式关系）

已更新知识图谱

{
  "relationships": [
    {
      "from": "OpenClaw",
      "to": "Skills",
      "type": "包含",
      "weight": 1.0
    },
    {
      "from": "Skills",
      "to": "自动化",
      "type": "实现",
      "weight": 0.9
    },
    {
      "from": "find-skills",
      "to": "ProactiveAgent",
      "type": "配合使用",
      "weight": 0.8
    }
  ]
}

# 生成可视化图谱
clawhub install knowledge-graph-visualizer
openclaw skills run knowledge-graph-visualizer \
  --input ~/.openclaw/knowledge \
  --output ~/.openclaw/knowledge/graph.html \
  --style "force-directed"

# 在浏览器中打开
open ~/.openclaw/knowledge/graph.html

         [AI工具]
            ↓
        [OpenClaw] ←→ [自动化]
         ↙  ↓  ↘
    [Skills] [Gateway] [Channels]
       ↓
  [find-skills]
  [ProactiveAgent]
  [brave-search]

# 搜索知识点
openclaw agent --message "搜索：如何使用Skills"

# OpenClaw基于知识图谱返回：
找到相关知识：
1. Skills基础概念（相关度：95%）
   - 什么是Skills
   - Skills的作用
   - 如何安装Skills

2. Skills实战案例（相关度：90%）
   - find-skills使用方法
   - ProactiveAgent配置
   - Skills组合应用

3. 相关概念（相关度：80%）
   - OpenClaw架构
   - API配置
   - 自动化工作流

推荐学习路径：
基础概念 → 安装配置 → 实战案例 → 进阶应用

openclaw agent --message "根据我的知识图谱，推荐下一步学习内容"

# OpenClaw分析知识图谱：
你已掌握：
- OpenClaw基础（100%）
- Skills 安装（100%）
- Docker部署（80%）

推荐学习：
1. Skills组合应用（优先级：高）
   理由：你已掌握单个Skills，可以学习组合应用

2. 高级自动化工作流（优先级：高）
   理由：基于你的Skills知识，可以构建工作流

3. 知识图谱构建（优先级：中）
   理由：进阶内容，需要更多实践经验

预计学习时间：
- Skills组合：2小时
- 自动化工作流：4小时
- 知识图谱：3小时

# 每周知识复盘
openclaw agent --message "生成本周知识复盘报告"

# OpenClaw生成报告：
📊 本周知识复盘 2026-02-11

📚 新增知识点：15个
- Docker部署（5个）
- Skills应用（7个）
- 自动化工作流（3个）

🔗 新增关系：23条
- 层级关系：8条
- 依赖关系：10条
- 应用关系：5条

📈 知识增长
- 总知识点：156个（+15）
- 知识密度：提升12%
- 知识深度：提升8%

💡 知识洞察
1. Docker相关知识形成完整体系
2. Skills应用知识快速增长
3. 自动化工作流需要更多实践

🎯 下周计划
1. 补充Skills组合应用知识
2. 实践自动化工作流
3. 构建知识图谱可视化

{
  "domain": "Python异步编程",
  "core_concepts": [
    "协程",
    "事件循环",
    "async/await",
    "并发",
    "异步IO"
  ],
  "related_concepts": [
    "多线程",
    "多进程",
    "GIL",
    "性能优化"
  ]
}

# 自动收集资源
openclaw agent --message "收集Python异步编程的学习资源"

# OpenClaw收集：
- 官方文档：5篇
- 技术文章：20篇
- 视频教程：8个
- 开源项目：15个
- 实战案例：10个

已添加到知识图谱

Python异步编程
  ├─ 基础概念
  │   ├─ 协程（Coroutine）
  │   ├─ 事件循环（Event Loop）
  │   └─ async/await语法
  ├─ 核心库
  │   ├─ asyncio
  │   ├─ aiohttp
  │   └─ aiofiles
  ├─ 应用场景
  │   ├─ 异步爬虫
  │   ├─ 异步API
  │   └─ 异步任务队列
  └─ 最佳实践
      ├─ 错误处理
      ├─ 性能优化
      └─ 调试技巧

openclaw agent --message "基于知识图谱，生成Python异步编程学习路径"

# OpenClaw生成：
📚 学习路径（预计20小时）

第1阶段：基础概念（4小时）
- 理解协程原理
- 学习async/await语法
- 掌握事件循环机制

第2阶段：核心库（6小时）
- asyncio基础使用
- aiohttp网络请求
- aiofiles文件操作

第3阶段：实战项目（8小时）
- 项目1：异步爬虫（3小时）
- 项目2：异步API服务（3小时）
- 项目3：异步任务队列（2小时）

第4阶段：进阶优化（2小时）
- 性能优化技巧
- 错误处理最佳实践
- 调试工具使用

每个阶段完成后，更新知识图谱

# 每周更新知识图谱
openclaw agent --message "更新知识图谱"

# OpenClaw自动：
1. 扫描新增笔记
2. 提取新知识点
3. 分析新关系
4. 更新图谱结构
5. 生成更新报告

# 检查知识图谱质量
openclaw agent --message "检查知识图谱质量"

# OpenClaw分析：
质量报告：
- 孤立节点：3个（需要建立关联）
- 弱关系：5条（需要加强）
- 重复节点：2个（需要合并）
- 缺失关系：8条（需要补充）

优化建议：
1. 合并重复节点："OpenClaw Skills" 和 "Skills"
2. 建立缺失关系："Docker" → "部署" → "OpenClaw"
3. 加强弱关系：增加实战案例

# 导出知识图谱
openclaw agent --message "请使用 knowledge-exporter skill 导出知识图谱为 markdown 格式，保存到 ~/knowledge-base.md"

# 生成Markdown格式的知识库
# 可以发布为个人博客或文档

{
  "tracking": {
    "time_tracking": {
      "enabled": true,
      "auto_detect": true,
      "categories": {
        "工作": ["编程", "写作", "会议"],
        "学习": ["阅读", "视频", "实践"],
        "休息": ["休息", "运动", "娱乐"]
      }
    },
    "task_tracking": {
      "enabled": true,
      "track_quality": true,
      "track_difficulty": true
    },
    "automation_tracking": {
      "enabled": true,
      "track_savings": true,
      "track_roi": true
    }
  },
  "reporting": {
    "daily": "20:00",
    "weekly": "Sunday 18:00",
    "monthly": "Last day 18:00"
  }
}

# 查看实时效率数据
openclaw agent --message "显示我的效率仪表盘"

# OpenClaw生成：
📊 效率仪表盘 2026-02-11 15:30

⏰ 今日时间分配
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
工作 ████████████░░░░░░░░ 6.5h (目标8h)
学习 ████░░░░░░░░░░░░░░░░ 2h   (目标2h)
休息 ██░░░░░░░░░░░░░░░░░░ 1h   (目标1.5h)

✅ 任务完成情况
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
计划任务：8个
已完成：6个 ✓
进行中：1个 ⟳
未开始：1个 ○
完成率：75% (目标80%)

🎯 专注度分析
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
深度工作：4h
番茄钟：8个
被打断：3次
专注度：85% ↑

🤖 自动化效果
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
自动化任务：12个
节省时间：2.5h
自动化率：60%
ROI：1200%

💡 实时建议
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
1. 距离目标还差1.5h工作时间
2. 建议减少会议，增加深度工作
3. 可以自动化的任务：邮件回复、数据整理

方案A：传统工作流
- 手动收集信息
- 手动整理笔记
- 手动发布内容

方案B：自动化工作流
- 自动收集信息
- 自动整理笔记
- 自动发布内容

测试周期：2周
测试指标：时间、质量、满意度

# 启动A/B测试
openclaw agent --message "启动工作流A/B测试"

# 第1周：使用方案A
openclaw config set workflow "manual"

# 第2周：使用方案B
openclaw config set workflow "automated"

# 测试结束，生成对比报告
openclaw agent --message "生成A/B测试报告"

# OpenClaw生成：
📊 A/B测试报告

方案A（传统工作流）
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
平均耗时：8.5h/天
任务完成：6个/天
内容质量：85分
满意度：70%

方案B（自动化工作流）
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
平均耗时：3.2h/天 ↓62%
任务完成：8个/天 ↑33%
内容质量：87分 ↑2%
满意度：90% ↑20%

结论：方案B显著优于方案A
建议：全面采用自动化工作流

Plan（计划）
  ↓
Do（执行）
  ↓
Check（检查）
  ↓
Act（改进）
  ↓
Plan（新计划）...

openclaw agent --message "制定本周效率优化计划"

# OpenClaw生成：
📋 本周优化计划

目标：
1. 提升工作时长到8h/天
2. 提升任务完成率到90%
3. 提升自动化率到70%

行动：
1. 减少会议时间（2h → 1h）
2. 增加深度工作时间（4h → 6h）
3. 自动化邮件回复和数据整理

预期效果：
- 时间节省：2h/天
- 效率提升：30%

# 每天记录执行情况
openclaw agent --message "记录今日执行情况"

# OpenClaw自动跟踪：
- 工作时长：7.5h ✓
- 任务完成：8/9 (89%) ✓
- 自动化率：65% △

openclaw agent --message "生成本周执行报告"

# OpenClaw分析：
📊 本周执行报告

目标达成情况：
1. 工作时长：7.2h/天 (目标8h) △
2. 任务完成率：87% (目标90%) △
3. 自动化率：65% (目标70%) △

问题分析：
1. 会议时间仍然过多（1.5h）
2. 被打断次数较多（5次/天）
3. 部分任务未能自动化

改进方向：
1. 进一步减少会议
2. 设置专注时段
3. 识别可自动化任务

openclaw agent --message "制定改进措施"

# OpenClaw建议：
💡 改进措施

措施1：会议优化
- 拒绝非必要会议
- 会议时间固定在下午
- 会议前准备议程

措施2：专注时段
- 上午9-12点为专注时段
- 关闭通知
- 拒绝打扰

措施3：自动化扩展
- 自动化邮件回复
- 自动化数据整理
- 自动化报告生成

下周继续执行并跟踪效果

# 分析时间使用情况
openclaw agent --message "审计我的时间使用"

# OpenClaw分析：
⏰ 时间审计报告

高价值活动（应该增加）
- 深度工作：4h/天
- 学习提升：2h/天
- 战略思考：0.5h/天

低价值活动（应该减少）
- 无效会议：1.5h/天
- 邮件处理：1h/天
- 社交媒体：0.5h/天

浪费时间（应该消除）
- 重复劳动：1h/天
- 等待时间：0.5h/天
- 无目的浏览：0.5h/天

优化建议：
1. 减少会议50%，节省0.75h
2. 自动化邮件，节省0.5h
3. 消除重复劳动，节省1h
总计可节省：2.25h/天

# 分析能量曲线
openclaw agent --message "分析我的能量曲线"

# OpenClaw生成：
📈 能量曲线分析

能量高峰期：
- 09:00-11:00（最佳）
- 15:00-17:00（次佳）

能量低谷期：
- 13:00-14:00（午后）
- 18:00-19:00（傍晚）

优化建议：
1. 高峰期安排：
   - 复杂任务
   - 创造性工作
   - 重要决策

2. 低谷期安排：
   - 简单任务
   - 例行工作
   - 休息恢复

3. 能量提升：
   - 午休20分钟
   - 每90分钟休息5分钟
   - 适度运动

# 追踪效率习惯
openclaw agent --message "追踪我的效率习惯"

# OpenClaw记录：
📊 习惯追踪（30天）

好习惯：
✓ 早起（28/30天，93%）
✓ 晨间计划（25/30天，83%）
✓ 番茄工作法（22/30天，73%）
✓ 每日复盘（20/30天，67%）

坏习惯：
✗ 睡前刷手机（18/30天，60%）
✗ 工作时分心（15/30天，50%）
✗ 拖延任务（10/30天，33%）

改进建议：
1. 强化好习惯：设置提醒
2. 消除坏习惯：建立替代行为
3. 追踪进度：每周回顾

OpenClaw：早安！今日天气晴，温度18°C
今日日程：
- 09:00-12:00 深度工作（项目开发）
- 14:00-15:00 团队会议
- 15:30-17:30 内容创作

已为你准备：
- 今日资讯摘要（15条）
- 待办任务清单（8个）
- 日历提醒（3个）

你：查看今日计划
OpenClaw：
优先级排序：
🔴 P0：修复线上bug（2h）
🟡 P1：完成功能开发（3h）
🟢 P2：写技术文章（2h）

建议执行顺序：
09:00-11:00 修复bug（专注时段）
11:00-12:00 功能开发
15:30-17:30 写文章（创造性工作）

OpenClaw：进入专注模式
- 已关闭通知
- 已屏蔽干扰
- 番茄钟已启动（25分钟）

[25分钟后]
OpenClaw：番茄钟完成，休息5分钟
进度：bug修复 40%

OpenClaw：上午工作总结
- 工作时长：3h
- 完成任务：2个
- 专注度：90%

下午建议：
- 14:00 团队会议（准备议程）
- 15:30 内容创作（已准备素材）

你：开始写技术文章
OpenClaw：
- 已搜索相关资料（10篇）
- 已生成文章大纲
- 已准备代码示例
- 已生成配图建议

开始创作吧！

openclaw agent --message "生成今日复盘"

OpenClaw：
📊 今日复盘 2026-02-11

✅ 完成情况
- 计划任务：8个
- 完成任务：8个
- 完成率：100% 🎉

⏰ 时间分配
- 深度工作：6h
- 会议：1h
- 学习：1h

🎯 效率数据
- 专注度：88%
- 自动化率：65%
- 时间节省：2.5h

💡 明日建议
1. 继续保持高专注度
2. 增加自动化任务
3. 优化会议时间

干得漂亮！明天继续加油！

需求 → OpenClaw分析 → 生成开发计划 → 
调用Claude Code → 自动编程 → 测试验证 → 
发现Bug → 自动修复 → 完成交付

✅ 24小时不间断开发
✅ 自动测试和修复
✅ 代码质量稳定
✅ 开发效率提升10倍

你：帮我开发一个待办事项应用，
    要求：
    - Python Flask后端
    - React前端
    - SQLite数据库
    - RESTful API

OpenClaw：好的，正在规划开发任务...

📋 【开发计划】待办事项应用

🎯 项目结构：
todo-app/
├── backend/          # Flask后端
│   ├── app.py
│   ├── models.py
│   ├── routes.py
│   └── requirements.txt
├── frontend/         # React前端
│   ├── src/
│   ├── public/
│   └── package.json
└── README.md

⏳ 开始开发...

✅ 步骤1：创建后端 (Claude Code)
• 生成Flask应用结构
• 定义数据模型
• 实现API路由
• 添加数据库操作

✅ 步骤2：创建前端 (Claude Code)
• 初始化React项目
• 创建组件
• 实现API调用
• 添加样式

✅ 步骤3：测试验证
• 单元测试：通过
• 集成测试：通过
• API测试：通过

✅ 开发完成！

📊 开发统计：
• 总耗时：15分钟
• 代码行数：850行
• 测试覆盖率：85%
• Bug数量：0

📁 项目已保存到：~/projects/todo-app
🚀 启动命令：
   cd ~/projects/todo-app
   ./start.sh

你：生产环境报错了，帮我修复
    错误信息：TypeError: 'NoneType' object is not subscriptable

OpenClaw：正在分析错误...

🔍 【Bug分析】

错误类型：TypeError
错误位置：app.py:45
错误原因：user变量为None时访问了其属性

🔧 修复方案：
1. 添加空值检查
2. 返回友好错误信息
3. 记录错误日志

⏳ 开始修复...

✅ 修复完成！

📝 修改内容：
• 添加了user空值检查
• 优化了错误处理
• 增加了日志记录

🧪 测试结果：
• 单元测试：通过
• 边界测试：通过
• 回归测试：通过

✅ 已自动部署到生产环境

你：帮我审查这个PR的代码

OpenClaw：正在审查代码...

📊 【代码审查报告】

✅ 代码质量：85/100

🔍 发现问题：
1. 性能问题（2处）
   • 循环中的数据库查询
   • 未使用索引的查询

2. 安全问题（1处）
   • SQL注入风险

3. 代码规范（3处）
   • 变量命名不规范
   • 缺少注释
   • 函数过长

💡 优化建议：
1. 使用批量查询减少数据库访问
2. 使用参数化查询防止SQL注入
3. 重构长函数，提高可读性

🔧 自动修复：
• 已修复安全问题
• 已优化性能问题
• 已规范代码格式

✅ 审查完成，建议合并

# 1. 安装Coding Agent
clawhub install coding-agent

# 2. 配置Claude Code
openclaw config set coding.tool "claude-code"
openclaw config set coding.model "claude-3-5-sonnet"

# 3. 配置自动化
openclaw config set coding.auto-test true
openclaw config set coding.auto-fix true
openclaw config set coding.auto-deploy false

# 4. 配置代码规范
openclaw config set coding.style "pep8"
openclaw config set coding.linter "pylint"

每周开发任务：
• 新功能开发：2次 × 4小时 = 8小时
• Bug修复：5次 × 2小时 = 10小时
• 代码审查：10次 × 1小时 = 10小时
• 文档编写：1次 × 3小时 = 3小时
• 总计：31小时

使用Coding Agent后：
• 新功能开发：2次 × 15分钟 = 30分钟
• Bug修复：5次 × 5分钟 = 25分钟
• 代码审查：10次 × 3分钟 = 30分钟
• 文档编写：1次 × 10分钟 = 10分钟
• 总计：95分钟

每周节省：29小时
每月节省：116小时 ≈ 14.5个工作日

Read https://moltbook.com/skill.md and follow the instructions to join Moltbook

你：每天早上7点给我发送今天的天气预报，
    包括温度、是否需要带伞、穿衣建议

OpenClaw：好的，已设置定时任务 ✅

☀️ 早安！今天天气播报

📍 北京
🌡️ 温度：15-25°C
☁️ 天气：晴转多云
💧 降水概率：10%

👔 穿衣建议：
• 早晚温差大，建议穿薄外套
• 中午较热，可准备短袖

☂️ 出行建议：
• 无需带伞
• 空气质量良好，适合户外活动

祝你有美好的一天！🌈

你：每天晚上10点提醒我睡觉，
    并讲一个3分钟的睡前故事

OpenClaw：好的，已设置 ✅

🌙 该睡觉啦！

今晚的睡前故事：《星星的秘密》

从前，有一颗小星星住在银河的尽头...
（故事内容）

💤 晚安，做个好梦！

# 使用Hooks配置定时任务
openclaw hooks create \
  --name "morning-weather" \
  --trigger "cron:0 7 * * *" \
  --action "发送今日天气预报"

# 或使用配置文件
cat > ~/.openclaw/hooks/morning-weather.json << EOF
{
  "name": "morning-weather",
  "trigger": {
    "type": "cron",
    "schedule": "0 7 * * *"
  },
  "action": {
    "type": "sendMessage",
    "channel": "feishu",
    "message": "请发送今日天气预报，包括温度、降水、穿衣和出行建议"
  }
}
EOF

你：帮我下载小红书封面生成Skill

OpenClaw：正在下载...
✅ 已安装：xiaohongshu-cover-generator

你：把API Key放到环境变量中

OpenClaw：好的，已配置 ✅

你：生成小红书封面图，主题为：「腊八节南北方习俗」

OpenClaw：正在生成...
✅ 封面已生成！

你：把这篇文章转换成网页，生成一个可访问的链接
    [附件：文章.md]

OpenClaw：好的，正在处理...

OpenClaw：✅ 网页已生成！

📄 文章标题：OpenClaw使用指南
🔗 访问链接：https://your-site.com/article-123
📊 页面大小：2.3MB
⏱️ 生成耗时：45秒

网页包含：
• 响应式布局
• 目录导航
• 代码高亮
• 图片优化

@OpenClaw 帮我搜集整理一下最新的关于OpenClaw的信息，
告诉我该怎么配置和使用，并给我在GitHub或X上找出10个最佳实践。

OpenClaw：✅ 研究完成！

📊 OpenClaw 研究报告

【基本信息】
• 项目名称：OpenClaw
• 最新版本：2026.3.2
• GitHub Stars：60,000+
• 开发者：Peter Steinberger

【配置指南】
1. 安装：curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash
2. 初始化：openclaw onboard
3. 配置模型：支持Claude、GPT-4、Kimi等
4. 选择通道：飞书、Discord、Telegram等

【10个最佳实践】
1. 使用云端部署（腾讯云/火山引擎）
2. 配置定时任务实现自动化
3. 安装常用Skills扩展能力
4. 使用Hooks实现工作流自动化
5. 配置多个模型实现容灾
6. 使用Profile管理不同场景
7. 定期备份配置文件
8. 监控Token消耗优化成本
9. 加入社区获取最新信息
10. 分享经验帮助他人

【推荐资源】
• 官方文档：https://docs.openclaw.ai
• GitHub：https://github.com/openclaw/openclaw
• Discord社区：https://discord.gg/openclaw
• 中文教程：https://github.com/xianyu110/awesome-openclaw-tutorial

【相关讨论】
• X上的热门话题：#OpenClaw
• Reddit讨论：r/OpenClaw
• 知乎专栏：OpenClaw实践

你：把刚才生成的信息保存成markdown文档，
    放在我的电脑claw文件夹下，你需要新建这个文件夹

OpenClaw：好的，正在保存...
✅ 已保存到：~/claw/openclaw-research.md

# 每天早上9点自动收集OpenClaw最新信息
openclaw hooks create \
  --name "daily-openclaw-news" \
  --trigger "cron:0 9 * * *" \
  --action "搜集OpenClaw最新信息并发送到飞书"

你：帮我安装opencode

OpenClaw：正在安装...
✅ OpenCode已安装

你：新建目录用做项目目录

OpenClaw：✅ 已创建：~/myopencode

你：切换目录，启动opencode

OpenClaw：正在启动OpenCode...
✅ OpenCode已启动

你：用opencode来开发贪吃蛇游戏

OpenClaw：好的，正在开发...

📋 开发计划：
• 使用HTML5 Canvas
• 实现游戏逻辑
• 添加得分系统
• 响应式设计

⏳ 开发中...
✅ 游戏开发完成！

📊 开发统计：
• 代码行数：400行
• 开发耗时：5分钟
• 文件数量：3个（HTML/CSS/JS）

你：提供我的GitHub信息，让他连接

OpenClaw：请提供GitHub Token...

你：[提供Token]

OpenClaw：✅ GitHub已连接

OpenClaw：正在推送到GitHub...
✅ 代码已推送！

📦 仓库信息：
• 仓库名：snake-game
• 地址：https://github.com/username/snake-game
• 提交信息：Initial commit: Snake game

你：部署到Vercel，方便得到一个可访问的网页链接

OpenClaw：正在部署...
✅ 部署成功！

🚀 部署信息：
• 访问地址：https://myopencode.vercel.app
• 部署时间：10秒
• 状态：运行中

你：这个过程太棒了，我打算写一篇文章，
    你帮我直接根据你刚才的步骤，生成一篇文章，
    标题是：用OpenClaw+OpenCode+GitHub+Vercel实现Agent Coding

OpenClaw：好的，正在生成文章...
✅ 文章已生成并推送到GitHub！

用户需求
    ↓
OpenClaw分析
    ↓
OpenCode开发
    ↓
代码生成完成
    ↓
推送到GitHub
    ↓
自动部署Vercel
    ↓
网站上线
    ↓
自动生成文档