2026年OpenClaw 是什麼？14 個 AI 自動化排程完整公開（2026 磨合兩週實測）

大家好，我是讯享网，很高兴认识大家。这里提供最前沿的Ai技术和互联网信息。

這篇文章整理自 YouTube 影片，聚焦可直接落地的方法與重點。

頻道：追日Gucci-AI效率革命聯盟
上架日期：2026-02-12
影片長度：39:16

OpenClaw（也稱 ClawdBot）是開源 AI 助手框架，核心差異在於：支援自動排程（可設定晚上自動跑任務）、長期記憶（RAG 向量化，記憶 token 用量降 90%）、多模型分流（費用最低降 90%）。不像 ChatGPT 等待你問才回答，OpenClaw 更像一個有工作排程的員工——你睡覺時，它在修 bug、整理數據、準備晨報。（2026/02 現況）

磨合兩週後，排程從 5 個擴充到 14 個，這篇文章完整公開這 14 個排程從晚上到隔天早上的完整運作邏輯，以及讓費用大幅降低的兩個核心技巧。

大部分人裝了 AI 助手，第一天就棄用了。問題不在工具，在於沒有搞清楚讓它自動跑的結構。

OpenClaw 的雙向協作模式：它擁有你的長期記憶，知道你最近在忙什麼；它不是等你問才動，而是主動追蹤你關注的 KOL，主動研究你設定的主題。但「有這個能力」跟「真的穩定跑起來」是兩件事——關鍵在 SOP，不在 prompt。

每天晚上去睡覺之後，AI 員工的夜班才正式開始。以下是完整的時間軸：

晚上 11 點｜Proactive Coder

第一個排程是 Proactive Coder，專門掃 GitHub 上的所有專案，找 bug、找可以**化的地方、找可以強化的功能。判斷邏輯是這樣的：如果是小功能，它直接修改完就上傳 GitHub；如果是比較大的改動，它會擬定完整計劃，等隔天早上問你哪些要做、哪些不做。這樣的設計有個好處——大改動不會在未經確認的狀況下執行，既保留了人的決策權，也大幅節省了不必要的 token 消耗。

跑完之後，它會傳 Telegram 通知，詳細內容則存進 Second Brain 的 Devlogs 裡，可以隨時去查。每天早上起來，可能就會看到幾個 bug 被修復，或者有一個意料之外的新功能出現了。這種感覺很奇妙：你的員工半夜在加班，而且你不用付加班費。

午夜 12 點｜Twitter Digest

Twitter Digest 做兩件事：一是深度閱讀你白天放進書籤的文章，二是追蹤你關注的 AI 相關 KOL 的發文。如果 KOL 發的是影片，它也會把影片下載下來完整看完，而不只是看文字說明，因為有時候文字寫得很簡短，反而會錯過重要的知識和洞察。每篇分析完之後，它會記錄這篇在講什麼、關鍵洞察是什麼、能不能轉化成創作素材。

凌晨 1 點｜Day 1 Wrap-up

把今天一整天跟 AI 的對話全部重新整理，萃取成一份精華。這個步驟的目的是讓記憶更乾淨，避免對話太雜亂導致後續提取記憶的時候出現干擾。

凌晨 2 點｜Overnight Sprint

功能和 Proactive Coder 類似，但維護的對象不同。Proactive Coder 管的是外部專案；Overnight Sprint 管的是跟 OpenClaw 直接相關的幾個 app，包括 Kanban、Second Brain、Analytics。等於兩組人馬分工，一組負責外部，一組負責內部系統的優化。

凌晨 3 點到 6 點｜資料處理系列

這一段時間有一系列資料處理任務：標題**化分析、知識庫索引更新、全平台資料重整，涵蓋 YouTube、 Analytics、Google Search Console 的完整掃描，然後自動產出報告。這些工作的目的只有一個——為早上七點的晨報備料。

晨報是整個系統的「輸出介面」，它有兩個版本：Telegram 上是精簡版，適合快速掃過；Email 和 Second Brain 裡有完整版，適合需要深入看的時候。

晨報的完整版目前有十一個區塊，從小的到大的依序是：

To-do list：工作和生活的小事提醒
Gmail 摘要：重要 Email 提醒
AI 建議清單：根據你最近的思考和煩惱，整理出最多五條 AI 可以幫你的建議，你只需要回覆數字選你要做哪些
Perplexity 深度研究摘要：根據你設定的每日研究任務，AI 已經預先研究完畢並整理出創作靈感
競品分析：分析跟你頻道相近的競爭者，哪些影片最近表現好
Gucci Skool 標題評分：用從大量歷史數據中萃取出來的演算法，對影片標題評分
股票關注：前一天的股票表現和基本面重要資料
AI 趨勢與 Twitter KOL 精選：最近熱門的 AI 相關議題和你追蹤的 KOL 重點文章
網站數據（GA4 + GSC）：流量相關數據
SEO 標題追蹤：哪些文章的標題建議修改，修改後的點擊率有沒有上升
Overnight 工作總結：夜班完成了哪些任務、有哪些大功能建議需要你審核決定

另外，週一的晨報有加強版，會多兩個區塊：一是深度研究邀請（問你這週有沒有想深入研究的主題），二是內容靈感週報（根據資料分析，建議六個值得做的創作主題，每個都附上為什麼值得寫的原因）。

這十一個區塊不是一開始就規劃好的。一開始只有 Gmail 和天氣，然後每天看、每天思考，哪裡少了什麼、哪裡不方便，才一個一個慢慢加上去。

Morning Brief 晨報 11個區塊完整版 — Morning Brief 11 個區塊全覽

晨報看完是白天，白天有 Kanban Patrol，每個小時都在巡視工作板，看有沒有新任務指派給它。它會看 Todo 裡有沒有內容，有就直接開始做，發現問題拉到 Pending，完成後拉到 Review 等你審核，你確認沒問題就拉到 Done。整個過程跟跟真正的同事協作非常像。

但影片真正想說的，是三個功能形成的完整閉環。

第一層：Data-driven 決策

AI 做了大量的資料分析後，給你的不是幻覺式的建議，而是有資料支撐的決策。它分析了你的 YouTube 頻道數據、Google Analytics、GSC、競品表現，才能說「這個主題現在值得做，因為你的數據顯示 X」。

第二層：靈感生成

有了資料洞察之後，AI 能提出真正適合你的創作建議——根據你的定位、受眾、最近在思考的方向，而不是隨機的通用建議。以前每週要看四五十部別人的影片才能決定要做什麼主題，現在這件事情 AI 幫你做了。

第三層：行動閉環

在 Second Brain 裡，選取任何你感興趣的內容，可以直接分流到：加進 Idea 清單、開一張 Kanban 卡、加入 Todo、發起深度研究。這讓從「看到靈感」到「開始行動」之間的摩擦力降到最低。

這個閉環每天跑，每次的創作都會回饋到數據裡，讓下一輪的建議更精準、品質更高。

如果你也想建立這樣的系統，⟪AI 效率革命聯盟⟫ 裡有完整的 14 個排程 prompt、Morning Brief 模板、省錢模型分流設定，可以直接拿去用，不用從零摸索。

這個系統運行兩週下來，有兩個技巧大幅降低了成本。

技巧一：Telegram 頻道分流

如果只用一個 Telegram 頻道跟 AI 互動，會有兩個問題：一是所有話題混在一起，訊息品質受到干擾；二是每個任務的複雜程度不同，卻用同樣的模型處理，費用會快速累積。

解決方法是建一個 Telegram 群組，裡面開五個不同主題的頻道，分別對應不同的模型：

複雜分析工作 → Opus
中等難度工作 → Sonnet
簡單問題 → GLM 4.7
監控和資料比對 → GLM 4.7 Flash（比 Haiku 再便宜 12 倍）

GLM 4.7 對很多人來說比較陌生，但它的價格只有 Sonnet 的十分之一，能力卻非常接近，部分任務甚至超越。用對工具，費用可以大幅降低。

技巧二：記憶 RAG 向量化搜尋

OpenClaw 可以擁有非常長期甚至永久的記憶。但問題是：當記憶累積越來越多，每次需要呼叫記憶時，傳統做法會撈出大量的記憶（可能高達一萬個 token），每次對話成本都很高。

解決方法是開啟 RAG 功能，讓記憶向量化。向量化後，問任何問題時系統會先做語義分析，只撈出最相關的記憶，從一萬個 token 降到一千個，成本直接砍掉九成。

設定方法是到 OpenClaw 的設定檔找到，啟用 RAG 功能，指定向量化模型（目前用的是 Qwen embedding），然後在 memory 的 backend 加入（本機的話可以用 Qdrant）。

心得一：AI 員工需要 SOP，不是 Prompt

很多人以為用好 AI 就是寫出一個很厲害的 prompt。但是當你要它二十四小時、一週七天、全年無休自動跑的時候，你需要的是 SOP。

比如競爭者掃描，你要掃哪些頻道？GitHub 巡邏，要看哪些專案？每個專案的優先級怎麼定？晨報的每個區塊要放什麼、資料從哪裡來、怎麼計算？這些都不是一句 prompt 能解決的，而是要像管理真正的員工一樣，把規則和流程都寫清楚。

把 AI 助手變成真正有用的員工，關鍵不在於問好問題，而在於給它完整的工作手冊。

心得二：像疊樂高一樣，一塊一塊加

看完這篇文章可能會覺得這個系統很複雜。但它不是一次到位的，是花了兩三個禮拜才做到現在這個樣子。一開始真的只有 Gmail 和天氣。

每天用、每天思考哪裡不夠用，然後一個一個加上去。這個迭代過程本身也是一種磨合，你越用越有感覺，越有靈感想到 AI 還可以幫你多做什麼。

如果你現在用 AI 助手覺得好像沒什麼用，問題很可能不是工具能力，而是你們還磨合得不夠久。給它兩週，每天花十分鐘看看它做了什麼、想想還可以加什麼，你會很驚訝它能進化到什麼程度。

先從一個排程開始（推薦從 Morning Brief 入手）
觀察兩週，每天記下覺得哪裡不夠用
一個一個加，像疊樂高一樣

讀到這裡，你已經看完了一個完整系統的運作邏輯。但知道跟做到之間，還有一段距離。

最難的部分通常不是技術，而是「第一步：搞清楚你想讓 AI 幫你做什麼」。

如果你是數位創作者、一人公司或知識工作者，想用 AI 打造一個「自己會跑的系統」，⟪AI 效率革命聯盟⟫ 裡有完整的資源：14 個自動化排程的 prompt、Morning Brief 的 11 個區塊模板、省錢模型分流設定、Telegram 分流教學，以及記憶 RAG 向量搜尋設定指南。

你不需要從零開始摸索兩週，可以直接拿磨合兩週的成果來用。

還沒準備好加入付費社群也沒關係，免費的 ⟪AI 效率啟動營⟫ 裡有 5 個 APP 的建置 Prompt（Second Brain、Kanban Dashboard、Mission Control、Content Analytics、Stock Watchlist），丟進 OpenClaw 幾分鐘就能建好你自己的版本。

加入 ⟪AI 效率革命聯盟⟫ →

是的，OpenClaw 和 ClawdBot 指的是同一個開源 AI 助手框架。OpenClaw 是官方名稱，ClawdBot 是部分使用者的習慣稱呼。兩者功能完全相同：支援自動排程、長期記憶、多模型分流、Telegram 整合。

取決於模型分流設定。以本文的分流策略為例：複雜任務用 Opus、中等用 Sonnet、簡單任務用 GLM 4.7（約 Sonnet 的十分之一價格）、監控任務用 GLM 4.7 Flash（比 Haiku 再便宜 12 倍）。搭配 RAG 記憶向量化（token 用量降 90%），整體費用約為全用 Sonnet 的 10-20%。

OpenClaw 本身需要基本的 JSON 設定能力，安裝需要使用命令列。對沒有技術背景的人來說門檻略高，但不需要寫程式。大部分功能透過設定檔和 Prompt 工作手冊完成，AI 效率革命聯盟社群內有完整的設定模板和逐步教學。

n8n / Make 是「流程觸發式」自動化（A 發生 → 觸發 B），沒有長期記憶和主動推理能力。OpenClaw 是「有記憶的 AI 員工」，能根據你的歷史對話和長期設定做主動判斷，更適合需要持續學習和迭代的個人知識工作場景。兩者可以互補，不是替代關係。

可以。本文的 11 個區塊是 Gucci 磨合兩週後的結果，你可以從最基本的（Gmail 摘要 + To-do）開始，每天觀察哪裡不夠用再加入新區塊。AI 效率革命聯盟社群內有完整的 Morning Brief 模板，可以直接下載修改。

關於作者：追日Gucci（Gucci Chang）

前美商 Micron 大數據工程師，2019 年離開穩定高薪，專職投入內容創業。2023 年 AI 浪潮興起，憑藉數據工程背景快速切入——從 Make、n8n、Flowise 到、AI Agent，持續站在 AI 應用的最前線。

透過 YouTube 頻道《AI 效率革命聯盟》（5.3 萬訂閱）和 500+ 學員的實戰驗證，幫助數位工作者用 AI 系統取代蠻力——有系統地把工作效率槓桿數十倍。

YouTube 頻道 | ⟪AI 效率革命聯盟⟫

2026年OpenClaw 是什麼？14 個 AI 自動化排程完整公開（2026 磨合兩週實測）

相关推荐