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OpenClaw热度可谓是持续增长，人们的热情高涨，腾讯举办线下免费安装活动，人流爆满。

人们这么狂热的追求着这只龙虾，那肯定是有原因的，大家应该都感受到了它的实力，如果你对它还了解，可以看看吾鳴之前写的一篇入门的文章——《 OpenClaw入门教程，手把手教你开启智能交互新体验》。

大家是否都安装好了龙虾，但是却不知道该使用这只龙虾来做什么？没有落地的场景，以至于不知道该把它调教成什么样子？

别急，本文我将分享两个收集了优秀OpenClaw实践案例的GitHub仓库，这两个仓库一共收集100个优秀的实战案例，包括自媒体、日常生活、安全监控、工具开发等。

这个仓库包含了OpenClaw 70+优秀的实战案例，囊括了日常生活、内容创作、知识与记忆持久化、安全监控等，具体的案例分类汇总如下：

当我把上面的这些案例看完，我已经知道该如何调教OpenClaw了，无非就是Skill的安装，以及给它下达指令。

下面我将从上述的案例中挑选一些我觉得比较实用的几个案例给大家分享，剩下的案例，大家如果感兴趣可以到GitHub上自行查看。

这个案例解决用户每日需访问多个新闻源、易重复阅读或遗漏重要内容的问题。

其核心功能是自动从多个来源（RSS 订阅源、新闻网站、通讯简报等）收集新闻，完成去重、分类、摘要处理后，以结构化的日报形式每日定时推送到用户的 Telegram。

帮助用户在信息不超载的前提下高效掌握重要新闻，适用于新闻爱好者、需关注行业动态的职场人士等群体。

安装上以下的Skills:

• RSS Reader Skill： 从 RSS 订阅源抓取新闻内容；
• Web Fetch Skill： 爬取指定新闻网站的内容；
• AI/Analysis Skill： 对文章进行摘要生成与去重处理；
• Telegram Skill ： 将整理好的新闻摘要推送到用户的 Telegram；
• Memory/Notes Skill ： 追踪用户已浏览过的新闻，避免重复推送。

然后给OpenClaw安排任务，下达指令，大概的过程就是给OpenClaw提供新闻源，然后OpenClaw会检查新闻源是否需要登录，对搜索到的新闻进行去重，然后对新闻进行分类，总结摘要后结果推给用户，下面是提示词模板：

该案例是基于 OpenClaw 搭建的社交媒体监控 AI Agent，适用于企业、个人品牌运营者，或希望实时掌握自身网络热点的人群。

该代理可自动追踪 X/Twitter、Reddit 等平台中指定关键词的相关提及的内容，无需人工手动检索；能收集提及内容并分析情感倾向（正面 / 负面 / 中性），每日生成清晰汇总报告。

帮助使用者及早发现客户投诉、把握正面提及的互动机会，避免遗漏重要的网络舆情。

这个案例需要依赖以下的Skills：

• Web Search： 可跨平台检索相关内容 ；
• Browser Control： 能够控制浏览器访问社交媒体的动态信息。

如何启动这个案例？在安装好以上的Skills之后，然后给OpenClaw提供你想要监控的热点关键字，它就会帮你监控热点，有定时给你推送最新热点，提示词模板如下：

该案例是一套 X（原 Twitter）个人资料自动化采集归档方案，核心用于批量抓取 X 用户的公开资料、近期帖子及关联网页内容。

解决社交媒体研究耗时久、内容易丢失的问题，可服务于调研、销售线索挖掘、竞品分析等场景。

这个案例需要先安装以下的Skills：

在装好上面的Skill之后，你只需要给OpenClaw提供你希望采集的对标账号的列表，那么它就会自动帮你采集需要的数据，并且把结果整理后发给你，因为篇幅的原因，这里不再贴提示词模板，感兴趣的朋友可以到仓库中查看。

该案例是一款基于 OpenClaw 打造的 AI 购物比价助手，旨在解决用户网购时手动在多个平台比价耗时（每次购物需 15-20 分钟）的问题。

用户只需告知想要购买的商品，该 AI 助手就能在数秒内完成多平台搜索、价格对比、优惠券查询，并返回包含各平台价格、最优购买方案的比价表，大幅提升购物比价效率。

这个案例的运行需要依赖以下的Skills：

• Web Search ： 可跨亚马逊、沃尔玛等购物平台检索商品信息；
• Web Fetch： 读取商品页面的价格等核心信息。

在配置好上面的Skills之后，你只需要告诉OpenClaw你所需要的商品，它就会在亚马逊、沃尔玛、百思买、塔吉特及本地适配平台检索，寻找商品并且获取到价格，然后进行价格比对后，向你推荐低价商品。

该案例是面向儿童的 OpenClaw 作业辅导 AI 助手，旨在解决家长辅导孩子作业时面临的难题（如数学解法更新、对作文主题不了解等）。

该助手可耐心解答孩子的作业问题、提供分步讲解、核对答案、生成练习题，能适配孩子的年级水平，用简单易懂的语言解释知识点，并非替代学习，而是作为补充工具，降低作业辅导过程中的挫败感。

这个案例只需要依赖Web Search 这么一个Skill来进行作业辅导时所需要搜索的辅导参考资料即可。

在安装好Web Search这个Skill之后，你便可以明确的告诉OpenClaw你家娃的年龄，以及需要他辅导的科目（比如数学、语文、英语、物理、化学等）。

这个仓库一共收录了30+优秀的OpenClaw案例，包括有自媒体、内容创作、日常生活、研究与学习等。

该案例围绕 OpenClaw 打造了一套目标驱动的自主任务执行工作流，核心是让 AI 代理从 “被动响应指令” 转变为 “主动推进目标”：

1. 核心能力：用户一次性告知所有个人、职业、商业目标后，AI 代理每天自主生成 4-5 个可在电脑上完成的任务（涵盖调研、写脚本、开发功能、制作内容、分析竞品等），还能每晚自动构建贴合目标的惊喜迷你应用 MVP；同时代理会搭建自定义看板并实时更新任务进度，全程无需用户主动指令。

2. 解决痛点：多数人有宏大目标但难以拆解为日常可执行步骤，且执行过程耗时耗力，该系统将目标拆解和执行全流程交由 AI 代理完成，用户只需明确最终目标。

3. 核心优势：任务规划更全面（能发现用户忽略的关联机会）、进度可追踪（看板可视化）、效果可复利（代理会持续学习优化任务类型）；但需注意子代理编辑共享文件可能引发的竞态问题，以及任务文件的 token 成本控制。

这个案例需要依赖以下的Skills：

• session_spawn/session_send： 实现自主任务执行；
• Next.js or similar ： AI Agent会基于此搭建看板，无需用户手动开发，但需具备基础认知。

在安装好上面的技能之后，你只需要给OpenClaw指定一个目标，然后告知每日自己拆解任务去完成目标，最后让其把结果搭建成一个可视化的看板，让你能一目了然哪些事情已经完成，还有哪些代办。

该案例面向日常运营 YouTube 的创作者，旨在解决从全网及 X/Twitter（原 Twitter）寻找新颖、时效性强的视频选题耗时久，且易重复创作的问题，通过自动化流程搭建了完整的内容挖掘与调研流水线：

1. 每小时通过定时任务扫描全网和 X/Twitter 平台的 AI 突发新闻，并将视频选题推送到 Telegram；

2. 维护一份 90 天的视频目录，记录播放量和主题分析，避免重复创作同类主题；

3. 将所有选题存储在 SQLite 数据库中，并搭配向量嵌入技术实现语义层面的去重，确保不会收到重复选题；

4. 当在 Slack 分享链接时，OpenClaw 会自动调研该主题、检索 X 平台相关帖子、查询知识库，并在 Asana 中创建包含完整大纲的任务卡片。

这个案例需要安装以下的Skills：

• web_search： 网页搜索能力；
• x-research-v2：X/Twitter搜索；
• knowledge-base： 用于检索增强生成（RAG）；
• gog skill： 用于获取 YouTube 分析数据 ；

在安装好上面的技能后，便可以对它下达命令，让它监控突发的热点资讯，并给你推送，可以让你实时感知。

该案例围绕一个面向 0-15 岁儿童的教育类游戏自主开发流水线展开，核心背景是一位开发者父亲为给女儿打造无广告、无诱导、适配儿童发展阶段的安全游戏门户，解决单人开发 40 + 款教育游戏时效率低、一致性难保障的问题。

核心技能为 Git 操作能力，需熟练掌握分支管理（创建、切换分支）、代码提交（规范提交信息）、代码合并与推送（分支合并到主分支、远程仓库推送）等操作，支撑整个开发流程的版本管控。

在安装好Skill之后，便是给OpenClaw下发指令，让它可以自主开发游戏，但是在开始开发游戏前，需要先修BUG，这个是它目前的提示词模板中规定的流程。

我也不一一列举了，下面是这两个仓库的地址，感兴趣可以自行下载查看：

如果GitHub打不开的朋友，我已经把这两个仓库中的案例都已经下载下来，感兴趣的可以自行下载。

上面讲了这么多OpenClaw的实战的案例，你是否已经对OpenClaw的调教有了一点感觉，我个人使用OpenClaw这么多天下来，感觉它还是很强大的。

无论是用来它来做编程，还是使用OpenClaw的过程中遇到的问题等它都能解决，而且Skills的安装和制作也都可以让它来帮你。

当我把需求丢给它的时候，它就默默的在分析需求，决策，执行。有问题就反馈给你，同时它也在自主寻求解决方案，而你要做的，就是审核它做出来的东西，不合要求，便再让它改即可。

本文的分享就到这里，如果您觉得有收获的话，可以给个一键三连，您的鼓励是吾鳴持续输出的最大动力。

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