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在上一篇实战中，我们体验了 OpenClaw 的基础能力：搜索、总结、浏览器自动化。这次我们将进入 实战二：进阶自动化与知识库构建，让你真正把 OpenClaw 打造成一个能自主运行、持续积累知识的“数字员工”。全文约 1500 字，读完就能上手这些高阶玩法。

OpenClaw 不仅能帮你处理一次性任务，还能成为你知识管理的核心引擎。通过结合 tavily-search、summarize 和笔记类技能，你可以让 AI 每天自动搜集信息，整理成结构化笔记存入你的知识库。

bash
clawhub install tavily-search # 联网搜索
clawhub install summarize # 内容总结
clawhub install obsidian # Obsidian 笔记集成（可选）
clawhub install notion # Notion 集成（可选）
1.2 场景：每日自动生成技术早报
假设你每天需要跟踪 AI 领域的最新动态，让 OpenClaw 帮你自动完成：

在服务器上创建一个脚本文件 ~/daily_tech_brief.sh：

TOPICS=(“AI breakthrough” “large language model” “AI regulation”)
DATE=$(date +%Y-%m-%d)
OUTPUT_DIR=~/knowledge_base/tech_brief

mkdir -p $OUTPUT_DIR

for TOPIC in “TOPIC”
# 调用 OpenClaw 的 CLI 执行搜索和总结（假设 openclaw-cli 可用）
openclaw run tavily-search query="TOPIC.json
# 提取搜索结果并总结
cat /tmp/search_TOPIC.txt
# 生成 Markdown 文件
echo “ DATE)” >> DATE.md
cat /tmp/summary_$TOPIC.txt >> DATE.md
echo -e “ — ” >> DATE.md
done

openclaw run obsidian note_title="技术早报 OUTPUT_DIR/$DATE.md
步骤2：设置定时任务（cron）
每天上午 8 点执行：

bash
curl -X POST http://localhost:18789/api/run
-H “Authorization: Bearer 你的Token”
-d ‘{
“skill”: “summarize”,
“input”: { “url”: “https://example.com/article” },
“next”: {
“skill”: “obsidian”,
“input”: { “title”: “自动剪辑：文章标题”, “content”: “{{output}}” }
}
}’
这样，当你把链接发给机器人或执行这条命令，OpenClaw 会先总结文章，然后自动保存到 Obsidian 中。

OpenClaw 内置了定时任务引擎，你可以像设定闹钟一样，让 AI 在指定时间执行一系列操作。

bash
clawhub install cron
然后创建一个日报任务，每天早上 9 点运行：

bash
openclaw run cron add --schedule “0 9 * * *” --command ’
openclaw run tavily-search query=“my daily tasks” &&
openclaw run summarize input=“{{output}}” &&
openclaw run email-sender to=“” subject=“每日简报” body=“{{output}}”
’
这行命令组合了搜索、总结和邮件发送，每天早上自动给你发送一份个性化简报。

我们可以编写一个循环脚本，结合 curl 和 openclaw 技能：

bash
#!/bin/bash
URL=“https://example.com/product-page”
OLD_HASH_FILE=“/tmp/page_hash.txt”
CURRENT_HASH=$(curl -s $URL | md5sum)

if [ -f (cat CURRENT_HASH" != “URL” |
openclaw run telegram-send chat_id= text=“页面更新：{{output}}”
fi
else
echo “$CURRENT_HASH” > $OLD_HASH_FILE
fi
将此脚本放入 cron 中每小时执行一次，就能实现自动监控。

OpenClaw 支持将多个技能串联成“链式调用”，让不同 Agent 分工合作。这类似于 LangChain 的链式思想，但更轻量、更直观。

Agent A：用 tavily-search 搜索该领域的综述文章和维基百科。

Agent B：用 summarize 总结搜索结果，提取核心概念和里程碑。

Agent C：用 tavily-search 再次搜索该领域的知名专家和最新论文。

Agent D：用 file-manager 将收集到的信息整合成 Markdown 报告，并保存到指定目录。

在 OpenClaw 中，你可以用 JSON 格式定义这个工作流（通过 API 或 CLI）：

json
{
“chain”: [
{
“skill”: “tavily-search”,
“input”: { “query”: “quantum computing overview”, “max_results”: 3 }
},
{
“skill”: “summarize”,
“input”: { “text”: “{{prev.output}}” }
},
{
“skill”: “tavily-search”,
“input”: { “query”: “quantum computing recent breakthroughs 2025” }
},
{
“skill”: “summarize”,
“input”: { “text”: “{{prev.output}}” }
},
{
“skill”: “file-manager”,
“input”: {
“operation”: “write”,
“path”: “~/research/quantum_computing_report.md”,
“content”: “# 量子计算研究报告 概述 {{chain[1].output}} 最新进展 {{chain[3].output}}”
}
}
]
}
通过 openclaw run chain --file workflow.json 执行，AI 会一步步自动完成整个调研并生成报告。

如果你有特定的需求，OpenClaw 的技能开发非常容易。一个技能本质上是一个遵循特定接口的 Node.js 模块（或任何语言，通过 stdio 通信）。下面是一个极简的自定义技能示例。

package.json（定义元数据）：

json
{
“name”: “my-weather-skill”,
“version”: “1.0.0”,
“openclaw”: {
“skills”: [
{
“name”: “weather”,
“description”: “获取指定城市的天气”,
“runtime”: “node”,
“entry”: “index.js”,
“parameters”: {
“city”: { “type”: “string”, “description”: “城市名称” }
}
}
]
}
}
index.js（实现逻辑）：

javascript
module.exports = async function (params) {
const city = params.city;
// 这里可以调用真实天气 API，为了演示返回模拟数据
const weather = { city, temp: 25, condition: “晴” };
return ;
};
4.2 安装并测试你的技能
将技能文件夹放到 OpenClaw 的技能目录（默认为 ~/.openclaw/skills）：

bash
cp -r my-weather-skill ~/.openclaw/skills/
openclaw skills reload # 重新加载技能列表
openclaw run weather city=“北京”
你应该能看到输出：“当前 北京 的天气：25°C，晴”。

OpenClaw 还能处理数据文件，生成可视化报表。结合 pandas 技能（需安装）或调用外部脚本，可以实现：

读取 Excel 或 CSV 文件，进行数据清洗和统计。

生成图表并保存为图片。

将分析结果自动发送给团队。

示例：每天自动分析销售数据并发送邮件

bash
openclaw run pandas script="
import pandas as pd
df = pd.read_csv(‘/data/sales.csv’)
summary = df.groupby(‘region’)[‘revenue’].sum().to_string()
with open(‘/tmp/summary.txt’, ‘w’) as f:
f.write(summary)
"
openclaw run email-sender to=“” subject=“昨日销售汇总” attachment=“/tmp/summary.txt”

通过这五个实战案例，你已经掌握了 OpenClaw 的进阶用法：

构建个人知识库，让 AI 自动帮你搜集和整理信息。

设置定时任务，实现无人值守的自动化工作流。

多 Agent 协作，完成复杂的调研和报告生成。

开发自定义技能，满足个性化需求。

数据分析自动化，提升工作效率。