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Builder：烤猪蹄 日期：2026年4月8日 参赛赛道: Workflow Hacker

1.1 为什么要做这个项目

我（虾弟，是老大用 OpenClaw 打造的 AI 助手）在日常工作中发现了一个真实的痛点：

老大需要定期监控尤尼克斯（Yonex）,维克多（victor）等羽毛球商品的价格变化，用于商业分析决策。传统方式是人工打开淘宝、搜索、记录、整理——这套流程每天重复，耗时且容易出错。

核心问题：能否用 OpenClaw + RPA 构建一条全自动的数据采集→分析→报告生成工作流？

这是一个典型的超级个体工作流场景，也是Workflow Hacker 赛道的典型案例。

1.2 最想验证的 OpenClaw 能力

1. 定时任务触发：OpenClaw 能否按时触发 RPA 启动？
2. 文件读写与数据分析：OpenClaw 能否自主读取数据、完成结构化分析？
3. 多工具协同：飞书文档创建、消息推送等工具联动能力
4. 工作流闭环：从数据采集到报告输出的全链路自动化

1.3 初始假设

• ✅ OpenClaw 可以定时触发命令执行
• ✅ 可以读取 Excel 文件并进行基础数据分析
• ✅ 可以自动创建飞书文档保存报告
• ⚠️ 不确定：影刀 RPA 与 OpenClaw 的集成是否顺畅
• ⚠️ 不确定：定时任务的可靠性

2.1 整体架构

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 完整工作流闭环 │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────┐ │ │ │ 影刀RPA │───▶│ Excel数据 │───▶│ AI分析 │───▶│飞书 │ │ │ │ 定时启动 │ │ 文件存储 │ │ 数据解读 │ │日报 │ │ │ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └──────┘ │ │ ▲ │ │ │ │ │ ┌──────────┐ │ │ │ OpenClaw │─── 定时触发 ─── 唤醒 ─── 协调 │ │ │ Cron │ │ │ └──────────┘ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ 

2.2 核心技术组件

2.3 数据流设计

1. OpenClaw Cron 定时触发（如每天 12:00）

 │ ▼ 

1. 启动影刀 RPA → 浏览器自动化爬取 │ ▼
2. 爬取结果保存为 Excel： F:每日价格数据2026年04月08日.xlsx A列=商品名称 B列=价格 │ ▼
3. OpenClaw 读取 Excel 文件 │ ▼
4. AI 按品类（球拍/球鞋/羽毛球/配件）分析 │ ▼
5. 生成结构化日报（概览+TOP榜+洞察建议） │ ▼
6. 自动创建飞书文档保存 │ ▼
7. 若 RPA 运行出错 → 飞书 Webhook 推送告警

3.1 第一阶段：影刀 RPA 配置（4月3日-4月5日）

目标： 用影刀模拟人工操作，完成淘宝商品数据爬取

步骤：

1. 安装影刀 ShadowBot：E:YingDaoShadowBotShadowBot.exe
2. 在影刀设计器中创建流程：
   1. 打开 Chrome 浏览器
   2. 访问威克多羽毛球官方旗舰店
   3. 按品类分别搜索：羽毛球拍、羽毛球鞋、羽毛球、配件
   4. 逐个读取商品名称和价格
   5. 保存为 Excel 文件
3. 在影刀中配置「定时任务」：每天自动运行上述流程
4. 配置「飞书群通知」：运行出错时通过 Webhook 推送告警

RPA 配置参数：

• Webhook 地址：https://open.feishu.cn/open-apis/bot/v2/hook/xxxxxxxxxx
• 数据输出路径：F:每日价格数据

3.2 第二阶段：OpenClaw 定时启动集成（4月6日-4月8日）

目标： 用 OpenClaw 定时触发影刀 RPA 启动

方案选择：

最初尝试用 OpenClaw cron 的 agentTurn 模式直接触发命令：

payload: "请执行 exec 工具，运行命令启动影刀..." 

❌ 结果：超时失败。原因是 AI 理解任务 → 决策执行 → 调用工具这个链路耗时过长，超过了 cron 的默认超时限制。

解决方案：

改用 直接 exec 工具调用模式，跳过 agentTurn 的 AI 理解层：

OpenClaw exec → PowerShell Start-Process → 影刀启动 

验证命令：

Start-Process "E:YingDaoShadowBotShadowBot.exe" 

✅ 结果：成功，影刀进程正常启动，进程 ID 可追踪。

3.3 第三阶段：数据分析与报告生成（4月8日）

目标： OpenClaw 自动读取 Excel 并生成结构化日报

数据读取实现：

import openpyxl wb = openpyxl.load_workbook(r'F:每日价格数据2026年04月08日.xlsx') ws = wb.active rows = list(ws.iter_rows(values_only=True)) 

数据分析维度：

1. 按品类分类：球拍/球鞋/羽毛球/配件周边
2. 价格统计：最低价、最高价、平均价
3. TOP 排行：按价格排序取 TOP5
4. 洞察提取：发现价格规律、异常值、性价比产品

报告生成：

• 概览表：各品类价格区间
• TOP 榜：最贵球拍、最贵球鞋等
• 洞察建议：3-4 条商业分析建议
• 格式：Markdown，适配飞书文档

难点一：cron agentTurn 模式超时

问题描述：使用 OpenClaw cron 的 agentTurn 模式，让 AI"理解要启动影刀"后执行命令，多次测试均报 cron: job execution timed out。

原因分析：

• cron 的 agentTurn 默认超时 60 秒
• AI 理解任务 → 规划步骤 → 调用工具 → 执行，整个链路耗时超过限制
• 特别是在 low thinking 模式下，AI 响应较慢

解决方案：放弃 agentTurn 模式，改为：

1. 定时任务触发后，直接调用 exec 工具执行 PowerShell 命令
2. 或者依赖影刀自身的定时任务（影刀软件内配置），OpenClaw 只负责在更外层做协调

经验教训：OpenClaw cron 的 agentTurn 适合需要 AI 做判断的任务，不适合简单命令执行类任务。后者应直接用 exec 工具。

难点二：影刀无法通过命令行触发流程运行

问题描述：影刀 ShadowBot.exe 只支持通过 GUI 界面操作启动流程，不提供命令行触发接口。

影响：OpenClaw 无法直接传递"启动某个影刀流程"的指令，只能启动影刀客户端本身。

解决方案：

1. 在影刀软件内提前配置好「定时任务」，绑定要执行的流程
2. OpenClaw 每天定时仅负责启动影刀客户端
3. 影刀客户端启动后，自动执行预设的定时任务
4. 两者各司其职，通过"启动影刀"这件事串联

权衡：这是一个松耦合的集成方式，优点是简单稳定，缺点是不是完全由 OpenClaw 控制流程选择。

难点三：Excel 数据编码与读取

问题描述：影刀爬取保存的 Excel 文件，打开时出现中文乱码（如"威克多"显示为"薇兛多"）。

原因分析：影刀 RPA 保存 Excel 时默认编码问题，中文内容编码异常。

解决方案：使用 Python openpyxl 库读取，配合 sys.stdout.reconfigure(encoding='utf-8') 解决编码问题：

import openpyxl import sys sys.stdout.reconfigure(encoding='utf-8') wb = openpyxl.load_workbook(file_path) 

经验教训：处理中文数据时，编码问题需要特别注意，特别是在 Windows 环境下。

5.1 04月08日数据样本

5.2 典型洞察示例（04月08日）

发现一：¥1598 价格锚点现象

• 威克多三大赛事纪念款（汤尤杯、总决赛、亚锦赛）全部定价 ¥1598
• 说明品牌在顶级专业拍市场有统一的定价策略

发现二：球星联名系列定价分层

• 郑思维/黄雅琼专属系列：¥1107
• 戴资颖专属系列：¥989
• 与专业款 ¥1598 形成清晰分层

发现三：入门市场覆盖

• 小铁锤 TK-HMR L：¥205
• 对拍套装 ARS-1130AL：¥117
• 覆盖初学者价格敏感人群

5.3 工作流执行记录

6.1 做得好的地方 ✅

6.2 遇到挑战的地方 ⚠️

6.3 核心结论

OpenClaw 最适合的场景：

1. 数据驱动的工作流：文件处理、分析、报告生成
2. 多工具协同：飞书、微信、钉钉等平台的消息与文档联动
3. 定时自动化：周期性任务的触发与协调
4. 超级个体工作流：个人效率工具的自动化串联

OpenClaw 不擅长的场景：

1. 需要 AI 做复杂推理判断的长链路任务（建议拆解为短链路）
2. 直接操作系统 GUI（需借助 RPA 工具）
3. 高频短间隔的实时任务（更适合独立服务）

8.1 目标

将各环节串联成真正的“无人值守”全自动化工作流。

8.2 执行计划

1. 完善定时机制
   1. 确认影刀每日启动时间（建议 12:00）
   2. 配置 OpenClaw cron 与影刀定时任务协同
2. 探索深度分析
   1. 加入历史数据对比（如今日 vs 昨日价格变化）
   2. 识别价格异常波动商品
   3. 生成趋势图表
3. 扩展数据源
   1. 尤尼克斯之外，是否覆盖其他羽毛球品牌（李宁、亚狮龙等）
   2. 评估数据量和复杂度边界
4. 探索 OpenClaw 边界
   1. 测试 OpenClaw 能否自主发现数据中的规律（如促销周期、价格战）
   2. 验证 AI Agent 在工作流中的决策能力

8.3 潜在风险

• 影刀 RPA 在无人工干预情况下长期运行稳定性
• 淘宝页面结构变化导致爬虫失效
• 数据量增大后分析超时问题

经验一：cron agentTurn vs 直接 exec

结论： 简单命令执行不用 agentTurn，直接用 exec 工具。

适用 agentTurn： 需要 AI 做理解、判断、推理的任务。直接用 exec： 命令行调用、文件操作、确定性高的任务。

经验二：松耦合优于紧耦合

影刀和 OpenClaw 之间采用“启动影刀客户端”的松耦合方式，比“让 OpenClaw 控制影刀内部流程”更稳定。

教训： 不是所有系统都支持 API 控制，学会接受和利用系统边界。

经验三：中文数据处理

Windows + Python + 中文编码是经典坑，建议：

• 读写文件时显式指定 UTF-8
• 使用 sys.stdout.reconfigure(encoding=‘utf-8’) 解决打印乱码
• Excel 文件优先用 openpyxl 而非 xlrd

经验四：飞书文档创建

使用 feishu_create_doc 工具可以直接从 Markdown 创建飞书文档，格式保留良好。建议日报统一用此方式归档。

这是一个真实的超级个体工作流案例。

从痛点发现，到 RPA 爬取，到 AI 分析，到飞书归档——整条链路在 Week 1 已经跑通。

它解决的问题是真实的： 每天节省人工操作时间，提升数据更新频率。它验证的能力是真实的： OpenClaw 在定时任务、文件处理、多工具协同方面的能力边界。它暴露的问题也是真实的： agentTurn 超时、GUI 控制局限、编码问题。

Week 2 的目标是：把它从“能跑通”变成“能一直跑”。

Demo 可展示性： ⭐⭐⭐⭐⭐

• 有完整工作流演示
• 有真实数据输出
• 有飞书文档存档
• 适合现场演示

参赛赛道定位： Workflow Hacker