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🤖 AI 自动整理 | 每小时更新 | 数据来源：SearXNG
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核心理念： 自动化不是”取代工作”，而是”解放时间”。把重复的交给 AI，把创造的留给自己。
—
我用这个标准判断：
值得自动化 = 重复性高 × 规则明确 × 时间消耗大
优先级矩阵：
时间消耗大
↑
┌─────────────┼─────────────┐
│ 优先自动化 │ 立即自动化 │
│ (邮件分类) │ (数据报告) │
高 ├─────────────┼─────────────┤
重 │ 可以等等 │ 不值得做 │
要 │ (会议纪要) │ (临时任务) │
性 └─────────────┼─────────────┘
↓
时间消耗小
—
#!/usr/bin/env python3
email-automation.py
import imaplib
import email
from openclaw import sessions_send
连接邮箱
mail = imaplib.IMAP4_SSL("imap.gmail.com")
mail.login("your@gmail.com", "app-password")
mail.select("inbox")
获取未读邮件
status, messages = mail.search(None, "UNSEEN")
email_ids = messages[0].split()
for email_id in email_ids:
_, msg_data = mail.fetch(email_id, "(RFC822)")
email_body = email.message_from_bytes(msg_data[0][1])
# 提取内容
subject = email_body["subject"]
sender = email_body["from"]
body = get_email_body(email_body)
# 用 AI 分类
classification = sessions_send(message=f"""
请分析这封邮件：
发件人：{sender}
主题：{subject}
内容：{body[:500]}
请判断：
1. 重要性（高/中/低）
2. 类型（工作/推广/通知/社交）
3. 是否需要回复
4. 建议操作（立即处理/稍后处理/归档/删除）
""")
# 根据分类执行操作
if "立即处理" in classification:
move_to_folder(email_id, "Important")
send_notification(f"重要邮件：{subject}")
elif "归档" in classification:
move_to_folder(email_id, "Archive")
elif "删除" in classification:
move_to_folder(email_id, "Trash")
你：请帮我回复这封咨询邮件，要点：
1. 感谢对方联系
2. 说明产品价格为 XXX 元
3. 附上产品文档链接
4. 邀请进一步沟通
语气：专业友好
—
#!/usr/bin/env python3
weekly-report.py
import pandas as pd
import requests
from datetime import datetime, timedelta
1. 获取数据
def get_sales_data():
# 从数据库/API 获取
df = pd.read_sql("SELECT * FROM sales WHERE date >= ?",
conn, params=[datetime.now() - timedelta(days=7)])
return df
2. AI 分析
def analyze_with_ai(df):
summary = df.describe().to_string()
top_products = df.groupby('product')['revenue'].sum().nlargest(5)
analysis = sessions_send(message=f"""
请分析以下销售数据：
数据摘要：
{summary}
热销产品：
{top_products}
请生成：
1. 本周关键发现（3 点）
2. 异常数据提醒
3. 下周建议
""")
return analysis
3. 生成报告
def generate_report(df, analysis):
report = f"""
# 周销售报告 | {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')}
## 📈 核心指标
- 总销售额：¥{df['revenue'].sum():,.2f}
- 订单数：{len(df)}
- 客单价：¥{df['revenue'].mean():,.2f}
## 🏆 热销产品
{df.groupby('product')['revenue'].sum().nlargest(5).to_markdown()}
## 🤖 AI 分析
{analysis}
## 📎 详细数据
下载 CSV
"""
# 发布到内部 Wiki/邮件/钉钉
send_to_dingtalk(report)
return report
4. 定时执行
每周一 9:00 执行
cron: 0 9 1 python3 weekly-report.py
—
#!/usr/bin/env python3
social-media-auto.py
import schedule
import time
from datetime import datetime
CONTENT_SOURCES = {
"tech_news": "searxng_search('科技新闻', limit=5)",
"blog_posts": "get_recent_blog_posts(limit=3)",
"quotes": "load_quotes_database()",
}
def generate_post(source_type):
"""生成单条内容"""
content = CONTENT_SOURCES[source_type]()
prompt = f"""
请根据以下内容生成一条 Twitter 推文：
素材：{content}
要求：
- 280 字符以内
- 包含 1-2 个 emoji
- 有吸引人的开头
- 包含话题标签
- 引导互动（提问/投票）
"""
return sessions_send(message=prompt)
def post_to_platforms(content):
"""发布到多个平台"""
# Twitter
twitter_api.update_status(content)
# 知乎想法
zhihu_api.post_idea(content)
# 微信公众号（需要审核）
wechat_api.draft_article(content)
print(f"✅ 已发布：{content[:50]}...")
定时任务
schedule.every().day.at("09:00").do(lambda: post_to_platforms(generate_post("tech_news")))
schedule.every().day.at("12:00").do(lambda: post_to_platforms(generate_post("quotes")))
schedule.every().day.at("18:00").do(lambda: post_to_platforms(generate_post("blog_posts")))
运行
while True:
schedule.run_pending()
time.sleep(60)
| 时间 | 平台 | 内容类型 | 状态 |
| 时间 | 平台 | 内容类型 | 状态 |
|---|
| 周一 9:00 | Twitter | 科技新闻 | ✅ 自动 |
| 周一 12:00 | 知乎 | 金句分享 | ✅ 自动 |
| 周一 18:00 | 微信 | 博客推广 | ⚠️ 需审核 |
| 周二 9:00 | Twitter | 行业动态 | ✅ 自动 |
| 周一 9:00 | 科技新闻 | ✅ 自动 | |
|---|---|---|---|
| 周一 12:00 | 知乎 | 金句分享 | ✅ 自动 |
| 周一 18:00 | 微信 | 博客推广 | ⚠️ 需审核 |
| 周二 9:00 | 行业动态 | ✅ 自动 |
—
#!/usr/bin/env python3
meeting-notes.py
import whisper
from openclaw import tts, sessions_send
1. 录音转文字
def transcribe_meeting(audio_file):
model = whisper.load_model("medium")
result = model.transcribe(audio_file)
return result["text"]
2. AI 整理纪要
def generate_minutes(transcript):
prompt = f"""
以下是会议录音转写内容，请整理成会议纪要：
{transcript}
输出格式：
# 会议纪要 | {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')}
## 📋 参会人员
[从对话中识别]
## 🎯 讨论主题
1. 主题 1
2. 主题 2
## ✅ 决策事项
- 决策 1
- 决策 2
## 📌 行动项
| 任务 | 负责人 | 截止日期 |
|------|--------|----------|
| 任务 1 | 张三 | 2026-04-05 |
## 📝 关键要点
- 要点 1
- 要点 2
"""
return sessions_send(message=prompt)
3. 发送纪要
def send_minutes(minutes, attendees):
for email in attendees:
send_email(email, "会议纪要", minutes)
# 同步到项目管理工具
create_tasks_from_minutes(minutes)
使用流程
1. 开会时录音
2. 会后运行脚本
3. 自动发送纪要 + 创建任务
# 使用 Whisper 实时转写
同时用 AI 实时提取关键点和行动项
会议结束时纪要已经完成 80%
—
#!/usr/bin/env python3
competitor-monitor.py
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from openclaw import sessions_send
COMPETITORS = {
"公司 A": {
"website": "https://competitor-a.com",
"blog": "https://competitor-a.com/blog",
"twitter": "@competitorA",
},
"公司 B": {
"website": "https://competitor-b.com",
"blog": "https://competitor-b.com/news",
"twitter": "@competitorB",
},
}
def check_website_changes(url, last_snapshot):
"""检测网站变化"""
response = requests.get(url)
current_hash = hash(response.text)
if current_hash != last_snapshot.get(url):
# 发现变化，用 AI 分析
changes = sessions_send(message=f"""
以下网站内容有变化，请分析：
1. 更新了哪些内容？
2. 可能是什么意图？（新功能/价格调整/市场策略）
3. 我们需要应对吗？
""")
return changes
return None
def analyze_product_updates(release_notes):
"""分析竞品更新"""
analysis = sessions_send(message=f"""
竞品发布了更新：
{release_notes}
请分析：
1. 新功能有哪些？
2. 和我们产品对比如何？
3. 有什么值得学习的？
4. 有什么威胁需要注意？
""")
return analysis
def daily_intelligence_report():
"""生成每日情报报告"""
report = "# 竞品情报日报\n\n"
for name, info in COMPETITORS.items():
# 检查官网
changes = check_website_changes(info["website"])
if changes:
report += f"## {name}\n{changes}\n\n"
# 检查社交媒体
tweets = get_recent_tweets(info["twitter"])
if tweets:
report += f"### 动态\n{tweets}\n\n"
# 发送到钉钉/企业微信
send_to_team(report)
定时执行
每天 9:00 生成报告
cron: 0 9 * python3 competitor-monitor.py
| 维度 | 监控方式 | 频率 |
| 维度 | 监控方式 | 频率 |
|---|
| 官网更新 | 页面变化检测 | 每日 |
| 博客文章 | RSS 订阅 | 实时 |
| 社交媒体 | API 监控 | 每小时 |
| 产品更新 | 版本追踪 | 每周 |
| 用户评价 | 评论爬取 | 每日 |
| 招聘信息 | 职位发布 | 每周 |
| 官网更新 | 页面变化检测 | 每日 |
|---|---|---|
| 博客文章 | RSS 订阅 | 实时 |
| 社交媒体 | API 监控 | 每小时 |
| 产品更新 | 版本追踪 | 每周 |
| 用户评价 | 评论爬取 | 每日 |
| 招聘信息 | 职位发布 | 每周 |
—
| 用途 | 工具 | 成本 |
| 用途 | 工具 | 成本 |
|---|
| AI 对话 | OpenClaw + qwen3.5-plus | ¥0.02/次 |
| 搜索 | SearXNG | 免费 |
| 定时任务 | Cron | 免费 |
| 网页自动化 | Playwright | 免费 |
| 数据抓取 | BeautifulSoup | 免费 |
| 通知推送 | 钉钉/企业微信 | 免费 |
| 代码执行 | Python 3.10+ | 免费 |
| AI 对话 | OpenClaw + qwen3.5-plus | ¥0.02/次 |
|---|---|---|
| 搜索 | SearXNG | 免费 |
| 定时任务 | Cron | 免费 |
| 网页自动化 | Playwright | 免费 |
| 数据抓取 | BeautifulSoup | 免费 |
| 通知推送 | 钉钉/企业微信 | 免费 |
| 代码执行 | Python 3.10+ | 免费 |
月度成本（个人使用）：
AI API 调用：¥50-100
服务器：¥50（已有）
其他工具：¥0（开源）
总计：¥100-150/月
时间节省：
邮件处理：40 小时/月
数据报告：12 小时/月
社交媒体：15 小时/月
会议纪要：8 小时/月
竞品监控：20 小时/月
总计：95 小时/月
ROI = 时间价值 / 成本 = 极高
—
症状： 什么都想自动化，花更多时间写自动化脚本
解决： 先手动做 3 次，确认流程稳定再自动化
症状： 正常流程没问题，一出错就崩
解决： 必须包含错误处理和告警机制
症状： 完全信任 AI，发布错误内容
解决： 关键环节保留人工审核（尤其是对外内容）
症状： 自动化运行几个月，不知道有没有用
解决： 定期review 自动化效果，优化或淘汰
—
问自己：
不要一上来就搞大系统。从简单的开始：
Week 1: 自动收集每日新闻
Week 2: 自动整理并生成摘要
Week 3: 自动发布到博客
Week 4: 添加错误处理和监控
V1.0: 能跑就行
V2.0: 添加错误处理
V3.0: 优化输出质量
V4.0: 添加监控告警
—
自动化不是目标，是手段。
最终目的是：
行动建议：
1. 列出你每天重复做的 5 件事
2. 选 1 个最耗时的开始自动化
3. 一周后复盘效果
记住： 最好的自动化时机是昨天，其次是现在。
—
🤖 本文由 AI 辅助撰写 | 最后更新：2026-03-29
📚 系列：AI 工具实战指南 #004
痛点： 想写文章但不知道从何开始？写了一半就放弃？发布流程繁琐？本文分享一套完整的 AI 辅助写作工作流，让创作效率提升 10 倍。
—
写作最大的敌人不是”不会写”，而是无法持续。
我的观察：
AI 工作流的价值：
传统写作：灵感 → 查资料 → 写大纲 → 写正文 → 修改 → 排版 → 发布 (8 小时+)
AI 工作流：灵感 → AI 辅助 → 审核 → 发布 (1 小时内)
—
┌─────────────┐
│ 1. 灵感收集 │
└──────┬──────┘
↓
┌─────────────┐
│ 2. 选题验证 │
└──────┬──────┘
↓
┌─────────────┐
│ 3. 资料搜集 │
└──────┬──────┘
↓
┌─────────────┐
│ 4. 大纲生成 │
└──────┬──────┘
↓
┌─────────────┐
│ 5. 内容创作 │
└──────┬──────┘
↓
┌─────────────┐
│ 6. 审核优化 │
└──────┬──────┘
↓
┌─────────────┐
│ 7. 自动发布 │
└─────────────┘
—
推荐工具：
来源渠道：
| 渠道 | 频率 | 工具 |
| 渠道 | 频率 | 工具 |
|---|
| 科技新闻 | 每日 | SearXNG 自动推送 |
| 读者问题 | 随时 | 聊天记录 |
| 使用心得 | 随时 | 语音转文字 |
| 竞品分析 | 每周 | 手动浏览 |
| 科技新闻 | 每日 | SearXNG 自动推送 |
|---|---|---|
| 读者问题 | 随时 | 聊天记录 |
| 使用心得 | 随时 | 语音转文字 |
| 竞品分析 | 每周 | 手动浏览 |
# 自动收集每日科技热点
保存到 memory/daily-inspiration.md
import requests
from datetime import datetime
SEARXNG_URL = "http://localhost:8080"
def collect_inspiration():
queries = ["AI 新工具", "大模型突破", "开发者工具"]
inspirations = []
for query in queries:
results = requests.get(
f"{SEARXNG_URL}/search",
params={"q": query, "format": "json", "time_range": "day"}
).json()
for r in results["results"][:3]:
inspirations.append(f"- {r['title']}")
# 保存到文件
with open("memory/daily-inspiration.md", "a") as f:
f.write(f"\n## {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')}\n\n")
f.write("\n".join(inspirations))
每天 8:00 自动收到昨日热点汇总，看到感兴趣的标记为”📝 可写”，周末统一整理。
—
不是所有灵感都值得写。用这个清单过滤：
□ 这个主题有人搜索吗？（SEO 价值）
□ 我能提供独特视角吗？（差异化）
□ 内容能持续更新吗？（系列潜力）
□ 写作难度适中吗？（可完成性）
□ 对读者有实际帮助吗？（价值）
你：我想写一篇关于"AI 写作工作流"的文章，请帮我评估：
1. 这个主题有搜索需求吗？
2. 现有内容有哪些缺口？
3. 我应该从什么角度切入？
AI: [分析后给出建议]
原始灵感： “AI 写作”
验证后选题： “AI 写作工作流：从灵感到发布的完整链路”
差异化角度： 不是讲”AI 怎么写”，而是”人 + AI 怎么协作”
—
使用 SearXNG 批量搜索：
#!/bin/bash
search-research.sh
TOPIC="$1"
QUERIES=(
"$TOPIC 教程"
"$TOPIC 最佳实践"
"$TOPIC 工具推荐"
"$TOPIC 案例分析"
)
for query in "${QUERIES[@]}"; do
curl -s "http://localhost:8080/search?q=${query}&format=json" \
| python3 parse_results.py >> "research/${TOPIC}.md"
done
# [文章标题] 资料收集
核心观点
观点 1 + 来源链接
观点 2 + 来源链接
数据支撑
数据 1 + 来源
数据 2 + 来源
案例参考
案例 1 + 链接
案例 2 + 链接
金句素材
值得引用的原话
—
请根据以下主题生成文章大纲：
主题：[你的主题]
目标读者：[开发者/产品经理/普通用户]
文章长度：[2000 字/5000 字/10000 字]
风格：[教程型/观点型/案例型]
要求：
1. 包含 5-8 个主要章节
2. 每个章节有 2-3 个子要点
3. 有实际案例/代码示例位置标记
4. 开头有吸引人的引子，结尾有行动号召
# AI 写作工作流
引言
写作的痛点
AI 能解决什么
工作流总览
7 步流程图
每步时间估算
步骤 1：灵感收集
工具推荐
收集策略
自动化示例
步骤 2：选题验证
评估清单
AI 辅助方法
...（以此类推）
结语
关键要点总结
行动建议
生成后问自己：
—
不要试图一次写完。按大纲分段：
第 1 天：引言 + 步骤 1-2 (30 分钟)
第 2 天：步骤 3-4 (30 分钟)
第 3 天：步骤 5-7 + 结语 (30 分钟)
❌ 错误用法：
你：帮我写一篇关于 AI 写作的文章
AI: [生成一篇泛泛而谈的文章]
✅ 正确用法：
你：我正在写"AI 写作工作流"的第 3 部分"资料搜集"。
目标读者是开发者，需要包含：
1. 自动化搜索的代码示例
2. 资料整理模板
3. 注意事项
请帮我写这一节，约 500 字，包含 bash 代码示例。
你：请生成一个使用 SearXNG API 搜索并保存结果的 Python 脚本
要求：
使用 requests 库
支持多个搜索词
结果保存为 Markdown 格式
包含错误处理
AI 生成的内容要”过一遍手”：
—
□ 标题是否吸引人？（包含关键词 + 价值点）
□ 开头 3 段能否抓住注意力？
□ 每个章节有清晰的小标题吗？
□ 代码示例能直接运行吗？
□ 链接都有效吗？
□ 有配图/表格/列表增加可读性吗？
□ 结尾有行动号召吗？
□ 错别字检查了吗？
你：请审核这篇文章：
1. 逻辑是否清晰？
2. 有没有冗余内容？
3. 哪些地方可以更简洁？
4. 有没有事实错误？
[粘贴文章]
—
#!/usr/bin/env python3
publish-blog-post.py
import requests
from requests.auth import HTTPBasicAuth
def publish(title, content, status="publish"):
response = requests.post(
"https://www.zspblog.com/wp-json/wp/v2/posts",
auth=HTTPBasicAuth("用户名", "应用密码"),
json={
"title": title,
"content": content,
"status": status,
"categories": [1]
}
)
return response.json()
#!/bin/bash
pre-publish-check.sh
FILE="$1"
echo "📋 发布前检查..."
检查标题
grep -q "^# " "$FILE" || echo "❌ 缺少标题"
检查代码块
grep -q "” “$FILE” || echo “⚠️ 没有代码示例”
grep -q “http” “$FILE” || echo “⚠️ 没有外部链接”
WORDS=$(wc -w < "$FILE") if [ $WORDS -lt 1000 ]; then echo "⚠️ 文章较短 ($WORDS 字)" else echo "✅ 字数 OK ($WORDS 字)" fi
定时发布
bash
0 10 * python3 /path/to/publish-scheduled.py
---
🛠️ 我的工具栈
| 环节 | 工具 | 说明 |
环节
工具
说明
| 灵感收集 | Flomo + OpenClaw | 随时记录 |
| 资料搜索 | SearXNG | 私有搜索 |
| 大纲生成 | OpenClaw (qwen3.5-plus) | AI 辅助 |
| 内容创作 | VS Code + AI | 分段写作 |
| 审核优化 | Grammarly + 人工 | 双重检查 |
| 发布 | WordPress + 脚本 | 自动化 |
灵感收集
Flomo + OpenClaw
随时记录
资料搜索
SearXNG
私有搜索
大纲生成
OpenClaw (qwen3.5-plus)
AI 辅助
内容创作
VS Code + AI
分段写作
审核优化
Grammarly + 人工
双重检查
发布
WordPress + 脚本
自动化
---
📊 效率对比
| 指标 | 传统写作 | AI 工作流 | 提升 |
指标
传统写作
AI 工作流
提升
| 选题时间 | 2 小时 | 15 分钟 | 8x |
| 资料搜集 | 3 小时 | 30 分钟 | 6x |
| 初稿写作 | 4 小时 | 1 小时 | 4x |
| 审核修改 | 2 小时 | 30 分钟 | 4x |
| 发布流程 | 30 分钟 | 5 分钟 | 6x |
| 总计 | 11.5 小时 | 2.5 小时 | 4.6x |
选题时间
2 小时
15 分钟
8x
资料搜集
3 小时
30 分钟
6x
初稿写作
4 小时
1 小时
4x
审核修改
2 小时
30 分钟
4x
发布流程
30 分钟
5 分钟
6x
总计
11.5 小时
2.5 小时
4.6x
---
⚠️ 常见陷阱
陷阱 1：过度依赖 AI
症状： 完全让 AI 写，自己不思考
解决： AI 是助手，你是主编。每段都要过手。
陷阱 2：追求完美
症状： 改了又改，永远不发布
解决： 完成 > 完美。先发布，再迭代。
陷阱 3：工具收集癖
症状： 不停找新工具，从不写作
解决： 工具够用就好，重点在输出。
陷阱 4：忽视 SEO
症状： 写好但不优化标题和关键词
解决： 发布前花 5 分钟优化标题和描述。
---
🎓 进阶技巧
技巧 1：建立内容库
把写过的文章模块化：
content-library/
├── intros/ # 开头模板
├── conclusions/ # 结尾模板
├── code-snippets/ # 常用代码
└── case-studies/ # 案例库
技巧 2：系列化运营
AI 工具实战指南
├── #001 OpenClaw 入门
├── #002 SearXNG 配置
├── #003 AI 写作工作流 ← 这篇
├── #004 AI 自动化日常工作
└── …
系列文章有累积效应，读者会追更。
技巧 3：多平台分发
WordPress (主站)
↓
知乎专栏 (同步)
↓
微信公众号 (改编)
↓
Twitter/微博 (片段)
“`
一份内容，多份曝光。
—
写作不是天赋，是流程。
这套工作流的核心不是”用 AI 代替写作”，而是：
行动建议：
1. 选一个你想写的主题
2. 按 7 步流程走一遍
3. 发布后复盘哪些环节可以优化
下一篇预告： 《用 AI 自动化日常工作：5 个实战案例》
—
🤖 本文由 AI 辅助撰写 | 最后更新：2026-03-29
📚 系列：AI 工具实战指南 #003