內(nèi)容團(tuán)隊(duì)最大的痛點(diǎn)是什么？很多時候，真正難的不是“寫不出來”，而是如何持續(xù)、穩(wěn)定、低成本地實(shí)現(xiàn)規(guī)?；a(chǎn)出。

這也是近兩年，越來越多團(tuán)隊(duì)開始關(guān)注自動化內(nèi)容生產(chǎn)的原因。數(shù)據(jù)饕餮主理人、資深技術(shù)專家張子良向見實(shí)分享了一套基于“OpenClaw+DeepSeek”的自動化內(nèi)容生產(chǎn)流程。

這套方案在提升產(chǎn)能和控制邊際成本方面，已經(jīng)展現(xiàn)出一定潛力。不過，爭議和疑問同樣存在：這到底是不是簡單意義上的“洗稿”？平臺會不會將其判定為違規(guī)？對于普通內(nèi)容團(tuán)隊(duì)來說，這套流程究竟是個別案例，還是具備復(fù)用可能？

在見實(shí)近期的一場直播中，張子良對這套自動化SOP的底層邏輯進(jìn)行了系統(tǒng)拆解。他特別提到，在小紅書、微信等平臺規(guī)則持續(xù)收緊的背景下，自動化并不等于無邊界生成，真正關(guān)鍵的是先設(shè)定好安全邊界、執(zhí)行規(guī)則與人工兜底機(jī)制，讓機(jī)器像員工一樣，在可控范圍內(nèi)完成高效協(xié)作。

對了，見實(shí)還將在3月27-28日于深圳舉辦的上，帶來關(guān)于OpenClaw全域應(yīng)用指南的更深度分享，歡迎加入會員報名參與，繼續(xù)學(xué)習(xí)。以下內(nèi)容根據(jù)張子良的直播分享整理，并以第一人稱呈現(xiàn)。

01一套內(nèi)容自動化SOP，是怎么一步步跑通的？

我（張子良）是一個長期在CSDN（中國開發(fā)者社區(qū)）寫技術(shù)博客的“老博主”。過往的經(jīng)驗(yàn)告訴我，寫一篇像樣的技術(shù)文章，至少需要1－2個小時。很多時候，你花了很多精力整理出來的干貨，閱讀量可能只有幾百；反而一些更貼熱點(diǎn)、傳播性更強(qiáng)的內(nèi)容，數(shù)據(jù)表現(xiàn)會明顯更好。

這背后其實(shí)說明了一件事：在今天的內(nèi)容分發(fā)環(huán)境下，單靠“為愛發(fā)電”已經(jīng)很難支撐持續(xù)增長。你必須高頻、追熱點(diǎn)、做矩陣。但人的精力是有限的，不可能24小時盯著屏幕。

這就是我用OpenClaw的原因。如果把它抽象來看，OpenClaw更像是一個連接器。一端連接人的指令入口，比如飛書這樣的聊天工具；另一端連接大模型能力和各類應(yīng)用接口，比如DeepSeek、公眾號、小紅書等。真正有價值的地方，不只是“讓AI寫文章”，而是把過去分散在不同工具和崗位中的工作，串成一條可以自動運(yùn)轉(zhuǎn)的流程。

目前我們跑通的一套自動化SOP，主要包含五個環(huán)節(jié)：選題、創(chuàng)作、審核、分發(fā)和復(fù)盤。它并不是單純的內(nèi)容生成工具，而更接近一套完整的內(nèi)容運(yùn)營鏈路。

第一步：自動化選題

不只是追熱點(diǎn)，更是基于數(shù)據(jù)找機(jī)會。 OpenClaw在這個環(huán)節(jié)能做的事情，主要包括兩類：一類是抓取行業(yè)熱點(diǎn)榜單，另一類是監(jiān)控對標(biāo)賬號和競品內(nèi)容。前者幫助判斷當(dāng)下的公共話題，后者幫助識別行業(yè)里什么內(nèi)容正在被驗(yàn)證有效。

這里面有一個讓我印象很深的例子。前段時間OpenClaw很火，大家都在寫“怎么安裝”。我們通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，排名第二的熱點(diǎn)竟然是“怎么卸載”。于是，我讓AI寫了一篇《OpenClaw卸載全攻略》，結(jié)果這篇反向操作的內(nèi)容流量爆了。

機(jī)器沒有偏見，它只看數(shù)據(jù)。這就是自動化選題的優(yōu)勢。

第二步：內(nèi)容創(chuàng)作

把高頻、重復(fù)的生產(chǎn)環(huán)節(jié)交給AI。 這是最耗時的環(huán)節(jié)，現(xiàn)在交給AI。我們目前的配置是：文案用DeepSeek，配圖用即夢（Jimeng）或Midjourney。

特別要提一下DeepSeek，它是目前國產(chǎn)模型里在成本與代碼能力上具備較高性價比的選擇。相比其他模型動輒幾十塊的Token費(fèi)用，DeepSeek百萬Token才幾塊錢。

它也并不只是“便宜”，更重要的是，面對高頻內(nèi)容生產(chǎn)場景時，它在邏輯組織、文本完成度、代碼理解等方面，能滿足相當(dāng)一部分實(shí)際需求。

第三步：合規(guī)性審核

這是至關(guān)重要的一步。 很多人用AI生成內(nèi)容直接發(fā)，結(jié)果號被封了。因?yàn)锳I有時會胡說八道，或者生成敏感詞。我們在流程里強(qiáng)加了一個“審核Agent”。它會檢查標(biāo)題是否夸大、內(nèi)容是否違規(guī)。這一步不能省，否則你辛苦養(yǎng)的號可能一夜歸零。

第四步：自動化/半自動化發(fā)布

突破“最后1公里”。 以前發(fā)文章，要登錄公眾號后臺、小紅書后臺，填標(biāo)題、選封面、貼標(biāo)簽，發(fā)一個平臺就要10分鐘?，F(xiàn)在，部分平臺支持接口能力，可以實(shí)現(xiàn)自動化或半自動化發(fā)布。

第五步：運(yùn)營分析

文章發(fā)出去不是結(jié)束。OpenClaw會定時抓取閱讀量、點(diǎn)贊數(shù)、評論區(qū)關(guān)鍵詞，生成一份日報發(fā)到我的手機(jī)上。我知道哪篇火了，哪篇有問題，然后調(diào)整第二天的選題策略。

這五個環(huán)節(jié)形成了一個閉環(huán)。以前這需要一個5人團(tuán)隊(duì)（編輯、設(shè)計(jì)、運(yùn)營、數(shù)據(jù)分析），現(xiàn)在，我只需要在飛書給我的“數(shù)字員工”發(fā)一句話。

02真正落地時，最容易踩的坑有哪些？

這套系統(tǒng)聽起來很順，但實(shí)際部署過程中，坑并不少。尤其最近一段時間，市場上圍繞OpenClaw的各種討論、包裝和“衍生版本”非常多，如果沒有足夠判斷，很容易在一開始就走偏。

下面這些，是我認(rèn)為最值得提前說清楚的幾個問題。

1．不建議使用來路不明的“魔改版”

現(xiàn)在市面上有各種“XXCloud”、“XX龍蝦”，很多是國內(nèi)廠商套個殼，把免費(fèi)的開源版包裝成收費(fèi)產(chǎn)品，甚至內(nèi)置了他們的私有模型，價格貴得離譜。

我的建議是：盡量只用官方原版OpenClaw。它是現(xiàn)在（2026年3月）GitHub上全球排名第一的開源軟件項(xiàng)目，社區(qū)參與者較多，更新較頻繁。但是，官方Skill市場雖然方便，畢竟是第三方開發(fā)，安全需自行評估——有安全機(jī)構(gòu)統(tǒng)計(jì)，超過三分之一的開源Skill存在某種形式的風(fēng)險。

2．硬件環(huán)境：Mac/Linux原生支持最好

如果你想自己部署這套系統(tǒng)，建議優(yōu)先采用Mac/Linux。從我的實(shí)際部署體驗(yàn)看，macOS和Linux環(huán)境通常更省心；Windows也不是不能跑，但在依賴、權(quán)限和兼容性上更容易遇到問題。

推薦方案是：

－高配版：Mac電腦（推薦32G內(nèi)存以上），因?yàn)镸ac的統(tǒng)一內(nèi)存架構(gòu)比較適合本地部署大模型。

－性價比版：租一個云服務(wù)器（Linux系統(tǒng)），一年幾百塊錢，24小時云端運(yùn)行，穩(wěn)定又便宜。

3．模型選型：DeepSeek是首選

在模型選擇上，如果看綜合生產(chǎn)力、代碼能力和穩(wěn)定性，GPT、Claude、DeepSeek是我目前更常用的三類模型。

為什么強(qiáng)推DeepSeek？除了便宜，它的邏輯推理能力和代碼能力是真的強(qiáng)。我們做過測試，讓它寫一個Python腳本去抓取數(shù)據(jù)，DeepSeek生成的代碼可用率極高，而部分參數(shù)較小的國產(chǎn)模型生成的代碼，改Bug的時間比寫代碼還長。

4．平臺風(fēng)控：小紅書在收緊，微信還算寬容

自動化不是法外之地。最近小紅書對自動化發(fā)布的打擊很嚴(yán)，如果你用大號高頻自動發(fā)，很容易被限流甚至封號。高風(fēng)險平臺建議僅用于草稿輔助、素材整理、復(fù)盤分析，且發(fā)布前配合人工復(fù)核，不得繞過平臺規(guī)則進(jìn)行批量發(fā)布。

策略是：

－小紅書：用小號測試，控制發(fā)布頻率（比如一天一更），內(nèi)容質(zhì)量要高，不要發(fā)水文。

－微信公眾號：我們采用“自動寫入草稿箱＋人工定時發(fā)送”的半自動模式，既安全又能保證效率。

－視頻號／抖音：目前還在探索中，建議謹(jǐn)慎操作。

03未來的工作方式：移動化與“人”的價值

很多人問我，OpenClaw會不會像元宇宙一樣曇花一現(xiàn)？

我覺得不會。因?yàn)樗暮诵膬r值不在于“AI”，而在于“移動化”。

過去我們使用AI，需要坐在電腦前，打開網(wǎng)頁，輸入提示詞。而OpenClaw把這個入口搬到了我們的聊天軟件里。

想象一下這個場景：你正在坐地鐵，突然想到一個創(chuàng)意。你不需要掏出電腦，只需要在飛書上給你的“數(shù)字助理”發(fā)一條語音：“幫我查一下今天科技圈最火的新聞，結(jié)合我的風(fēng)格寫一篇短評，配一張賽博朋克風(fēng)的圖，發(fā)到我的小紅書草稿箱?！?/p>

等你出地鐵站的時候，活已經(jīng)干完了。

這就是“Agent”（智能體）時代的雛形。

當(dāng)然，這不代表“人”沒用了。相反，技術(shù)越自動化，“人”的決策價值越高。

OpenClaw只是一個執(zhí)行者，它沒有審美，沒有價值觀，不懂人情世故。它能幫你寫出通順的文案，但寫不出打動人心的故事。它能幫你每天發(fā)100條內(nèi)容，但無法判斷哪條內(nèi)容會傷害品牌形象。

所以，未來的自媒體團(tuán)隊(duì)會極度精簡：1個懂業(yè)務(wù)、有審美的“超級個體”＋N個不知疲倦的“AI數(shù)字員工”。

你需要做的，不是去和AI比拼打字速度，而是去學(xué)習(xí)如何定義任務(wù)、如何編寫Skill（技能）、如何像管理員工一樣管理你的AI Agent。

在這個時代，“懶”是第一生產(chǎn)力。但這個“懶”，是指把重復(fù)的、低價值的勞動交給機(jī)器，把你的大腦騰出來，去思考戰(zhàn)略，去感受用戶，去創(chuàng)造那些機(jī)器永遠(yuǎn)無法替代的連接。

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