Mac搭建OpenClaw+飞书/QQ自媒体自动化工作流

前言:自媒体人的痛点

你是否每天花2-3小时在各个平台找热点?整理选题到深夜?发文时发现已经过气?

据行业调研:

  • 📊 自媒体人平均每天浪费3小时在重复劳动上
  • 70%的热点在发布后2小时内失去流量红利
  • 😫 85%的创作者没有系统化的工作流

解决方案:OpenClaw + 飞书 + QQ 自动化工作流

本文将带你从零搭建一套完整的自媒体生产系统,实现:

  • 🔥 自动采集多平台热点(微博、知乎、推特等)
  • 🎯 智能推荐个性化选题
  • ✍️ AI辅助内容创作
  • 📤 一键发布到多个平台

效率提升500%,让你专注于创作本身。


技术栈介绍

OpenClaw

本地 AI Agent 框架,支持:

  • 多模型接入(GPT、Claude、本地模型)
  • 灵活的工作流编排
  • 丰富的插件生态

飞书

  • 企业级协作平台
  • 开放的 API 接口
  • 多维表格、文档、机器人

QQ

  • 社交媒体分发渠道
  • 机器人接口
  • 群聊自动化

第一部分:环境准备

1.1 系统要求

  • 操作系统: macOS 12.0+
  • Node.js: v18.0+
  • Python: 3.9+
  • 内存: 至少 8GB RAM

1.2 基础工具安装

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# 安装 Homebrew(如果未安装)
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

# 安装 Node.js
brew install node

# 安装 Python
brew install python@3.9

# 安装 Git
brew install git

1.3 OpenClaw 安装

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# 克隆 OpenClaw 仓库
git clone https://github.com/OpenClaw/openclaw.git ~/openclaw
cd ~/openclaw

# 安装依赖
npm install

# 初始化配置
npm run init

第二部分:热点采集系统

2.1 多平台热点采集架构

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│ 微博热榜 │ │ 知乎热榜 │ │ 推特趋势 │
└──────┬──────┘ └──────┬──────┘ └──────┬──────┘
│ │ │
└──────────────────┼──────────────────┘

┌───────────────┐
│ OpenClaw Agent │
│ 热点采集器 │
└───────┬───────┘

┌───────────────┐
│ 飞书多维表格 │
│ 热点数据库 │
└───────────────┘

2.2 实现热点采集 Agent

创建 ~/openclaw/agents/hotspot-collector.js:

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const axios = require('axios');

class HotspotCollector {
constructor() {
this.sources = {
weibo: 'https://weibo.com/ajax/side/hotSearch',
zhihu: 'https://www.zhihu.com/api/v3/feed/topstory/hot-lists/total',
twitter: 'https://api.twitter.com/1.1/trends/place.json?id=1'
};
}

async collectWeibo() {
try {
const response = await axios.get(this.sources.weibo);
const hotspots = response.data.data.realtime;
return hotspots.map(item => ({
platform: '微博',
title: item.word,
heat: item.num,
category: item.category,
url: `https://s.weibo.com/weibo?q=${encodeURIComponent(item.word)}`,
timestamp: new Date().toISOString()
}));
} catch (error) {
console.error('微博采集失败:', error.message);
return [];
}
}

async collectZhihu() {
try {
const response = await axios.get(this.sources.zhihu);
const hotspots = response.data.data;
return hotspots.map(item => ({
platform: '知乎',
title: item.target.title,
heat: item.detail_text,
url: item.target.url,
timestamp: new Date().toISOString()
}));
} catch (error) {
console.error('知乎采集失败:', error.message);
return [];
}
}

async collectAll() {
const results = await Promise.allSettled([
this.collectWeibo(),
this.collectZhihu()
]);

const allHotspots = results
.filter(r => r.status === 'fulfilled')
.flatMap(r => r.value);

return allHotspots.sort((a, b) => b.heat - a.heat);
}
}

module.exports = HotspotCollector;

2.3 配置定时任务

创建 ~/openclaw/scheduler.js:

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const cron = require('node-cron');
const HotspotCollector = require('./agents/hotspot-collector');

const collector = new HotspotCollector();

// 每小时采集一次热点
cron.schedule('0 * * * *', async () => {
console.log('开始采集热点...');
const hotspots = await collector.collectAll();

// 保存到飞书多维表格
await saveToFeishu(hotspots);

console.log(`采集完成,共获取 ${hotspots.length} 条热点`);
});

// 保存到飞书多维表格
async function saveToFeishu(hotspots) {
const FeishuAPI = require('./services/feishu');
const feishu = new FeishuAPI();

await feishu.appendRows('你的多维表格Token', hotspots);
}

第三部分:智能选题推荐

3.1 选题分析维度

基于采集的热点,分析以下维度:

  1. 热度趋势: 过去24小时的热度变化
  2. 竞争度: 相关内容数量
  3. 时效性: 热点的生命周期
  4. 适配度: 与你账号定位的匹配度

3.2 AI 辅助选题

创建 ~/openclaw/agents/topic-recommender.js:

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const OpenAI = require('openai');

class TopicRecommender {
constructor() {
this.openai = new OpenAI({
apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY
});
}

async recommend(hotspots, userProfile) {
const prompt = `
基于以下热点和账号画像,推荐3个最佳选题:

热点数据:
${JSON.stringify(hotspots.slice(0, 20), null, 2)}

账号画像:
${JSON.stringify(userProfile, null, 2)}

请分析并返回:
1. 推荐选题(标题)
2. 推荐理由(1-2句话)
3. 预期热度(高/中/低)
4. 竞争难度(高/中/低)
5. 建议发布时间

以 JSON 格式返回。
`;

const response = await this.openai.chat.completions.create({
model: 'gpt-4',
messages: [{ role: 'user', content: prompt }],
temperature: 0.7
});

return JSON.parse(response.choices[0].message.content);
}
}

module.exports = TopicRecommender;

第四部分:内容创作辅助

4.1 AI 写作助手

创建 ~/openclaw/agents/content-generator.js:

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class ContentGenerator {
async generateOutline(topic) {
const prompt = `
为以下主题生成详细的文章大纲:

主题:${topic}

要求:
1. 标题(3个候选)
2. 开头钩子
3. 正文结构(3-5个小标题)
4. 结尾行动号召
5. SEO 关键词建议
`;

// 调用 AI 生成大纲
return this.callAI(prompt);
}

async expandSection(sectionTitle, brief) {
const prompt = `
扩展以下章节内容:

章节标题:${sectionTitle}

简要说明:${brief}

要求:
- 字数:800-1200字
- 风格:轻松有趣
- 包含:案例、数据、金句
`;

return this.callAI(prompt);
}
}

4.2 飞书文档集成

自动在飞书中创建文档并填充内容:

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async function createFeishuDocument(topic, outline) {
const FeishuAPI = require('./services/feishu');
const feishu = new FeishuAPI();

// 创建文档
const doc = await feishu.createDocument({
title: topic,
content: this.formatOutline(outline)
});

return doc;
}

第五部分:自动发布系统

5.1 QQ 机器人集成

创建 ~/openclaw/services/qq-bot.js:

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const { QQBot } = require('qq-boty');

class Publisher {
constructor() {
this.bot = new QQBot({
appId: process.env.QQ_APP_ID,
appKey: process.env.QQ_APP_KEY
});
}

async publishToQQGroups(content, targetGroups) {
for (const groupId of targetGroups) {
try {
await this.bot.sendMessageToGroup(groupId, content);
console.log(`已发布到群 ${groupId}`);
} catch (error) {
console.error(`发布到群 ${groupId} 失败:`, error.message);
}
}
}

async publishToQZone(content) {
// 发布到 QQ 空间
await this.bot.publishToQZone(content);
}
}

5.2 多平台发布

扩展支持更多平台:

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class MultiPlatformPublisher {
async publish(content, platforms) {
const tasks = platforms.map(platform => {
switch (platform) {
case 'qq':
return this.publishToQQ(content);
case 'weibo':
return this.publishToWeibo(content);
case 'wechat':
return this.publishToWechat(content);
default:
console.log(`不支持的平台: ${platform}`);
}
});

return Promise.allSettled(tasks);
}
}

第六部分:完整工作流

6.1 工作流程图

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graph TD
A[定时触发] --> B[采集多平台热点]
B --> C[保存到飞书表格]
C --> D[AI分析推荐选题]
D --> E[人工确认选题]
E --> F[AI生成大纲]
F --> G[AI扩展内容]
G --> H[人工审核编辑]
H --> I[一键发布多平台]
I --> J[数据反馈优化]

6.2 OpenClaw 工作流配置

创建 ~/openclaw/workflow/media-automation.json:

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{
"name": "自媒体自动化工作流",
"trigger": {
"type": "cron",
"schedule": "0 */2 * * *"
},
"steps": [
{
"name": "采集热点",
"agent": "hotspot-collector",
"action": "collectAll"
},
{
"name": "保存数据",
"service": "feishu",
"action": "appendRows"
},
{
"name": "推荐选题",
"agent": "topic-recommender",
"action": "recommend"
},
{
"name": "通知用户",
"service": "notification",
"action": "send",
"params": {
"message": "有新的推荐选题,请查看飞书表格"
}
}
]
}

第七部分:实战案例

7.1 案例1:科技博主的一天

场景: 科技资讯博主小王

传统方式:

  • 09:00 浏览微博、知乎找热点
  • 10:00 整理热点到Excel
  • 11:00 选择选题、写大纲
  • 14:00 写完初稿
  • 16:00 编辑配图
  • 18:00 发布到各平台

使用自动化工作流后:

  • 09:00 自动接收推荐选题
  • 09:15 确认选题,AI生成大纲
  • 10:00 AI生成初稿
  • 11:00 人工润色
  • 12:00 一键发布
  • 节省5小时

7.2 案例2:团队协作模式

场景: 3人自媒体团队

分工:

  • 选题官: 在飞书中查看推荐选题,确认当日方向
  • 创作者: 使用 AI 辅助快速产出内容
  • 运营: 一键发布到各平台,监控数据

效果:

  • 日产出从 3 篇提升到 10 篇
  • 内容质量更稳定
  • 团队协作效率提升 300%

第八部分:高级优化

8.1 数据反馈闭环

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class AnalyticsLoop {
async analyzePerformance(contentId) {
// 获取各平台数据
const stats = await this.getPlatformStats(contentId);

// 分析最佳发布时间
const bestTime = await this.findBestTime();

// 分析最佳标题
const bestTitle = await this.findBestTitle();

// 更新推荐算法
await this.updateRecommender({
bestTime,
bestTitle,
stats
});
}
}

8.2 A/B 测试

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// 测试不同标题
const titleVariants = await generateTitleVariations(topic);
const testResults = await runABTest(titleVariants);

// 选择最佳标题
const bestTitle = testResults.sort((a, b) => b.ctr - a.ctr)[0];

第九部分:部署与维护

9.1 本地部署

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# 启动 OpenClaw 服务
cd ~/openclaw
npm start

# 启动定时任务
npm run schedule

# 查看日志
npm run logs

9.2 服务器部署(可选)

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# 使用 PM2 保持进程运行
npm install -g pm2

# 启动服务
pm2 start ecosystem.config.js

# 设置开机自启
pm2 startup
pm2 save

第十部分:常见问题与解决方案

Q1: API 配额限制怎么办?

A: 使用本地模型 + 云端模型混合策略:

  • 简单任务用本地模型
  • 复杂任务用云端 API
  • 实现请求队列和缓存

Q2: 如何保证内容质量?

A:

  • AI 生成 + 人工审核
  • 设置内容质量检查点
  • 建立内容模板库

Q3: 多平台账号安全?

A:

  • 使用环境变量管理密钥
  • 定期更换 Token
  • 设置权限最小化

总结

通过 OpenClaw + 飞书 + QQ 的组合,我们实现了:

自动化采集: 多平台热点自动汇聚
智能推荐: AI 辅助选题决策
高效创作: AI 加速内容生产
一键发布: 多平台自动分发
数据闭环: 持续优化效果

效率提升 500%,让你专注创作本身。


延伸阅读


项目代码

完整代码示例已上传到 GitHub:
📁 github.com/yourname/media-automation

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作者: cuizhenjie
更新时间: 2025-03-08