OpenClaw+优云智算Coding Plan:从灵感到成文,再到公众号发布的全流程AI自动化

OpenClaw+优云智算Coding Plan:从灵感到成文,再到公众号发布的全流程AI自动化

1. 背景

在自媒体运营、技术分享和日常内容创作中,许多从业者面临碎片化、低效率和重复劳动的问题。从灵感闪现到文章发布,整个过程涉及多个步骤如构思、撰写、排版及上传等,需要频繁切换工具与手动调整格式,耗时费力且容易出错。
目前市面上的AI工具大多只能解决特定环节的问题,无法覆盖整个创作流程;而专业自动化平台要么操作复杂,要么成本高昂,难以普及使用。为此,我使用OpenClaw开源AI智能体(龙虾)和优云智算Coding Plan大模型服务搭建了一个流水线。通过OpenClaw的任务管理和工具调用能力,加上优云智算提供的稳定低价算力支持,实现了“灵感输入→文案生成→内容优化→公众号发布”的端到端全流程自动化,极大提高了效率,让创作者能够更加专注于创意本身。

2. AI大模型配置

优云智算Coding Plan是聚合了OpenAI、Claude、DeepSeek、智谱GLM、MiniMax等全球主流大模型的订阅式算力服务,兼容OpenAI API协议,支持Claude Code/Codex/OpenClaw等AI工具,能完美对接OpenClaw,为内容创作提供稳定的AI生成能力,本章主要介绍优云智算Coding Plan的订阅和API KEY配置。

2.1 订阅优云智算Coding Plan

首先,打开优云智算官网,完成注册登录。然后进入Coding Plan产品页,有按量套餐和包月套餐可选。其中,包月套餐可畅享OpenClaw云端服务,享有一对一专属计算沙箱资源,免去复杂配置、7 × 24 在线,零门槛使用OpenClaw,支持快速集成企业微信、飞书、钉钉等消息渠道,还能无缝使用订阅的优云智算模型套餐。

大家根据自己的使用场景和token需求量按需购买对应的套餐即可。新手推荐超值体验包或者标准按量包,性价比高、模型额度充足;如果想免配置快速体验OpenClaw,也可以考虑购买包月套餐。

2.2 获取API秘钥

进入控制台API Key管理页面,创建API Key并复制备用,注意妥善保管密钥,避免泄露。

3. Windows安装OpenClaw

OpenClaw在Windows环境下依托WSL2运行兼容性更佳、稳定性更强,能避免原生Windows权限、依赖冲突等问题。本章针对Windows用户,分步拆解WSL2部署和OpenClaw安装全流程,全程可视化操作,无需专业运维知识。

3.1 安装WSL2

WSL2是Windows下的Linux子系统,是Windows系统下运行OpenClaw的推荐环境,按照以下步骤快速部署即可。如下图所示,以管理员身份打开PowerShell,输入命令:wsl --install -d Ubuntu,系统会自动下载并安装Ubuntu发行版(默认版本即可)。

按照过程中按提示设置用户名和密码(密码输入时不显示,正常输入即可),等待初始化完成后会自动进入Ubuntu终端即可。

3.2 安装OpenClaw

如下图所示,WSL2部署完成后,在Ubuntu终端执行命令:curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash,,自动按照依赖并完成OpenClaw的部署安装。

3.3 配置向导

安装完成之后会自动启动配置向导,出现下图所示安全提醒后,选择Yes即可。

然后会出现Model/auth provider的选项,选择Custom Provider来进行模型的自定义配置。

参考《OpenClaw 接入指南》,依次填写

API Base URL需要输入优云智算的大模型API地址,固定为[https://api.modelverse.cn/v1](https://api.modelverse.cn/v1/)复制之前创建的模型API Key,并粘贴填写Endpoint compatibility选择端点兼容模式。注意:使用MiniMax、Kimi、GLM等模型选择OpenAI-compatible,使用claude模型选择Anthropic-compatible。Model ID输入模型ID,我使用的是claude-opus-4-5-20251101,直接复制粘贴填写。

之后会自动验证,出现Verification successful则表示前面输入的信息都是正确的,大模型可以正常调用。之后会有一个自定义Endpoint ID和别名的步骤,自行修改即可,至此模型就配置完成了。

接入渠道这里,先不配置,选择最后一个Skip for now跳过即可。

Web search这里,选择默认的DuckDuckGo Search即可,无需配置秘钥。

Skills配置这里,选择先不配置。

Hooks这里勾选所有。

到此为止,OpenClaw的按照和配置向导就算是已经完成了,如下图所示,可以看到Web UI地址,复制粘贴带token的那个URL,浏览器打开就可以访问OpenClaw了。

3.4 OpenClaw初体验

打开Web UI地址之后,就可以正式看到OpenClaw的web操作页面了。如下所示,左侧是各种菜单入口,可以查看到AI大模型、Channel、Skills等配置信息。先在聊天中进行了一个简单的测试,如下图所示,是可以看到使用优云智算提供的claude opus 4.5模型,是可以进行正常对话的。

到这里,OpenClaw的安装、AI大模型配置和初步体验就都已经顺利完成了。

4. 实战案例:灵感自动创作到公众号发布

本章以**“AI自动化创作工具科”**为灵感主题,完整演示从技能安装、灵感生成到公众号草稿推送的全流程实操,AI自主完成全链路任务。

4.1 公众号文章推送技能安装

Skills是OpenClaw的专属任务技能,相当于预设的自动化工作流,安装对应创作技能后,智能体才能精准执行“公众号推送”任务。可以使用openclaw skill或者skillhub等命令安装技能,但是这需要事先知道技能的名字才可以。这里换个思路,直接在OpenClaw聊天窗口中使用优云智算提供的AI大模型自动来完成公众号文章推送技能的搜索和安装。

如下图所示,使用prompt:我要把本地写好的文章推送到公众号后台,帮我安装下相关技能,可以看到OpenClaw理解了目的,并找到并安装好了对应的技能:wechat-article-publisher

安装成功之后,OpenClaw发现还需要配置公众号的APPID和AppSecret,根据它的提示,需要到微信开发者平台,在我的业务与服务-公众号-开发密钥中启用AppSecret即可得到APPID和AppSecret。

之后复制APPID和AppSecret给OpenClaw,让它来继续完成技能的配置。

技能成功配置完成,但是安装依赖时遇到问题,需要协助。在手动完成依赖安装之后。告知OpenClaw继续配置。

OpenClaw在做API验证时发现微信报错,需要将本机公网IP地址加白。根据指引,再次到微信开发者平台的开发密钥页面进行API IP白名单的配置。

然后告知OpenClaw继续。OpenClaw验证通过。

到此,wechat-article-publisher技能就顺利安装完成。如下图所示,可以到webUI的技能页中查看到技能的相关信息。

4.2 灵感创作和公众号自动发布

技能安装完成后,仅需输入一句自然语言指令,OpenClaw即可联动优云智算Coding Plan,自主完成灵感梳理、文案撰写,然后调用技能完成排版优化和公众号草稿箱推送和发布的全流程。

在OpenClaw聊天窗口,输入精准需求,明确主题、风格:我最近在思考一个问题:工程师如何从写代码转向做架构设计。请以此为思路撰写一篇公众号风格的文章,以markdown格式保存到本地。然后顺便帮我发布到微信公众号。

OpenClaw自动拆解任务,先调用Coding Plan完成题为《从写代码到做架构:工程师的认知跃迁》的公众号文章编写,最后自动调用wechat-article-publisher技能按照公众号格式完成文章排版、草稿箱推送和文章发布。只是因为我的公众号并不是企业认证,报了48001错误,没有文章发布api的权限,但也足以说明该技能是具备该能力的。如下图所示,是公众号后台,可以看到草稿箱里的新文章就是刚才用OpenClaw推送过来的。

预览一下文章,可以看到文案是常见的公众号文章风格,排版也很精美。

到这里,在OpenClaw开源AI智能体和优云智算Coding Plan大模型服务的合力下,顺利的一句话完成了“灵感输入→文案生成→内容优化→公众号草稿箱推送”的全流程,全程都是由OpenClaw自动完成,YYDS。

5. 总结

OpenClaw+优云智算Coding Plan的组合,彻底解决了内容创作流程碎片化、效率低下的痛点,把重复繁琐的文案撰写、排版、上传工作交给AI自动化完成,让创作者真正回归创意本身。依托优云智算Coding Plan的高性价比算力,既能保证文案生成的质量和逻辑,又能严控使用成本;OpenClaw的开源属性和技能拓展能力,让这套方案不仅适用于公众号创作,还能快速拓展至小红书、知乎、博客等多平台内容自动化。

对于个人博主、新媒体运营、技术分享者而言,这套AI自动化流程是提升更新频率、降低创作负担的高效工具。随着AI智能体技术的持续迭代,后续还能进一步优化创作精度、拓展更多平台适配能力,实现全场景内容创作的智能化升级。如果你也想摆脱低效的手动创作,不妨按照本篇教程落地实操,感受AI赋能的创作效率。

Read more

AIGC创作平台怎么设计?高保真案例拆解+AI生成原型实测

AIGC创作平台怎么设计?高保真案例拆解+AI生成原型实测

引言 到了2026年,我发现AIGC创作类产品明显进入了“第二阶段”。第一阶段解决的是能不能生成,而现在,越来越多产品开始认真解决好不好用、是不是一个真正的创作工具。 尤其在音乐、视频这类复杂创作领域,单纯把一个输入框丢给用户,已经远远不够。在实际使用中,真正拉开差距的,反而是页面结构、参数怎么摆,以及生成结果能不能被反复利用。 本文基于墨刀素材广场中的一个高保真AI音乐创作平台原型案例,对核心页面做详细拆解,分析结构层面的设计要点。同时结合AI生成原型图的方式,实测了3个不同场景的AIGC产品案例,希望为正在做AI产品、原型或交互设计的同学,提供一些可复用的思路。 一、高保真AI音乐创作平台原型拆解 这是一个完整的一站式AI音乐创作系统,覆盖从创意构思、内容生成、资产管理、二次创作的全音乐生产链路。这个原型给我最大的感受,是它很克制地把复杂流程拆散了,让非专业用户也能一步步跟着走,同时又保留足够的专业深度,满足专业级用户需求。 1. 首页 首页同时承担了「快速开始创作」和「激发灵感」两种职责,因此在结构上做了明显区分。 * 左侧导航:固定核心功能入口(音乐、歌词、

【大模型微调】LLaMA Factory 微调 LLMs & VLMs

【大模型微调】LLaMA Factory 微调 LLMs & VLMs

LLaMA Factory是一个大模型高效微调平台,在github有60k多收藏了,很适合入门的朋友 提供了“ 一站式”的操作界面,通过可视化操作,就可以完成对LLMs 或 VLMs的微调了 开源地址:https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory 下面是微调的页面,简洁、清晰、功能多: 目录 一、LLaMA Factory的特色 二、支持的模型 三、提供的数据集(基础) 四、安装LLaMA Factory  五、微调LLM实践--Qwen3-4B-Thinking  六、微调VLM实践--Qwen/Qwen2.5-VL-3B-Instruct 七、了解源代码 八、其他参考资料 一、LLaMA Factory的特色 * 多种模型:LLaMA、LLaVA、Mistral、

本地文件深度交互新玩法:Obsidian Copilot的深度开发

本地文件深度交互新玩法:Obsidian Copilot的深度开发

前言 当 “本地知识库管理” 撞上 “AI 智能分析”,会擦出怎样的火花?试想一下:你的 Obsidian 里存着多年积累的笔记、文档,却只能手动翻阅检索;而现在,一个插件 + 蓝耘 API,就能让这些 “静态文字” 瞬间 “活” 起来 —— 自动总结核心内容、智能回答专业疑问,甚至挖掘隐藏关联!今天,就带大家拆解 Obsidian 联动蓝耘 API 的全新玩法,看看如何让本地文件从 “信息仓库” 变身 “智能助手” 。 蓝耘API KEY的创建 先进行API的创建 先点击蓝耘进行一个正常的注册流程 进入到主页之后,我们点击上方的MaaS平台 进入到平台后我们可以看到很多的大模型 不仅仅是文本生成、音频理解、视频理解还是视频生成,都有对应的大模型 每个模型都有很详细的介绍以及价格示例,用过api调用的都可以看到这个价格还是比较贴近平民的 并且可以进行在线体验的,这里是先进行思考的,

Qwen3-VL + LLama-Factory进行针对Grounding任务LoRA微调

Qwen3-VL + LLama-Factory进行针对Grounding任务LoRA微调

0.官方GitHub网站: GitHub - QwenLM/Qwen3-VL:Qwen3-VL 是由阿里云 Qwen 团队开发的多模态大语言模型系列。https://github.com/QwenLM/Qwen3-VL 空间感知能力大幅提升:2D grounding 从绝对坐标变为相对坐标,支持判断物体方位、视角变化、遮挡关系,能实现 3D grounding,为复杂场景下的空间推理和具身场景打下基础。 OCR 支持更多语言及复杂场景:支持的中英外的语言从 10 种扩展到 32 种,覆盖更多国家和地区;在复杂光线、模糊、倾斜等实拍挑战性场景下表现更稳定;对生僻字、古籍字、专业术语的识别准确率也显著提升;超长文档理解和精细结构还原能力进一步提升。 一是采用 MRoPE-Interleave,原始MRoPE将特征维度按照时间(t)、高度(h)和宽度(w)的顺序分块划分,