一套基于 OpenClaw 和 Claude 的自动化写作工作流。针对信息过载和手动写作低效的问题，通过 AI Agent 自动抓取 Twitter、GitHub、微信公众号等信息，整理成日报素材库。利用 Obsidian 结合 Claude 插件生成文章初稿，并实现配图与多平台发布的自动化。该系统将写作从体力活转变为决策型工作，显著减少信息焦虑，提升输出稳定性，实现了从信息输入到发布的全流程自动化运转。
如果你也在持续关注 AI，应该会有同样的感受：
信息太多了。
每天打开 X、公众号、GitHub、技术社区，都会冒出大量新内容。 AI 模型更新、工具更新、Agent 框架、自动化方案……
想跟上这些信息，本身就已经是一项工作。
更别说：
如果全部手动完成，写作就会变成一件非常消耗精力的事。
我一度也在这种状态里：
想持续输出，但写作本身占用了太多时间。
后来我开始思考一个问题：
如果写作这件事可以被"系统化"，会发生什么？
于是，我不再把 AI 当成写作工具。 而是开始搭一套完整的 AI 写作工作流。
大多数人使用 AI 写作，是这样：
打开 AI → 输入一个 prompt → 生成一段文字
这确实能提高效率。 但很快会发现：
写作真正耗时的，并不是写那一段文字。
而是：
如果这些步骤都靠手动完成：
AI 只帮你完成了 10% 的工作
所以我决定换一个思路：
不再优化"写一篇文章" 而是优化"整个写作流程"
我想搭一套：
从信息输入 → 写作 → 发布 能够自动运转的系统。
经过一段时间的搭建，我现在的写作流程大致变成了这样：
整个流程已经基本打通。
现在我每天不再手动整理信息， 也很少从 0 开始写一篇文章。
更像是：
在一个已经准备好的系统中完成创作。
下面简单分享一下这套系统是如何运转的。
核心工具清单：OpenClaw (AI Agent 自动化中枢)、Obsidian (知识库)、Telegram (消息推送)、bird CLI (Twitter 数据)、GitHub API (开源动态)、Dajiala API (公众号监控)
写作的第一步，一直是最耗时间的：找信息
以前我需要：
这些操作每天重复，且非常碎片化。
现在我把这一步完全交给 AI。
"我想每天自动获取这些信息：Twitter/X 上的 AI 热点讨论、GitHub 的今日热榜（24 小时内高星项目）、微信公众号（新智元、机器之心、量子位）的最新文章、AI 垂直网站（ai-bot.cn）的今日更新"
它自己：
bird CLI 工具（用我的浏览器 Token 抓取 X 数据）fetch_github_direct.py（调用 GitHub API）fetch_wechat.sh（接入第三方公众号 API）fetch_aibot.py（爬取 AI 网站，还加了日期过滤）我全程没写一行代码。
现在系统每天会自动收集：
然后统一汇总。
这一步完成后，我基本不再手动刷信息。 所有内容会自动进入下一环节。
信息抓取只是第一层。
真正有用的是：把信息变成可以使用的素材
现在系统每天会自动完成：
"每天早上 9 点，把这些信息整理成'卡片式日报'，分类展示：📚 公众号精选、🔥 X 全网突发、🚀 GitHub 黑马、🧠 AI 行业动态"
它设置了一个定时任务（Cron Job）。
每天早上 9 点，自动：
写作不再从 0 开始
当我准备写一篇内容时， 已经有整理好的素材与结构参考。
写作从"构思" 变成了"加工"。
我现在的写作中枢放在 Obsidian。
所有日报、素材、想法都会自动进入这里， 形成一个持续积累的内容库。
每天早上 9 点，OpenClaw 已经把整理好的日报：
我打开 Obsidian，素材已经躺在那里等我了。
这里我用的是 Claude 插件（Claude 模型直接集成在 Obsidian 中）。
我对 Claude 说：
"基于今天日报中的'AI Agent 零代码实现'这个话题，帮我生成一篇公众号文章的初稿。
从我的素材库中调取相关案例，按照这个结构展开：为什么需要零代码、我的实现过程、实战案例、工具清单"
Claude 在 Obsidian 中完成：
在真正写文章时：
AI（Claude）会辅助完成：
而我只需要做一件事：
最后的思考与判断
写作从过去的"体力活"， 变成了现在的"决策型工作"。
这也是我最明显的感受变化。
写完文章并不代表结束。
还需要：
这些曾经是最耗时间的重复操作。
现在这一步也被逐渐自动化：
于是，完整流程就形成了闭环：
信息输入 → 写作 → 发布 基本实现自动运转
搭建这套 AI 写作工作流之后， 最大的变化不是写得更快。
而是：
某种程度上，这更像是：
给自己搭建了一支 AI 内容团队
在这个过程中，我逐渐意识到一件事：
AI 真正改变的不是写作 而是一个人的工作方式
我现在做的，也不只是用 AI 写文章。
而是在搭一套：
属于自己的 AI 工作系统
它会随着时间不断迭代， 也会成为未来所有工作的基础设施。
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