內容團隊最大的痛點是什么？很多時候，真正難的不是“寫不出來”，而是如何持續、穩定、低成本地實現規模化產出。

這也是近兩年，越來越多團隊開始關注自動化內容生產的原因。數據饕餮主理人、資深技術專家張子良向見實分享了一套基于“OpenClaw+DeepSeek”的自動化內容生產流程。

這套方案在提升產能和控制邊際成本方面，已經展現出一定潛力。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？對于普通內容團隊來說，這套流程究竟是個別案例，還是具備復用可能？

在見實近期的一場直播中，張子良對這套自動化SOP的底層邏輯進行了系統拆解。他特別提到，在小紅書、微信等平臺規則持續收緊的背景下，自動化并不等于無邊界生成，真正關鍵的是先設定好安全邊界、執行規則與人工兜底機制，讓機器像員工一樣，在可控范圍內完成高效協作。

對了，見實還將在3月27-28日于深圳舉辦的上，帶來關于OpenClaw全域應用指南的更深度分享，歡迎加入會員報名參與，繼續學習。以下內容根據張子良的直播分享整理，并以第一人稱呈現。

01一套內容自動化SOP，是怎么一步步跑通的？

我（張子良）是一個長期在CSDN（中國開發者社區）寫技術博客的“老博主”。過往的經驗告訴我，寫一篇像樣的技術文章，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、傳播性更強的內容，數據表現會明顯更好。

這背后其實說明了一件事：在今天的內容分發環境下，單靠“為愛發電”已經很難支撐持續增長。你必須高頻、追熱點、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轉的流程。

目前我們跑通的一套自動化SOP，主要包含五個環節：選題、創作、審核、分發和復盤。它并不是單純的內容生成工具，而更接近一套完整的內容運營鏈路。

第一步：自動化選題

不只是追熱點，更是基于數據找機會。 OpenClaw在這個環節能做的事情，主要包括兩類：一類是抓取行業熱點榜單，另一類是監控對標賬號和競品內容。前者幫助判斷當下的公共話題，后者幫助識別行業里什么內容正在被驗證有效。

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”。我們通過數據分析發現，排名第二的熱點竟然是“怎么卸載”。于是，我讓AI寫了一篇《OpenClaw卸載全攻略》，結果這篇反向操作的內容流量爆了。

機器沒有偏見，它只看數據。這就是自動化選題的優勢。

第二步：內容創作

把高頻、重復的生產環節交給AI。 這是最耗時的環節，現在交給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，面對高頻內容生產場景時，它在邏輯組織、文本完成度、代碼理解等方面，能滿足相當一部分實際需求。

第三步：合規性審核

這是至關重要的一步。 很多人用AI生成內容直接發，結果號被封了。因為AI有時會胡說八道，或者生成敏感詞。我們在流程里強加了一個“審核Agent”。它會檢查標題是否夸大、內容是否違規。這一步不能省，否則你辛苦養的號可能一夜歸零。

第四步：自動化/半自動化發布

突破“最后1公里”。 以前發文章，要登錄公眾號后臺、小紅書后臺，填標題、選封面、貼標簽，發一個平臺就要10分鐘。現在，部分平臺支持接口能力，可以實現自動化或半自動化發布。

第五步：運營分析

文章發出去不是結束。OpenClaw會定時抓取閱讀量、點贊數、評論區關鍵詞，生成一份日報發到我的手機上。我知道哪篇火了，哪篇有問題，然后調整第二天的選題策略。

這五個環節形成了一個閉環。以前這需要一個5人團隊（編輯、設計、運營、數據分析），現在，我只需要在飛書給我的“數字員工”發一句話。

02真正落地時，最容易踩的坑有哪些？

這套系統聽起來很順，但實際部署過程中，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”

現在市面上有各種“XXCloud”、“XX龍蝦”，很多是國內廠商套個殼，把免費的開源版包裝成收費產品，甚至內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。它是現在（2026年3月）GitHub上全球排名第一的開源軟件項目，社區參與者較多，更新較頻繁。但是，官方Skill市場雖然方便，畢竟是第三方開發，安全需自行評估——有安全機構統計，超過三分之一的開源Skill存在某種形式的風險。

2．硬件環境：Mac/Linux原生支持最好

如果你想自己部署這套系統，建議優先采用Mac/Linux。從我的實際部署體驗看，macOS和Linux環境通常更省心；Windows也不是不能跑，但在依賴、權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內存以上），因為Mac的統一內存架構比較適合本地部署大模型。

－性價比版：租一個云服務器（Linux系統），一年幾百塊錢，24小時云端運行，穩定又便宜。

3．模型選型：DeepSeek是首選

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

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

4．平臺風控：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布的打擊很嚴，如果你用大號高頻自動發，很容易被限流甚至封號。高風險平臺建議僅用于草稿輔助、素材整理、復盤分析，且發布前配合人工復核，不得繞過平臺規則進行批量發布。

策略是：

－小紅書：用小號測試，控制發布頻率（比如一天一更），內容質量要高，不要發水文。

－微信公眾號：我們采用“自動寫入草稿箱＋人工定時發送”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？

我覺得不會。因為它的核心價值不在于“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，突然想到一個創意。你不需要掏出電腦，只需要在飛書上給你的“數字助理”發一條語音：“幫我查一下今天科技圈最火的新聞，結合我的風格寫一篇短評，配一張賽博朋克風的圖，發到我的小紅書草稿箱。”

等你出地鐵站的時候，活已經干完了。

這就是“Agent”（智能體）時代的雛形。

當然，這不代表“人”沒用了。相反，技術越自動化，“人”的決策價值越高。

OpenClaw只是一個執行者，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100條內容，但無法判斷哪條內容會傷害品牌形象。

所以，未來的自媒體團隊會極度精簡：1個懂業務、有審美的“超級個體”＋N個不知疲倦的“AI數字員工”。

你需要做的，不是去和AI比拼打字速度，而是去學習如何定義任務、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”是第一生產力。但這個“懶”，是指把重復的、低價值的勞動交給機器，把你的大腦騰出來，去思考戰略，去感受用戶，去創造那些機器永遠無法替代的連接。

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