很多人问我，AI 助手到底能不能“真正干活”。 我今天用 OpenClaw 做了一天实测，结论是：只要流程定义清楚，它确实能从“会聊”变成“会执行”。
今天我让 OpenClaw 做了什么
1）先把沟通入口统一到 WhatsApp
我先确认了一件事：一个账号可以覆盖多个群聊场景。 之后我把主要交互入口收敛到 WhatsApp，减少工具切换和上下文丢失。
2）搭了两个每天自动执行的网页任务
我给它配置了两个日常动作（均先手动验收，再转定时）：
- 每天自动执行站点 A 的“签到”
- 每天自动执行站点 B 的“试手气”
关键不是“点按钮”本身，而是失败兜底： 如果按钮不可见、页面未登录或执行异常，它会主动回报失败原因，而不是沉默。
3）打通企业微信日报的“可读摘要”
我让它每天晚间自动汇总日报，目标不是只看提交人数，而是提炼可用信息：
- 提交人数 / 未提交人数
- 核心工作进展
- 风险与阻塞
- 次日重点
后面又补了一个规则： 如果我本人当天没有日志记录，要主动提醒我补写。
4）验证了“AI 写文 + Git 发布”闭环
我让它在博客仓库里做了一次完整流程：
- 写文章草稿
- 自动配置封面图
- 本地构建校验
- 提交并推送
第一版我不满意，直接要求重写； 它按既有文章风格重做后再次提交。最后测试稿按要求删除，流程保留为后续标准动作。
5）接入 flomo，变成随手记录入口
把 flomo webhook 能力接给助手后，已经可以直接一句话记笔记。 并且约定了统一标签归档，后续检索更干净。
6）把重复运维动作做成口令
加了一个高频指令：重启常用桌面工具。 现在一句口令就能完成进程重启和状态确认。
7）新增：对接 PicList 上传并自动插图
在这次实践里，还打通了本地 PicList 上传能力：
- 接收聊天里的截图
- 调用本地 PicList 上传到图床
- 自动把图片链接插入博客正文
这让“边聊边记、边记边发”变得更顺滑，尤其适合做实战复盘。
实际效果截图
能力地图（便于团队内部介绍）
我今天最直观的感受
OpenClaw 真正有价值的地方，不是“回答得像不像人”， 而是它能把事情串成稳定流程：有触发、有执行、有反馈、有失败告警、有记忆沉淀。
一句话总结
OpenClaw 不是另一个聊天窗口，而是一个可编排、可执行、可追踪的个人自动化助手。