一天一个开源项目（第31篇）：awesome-openclaw-usecases - OpenClaw 真实用例集合

冬奇Lab
0 阅读9分钟

引言

"Solving the bottleneck of OpenClaw adaptation: Not skills, but finding ways it can improve your life."

这是"一天一个开源项目"系列的第31篇文章。今天带你了解的项目是 awesome-openclaw-usecases（GitHub），由 hesamsheikh 维护。

你听说过 OpenClaw（前身为 ClawdBot、MoltBot），一个开源的 AI Agent 框架，但可能不知道「它能做什么」「如何真正改善我的生活」。awesome-openclaw-usecases 是一个社区驱动的用例集合，收录了 29+ 个真实场景，涵盖社交媒体（Reddit/YouTube 每日摘要、X 账号分析）、生产力（多通道个人助理、项目状态管理、健康追踪）、DevOps（自愈家庭服务器、n8n 工作流编排）、研究学习（知识库 RAG、市场研究）、创意构建（目标驱动自主任务、YouTube 内容管道）等。每个用例都包含详细说明与实现方式，帮助用户从「不知道能做什么」到「找到适合自己的场景」。项目强调真实验证：只收录已实际使用至少一天并验证有效的用例，拒绝纯理论或加密相关场景。

你将学到什么

  • awesome-openclaw-usecases 的定位：OpenClaw 用例集合，解决「使用场景发现」的瓶颈
  • 用例分类：社交媒体、生产力、DevOps、研究学习、创意构建、金融交易
  • 典型用例：每日摘要、多通道助理、项目状态管理、知识库 RAG、自愈服务器
  • 社区贡献机制：如何提交新用例、安全注意事项
  • 与 OpenClaw 的关系：用例集合 vs 框架本身

前置知识

  • 了解 OpenClaw 的基本概念（AI Agent 框架，支持技能/插件扩展）
  • 对 AI Agent、自动化工作流有一定认知
  • 若想实现用例，需具备 OpenClaw 部署与配置经验

项目背景

项目简介

awesome-openclaw-usecases 是一个社区维护的 OpenClaw 真实用例集合。它解决的核心问题是：OpenClaw 适配的瓶颈不在于「技能」（skills），而在于「如何找到能改善生活的使用方式」。项目收录了 29+ 个经过验证的真实用例，每个用例都包含：

  • 名称与描述：用例的核心功能
  • 详细文档：位于 usecases/ 目录下的 Markdown 文件，包含实现步骤、所需技能、配置示例等
  • 分类标签：便于按场景查找

用例分为六大类：Social Media（4 个）、Creative & Building（3 个）、Infrastructure & DevOps（2 个）、Productivity（15+ 个）、Research & Learning（4 个）、Finance & Trading（1 个）。

面向的用户群体：

  • OpenClaw 新用户：不知道能做什么，需要灵感
  • 已有 OpenClaw 部署的用户：希望扩展使用场景，提升效率
  • AI Agent 实践者：参考真实用例，学习如何设计自动化工作流
  • 社区贡献者：分享自己的用例，帮助他人

作者/团队介绍

  • 维护者：hesamsheikh（GitHub）
  • 项目类型：Awesome List（符合 awesome.re 规范）
  • 社区驱动：欢迎贡献新用例，需通过 CONTRIBUTING.md 提交

项目数据

  • ⭐ GitHub Stars: 5.4k+
  • 🍴 Forks: 395+
  • 📦 用例数量: 29+（持续更新）
  • 📄 License: MIT
  • 🔗 关联项目: OpenClaw（主框架）

主要功能

核心作用

awesome-openclaw-usecases 的核心作用是提供经过验证的真实用例，帮助用户发现 OpenClaw 的实际应用场景：

  1. 场景发现：从「不知道能做什么」到「找到适合自己的用例」
  2. 实现指导：每个用例包含详细文档，说明所需技能、配置步骤、示例代码
  3. 社区分享：用户可提交自己的用例，帮助他人
  4. 分类浏览：按场景分类，便于快速查找

使用场景

  1. 探索 OpenClaw 能力

    • 浏览用例列表，了解 OpenClaw 能做什么
    • 找到与自己需求匹配的场景

  2. 实现自动化工作流

    • 参考用例文档，配置所需技能与插件
    • 复制并适配到自己的环境

  3. 学习 AI Agent 设计

    • 分析用例架构，理解多 Agent 协作、状态管理、事件驱动等模式

  4. 贡献社区

    • 分享自己验证有效的用例，帮助他人

快速开始

浏览用例：

访问 GitHub 仓库，查看 README 中的用例列表，点击用例名称跳转到详细文档（位于 usecases/ 目录）。

实现用例：

  1. 选择一个用例（如「Daily Reddit Digest」）
  2. 阅读 usecases/daily-reddit-digest.md
  3. 按照文档配置 OpenClaw、安装所需技能
  4. 测试并验证效果

贡献用例：

  1. 确保用例已实际使用至少一天并验证有效
  2. 按照 CONTRIBUTING.md 格式编写文档
  3. 提交 Pull Request

核心特性

  1. 真实验证：只收录已实际使用并验证有效的用例，拒绝纯理论
  2. 详细文档：每个用例包含实现步骤、所需技能、配置示例
  3. 分类清晰：六大类别，便于按场景查找
  4. 社区驱动：欢迎贡献，持续更新
  5. 安全提醒：明确警告技能与依赖可能有安全漏洞，需自行审查
  6. 拒绝加密相关：不接受加密/加密货币相关用例
  7. Awesome List 规范：符合 awesome.re 标准，易于维护与扩展

项目优势

与其他 Awesome List 的对比：

维度awesome-openclaw-usecases普通 Awesome List官方文档示例
内容类型真实用例（已验证）工具/资源列表官方示例
详细程度详细实现文档简短描述基础示例
社区贡献鼓励提交真实用例通常仅维护者更新官方维护
验证要求需实际使用至少一天无验证要求官方测试
安全提醒明确警告需审查技能代码通常无官方保证

为什么选择这个项目？

  • 解决真实痛点：不是「有哪些技能」，而是「如何用技能改善生活」
  • 经过验证：每个用例都经过实际使用验证，避免纸上谈兵
  • 详细指导：提供完整实现文档，降低上手门槛
  • 社区活跃：持续更新，反映真实使用场景

项目详细剖析

用例分类详解

1. Social Media（社交媒体）

  • Daily Reddit Digest：根据偏好汇总 Reddit 子版块摘要
  • Daily YouTube Digest：每日汇总关注频道的新视频摘要
  • X Account Analysis：对 X 账号进行定性分析
  • Multi-Source Tech News Digest：从 109+ 源（RSS、Twitter/X、GitHub、网页搜索）聚合技术新闻，自然语言交付

2. Creative & Building（创意与构建）

  • Goal-Driven Autonomous Tasks：目标驱动的自主任务，Agent 自动生成、调度并完成日常任务，包括夜间构建惊喜小应用
  • YouTube Content Pipeline：自动化视频创意发现、研究与追踪
  • Multi-Agent Content Factory：Discord 中的多 Agent 内容管道，研究、写作、缩略图 Agent 在专用频道协作

3. Infrastructure & DevOps（基础设施与 DevOps）

  • n8n Workflow Orchestration：通过 webhook 委托 API 调用给 n8n 工作流，Agent 不接触凭证，每个集成可视化且可锁定
  • Self-Healing Home Server：运行始终在线的基础设施 Agent，具备 SSH 访问、自动化 cron 任务与自愈能力

4. Productivity（生产力）

包含 15+ 用例，如：

  • Autonomous Project Management：使用 STATE.yaml 模式协调多 Agent 项目，子 Agent 并行工作，无编排器开销
  • Multi-Channel AI Customer Service：统一 WhatsApp、Instagram、Email、Google Reviews 到一个 AI 驱动的收件箱，24/7 自动回复
  • Phone-Based Personal Assistant：通过电话访问 AI Agent，免提语音助手
  • Personal CRM：自动发现并追踪邮件与日历中的联系人，自然语言查询
  • Second Brain：向 bot 发送任意内容记忆，在自定义 Next.js 仪表板中搜索所有记忆
  • Custom Morning Brief：每日早晨收到完全定制的简报（新闻、任务、内容草稿、AI 推荐行动）

5. Research & Learning（研究与学习）

  • AI Earnings Tracker：追踪科技/AI 财报，自动预览、提醒与详细摘要
  • Personal Knowledge Base (RAG)：通过拖放 URL、推文、文章到聊天构建可搜索知识库
  • Market Research & Product Factory：使用 Last 30 Days 技能挖掘 Reddit 和 X 的真实痛点，然后让 OpenClaw 构建解决它们的 MVP
  • Semantic Memory Search：为 OpenClaw markdown 记忆文件添加向量驱动的语义搜索，混合检索与自动同步

6. Finance & Trading（金融与交易）

  • Polymarket Autopilot：预测市场的自动化纸面交易，包含回测、策略分析与每日性能报告

用例文档结构

每个用例文档（位于 usecases/ 目录）通常包含：

  1. 概述：用例的核心功能与价值
  2. 前置要求：所需 OpenClaw 版本、技能、API Key 等
  3. 实现步骤：详细配置与部署步骤
  4. 配置示例：YAML 配置、环境变量等
  5. 使用示例：实际使用场景与命令
  6. 注意事项：安全、性能、限制等

安全与贡献规范

安全警告：

项目明确警告：用例中引用的 OpenClaw 技能与第三方依赖可能存在严重安全漏洞。许多用例链接到社区构建的技能、插件与外部仓库，未经列表维护者审计。用户需：

  • 审查技能源代码
  • 检查请求的权限
  • 避免硬编码 API Key 或凭证
  • 自行承担安全责任

贡献要求：

  • 只提交已实际使用并验证有效的用例（至少使用一天）
  • 重视能真正改善生活的想法，而非让生活更糟的
  • 不接受加密/加密货币相关用例
  • 按照 CONTRIBUTING.md 格式编写文档

与 OpenClaw 的关系

  • awesome-openclaw-usecases：用例集合，解决「使用场景发现」问题
  • OpenClaw：主框架，提供 Agent 运行时、技能系统、插件机制等
  • 关系：用例集合依赖 OpenClaw 框架，帮助用户更好地使用 OpenClaw

项目地址与资源

官方资源

相关资源

适用人群

  • OpenClaw 用户：希望发现新使用场景，提升效率
  • AI Agent 实践者：学习真实用例设计，理解多 Agent 协作模式
  • 自动化爱好者：寻找可复用的自动化工作流
  • 社区贡献者：分享自己的用例，帮助他人

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