为什么写这篇
很多人用 AI 工具停留在“问答层”，但 OpenClaw 的强项在执行层：
它能直接调用工具完成文件、命令、网页和流程任务。
这篇文章给你一个可复用路线：装好即用、跑通实战、形成工作流。
1. 先跑通最小可用环境
1.1 基础检查
openclaw --help
openclaw gateway status
openclaw status
1.2 网关管理
openclaw gateway start
openclaw gateway restart
openclaw gateway stop
建议：先保证
openclaw status全绿，再做后续自动化。
2. 关键能力模型：不是“会答题”，而是“能干活”
OpenClaw = 模型决策 + 工具执行 + 流程编排
- 模型：理解需求、拆步骤
- 工具：read/write/edit/exec/browser/web_search
- 流程：heartbeat / cron / sub-agent / memory
3. 三个高价值落地场景
场景 A：文档自动化
需求示例：
生成技术方案并保存到
docs/plan.md
价值：写作从“灵感驱动”变“流程驱动”。
场景 B：日志与脚本任务
需求示例：
遍历 logs，统计 ERROR 并导出 CSV
价值：把重复分析动作脚本化。
场景 C：网页流程自动化
需求示例：
登录后台 -> 导出数据 -> 汇总异常
价值：减少重复点击，提升流程稳定性。
4. 实战避坑清单（建议收藏）
- 固定 workspace 路径
- 危险命令加二次确认
- 外发动作默认人工确认
- 登录态场景准备“失效重登”策略
- 自动化先小流量灰度再全量
5. 从“单次执行”到“长期复利”
5.1 heartbeat：轻量巡检
适合提醒、摘要、状态检查。
5.2 cron：精准调度
适合日报、周报、固定时间巡检。
5.3 sub-agent：并行提效
把检索/分析/生成拆开跑，显著提速。
5.4 memory：持续上下文
把长期有效信息沉淀下来，减少重复沟通成本。
6. 推荐实施路径（可直接照做）
- 跑通 1 个真实任务（别用 demo）
- 把步骤抽成模板
- 加一层人工确认
- 接入定时调度
- 持续沉淀 memory
总结
OpenClaw 的分水岭不在于“会不会用”，而在于“有没有形成流程资产”。
当你把一个动作做成模板，再加上调度和记忆，它就从工具升级成了团队生产力系统。
