OpenClaw 使用场景:交易/内容/研发/情报自动化的落地蓝图
OpenClaw 使用场景:交易/内容/研发/情报自动化的落地蓝图
本章目标:把“我想用 Agent 赚钱/省时间”拆成可执行的工程闭环:数据 → 决策 → 执行 → 复盘,并明确安全边界与审计机制。
交易相关仅作为自动化与工程流程示例,不构成投资建议。
0) 通用落地框架(强烈建议复用)
每个场景建议都按同一套目录组织,方便审计与迭代:
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inputs/:原始输入(网页抓取、CSV、手工记录) -
research/:检索与摘要、来源链接 -
strategies/:策略描述、参数、约束 -
runs/:每次执行的计划、结果、日志 -
outputs/:最终产出(文章、PR、报告)
通用安全策略:
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所有“有副作用动作”采用两段式:plan → confirm → execute
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访问域名 allowlist
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命令执行限制在 workspace
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每次 run 生成
runs/<date>/<id>/run.json(含输入、输出、工具调用摘要)
1) Polymarket 市场赚 USD(工程闭环示例)
1.1 目标
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自动发现可研究的 market
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拉取规则与关键数据
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生成研究简报 + 风险点
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需要人工确认后才执行任何交易动作
1.2 流程
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web_search:搜索 market 信息、官方规则、相关新闻 -
web_fetch:抓取原文,结构化提取(市场描述、结算条件、时间点) -
生成
research/polymarket/<date>/brief.md -
生成
strategies/polymarket/<market-id>.md(只写规则与观察,不写买卖建议) -
若要执行:单独的“执行器”必须:
- 明确金额上限
- 明确止损/退出条件
- 全程日志
- 人工确认
1.3 风控与合规提醒
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严格限制自动下单:默认禁用
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任何“绕过风控/自动登录”行为不做
2) A 股中低频赚取人民币(工程闭环示例)
2.1 目标
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自动整理数据与研究素材
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产出可复盘的策略说明
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执行层必须可控:人工确认、严格风控
2.2 流程
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数据收集:
- 财报、公告、行业数据(web_fetch)
- 交易数据(由你提供 CSV 或合法 API)
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清洗与特征生成:在
exec中做(限制目录) -
产出:
research/ashare/<date>/watchlist.mdstrategies/ashare/<strategy>.md(信号定义、参数、过滤条件、风险)
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执行:仅生成“交易计划”,由人确认
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复盘:自动汇总盈亏、偏差、异常原因
3) 操作 GitHub 自动生成网站内容
3.1 目标
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从输入主题/素材 → 生成 Markdown 文章
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自动创建分支、提交、发 PR
3.2 流程
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需求输入写入:
inputs/content/<topic>.md -
Agent 生成:
source/_posts/.../*.md或source/<book>/.../*.md -
校验(lint/构建)
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git 提交与 PR:
- 分支命名:
content/<date>-<topic> - PR 模板包含:来源、摘要、风险点
- 分支命名:
4) 发布小红书(内容生产与发布流程)
4.1 目标
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文章 → 小红书风格改写(标题/封面要点/标签)
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发布步骤半自动(避免账号风险)
4.2 流程
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生成内容包:
outputs/xhs/<date>/post.md(正文)outputs/xhs/<date>/title_candidates.mdoutputs/xhs/<date>/tags.md
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若需要配图:生成“配图提示词”(不直接生成也可)
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发布:建议人工完成或用浏览器半自动(需要明确 allowlist 与确认步骤)
5) 自动收集新闻并产出文章(安全漏洞 / 股票财经 / 产品跟踪)
5.1 目标
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每日定时收集 → 去重 → 结构化归档 → 生成文章
5.2 数据源建议
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安全漏洞:官方公告、CVE、厂商安全通告
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财经:公告、财报、宏观数据
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产品跟踪:release notes、博客、issue/PR
5.3 流程
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web_search:按关键字拉取候选 -
web_fetch:抓原文 + 解析 -
去重:URL + 标题 + 内容 hash
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归档:
inputs/news/<date>/items.jsonresearch/news/<date>/digest.md
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生成文章:
outputs/news/<date>/article.md- 包含来源链接列表