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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:

  • 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:

  • 所有“有副作用动作”采用两段式:plan → confirm → execute

  • 访问域名 allowlist

  • 命令执行限制在 workspace

  • 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

  • 自动发现可研究的 market

  • 拉取规则与关键数据

  • 生成研究简报 + 风险点

  • 需要人工确认后才执行任何交易动作

1.2 流程

  1. web_search:搜索 market 信息、官方规则、相关新闻

  2. web_fetch:抓取原文,结构化提取(市场描述、结算条件、时间点)

  3. 生成 research/polymarket/<date>/brief.md

  4. 生成 strategies/polymarket/<market-id>.md(只写规则与观察,不写买卖建议)

  5. 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

  • 严格限制自动下单:默认禁用

  • 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

  • 自动整理数据与研究素材

  • 产出可复盘的策略说明

  • 执行层必须可控:人工确认、严格风控

2.2 流程

  1. 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)
  2. 清洗与特征生成:在 exec 中做(限制目录)

  3. 产出:

    • research/ashare/<date>/watchlist.md
    • strategies/ashare/<strategy>.md(信号定义、参数、过滤条件、风险)
  4. 执行:仅生成“交易计划”,由人确认

  5. 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

  • 从输入主题/素材 → 生成 Markdown 文章

  • 自动创建分支、提交、发 PR

3.2 流程

  1. 需求输入写入:inputs/content/<topic>.md

  2. Agent 生成:source/_posts/.../*.mdsource/<book>/.../*.md

  3. 校验(lint/构建)

  4. git 提交与 PR:

    • 分支命名:content/<date>-<topic>
    • PR 模板包含:来源、摘要、风险点

4) 发布小红书(内容生产与发布流程)

4.1 目标

  • 文章 → 小红书风格改写(标题/封面要点/标签)

  • 发布步骤半自动(避免账号风险)

4.2 流程

  1. 生成内容包:

    • outputs/xhs/<date>/post.md(正文)
    • outputs/xhs/<date>/title_candidates.md
    • outputs/xhs/<date>/tags.md
  2. 若需要配图:生成“配图提示词”(不直接生成也可)

  3. 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

  • 每日定时收集 → 去重 → 结构化归档 → 生成文章

5.2 数据源建议

  • 安全漏洞:官方公告、CVE、厂商安全通告

  • 财经:公告、财报、宏观数据

  • 产品跟踪:release notes、博客、issue/PR

5.3 流程

  1. web_search:按关键字拉取候选

  2. web_fetch:抓原文 + 解析

  3. 去重:URL + 标题 + 内容 hash

  4. 归档:

    • inputs/news/<date>/items.json
    • research/news/<date>/digest.md
  5. 生成文章:

    • outputs/news/<date>/article.md
    • 包含来源链接列表

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