OpenClaw实现新媒体全自动运营

通过OpenClaw整合。

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363人浏览 · 2026-05-07 08:56:33

2601_95602870 · 2026-05-07 08:56:33 发布

为使用OpenClaw打造全自动化新媒体运营系统，实现从小红书/公众号的选题、创作、排版到发布的全流程，以下是基于提供的【参考资料】构建的核心方案、实施步骤与关键代码。

一、系统核心架构设计

该自动化流水线的核心是OpenClaw Agent（智能体） 作为中枢控制器，通过集成各种Skill（技能）和MCP（模型上下文协议）工具来完成任务。其核心工作流可以概括为：“热点选题采集” -> “AI内容创作” -> “平台适配排版” -> “一键发布”。

流程阶段	核心功能	推荐使用工具/技能 (参考自【参考资料】)
1. 选题与采集	自动抓取热点、关键词内容	影刀RPA（抓取数据）、飞书多维表（存储数据）、Web Search Skill
2. 内容创作	生成文案、图片、检测违禁词	对接大模型API（如阿里百炼、DeepSeek、Kimi）、AI文案生成Skill、违禁词检测
3. 平台化排版	将通用文案转换为小红书/公众号格式	针对平台的Prompt工程、Markdown渲染
4. 自动化发布	调用平台API实现一键发布	`xiaohongshu-mcp`（小红书发布）、微信公众号API Skill

二、环境部署与基础配置

在开始编排工作流前，必须先搭建OpenClaw运行环境并配置基础服务。

1. 获取OpenClaw并配置大模型

首先在本地或云服务器上部署OpenClaw。以Ubuntu/WSL2环境为例：

# 1. 克隆OpenClaw仓库
git clone https://github.com/openclaw-ai/openclaw.git
cd openclaw

# 2. 配置大模型API，例如配置优云智算（UCAS）或阿里百炼
# 编辑配置文件，填入你的API Key和Base URL
cat > config.yaml << EOF
llm:
  provider: "azure_openai" # 根据实际服务商调整
  api_key: "${YOUR_API_KEY}"
  base_url: "${YOUR_BASE_URL}" # 例如：https://api.youyun.com/v1
EOF

配置大模型API是实现AI内容生成的基础，需要按照服务商（如优云智算、阿里百炼）的说明获取api_key和base_url。

2. 安装必备技能（Skill）和工具

OpenClaw通过SkillHub管理插件。为完成新媒体全流程，需要安装以下核心技能：

# 进入OpenClaw的Skill目录，通过git安装所需的技能包
cd skills

# 安装公众号发布技能 (示例仓库)
git clone https://github.com/example/wechat-publish-skill.git

# 安装图片生成技能（如果需要AI配图）
git clone https://example/image-generation-skill.git

# 安装后，需要在OpenClaw主配置中声明这些技能

对于小红书发布，最关键的组件是xiaohongshu-mcp。它是一个MCP工具，将小红书发布接口标准化，可以被OpenClaw Agent直接调用。安装和配置步骤如下：

# 安装小红书MCP服务器
npm install -g xiaohongshu-mcp-server

# 启动MCP服务器，需要配置小红书的Cookie或Token
xiaohongshu-mcp-server --cookie "${YOUR_XHS_COOKIE}"
# 该服务器会暴露一个stdio或http接口，供OpenClaw连接

在OpenClaw的配置中，需要声明连接此MCP服务器：

# openclaw_config.yaml 片段
mcp_servers:
  xiaohongshu:
    command: "npx"
    args: ["-y", "xiaohongshu-mcp-server", "--cookie", "${YOUR_XHS_COOKIE}"]

三、全流程自动化编排实践

下面以“自动生成并发布一篇小红书笔记”为例，详解从选题到发布的完整代码逻辑。我们将编写一个OpenClaw Agent的main.py工作流脚本。

#!/usr/bin/env python3
"""
OpenClaw全自动化小红书发布示例工作流
参考自：热点采集、文案生成、MCP发布
"""

import asyncio
from openclaw.agent import Agent
from skills.hotspot_collector import collect_hotspots  # 假设的选题采集技能
from skills.ai_writer import generate_xiaohongshu_note  # 假设的文案生成技能
from mcp_client.xiaohongshu import XHSClient  # 小红书MCP客户端

async def auto_publish_xiaohongshu():
    """全自动小红书发布流程"""
    
    # 1. 选题采集：从飞书多维表或热点榜获取一个选题
    print("[步骤1] 正在从热点库采集选题...")
    topic = await collect_hotspots(keyword="AI工具", limit=1)  # 例如采集一个关于AI工具的热点
    print(f"选定选题：{topic['title']}")
    
    # 2. AI内容创作：根据选题生成小红书文案和配图提示词
    print("[步骤2] 正在生成小红书文案...")
    note_content = await generate_xiaohongshu_note(
        topic=topic['title'],
        style="干货分享",
        emoji=True  # 要求带上表情符号，符合平台调性
    )
    # 生成配图提示词 (调用图像生成模型，如阿里云百炼)
    image_prompt = f"小红书风格，清爽配图，关于{topic['title']}"
    
    # 3. 违禁词检测（可选但建议）
    print("[步骤3] 正在进行违禁词检测...")
    # 此处可调用违禁词检测技能，过滤或替换敏感词
    # safe_content = await check_sensitive_words(note_content)
    
    # 4. 平台适配排版：将生成的Markdown或纯文本转换为小红书富文本格式
    print("[步骤4] 正在进行平台适配排版...")
    # OpenClaw可以通过预设的Prompt工程，自动完成格式转换
    formatted_content = await format_for_xiaohongshu(note_content)
    
    # 5. 自动化发布：通过xiaohongshu-mcp发布内容
    print("[步骤5] 正在准备发布到小红书...")
    xhs_client = XHSClient()  # 初始化MCP客户端
    publish_result = await xhs_client.publish_note(
        title=topic['title'],
        content=formatted_content,
        image_prompt=image_prompt,  # MCP工具可调用文生图模型自动生成配图
        tags=["AI", "效率工具"],
        publish_time="now"  # 立即发布，也可设置为定时
    )
    
    if publish_result['success']:
        print(f"✅ 发布成功！笔记链接：{publish_result['url']}")
    else:
        print(f"❌ 发布失败：{publish_result['message']}")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(auto_publish_xiaohongshu())

四、公众号自动化发布专项配置

公众号发布流程与小红书类似，但需要额外的素材上传和HTML页面构建步骤。

1. 获取微信公众号Access Token

发布前必须先获取有效的Access Token，通常需要微信公众平台的appid和secret。

# 获取Access Token的示例函数 (引用自微信公众号API Skill)
import requests

def get_wechat_token(appid, secret):
    url = f"https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/token?grant_type=client_credential&appid={appid}&secret={secret}"
    response = requests.get(url).json()
    return response.get('access_token')

2. 构建图文并茂的公众号文章

公众号文章需要将Markdown内容转换为HTML，并处理图片上传。

# 公众号发布工作流核心步骤示例
async def publish_wechat_article(article_md, cover_image_path):
    # 1. 获取Token
    token = get_wechat_token(APPID, SECRET)
    
    # 2. 上传永久素材（封面图）
    with open(cover_image_path, 'rb') as f:
        cover_data = f.read()
    thumb_media_id = upload_permanent_material(token, cover_data, type='image')
    
    # 3. 将Markdown正文中的图片上传，并替换为微信的图片URL
    # 此步骤会解析markdown，上传所有图片，并获得微信服务器返回的URL列表
    html_content, image_urls = await convert_md_to_wechat_html(article_md, token)
    
    # 4. 构建最终发布的JSON数据
    post_data = {
        "articles": [{
            "title": "AI自动生成的文章标题",
            "thumb_media_id": thumb_media_id,
            "author": "AI助手",
            "digest": "文章摘要...",
            "content": html_content,  # 包含<img>标签的HTML
            "content_source_url": "https://your.link",
        }]
    }
    
    # 5. 调用公众号API发布草稿或直接发布
    publish_url = f"https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/draft/add?access_token={token}"
    response = requests.post(publish_url, json=post_data).json()
    return response

五、进阶：定时触发与持续优化

为了实现“日更”或“定时发布”，需要将上述工作流与定时任务系统结合。

# 使用Linux Crontab设置每日上午10点自动运行小红书发布脚本
0 10 * * * cd /path/to/your/openclaw && /usr/bin/python3 main.py >> /var/log/openclaw_xhs.log 2>&1

为了提升内容质量，系统还应包含数据反馈与策略迭代环节。例如，可以：

发布后，通过平台API或RPA工具（如影刀）采集笔记的阅读、点赞、评论数据。
将数据存储回飞书多维表。
定期分析数据，让AI Agent调整选题关键词、文案风格或发布策略。

总结

通过OpenClaw整合热点采集（RPA/多维表）、AI创作（大模型API）、平台适配（MCP/Skill）和自动发布（平台API） 四大模块，可以构建一个高度自动化的新媒体运营系统。该系统的核心价值在于将运营人员从重复劳动中解放出来，同时通过数据闭环实现内容策略的持续优化。实践中需特别注意各大平台（微信、小红书）的API调用规范、频次限制以及内容安全合规要求，确保自动化流程长期稳定运行。