隔了五年我又开始写东西了。准确地说是开始折腾一套叫 OpenClaw 的开源 Agent 框架然后给它起了一个特别不技术的名字“养虾”。这名字听着像水产养殖其实它是一套完全跑在服务器上的自动化内容创作系统。五年前我断更的时候给自己找的理由是“没有整块时间”、“找不到值得写的”实际上真正的问题只有两个不会拆解创作这件事以及没有一套能倒逼自己持续输出的机制。而这次的“养虾”实验恰好把这两个问题都解决了——我管 OpenClaw 叫“虾塘”把每天抓取的素材叫“虾苗”把整理素材的定时任务叫“投喂”把最终生成的创作草稿叫“收成”。这套系统每天都在跑过程中踩了不少坑也积累了很多可以复用的经验。如果你也停更了很久想重启表达或者你手里有素材、有想法但就是缺一个稳定的创作流程这篇文章值得你看完。我会把整套系统的设计思路、环境搭建、核心实现、翻车记录和排查办法都拆开讲清楚所有配置都是我自己跑过的你照着复制就行。1. 为什么是“养虾”一个创作者的中断与重启1.1 五年前我为什么不写了以前写东西靠状态这是大多数内容创作者的通病。灵感来了半夜能写三千字状态没有连续两周连个开头都憋不出来。当时我的创作流程是找一个安静的时间段打开文档面对一个空白页面然后开始“思考”。这个流程最大的问题是把“输入素材”和“输出表达”两个动作强行塞进了同一个时间段。等我重新打开后台准备写东西的时候发现自己连素材积累的习惯都丢了。收藏夹里全是五年前的文章链接笔记软件里堆着几百条半截想法但没有任何一条被整理过。一眼望过去全是“虾苗”饿死的尸体埋怨它们为什么没有自己长成肥美的虾这当然不现实。我没有立刻去补写那些烂尾文章而是换了个思路如果我搞一套自动化系统能够每天替我抓取素材、整理信息、生成初稿我是不是只需要做最后的筛选和改写这个想法就是“养虾”的起点。1.2 从“憋大招”到“小步投喂”用系统对抗完美主义停更五年的人多多少少都有点完美主义。总想着下一篇一定要足够重磅要对得起读者的等待结果就是永远在准备、永远不发布。这就像养虾人天天研究一斤虾怎么卖高价却连虾苗都没放进去。“养虾”实验的设计原则恰恰相反目标不是一次性产出一篇多惊艳的内容而是建立一个每天都能稳定产出半成品的流水线。OpenClaw 系统负责“投喂”——把 RSS、收藏内容、热点清单、我的碎片想法全部整理成卡片负责“水质调节”——对素材去重、打标、提炼核心观点负责“收成”——按照预定的模板和风格每天产出一篇大概几百字的创作初稿。我只需要每天花十五分钟做一件事挑一篇初稿改到能看然后发出去。压力被分解到了每天完美主义就失去了立足点。你要接受一件事发出去的永远不是完美的但连续发的价值远高于憋一个完美的。1.3 “养虾”的命名逻辑自动化系统就像虾塘为什么叫“养虾”因为这套系统本质上就是一个小型生态圈。虾塘需要水泵、增氧机、饲料投放器、水质监测仪OpenClaw 也是同样的结构消息源是进水口定时任务是自动投喂器知识库是塘底的淤泥和微生物——它决定了虾苗能从环境里吸收到什么营养而最终生成的内容就是出塘的虾。这样命名有一个额外的好处它把“写文章”这件事变成了一个可以去观察、去调试、去记录的对象。你做的是系统运营而不再是一昧“逼迫自己写作”。每当我对着一篇初稿不满意我不会说“我写作能力真差”我会说“今天的水质参数可能有问题素材喂少了”或者“这套提示词该重新调了”。这种思维转换对重启创作表达极其重要。提示如果你也想搭建类似系统请先抛开“我要写一篇好文章”的包袱。先接受“我可以写一篇烂稿”让系统先跑起来再慢慢优化。烂稿是可以迭代的空白页是无法迭代的。2. 基础设施搭建给“虾塘”接上电2.1 OpenClaw 是什么一个可以编排一切的 Agent 框架OpenClaw 是一个开源的个人 Agent 框架核心能力是把大语言模型、外部工具、定时任务、消息通道和知识库编排成一条条自动化“技能”。你可以把它理解成一个中枢系统它连接给谁喂数据输入源、怎么处理数据Agent 逻辑、把结果送到哪里输出通道。这个系统本身不做“内容生成”以外的魔法真正重要的是它的三个特性定时触发机制可以精确到分钟级别执行任务这是内容流水线的节拍器。插件生态RSS 解析、网页抓取、数据库读写、消息推送都有现成插件不用从零造轮子。多 Agent 协作每个 Agent 扮演不同角色比如“素材采集者”“观点提炼者”“风格化写手”它们之间有明确分工。选 OpenClaw 而不是自己写一套脚本原因也简单脚本只能做固定流程而 Agent 可以在流程中加入判断。比如“这篇文章是否值得收藏”这个动作脚本只能按规则关键词判断Agent 却可以真正理解内容质量。养虾这件事光靠定时加水是养不活的得有会看水质的“鱼脑子”。2.2 部署与初始配置Docker 还是源码跑我推荐先用 Docker 跑起来跑通再考虑源码部署。不管哪种方式都需要先准备一台带 Docker 的 Linux 服务器内存建议至少 2GB。我的部署环境是某云厂商的最低配云主机2 核 4G跑这套系统绰绰有余。Docker 部署的关键步骤# 1. 拉取镜像并创建容器 docker pull openclaw/openclaw:latest # 2. 创建数据目录配置文件挂载到宿主机 mkdir -p ~/openclaw-data cd ~/openclaw-data # 3. 启动容器映射端口和控制目录 docker run -d \ --name openclaw \ -p 8080:8080 \ -v ~/openclaw-data:/data \ -e OPENCLAW_CONFIG/data/config.yaml \ --restartalways \ openclaw/openclaw:latest启动之后系统会在数据目录生成一个默认的config.yaml。初期配置只需要关注四个模块plugins启用哪些插件、triggers定时任务、agentsAgent 角色定义、channels消息进出通道。# config.yaml 初始核心配置节选 plugins: - name: rss enabled: true - name: html_reader enabled: true - name: sqlite_kv enabled: true - name: telegram_bot enabled: true triggers: - id: daily_feed cron: 0 8 * * * # 每天上午8点触发 action: collect_sources - id: digest_generate cron: 30 14 * * * # 每天下午2点半整理素材 action: generate_draft agents: - name: collector model: gpt-4o-mini temperature: 0.2 - name: writer model: gpt-4o temperature: 0.7 channels: - type: telegram token_env: TELEGRAM_BOT_TOKEN chat_id_env: TELEGRAM_CHAT_ID2.3 我的组件选型知识库、定时任务、消息网关、统计面板“虾塘”不需要太多花哨组件我实际启用的核心部件只有四类每一类都有明确的用途。知识库sqlite_kv 向量检索所有采集到的素材、生成的草稿、历史内容都存这里。我按内容类型分了几个 key 前缀raw:存原始素材card:存整理后的信息卡片draft:存生成初稿published:存最终发布版本。这个分层让整个数据流可追溯出问题时能快速定位是哪个环节出了问题。定时任务triggers我的系统每天跑三个任务早 8 点抓取素材下午 14:30 整理素材并生成信息卡片晚上 20:00 根据卡片生成创作草稿。这三个节点刻意拉开间隔是因为大模型处理长文本需要时间而且分批处理能避免上下文混乱。消息网关Telegram Bot这是我与“虾塘”交互的入口。我随手记的想法、刷到的链接、灵光一现的标题都可以直接发给机器人它会自动进知识库。每天生成的草稿也会推送到这个会话里我早上起来看手机就能完成“收成”的初筛。统计面板DashboardOpenClaw 自带一个轻量 Web 面板能看到每次任务运行日志、API 调用消耗、Agent 响应时间。重启创作表达这件事最怕的是“感觉没产出”面板上的实打实数据能帮你把感觉变成事实——看到“今日已生成 3 张卡片、1 篇草稿”那种断更的焦虑感会小很多。提示初期不要尝试接入太多渠道。我见过有人一上来就接五六个平台的信息源结果素材一个劲往里涌Agent 处理不过来系统天天报警。先接一个 RSS 源把你的收藏夹清一遍跑一周看效果再决定要不要加量。3. 核心环节实现投喂、水质与收成3.1 投喂逻辑素材自动进塘素材是怎么进“虾塘”的我建立了三个输入通道对应三种不同类型的“虾苗”。通道一RSS 定时抓取。我维护了一个订阅源列表包含行业资讯、技术博客、几个创作社区的精华区。系统每天按固定节奏去抓取新内容进入raw:前缀缓存区。这个通道解决的是“找素材”的问题以前我要主动去逛各个网站现在系统替我做。通道二Telegram 随手记。这个通道解决的是“碎片想法”的收集。任何时间脑子冒出一个观点、看到一个值得聊的话题、读到一句有启发的话直接发给机器人。机器人收到消息后自动打上source: telegram标签并存入raw:quick_idea区域。通道三主动导入。遇到长文、PDF、完整报告这类不适合直接抓取的素材我手动丢进数据目录的inbox文件夹定时任务会扫描这个目录并解析入库。进塘只是第一步真正的核心逻辑在第二步去重和初步打分。我写了一个采集后处理脚本会对新素材计算文本指纹和知识库里已有的内容对比重复的丢弃同时用一个小模型给素材打“价值分”从信息增量、话题热度、与我设定创作方向的匹配度三个维度给 0-10 分的评估。分数低于 6 的直接进回收站不进入后续流程。这套逻辑的巧妙之处在于它挡住了 80% 的“虾饲料”——看似是素材、其实只是噪音的信息。以前我收藏夹里堆满的东西大部分就属于这种看起来有用实际上永远不会被用上。3.2 水质管理让 Agent 保持“状态健康”虾塘的水质对应的是 Agent 的工作质量和系统的信息健康度。运行一个月后我总结出三个关键指标每个都是踩过坑才想明白的素材新鲜度素材入库超过 14 天没用上就会被自动标记为“过期”过期三次的自动清除。为什么定 14 天因为创作表达最怕的是“旧闻新写”。五年前我收藏的文章今天再写已经没有传播价值了。信息是有时效性的对大部分非学术类创作者来说14 天的周期足够把素材消化成内容。观点重复度“虾苗”长得像养出来的虾也没差别。Agent 生成内容的时候如果检测到上下文里有超过三张内容相似的卡片会主动进行合并提炼。这个功能对避免“换汤不换药”的重复表达很有效。我试过连续两周用同一个话题的素材生产内容它会在第三周明确提示我“这个话题已经覆盖过建议换个切入点或寻找新素材。”Agent 上下文清理每次任务完成后系统会清空 Agent 的短期记忆只把总结性的卡片放回知识库。这就像给虾塘换水如果长期不换水质会恶化生成的文本会越来越啰嗦、越来越偏离主题。清理上下文换来的是每篇草稿的独立性和一致性。运行两个多月后我注意到一个有趣的现象知识库里的卡片数量并没有无限膨胀而是稳定在一定规模——旧素材不断被合并、提炼、归档新素材持续补充形成了一个动态平衡。这个“水质稳定”的状态恰恰是创作表达最理想的状态有持续的输入但不会被历史信息淹没。3.3 收成从素材到草稿再到定稿的流水线“收成”是整个系统最核心的环节它分三个阶段阶段一素材汇编collector Agent。下午 14:30collector Agent 会把当天所有新素材整合成信息卡片每张卡片包含核心观点、关键论据、可能的角度和引用原文。这一步完成的是“消化”相当于把“虾苗”身上的淤泥洗干净。这个 Agent 的温度设置为 0.2尽可能精确和忠实不要自由发挥。阶段二初稿生成writer Agent。晚上 20:00writer Agent 会从当天的卡片池里挑选分值最高的 3-5 张依照预设的创作方向生成一篇 800 字左右的初稿。这一步用的是温度 0.7允许适度的联想和发挥。初稿是半成品它包含了一个完整表达所必需的骨架但没有深度的细节。阶段三人工定稿。这是唯一没有自动化的环节。我每天早上八点打开手机看推送过来的草稿花 10-20 分钟做三件事纠正事实性错误、补充自己的观点和经历、润色语言风格。这套流水线跑起来之后我每天的创作动作从“面对空白文档发愁”变成了“面对半成品做编辑”。两个身份的切换大大降低了启动阻力。以前启动写作就像烧一壶水要从自来水烧到沸腾现在只需要把 80 度温水加热到 100 度。4. 创作表达训练把 Agent 从工具练成“陪练”4.1 第一周的翻车现场不吹不黑刚搭好系统的最初一周产出非常辣眼睛。Agent 生成的初稿有的像产品说明书有的像学术摘要还有一篇直接把素材原文拼接了一下就交差连转折词都没写。我当时很受挫差点把系统停了。后来复盘才明白问题出在预期管理上我把“生成随机内容”当成了“创作表达”就像把一把生锈的刀当成了一把好刀。你不能第一周就要求一个刚接手的小工做出一桌满汉全席——你给的菜谱、食材、火候指示都不够具体他只能用自己的方式瞎炒。那几天我也做了一些调整把多篇翻车初稿和我的改写版本一起输入系统做成对齐样本。这是后来整个系统能用的关键一步——不是换更贵的模型而是让模型看清“从烂稿到定稿到底发生了什么变化”。4.2 提示词的迭代从“代写”到“催化”第一版提示词是这样的请根据以下素材写一篇文章...这种“代写式”提示词AI 能给你一篇结构正确的文章但大概率没有观点、没有个人痕迹、没有任何值得读的东西。它只是把素材重排了一遍。我试了很久发现真正管用的是让 Agent 扮演“催化者”而不是“代写者”——它不替你完成表达而是帮你想清楚、理清楚、刺激你说出原本想说的话。这是我迭代后的 writer Agent 提示词## Role 你是一位善于引导创作的编辑不是代笔作家。 ## Task 基于以下素材卡片生成一篇创作催化稿。催化稿的目的不是直接可用而是 1. 提出3个可能的创作切入角度 2. 对每个角度给出核心论点、支撑素材、潜在争议点 3. 用口语化的方式模拟“如果当面和朋友聊这个话题会怎么开口” 4. 保持对你的性格理性、直接、略带幽默的模仿但不要过头。 ## 输出格式 角度一... 角度二... 角度三... 推荐角度... 引导性问题...这样改完之后初稿质量提升了一个档次。Agent 不再“替我说”而是“让我想说”。每天早上我看到推送第一反应从“这写的什么鬼”变成了“哦这个角度有点意思但我会有不同的看法”——然后我就有表达的欲望了。4.3 表达风格驯化的三个技巧重启创作表达最重要的一点是你的文章必须看起来像你。AI 生成的文本再优美如果没有个人痕迹读者一眼就能看出来。我总结出三个风格驯化技巧都是在实验中被验证有效的。技巧一准备一个“风格记忆库”。把你公众号早期最满意的十篇文章丢给系统让它提取语言特征句式长短偏好、观点展开节奏、常用转折方式、幽默的边界感。系统会生成一份“风格说明”在生成初稿时自动参考。这个方法比在提示词里写“模仿某某的风格”可靠得多因为它不是玄学地模仿语气而是有具体特征的系统级约束。技巧二把“吐槽点”写进任务指令。我的风格里有个明显特征对行业虚火和空话比较敏感喜欢用反讽的方式拆解流行概念。我在 writer Agent 的指令里加了一条“如果素材中存在行业黑话、过度包装的概念请用直白的语言拆穿它。”这条指令几乎成了我的内容辨识度来源。技巧三设定“反向约束”。告诉 Agent 不要做什么比告诉它要做什么更有效。我的反向约束有三条不使用“总而言之”“众所周知”这类空泛衔接词不用排比句堆砌情绪不引用没有出处的数据。每一条都是我从自己过去的烂稿里挖出来的毛病。5. 运行实录与踩坑排查5.1 定时任务为什么不触发系统跑了两周后突然有一天早上没有任何新草稿推送。检查后台发现日志停在昨晚 19:59任务在触发阈值前一刻停止了。排查过程如下第一步怀疑是 cron 表达式写错检查配置没有问题第二步看日志发现是数据库连接超时SQLite 被某个长时间运行的查询锁住了第三步定位到是因为前一天手动导入了一份超大 PDF解析任务占用了数据库连接数小时第四步修复给所有需要读写数据库的任务加了超时重试机制并把 PDF 解析任务调到了凌晨低峰期。这次踩坑告诉我们两件事第一定时任务必须配置错误告警否则一次静默失败会让你接连好几天没产出第二大文件导入任务必须做资源隔离。现在我的每类任务都设置了独立的超时时间最长不超过 15 分钟超时直接中断并推送告警。5.2 素材质量失控喂了太多“虾饲料”运行到第三周我发现系统生成的草稿内容越来越空泛。根本原因不在生成环节而在素材环节——某个订阅源的内容质量突然暴跌抓进来的全是 AI 生成的低质营销文Agent 没法识别这种“高质量垃圾”依然把它们放进了待处理池。给采集环节加了两个过滤器之后问题才解决长度过滤正文少于 600 字的直接丢弃信息密度过滤用模型计算文本的“观点密度”每千字包含 5 个以上实质观点的保留低于阈值进入回收站。这个调整有效到什么程度回收率从原来的 20% 降到了 5% 左右。现在的素材池几乎都是真正有信息增量的内容草稿质量肉眼可见地上来了。这件事对创作表达的启发是不是所有输入都值得被表达过滤能力本身就是创作能力的一部分。5.3 成本控制API 账单怎么压下来很多人听到“每天跑三四个 Agent 任务”第一反应是 API 账单会很吓人。我第一个月的账单确实是这样的——比预期翻了两倍原因是多个 Agent 默认使用大模型每天处理几万字素材积少成多。现在的成本控制策略轻量任务用小模型素材采集、去重、打标全部用 gpt-4o-mini 级别的小模型性价比高效果也够用重任务用大模型只有生成创作初稿时才用满血大模型这是整个系统唯一需要“理解深度”的环节落地缓存机制相同素材的重复处理直接读缓存不二次调用 API设置硬性限额在 OpenClaw 配置里设置单日 API 消耗上限超过即暂停非核心任务。优化之后月度 API 成本下降了约 70%大概相当于本地订阅服务的一个零头。想养虾不需要顿顿喂龙虾饲料——好钢用在刀刃上这个朴素的道理放在 AI 创作系统里同样适用。5.4 常见问题速查表问题现象可能原因解决办法定时任务不触发cron 时区不对 / 数据库锁死检查服务器时区增加超时重试机制草稿内容空洞素材质量差 / 提示词缺少约束加信息密度过滤器迭代提示词素材大量重复订阅源内容重叠启用指纹去重合并相似关键词API 消耗异常高多个重任务同时运行切换小模型设置硬性消耗上限生成风格偏离自我风格记忆库未启用注入历史文章的提取特征草稿有事实错误素材本身有误 / 温度过高降低 writer Agent 温度增加事实核查步骤知识库膨胀失控缺少归档与清理策略设置过期时间定期自动清理这张表是我每次遇到问题后随手更新的现在已经成了我的“养虾手册”。我建议你也建一张这样的表每记录一个问题系统就多一分稳定性你的表达习惯也多一层保障。6. 写在最后养虾养的不是虾是持续表达的习惯“养虾”实验到今天已经运行了将近四个月系统没有一天停过机我也几乎保持了一天一篇以上的产出频率。这个产出量的背后不是意志力而是整套自动化流程在兜底。素材自动进来草稿自动生成我只需要做最重要的一步——加上我的判断和表达。过去五年我一直以为重启创作需要某个“契机”比如换工作、有大块时间、想明白某个道理。这次实验告诉我比契机更靠谱的是建立一套不依赖状态的系统。这套系统的核心机制有两个一是把不可控的“灵感”变成可控的“流程”二是把“完美主义”这家伙挡在系统之外——它每次试图插手时流程已经在运转了。如果你也想重启一项中断了很久的表达不妨试试类似的思路不必局限在 OpenClaw 这套具体的工具链上。任何一套能帮你自动收集素材、自动生成半成品、把创作动作拆解为可执行任务的小系统都可能是一个好开始。你真正需要付出的只是每天十几分钟的“人工精选”时间以及愿意从粗糙的第一篇开始重来的勇气。一个个人体会养虾最忌讳盯着水面盼着虾跳、盼着立刻看见肥美的收成。创作表达也是这样刚开始的日子里可能很长一段时间看的是浑浊的水面直到某一天你踩着稳定的节拍发完了第一篇那种持续输出带来的踏实感才会真正出现。而这远比任何一篇“一次性爆文”更值得追求。