本文介绍了如何利用开源项目 awesome-openclaw-usecases 中的 30 多个真实案例，将 OpenClaw 大模型应用到日常工作中。这些案例包括信息收集、自动化任务、内容创作和项目管理等，帮助用户将 OpenClaw 变成高效的私人助理，提升生产力。文章强调，工具的竞争关键在于能否嵌入到工作流中，而非数量多少，并鼓励读者根据自身需求寻找和应用这些案例。

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你手机里是不是也装了一堆App吃灰？

OpenClaw 的用户也一样。

装了100 个 Skill，今天加个天气查询，明天来个股票分析，后天又搞个翻译助手。

结果呢，每天干的事还是搜搜信息、记个笔记，感觉没啥鸟用。

问题不在工具多不多，而在于你根本不知道，别人是怎么真正把 OpenClaw 用起来的。

GitHub 上有个叫 awesome-openclaw-usecases 的开源项目，专门干一件事。

把真实跑通的 OpenClaw 使用场景收集起来。

不是推荐Skills，而是告诉你别人怎么把这玩意，变成了真正干活的私人助理。

目前已经收录了 30 多个经过验证的案例。

让 OpenClaw 帮你 7x24 小时收集高质量信息

刷 Reddit、追 YouTube 频道、盯技术新闻，这些事每天要花多少时间？

有人用 OpenClaw 搭了一套信息管家。

关注的 reddit 每天自动生成摘要。

YouTube 频道一出新视频，就给你发送热点。

甚至从 100 多个技术源头自动抓新闻、打分、聚合，每天给你一份精选日报。

你每天花在信息筛选上的一两个小时，直接压缩到五分钟扫一眼。

配置流程项目里都写好了，照着走就行。

让 OpenClaw 熬夜帮你写小应用

这个仓库里有个用例，叫目标驱动型自主任务。

你白天把想法丢给 OpenClaw，告诉它你想做什么，它会自己拆任务、排优先级。

晚上趁你睡觉就把小应用的雏形搭出来了。

听起来夸张，但逻辑很简单。

OpenClaw 本质上就是一个能调度多个工具的智能体，你给它目标，它自己规划路径。

同样的思路，有人搭了一条 YouTube 创作流水线，从选题挖掘到资料研究再到进度追踪全自动。

还有人在 Discord 里搞了个多智能体内容工厂，写作的、做图的、搞研究的各管各的频道，并行干活。

真正提升生产力的案例

有个生产力的案例更夸张。

它把分散在手机、邮箱、日历、笔记本里的信息入口，全部收拢到一个 AI 助理身上。

有人做了语音助手，开车时喊一声就能查日程、搜资料。

有人做了 AI 晨报，每天早上自动推送当天安排和建议行动。

还有人用多个智能体协同做项目管理，不用手动更新看板，状态文件自己同步。

工具从来不缺，缺的是使用场景

你可能会说，我又不是开发者，这些用例跟我有啥关系。

关系太大了。

AI 工具的竞争已经不是谁的模型更聪明，而是谁能把模型真正嵌入到日常工作流里。

装了一堆 Skill 不会用，和买了一屋子健身器材不锻炼，是一回事。

这个仓库给你的不是插件推荐清单，而是一套经过验证的优秀经验。

你不需要从零开始瞎试，直接看别人踩过什么坑、用了什么架构。

每个用例文档里都有场景描述、技术栈和配置步骤，拿来就能改。

先找到你最痛的那个场景，比如看信息费时、内容创作效率低、项目管理混乱。

然后去仓库里找对应的用例，理解它的核心模式，再按自己的需求微调。

如何系统的学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
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• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
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第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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