如果你还认为AI Agent只是陪聊的玩具，那么OpenClaw社区最新的数据可能会让你大吃一惊。

根据GitHub上两个最权威的OpenClaw资源库显示，OpenClaw生态已经拥有了超过2800+个社区构建的技能（Skills），并且这些技能正被真实地应用在成千上万个生活与工作场景中。

01 惊人的生态数据

1. 技能数量爆炸：awesome-openclaw-skills收录了2800+个经过筛选的高质量技能，涵盖了从Web开发到智能家居的方方面面。

2. 真实场景落地：awesome-openclaw-usecases整理了30+类真实用例，证明了OpenClaw不仅仅停留在代码层面，而是真正解决了痛点。

3. 社区活跃度：相关仓库获得了19k+ Stars和7k+ Stars，Fork数接近2000，全球开发者正在共同编织这张智能网络。

02 开发者们怎么玩？

在 OpenClaw 生态中，“部署 Use Case（用例）”通常不是指运行一个独立的 .exe 文件，而是指组合特定的技能（Skills）、配置大模型（LLM）和设置触发渠道（Channels），从而复现社区分享的自动化场景。

一、结合 awesome-openclaw-usecases 仓库中的案例，部署流程可以概括为：“选场景 -> 装技能 -> 配模型 -> 设触发”。

核心逻辑：Use Case = Skills + Model + Channel

• Skills (技能)：Agent 的手和脚（如：读取 GitHub、发送飞书消息、查询天气）。
• Model (模型)：Agent 的大脑（如：Qwen-3.5,  GLM-5,Deepseek-v3）。
• Channel (渠道)：Agent 的耳朵和嘴巴（如：飞书机器人、Discord、命令行 CLI）。

首先需要选择并解析 Use Case

🚀 访问 awesome-openclaw-usecases，找到感兴趣的场景。以我们要部署一个 “reddit -digest到飞书上” 为用例：

🎯 场景目标

• 输入：指定的 Subreddits 列表（如 r/technology, r/ai ）
• 处理：OpenClaw 自动抓取热门帖子、提取标题/链接/简要上下文
• 输出：通过 飞书机器人 发送一条需求消息

二、部署步骤

第一步：在飞书上部署OpenClaw（参考：如何在矩池云上快捷部署OpenClaw）

第二步：在飞书上打开OpenClaw对话，安装并验证 reddit-readonly 技能

第三步：与OpenClaw对话，选择搜索小组

第四步：OpenClaw反馈结果，如果有其他优化的内容也可以继续进行对话

03 为什么选择矩池云部署OpenClaw？

面对如此强大的生态，如何快速搭建一个属于自己的OpenClaw环境？本地部署往往受限于网络环境、依赖冲突和算力不足。矩池云 (Matpool)提供了一个完美的解决方案。

⚡ 开箱即用：矩池云提供了预装好OpenClaw及常用插件（如飞书、钉钉连接器）的镜像，省去了繁琐的环境配置。

🌐 网络优势：内置加速通道，轻松拉取HuggingFace模型和GitHub资源，解决国内开发者的痛点。

💰 极致性价比：按分钟计费，支持闲置释放，无论是测试Demo还是长期运行Agent，成本都极低。

🔌 内网穿透：天然支持端口映射，轻松将本地服务暴露给飞书、钉钉等外部平台回调。