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OpenClaw 几乎已经成个人智能助理的代名词。它免费开源，对机器要求不高，安装也非常简单。但很多第一次接触 OpenClaw 的朋友都会问一句，它到底能做什么？
AI 科技博主 Alex 告诉大家，问题不在于它能做什么，而在于你是否懂得如何给它布置任务。只要思路打开，它能承担的事情远比你以为的要多得多。
Alex 分享了 5 个高效使用 OpenClaw 的用法
最直接的用法，是把它变成你的会议助理。每天早上，让它自动读取你的日历，整理当天所有会议的信息，查询对方背景，回顾你们过去的交流记录，生成一份会前简报。你醒来时，会议重点已经整理好。它还能在会议开始前提醒你，不再临时抱佛脚。这种能力的关键不在搜索，而在长期记忆。它能把你过往说过的话和日常记录串联起来，形成连续上下文，这一点比普通工具更有价值。
Prompt: 请每天早上 7 点在你自己的 Chrome 浏览器中打开 calendar.google.com，查看我当天有哪些会议。然后为我生成一份会前准备文档，包含对参会对象的背景调研，以及你掌握的与该会议相关的其他信息。接着为每场会议创建一个提醒任务，在会议开始前 15 分钟提醒我。
第二个常见场景是目标复盘。很多人设定目标，却很少系统追踪。OpenClaw 可以每周固定时间向你发起一次复盘，对照目标询问进展，记录数据变化，分析趋势，再根据情况给出改进建议。它既是记录者，也是监督者。长期使用后，你会拥有一份完整的成长轨迹文档。这种持续跟踪，比一时的激情更重要。
Prompt: 请每周五早上 8 点给我发一条消息，跟进我的目标进展。询问我的进度，以及我当下对这些目标的感受。同时问我目前最大的阻碍是什么。然后关心一下我的心理状态，让我聊聊自己的情绪。把所有内容记录在一份新的文档中，方便我之后回顾，并持续追踪我的全部进展。
再往前一步，可以把它当成私人学习教练。你选定一个主题，比如大模型原理、编程基础或金融知识，让它制定一个三十天学习计划。每天早上推送一节简短课程，内容连贯递进。学习被拆解成可以每天完成的小任务，难度不高，但持续性很强。真正带来改变的往往是这种低强度长期积累。
Prompt: 我希望你为我制定一个围绕 LLM 的学习计划。我想每天早上在这个主题上进步 1%。请制定一个 30 天的课程计划，然后每天早上 7 点给我发送一份简短文档，讲解当天的学习内容，帮助我加深理解。为当天课程创建并保存一份文档。
如果你是内容创作者，它还能参与调研和生产流程。通过接入社交平台接口，定期抓取热门内容，自动整理背景资料，形成结构化调研文档，再进一步生成脚本草稿。你只需要做筛选和修改。哪类内容保留，哪类内容放弃，它也可以根据你的反馈逐步调整方向。即便不是创作者，这套机制也能帮助你保持对行业趋势的持续关注。
Prompt: 我想在 Discord 里搭建一套进阶的内容创作流水线。采用多频道、多智能体的方式。设立一个推文提醒频道，由一个智能体每 2 小时在 X 上检查 AI 领域的热门推文。然后建立一个调研频道，对这些推文背后的故事进行深入调研。再建立一个内容频道，把这些故事转化为脚本。请一步一步带我完成整个搭建过程。
再进一步，它可以直接处理待办事项。每天早上读取你的任务清单，挑选适合自动完成的事项，比如资料搜集、写作草稿、代码修改，然后生成结果报告。你起床时，一部分工作已经完成。随着信任度提升，可以逐步交给它更复杂的任务。这种方式不是替代，而是把重复性工作外包出去，让人把精力留给判断和决策。
Prompt: 请每天早上 6 点查看我在 Things 3 里的待办清单。从中找出 1 到 3 个你可以替我完成的任务，我更希望是写作或调研类任务。然后创建一份文档，总结你完成的所有工作。
总之，OpenClaw 真正的价值，不在某个具体功能，而在主动性。它不只是响应指令，而是按照设定的规则持续行动。只要给出清晰目标和边界，它就能围绕这些目标长期运转。
相信大家都希望拥有一个无所不知，无所不能，处处为自己着想的的贴心助理，如今 OpenClaw 把它变成了现实。你准备好让它成为你生活的一部分了吗？
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