刚开始用OpenClaw的时候，我只会设置提醒和查天气。
后来加了 Perplexity 搜索，它就变成了我的第二个搜索引擎。
但这样还是不够。我需要实时数据，不只是搜索结果。于是我把 OpenClaw 连到了 Apify MCP 的网页爬虫，直接抓取最新的科技、时事、商业、股市新闻。
折腾了一阵，直到有朋友让我去帮他配置 OpenClaw。
他想让我把 Agent 接到飞书和网站推广上，这样团队可以直接在群里拉取和处理营销数据。
当时 ClawHub 上还没有靠谱的网站推广 SKILL.md，我只能从头写。我没有瞎写，而是先写了一些 Python 函数来安全地处理数据，再写 markdown 文件告诉 LLM 该怎么用。
事情本来就这样结束了，直到我在Twitter上看到有人用 OpenClaw 做了一些疯狂的东西。一开始我以为大部分是夸大其词，但了解得越多，我越意识到这东西确实很强大。
这篇文章分享 10 个技巧，帮你玩出点真正的花样，而不只是在飞书上设个提醒就完事了。
刚开始的话，我建议用云服务器而不是你的个人电脑。没必要拿自己的信息安全冒险。
这里就不细讲入门步骤了，网上有很多教程。这篇文章重点是怎么把你的 agent 变成真正好用的工具。
下面直接上第一个技巧。
1. 记住这些 CLI 命令
刚开始的时候我老是忘记命令，每次都得查文档，挺烦的。干脆把我常用的都记下来，你需要的时候直接抄就行。
如果你错过了入门引导，可以重新运行：
openclaw onboard
大部分时候你会用飞书、钉钉或者企业微信跟 agent 聊天，但其实终端 UI（TUI）也很方便。启动命令是：
openclaw tui
还有个仪表板很容易被忽略，但一旦用过你就会经常用。启动它：
openclaw dashboard
配置过程中你可能想试试不同的模型。切换命令：
openclaw models set <provider/model>
列出所有模型：
openclaw models list
你可能还需要检查 OpenClaw 服务器的状态，看看它在哪个端口监听、进程状态之类的：
openclaw gateway status
安全审计建议经常跑一下，看你的使用频率，每周一次差不多：
openclaw security audit --deep
有时候 agent 会抽风或者陷入循环。直接停掉网关：
openclaw gateway stop
重新启动：
openclaw gateway start
有些情况下也需要重启。比如你直接改了 openclaw.json 文件，不重启网关的话 agent 是不会读取这些更改的：
openclaw gateway restart
我最后一个命令用得最多，因为熟悉了OpenClaw配置文件之后你会发现，有些东西手动反而更快。当然，如果你让 agent 在聊天里做修改（比如安装技能），它会自动帮你重启网关，不用操心。
2. 用好 Cron 和工作流自动化
OpenClaw 最强的功能之一就是自动化。一个好的工作流一般分五个阶段：触发、收集、处理、行动、验证。
触发方式
自动化的触发方式有好几种：
实用案例
每日新闻汇总
让 agent 每天早上帮你整理 AI 行业新闻：
我需要个 cron 任务，每天早上 8 点跑。搜一下最新的 AI 新闻和科技动态，给我 10 条重要新闻的摘要和链接，直接发到我飞书。
代码审查自动化
如果你是开发者，可以弄个 PR 审查机器人：
帮我建个自动化流程，有新 Pull Request 的时候自动审查代码变更，检查潜在问题，然后在飞书群里通知我。
依赖项监控
定期检查项目依赖更新：
每周检查一次我的项目依赖有没有安全更新，有的话生成报告并标记优先级。
错误 spike 检测
监控应用错误率：
监控我的应用错误日志，如果错误率在 10 分钟内涨了超过 50%，立即发警报。
管理 Cron 任务
你可以在 Dashboard 的 Cron Jobs 选项卡里管理所有定时任务，或者直接在聊天里创建：
创建一个每天晚上 10 点运行的提醒，总结我今天完成的任务。
几点建议：
掌握了 Cron 和工作流自动化，OpenClaw 就不只是个聊天机器人了，而是真正能干活的自主工作伙伴。
3. 用 Perplexity 做网页搜索
网页搜索有两个主要选择：Brave Search API 或者 Perplexity 的 Sonar。
我更喜欢 Perplexity，因为我可以用同一个 OpenRouter API token，这个我已经在别的技能和工具上用了。
你可以让 agent 帮你设置网页搜索工具，或者直接改 openclaw.json 文件：
"tools": {
"web": {
"search": {
"enabled": true,
"provider": "perplexity",
"perplexity": {
"apiKey": "sk-or-v1-11d0...",
"baseUrl": "https://openrouter.ai/api/v1",
"model": "perplexity/sonar-pro"
}
}
}
}
改完别忘了重启网关。
网页搜索工具的一个实际用法是建个 cron 任务，每天搜索 AI 新闻，然后直接在飞书聊天里显示汇总信息和链接。
4. 加上 Nano Banana 2 生成图片
跟网页搜索不一样，加 Nano Banana 需要 SKILL.md 文件。
你可以用 ClawHub 安装技能，但要小心恶意的Skill。
安装 ClawHub CLI：
npm i -g clawdhub
用它搜索技能：
clawdhub search "nano banana"
安装适合的版本：
clawdhub install nano-banana-pro
它用的是最新的图像生成模型，比如 gemini-3.1-flash-image-preview。
安装这个Skill的好处是你不用另外装软件生成图片，而且没有水印，你可以定时生成甚至自动化发社交媒体。
5. 给消息加语音
有时候你在外面或者干别的事情，没空看 agent 说的话。这时候语音播放就很有用。
OpenClaw 默认用 edge TTS，你可以改 openclaw.json 文件这部分来开启并选择声音。国内网络环境下，edge TTS 访问可能会不太稳定，你也可以考虑用阿里云、腾讯云等国内 TTS 服务：
"messages": {
"tts": {
"auto": "always",
"provider": "edge",
"edge": {
"enabled": true,
"voice": "zh-CN-XiaoxiaoNeural",
"lang": "zh-CN",
"outputFormat": "audio-24khz-48kbitrate-mono-mp3",
"pitch": "0%",
"rate": "+0%"
}
}
}
中文用户可以用 zh-CN-XiaoxiaoNeural 或者 zh-CN-YunxiNeural 这些语音。
6. 建个"第二大脑"
我发现有个 GitHub 仓库全是 OpenClaw 的用例，包括播客制作流程、n8n 工作流编排、个人 CRM 等等。
大部分用例需要外部 API，但有一个很有用的可以单独用提示实现：第二大脑：
https://github.com/hesamsheikh/awesome-openclaw-usecases/blob/main/usecases/second-brain.md
它就像飞书文档、语雀之类的任务管理器。我喜欢这些工具也经常用，但有时候觉得太慢了。比如我在公园里面玩，突然想到个点子。我不想打开 App、翻到任务管理器、然后把点子放到正确的列里。我想要更快的方式，越省事越好。
所以我一般就给自己发飞书或者企业微信消息给小龙虾🦞。
这样大部分时候管用，但还是会漏掉一些重要的笔记。这就是第二大脑有用的地方了。
想法很简单：记下来像发短信一样简单，找起来像搜索一样方便。
比如你可以发给 agent：
- • "保存这个链接：https://example.com/interesting-article"
然后你可以让它建个简单的界面来可视化这些笔记：
我想建个第二大脑系统，可以查看所有的笔记、对话和记忆。用 Next.js 来做。包括：所有记忆和对话的可搜索列表、全局搜索（Cmd+K）、按日期和类型筛选、简洁的最小化 UI。
7. 接 MCP 服务器
有好几百个 MCP 服务器能让你的生活更方便。有个 GitHub 仓库叫 Awesome-MCP-Servers，挺有意思:
https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers
你可以逛逛，然后让你的 agent 基于某个 MCP 创建技能，只需要这样提示：
你能帮我安装这个 MCP 服务器当 SKILL 用吗？
这里我展示一下怎么把 OpenClaw 连到 Apify 的 MCP 来获取实时数据。
Apify 在它的服务器配置页面把这个过程弄得很简单，你也可以考虑用国内的爬虫服务作为替代方案。
举个例子：买房、租房、找房子。你可能花好几个小时在贝壳找房、链家、安居客这些平台上找合适的房源。其实你可以直接让 agent 在聊天里给你拉房源列表。
第一步是把网页爬虫加到你的 MCP 服务器。
要拿 MCP 的 JSON，去页面底部点 JSON config。最后你可以告诉 agent 用这个提示创建技能：
你需要给 Apify MCP 创建个 SKILL。用这个 JSON 配置：{...}
现在试试抓点东西：
用房地产爬虫抓 20 条房源。我要目标区域的信息。只显示最新的 20 条，包括房源信息、价格、图片和链接。
有时候 agent 第一次不会完全按你想要的方式输出，你也要确保输入正确，所以不想多花冤枉钱的话，跟这些 agents 互动之前先看看 README 文件。
8. 玩转仪表板
OpenClaw 的仪表板经常被忽略。这东西能控制很多事情。
当你运行 dashboard 命令的时候，首先看到的是聊天界面，可以用来代替飞书或者其他终端 UI。
左边是所有选项卡。比如你安排什么事情或者设置提醒的时候，实际上是在创建 cron 作业，这些在 Cron Jobs 选项卡都能看到。
你可以直接在这里删除、添加或者修改，更快而且不用花大模型token。
另外你也可以在这里查看输出。如果你清了飞书对话历史，在仪表板上还是能找到信息。
当你开始频繁用 OpenClaw 之后，肯定想跟踪的一件事就是大模型的token成本。在 Usage 选项卡你可以看到大模型使用的费用并监控 token 消耗活动。
9. 创建子 agent
创建子 agent 就像管理多个员工。他们有不同的技能和工具。
出于安全考虑，我的 agent 更像自由职业者：不共享工作，甚至不知道彼此的存在。另一方面有个协调器，我管它叫 Master，来控制子 agent。
我给飞书创建了个叫"CEO"的 agent，处理我大部分工作任务，也是我用来做实验的。
然后我还有个agent，叫"董事长秘书"，专门处理我个人的相关任务，比如票务预约、家务、灵感、旅行计划等等。
用聊天界面创建 agent 很简单，创建之后，在你的机器上检查一下 agent 是否真的在 .openclaw 文件夹下给每个 agent 创建了工作区。
另一种验证方式是用 openclaw.json 文件。
自定义子 agent 之后也要检查这个文件，因为你肯定不想看到意外行为，给错误的 agent 错误的权限。在这些操作之后跑个审计是好习惯。
10. 写自定义 SKILL.md
这篇文章里我们看到了，很多技能只需要跟 agent 聊天并提供正确的信息（比如 MCP 或者 API 密钥）就能创建。
基本上你做的是让大模型写个 Markdown 文件，有些时候还有个 Python 脚本。
看你用的模型，你可能会成功做出Skill，但有时候可能会有点难。这就是为什么调整 Markdown 文件或者懂点编程还是会有所帮助。
在公司或者本地电脑设置 OpenClaw 的时候，创建自定义Skill更重要，因为我们需要让密钥尽量少暴露出来，确保 agent 只能获取特定数据。
最后说几句
看完这篇文章，你应该能用 OpenClaw 做不少事情了。正确使用 agent 不只是写好提示词然后看着它干活。你还要了解服务器端发生了什么。这就是为什么用仪表板、查看OpenClaw的文件（比如 SKILL.md 和 openclaw.json）很重要。不然你最后可能建了个自己完全控制不住的东西，还得花钱找人调试。
慢慢加Skill，只加你真正需要的。安装之前仔细看看，必要时调整 Markdown 文件。
定期跑审计，别冒提示注入或者其他恶意活动的风险。
安全提醒：
这篇文章给你提供了完整的 OpenClaw 使用指南，从基础设置到高级功能都有。不管你是新手还是有点经验的用户，这些技巧都能帮你更好地利用这个强大的 AI 工具。
粤ICP备14082021号
免费POC，
零成本试错
