1. 新媒体运营的选题、创作、排版、发布为什么总卡在重复劳动上做小红书和公众号双平台运营的朋友大概率都经历过这样的循环早上刷一小时找热点中午憋一篇初稿下午手动改两遍排版晚上想起来发的时候已经错过流量高峰。一天下来真正花在“想内容”上的时间不到一小时其余全耗在搬运、复制、调格式、盯时间这些机械动作上。问题的根子不在你不努力而在于整条链路是断的。选题靠刷、创作靠憋、排版靠手、发布靠记每个环节之间没有数据流转上一环的产出没法自动喂给下一环。你刷到的热点没有沉淀成结构化数据写好的初稿没有自动适配两个平台的排版规范排好的内容也没有定时触发去发布。于是每一步都要人重新介入一次重复劳动就是这么来的。我试过用 OpenClaw 这套开源智能体框架把整条链路串起来核心思路是把“找热点→定选题→写初稿→润色→排版→定时发布”拆成独立步骤每个步骤封装成一个可调用的能力单元再用工作流把它们按顺序编排起来中间的数据通过记忆系统传递。模型能力这块用 TaoToken 统一走一个 Key 和 API 通道接入省得每个环节单独配一套鉴权。这篇文章会给你可复制的 OpenClaw 工作流配置片段逐环节告诉你验证动作怎么做以及怎么通过 TaoToken 把模型调用统一起来。适合个人博主也适合两三个人的小团队一台 2 核 4G 的机器就能跑。2. OpenClaw 与 TaoToken 的前置准备统一 Key 和 API 通道在动手写工作流之前先把两件事准备好OpenClaw 的运行环境以及模型调用的统一入口。OpenClaw 本身是一个连接大模型与业务系统的执行中枢它的价值在于“能落地执行”不是只给你一段建议文本。它通过 Skill 封装外部能力通过多智能体协作拆分任务通过 Heartbeat 定时触发实现自动化。你要做的第一件事是让它能稳定调用模型。这里就涉及 TaoToken 的作用。OpenClaw 里每个智能体在生成内容时都要调模型如果每个智能体单独配一套 Key、单独记一个 Base URL后期维护会很乱。TaoToken 提供统一的 API 通道你只需要在 OpenClaw 的模型配置里填一次 Base URL 和 Key所有智能体共用这一套凭证。具体操作上先到 TaoToken 控制台创建一个 API Key。地址是 https://taotoken.net/api 注意这个是不带跟踪参数的接口地址。创建好 Key 之后在 OpenClaw 的模型配置文件中填入。OpenClaw 支持多种模型接入方式我们这里用标准的 OpenAI 兼容格式因为 TaoToken 的接口就是按这个规范来的。配置的核心是三件套Base URL、API Key、Model ID。Base URL 填 TaoToken 的 API 地址API Key 填你刚创建的那串Model ID 填你要用的具体模型标识。这三样填对OpenClaw 里所有智能体就都能通过这一个通道调模型了。如果你用的是 Claude Code 这类工具做辅助润色也可以在它的配置里指向同一个 TaoToken 通道保持全链路模型调用的一致性。这样做的另一个好处是你只需要在一个地方管理额度和鉴权不用在多个平台之间来回切换。环境准备阶段还要确认一件事OpenClaw 的记忆系统是否正常。记忆系统负责在智能体之间传递数据比如选题智能体的输出要能被创作智能体读到创作智能体的初稿要能被排版智能体读到。如果记忆系统没配好工作流跑到一半就会断。验证方法是跑一个最简单的两步工作流第一步写一个值进记忆第二步读出来能读到就说明通了。3. 可复制的 OpenClaw 工作流配置从热点采集到多平台发布这一节给你可以直接抄的配置片段。OpenClaw 的工作流用 YAML 描述智能体的提示词用 Markdown 写Skill 用 Node.js 脚本封装。我们按“数据采集→选题→创作→排版→发布”的顺序来。先看模型接入的配置片段这是所有智能体共用的基础。在 OpenClaw 的config/models.yaml里这样写model_providers: taotoken: base_url: https://taotoken.net/api api_key: ${TAOTOKEN_API_KEY} model_id: your-model-id timeout: 120s max_retries: 3 default_provider: taotoken把TAOTOKEN_API_KEY放到环境变量里不要硬编码在文件里。model_id换成你实际要用的模型标识。这样配置之后所有智能体默认都走 TaoToken 这个通道。接下来是热点采集 Skill。它的职责是拉取小红书和公众号的热点数据做初步筛选输出结构化结果// skills/HotspotAnalysisSkill.js const axios require(axios); const moment require(moment); module.exports async function HotspotAnalysisSkill(params) { const { platform, industry, hotspotCount 10 } params; const config { xhs: { url: process.env.XHS_HOT_API, key: process.env.XHS_HOT_KEY }, wechat: { url: process.env.WECHAT_HOT_API, key: process.env.WECHAT_HOT_KEY } }[platform]; if (!config) throw new Error(不支持的平台: ${platform}); const resp await axios.get(config.url, { headers: { Authorization: Bearer ${config.key} }, params: { industry, type: hotspot, count: hotspotCount * 2 } }); const filtered resp.data.hotspots .filter(h h.heat 10000 h.growth_rate 0.2) .slice(0, hotspotCount) .map(h ({ platform, industry, title: h.title, tags: h.tags, heat: h.heat, growthRate: h.growth_rate, potentialScore: Math.round(h.heat * h.growth_rate / 10000), updateTime: moment().format(YYYY-MM-DD HH:mm:ss) })) .sort((a, b) b.potentialScore - a.potentialScore); this.memory.set( hotspot_${platform}_${industry}_${moment().format(YYYYMMDDHH)}, filtered, { ttl: 7200 } ); return filtered; };这个 Skill 的关键点在于筛选条件热度大于一万、增长率大于百分之二十和潜力评分公式你可以按自己的行业调整。输出写入记忆系统时带了 TTL两小时后自动过期保证数据新鲜。然后是选题策划智能体的提示词。它读热点数据、行业资讯、历史爆款输出三到五个选题# agents/TopicPlanningAgent.md ## 角色 你是新媒体选题策划专家基于实时热点、行业资讯、历史爆款数据策划高潜力选题。 ## 输入 1. HotspotAnalysisSkill 输出的高潜力热点 2. IndustryNewsSkill 输出的行业资讯 3. HistoricalDataSkill 输出的历史爆款阅读量1万互动率3% ## 规则 1. 每个选题必须结合账号定位不盲目追热点 2. 优先选择潜力评分50、增长率30%的热点 3. 分析相关爆款的角度找差异化切入点 4. 每个选题明确目标受众、内容方向、互动引导 5. 输出包含选题依据、大纲框架、预估点击率 ## 输出格式 - 选题标题 - 选题依据 - 目标受众 - 内容大纲开头/主体/结尾 - 预估互动率创作和排版环节的智能体提示词结构类似核心是把平台规范写清楚。小红书要短段落、加 emoji、结尾互动引导、带话题标签公众号要小标题、摘要、引导关注。这些规则写进提示词智能体生成时就会遵守。最后是主工作流的 YAML 配置把上面这些串起来name: 新媒体图文全自动创作与发布 trigger: type: heartbeat cron: 0 7 * * * timeout: 3600s max_retry: 2 steps: - name: 数据采集 parallel: true steps: - name: 热点采集 skill: HotspotAnalysisSkill params: { platform: [xhs, wechat], industry: zhichang, hotspotCount: 10 } - name: 行业资讯 skill: IndustryNewsSkill params: { industry: zhichang, count: 5 } - name: 历史爆款 skill: HistoricalDataSkill params: { dateRange: 30d, minViews: 10000 } - name: 选题策划 agent: TopicPlanningAgent input: {{数据采集.output}} output: topic_list - name: 内容创作 parallel: true steps: - name: 小红书创作 steps: - { name: 大纲, agent: OutlineAgent, output: xhs_outline } - { name: 初稿, agent: DraftAgent, params: { platform: xhs }, output: xhs_draft } - { name: 润色, agent: PolishAgent, output: xhs_polished } - { name: 排版, agent: LayoutAgent, params: { platform: xhs }, output: xhs_final } - name: 公众号创作 steps: - { name: 大纲, agent: OutlineAgent, output: wechat_outline } - { name: 初稿, agent: DraftAgent, params: { platform: wechat }, output: wechat_draft } - { name: 润色, agent: PolishAgent, output: wechat_polished } - { name: 排版, agent: LayoutAgent, params: { platform: wechat }, output: wechat_final } - name: 定时发布 parallel: true steps: - name: 小红书发布 skill: XhsPublishSkill params: { content: {{内容创作.小红书创作.xhs_final}} } trigger: { type: heartbeat, cron: 0 8 * * * } - name: 公众号发布 skill: WechatPublishSkill params: { content: {{内容创作.公众号创作.wechat_final}} } trigger: { type: heartbeat, cron: 0 20 * * * }这份配置里cron表达式控制执行时间小红书早八点发公众号晚八点发都是流量相对集中的时段。parallel: true让两个平台的创作并行跑节省时间。input和output字段负责在步骤之间传递数据。4. 逐环节验证请求与成功结果怎么确认每一步真的跑通了配置写完不代表能跑通必须逐环节验证。下面是我实际排查时用的方法你可以照着做。第一步验证模型通道。在 OpenClaw 里跑一个最小请求只调模型生成一句话看能不能返回。如果返回 401说明 Key 不对如果返回连接超时说明 Base URL 填错了。这一步过了才说明 TaoToken 通道是通的。第二步验证热点采集 Skill。单独调用这个 Skill传入platform: xhs看返回的数组里有没有数据字段是否完整。重点看potentialScore有没有算出来updateTime是不是当前时间。如果返回空数组可能是筛选条件太严把heat阈值调低再试。第三步验证选题智能体。把上一步的热点数据喂给它看输出的选题数量是不是三到五个每个选题有没有选题依据和大纲框架。如果输出的是泛泛而谈的标题说明提示词里的约束不够把“必须结合账号定位”这条写得更具体。第四步验证创作和排版。这一步要看两个平台的输出差异是否明显。小红书版本应该有 emoji、短段落、话题标签公众号版本应该有小标题、摘要、引导关注。如果两个版本长得差不多说明排版智能体的平台规范没写清楚。第五步验证发布 Skill。先不要真的发到平台用测试模式跑看它能不能正确读取上一步的内容、能不能按 cron 时间触发。确认无误后再开真实发布。成功的结果长这样工作流跑完后记忆系统里能看到xhs_final和wechat_final两个字段内容完整、排版符合规范发布日志里能看到两条记录时间分别是早八点和晚八点通知渠道收到一条执行完成的消息包含选题标题和潜力评分。如果某一步失败工作流的on_fail会触发通知。我建议把通知接到飞书或钉钉群这样出问题能第一时间知道。5. 本篇常见报错排查401、local proxy failed、reading choices、OAuth跑这套工作流最容易撞上的是四类报错。下面逐个说清楚原因和解决办法。401 Unauthorized。这个最常见基本是 Key 的问题。先检查 TaoToken 的 API Key 有没有正确放进环境变量再检查 OpenClaw 配置文件里引用环境变量的写法对不对。如果 Key 是对的还报 401看是不是 Key 过期了或者额度用完了。到 TaoToken 控制台确认一下 Key 的状态。local proxy failed。这个报错通常出现在 OpenClaw 尝试连接模型接口的时候。原因可能是 Base URL 写错了或者网络配置有问题。先确认base_url填的是https://taotoken.net/api不要多加路径也不要少写。如果 Base URL 没问题检查运行 OpenClaw 的机器能不能正常访问外网接口。reading choices 相关报错。这个一般出现在解析模型返回结果的时候。模型返回的 JSON 结构里没有choices字段或者choices是空的。原因可能是模型 ID 填错了调到了不兼容的接口也可能是请求参数里的stream设置和解析逻辑不匹配。解决办法是先把stream关掉用非流式请求测试确认返回结构正常后再开流式。OAuth 相关报错。如果你在 OpenClaw 里配了需要 OAuth 鉴权的 Skill比如某些平台的后台 API报错通常是 token 过期或 scope 不足。检查 OAuth 的 refresh token 有没有配自动刷新scope 有没有包含你要调用的接口权限。平台后台 API 的部分高级权限需要企业认证个人账号可能拿不到这个要提前确认。除了这四类还有一个容易忽略的问题工作流跑到一半卡住不动。这通常是记忆系统的 TTL 设置太短上一步的数据还没被下一步读到就过期了。把 TTL 调长一点或者检查步骤之间的依赖关系有没有配错。排查的时候养成看日志的习惯。OpenClaw 的日志会记录每一步的输入输出和耗时对照日志能快速定位是哪一环出的问题。6. 把模型通道统一到 TaoToken长期编码与 Agent 场景的接入建议这套工作流跑起来之后你会发现模型调用是贯穿始终的。选题、创作、润色、排版每个环节都在调模型。如果每个环节单独配一套鉴权后期换模型、调额度、排查问题都会很麻烦。用 TaoToken 统一通道的好处就在这里一个 Key 管所有智能体一个 Base URL 管所有请求。你可以在控制台里看到整体的调用量和额度消耗不用在多个平台之间对账。对于长期跑编码类任务或者 Agent 类任务的场景这种统一入口能省掉大量运维精力。如果你后面要扩展功能比如加一个 AI 评论回复智能体或者加一个数据分析智能体只需要在 OpenClaw 里新增一个智能体配置模型通道不用动直接复用现有的 TaoToken 配置就行。这就是统一通道的价值扩展的时候只关心业务逻辑不关心鉴权。具体操作上到 TaoToken 控制台创建一个 API Key然后在 OpenClaw 的模型配置里填好 Base URL、Key、Model ID 这三件套。接入文档在 https://taotoken.net/api 可以查到详细的参数说明。如果你需要长期跑编码或 Agent 任务可以了解一下 Coding Plan 的额度方案适合调用量比较大的场景。验证模型是否接通的简单方法是到模型对话页面发一条测试消息看能不能正常返回。这一步过了再回到 OpenClaw 里跑完整工作流。整套系统落地下来我的体会是自动化不是要取代运营人员而是把人从复制粘贴、手动排版、盯时间发布这些事里解放出来让你有时间去想内容策略、去和用户互动、去打磨真正有价值的东西。工具搭好之后你每天只需要花半小时审核异常情况剩下的交给工作流跑就行。