从空壳到印钞机！OpenClaw公众号Agent技能开发手册（阿里云+本地部署+免费API+爆款Skill拆解）-阿里云开发者社区

“装上OpenClaw却只会聊天？别人已经靠它实现公众号全自动运营，你还在手动找选题、排版、发布”——2026年，这只红色“大龙虾”的爆火，让无数人陷入“有工具不会用”的困境。参考文章一语道破核心：OpenClaw的灵魂不是模型，而是Skill（技能）。没有Skill的OpenClaw只是空壳，而搭载了专属Skill的OpenClaw，能变身“全自动公众号印钞机”，从选题、创作、配图到发布，全程无需人工干预。

本文基于Skill开发逻辑与公众号运营实战，结合2026年最新实测资料，补充2026年阿里云部署及本地MacOS/Linux/Windows11全平台部署步骤、阿里云百炼Coding Plan免费API配置流程，深化爆款Skill的开发细节、自动化闭环搭建与常见问题解答，所有代码可直接复制执行，助力自媒体人从“会用OpenClaw”升级为“能用它赚钱”，真正打造属于自己的全自动内容生产流水线。阿里云上OpenClaw极速一键部署最简单，步骤详情访问阿里云OpenClaw一键部署专题页面 了解。

一、核心认知：Skill才是OpenClaw的灵魂，公众号运营的终极解法

（一）OpenClaw+Skill：为什么能颠覆公众号运营？

参考文章的核心判断精准深刻：OpenClaw本质是“执行环境（Runtime）”，而Skill是“操作手册+自动化脚本”，二者结合才能释放真正价值。对公众号运营而言，这种组合的颠覆性体现在三点：

打破工具割裂：将选题、创作、配图、排版、发布等分散在多个平台的操作，串联成一个自动化闭环，无需来回切换工具；
替代重复劳动：每天刷平台找选题、手动排版、反复调整格式等机械工作，全部交给AI执行，自媒体人聚焦核心创意；
实现批量产出：一个爆款Skill可复制到多个账号，配合定时触发功能，实现“一台电脑=一个内容团队”。

简单理解：OpenClaw是“工人”，Skill是“生产流程手册”，公众号运营是“生产任务”——有了详细的手册，工人才能高效完成任务，甚至实现无人化生产。

（二）公众号运营必备的3类核心Skill：覆盖全流程

参考文章拆解的“选题+创作发布”Skill体系，可扩展为3类核心Skill，覆盖公众号运营全流程，每类Skill都有明确的定位与价值：

Skill类型	核心功能	典型应用	技术依赖	自动化触发方式
选题类Skill	全网扫描热点、筛选关键词、生成选题清单	每日科技类选题推荐	网页爬虫、关键词匹配、热度分析	定时触发（如每天8点）
创作类Skill	深度文案生成、智能配图、排版渲染	爆款文章一键生成	大模型调用、文生图API、HTML/CSS转换	指令触发（如“写第一个选题”）
发布类Skill	自动登录公众号、上传内容、保存草稿/群发	文章无人工发布	接口调用、Cookie持久化	创作完成后自动触发

这三类Skill的核心逻辑是“闭环联动”：选题Skill每天定时产出选题，创作Skill接收指令后完成内容生产，发布Skill自动收尾，形成“选题-创作-发布”的全自动流程，真正解放自媒体人。

（三）Skill开发的核心逻辑：把业务流程拆成AI能执行的步骤

参考文章强调，真正的护城河是“自己编写Skill的能力”。Skill开发的本质，是将你的业务逻辑拆解为AI可执行的标准化步骤，核心原则有三：

原子化拆分：将复杂任务拆成最小执行单元，例如“创作文章”拆为“搜索素材→生成大纲→撰写正文→智能配图→排版”；
明确输入输出：每个步骤都有清晰的输入（如关键词、模板）和输出（如素材库、正文文本），确保AI能精准执行；
闭环化串联：步骤之间自动流转，无需人工干预，例如“配图完成后自动触发排版，排版完成后自动触发发布”。

对公众号运营而言，无需复杂编程基础，只要掌握“流程拆解+简单脚本编写”，就能开发专属Skill——这正是本文要重点拆解的核心内容。

二、2026年全平台部署流程（阿里云+本地多系统）

无论是阿里云部署（支持7×24小时自动化、多账号管理）还是本地部署（隐私可控、零服务器费用），都需先完成OpenClaw基础部署，再进行Skill开发与配置。以下步骤兼顾新手友好性，所有代码可直接复制执行：

（一）前置准备（全方案通用）

账号准备：
- 阿里云账号：注册阿里云账号并完成实名认证（用于服务器购买与百炼API开通）；
- 公众号账号：完成微信公众号注册与开发者认证（获取AppID、AppSecret，用于自动发布）；
- 辅助账号：GitHub账号（Skill下载与分享用）；
工具准备：
- 终端/命令行工具：Win11用PowerShell（管理员模式），MacOS/Linux用自带终端；
- 编辑工具：VS Code（Skill开发、配置文件修改用）；
- 核心工具：Docker（推荐，实现环境隔离，避免依赖冲突）；
环境要求：
- 内存≥4GiB（支持Skill与OpenClaw同时运行）；
- Node.js≥22.x（OpenClaw 2026.3.8要求）；
- 网络通畅（用于API调用、网页爬虫、公众号接口通信）。

（二）方案一：阿里云部署（公众号运营首选，稳定自动化）

适合需要长期稳定运行、多账号管理、定时触发Skill的自媒体人，提供Docker部署方案，步骤如下：

阿里云用户零基础部署 OpenClaw 喂饭级步骤流程

第一步：打开访问阿里云OpenClaw一键部署专题页面，找到并点击【一键购买并部署】。

第二步：打开选购阿里云轻量应用服务器，配置参考如下：

镜像：OpenClaw(Moltbot)镜像（已经购买服务器的用户可以重置系统重新选择镜像）
实例：内存必须2GiB及以上。
地域：默认美国（弗吉尼亚），目前中国内地域（除香港）的轻量应用服务器，联网搜索功能受限。
时长：根据自己的需求及预算选择。

轻量应用服务器OpenClaw镜像.png

第三步：打开访问阿里云百炼大模型控制台，找到密钥管理，单击创建API-Key。

阿里云百炼密钥管理图.png

前往轻量应用服务器控制台，找到安装好OpenClaw的实例，进入「应用详情」放行18789端口、配置百炼API-Key、执行命令，生成访问OpenClaw的Token。
阿里云百炼密钥管理图2.png

端口放通：需要放通对应端口的防火墙，单击一键放通即可。
配置百炼API-Key，单击一键配置，输入百炼的API-Key。单击执行命令，写入API-Key。
配置OpenClaw：单击执行命令，生成访问OpenClaw的Token。
访问控制页面：单击打开网站页面可进入OpenClaw对话页面。

阿里云百炼Coding Plan 配置教程：创建API-Key，推荐访问订阅阿里云百炼Coding Plan，阿里云百炼Coding Plan每天两场抢购活动，从按tokens计费升级为按次收费，可以进一步节省费用！

购买后，在控制台生成API Key。注：这里复制并保存好你的API Key，后面要用。
回到轻量应用服务器-控制台，单击服务器卡片中的实例 ID，进入服务器概览页。
在服务器概览页面单击应用详情页签，进入服务器详情页面。
端口放通在OpenClaw使用步骤区域中，单击端口放通下的执行命令，可开放获取OpenClaw 服务运行端口的防火墙。
这里系统会列出我们第一步中创建的阿里云百炼 Coding Plan的API Key，直接选择就可以。
获取访问地址单击访问 Web UI 面板下的执行命令，获取 OpenClaw WebUI 的地址。

1. 服务器选购与实例创建

访问阿里云轻量应用服务器控制台，点击“创建实例”；
核心配置选择（兼顾稳定与成本）：
- 地域：中国香港/新加坡（免备案，网络通畅，支持公众号接口通信）；
- 镜像：应用镜像→OpenClaw(Clawdbot)官方镜像（已预装Node.js、Docker等核心依赖）；
- 实例规格：2vCPU+4GiB内存+40GiB ESSD+5Mbps带宽（支持多Skill同时运行，无卡顿）；
- 付费类型：按需付费（测试用）/ 包年包月（长期使用）；
- 登录密码：设置强密码（≥12位，含大小写字母、数字、特殊符号）。
完成支付后，记录服务器公网IP（后续配置需使用）。

2. 端口放行与远程连接

进入实例详情页，点击“防火墙”→“添加规则”，放行以下端口：
- 22端口（SSH远程连接）；
- 18789端口（OpenClaw控制台）；
- 443/80端口（API调用、网页爬虫、公众号接口通信）；
远程连接服务器（使用阿里云WebShell或FinalShell）：
```
ssh root@你的服务器公网IP
```

3. Docker部署OpenClaw（核心步骤）

# 步骤1：更新系统依赖，确保Docker正常运行
sudo yum update -y && sudo yum install -y git

# 步骤2：拉取OpenClaw 2026.3.8官方镜像
docker pull openclaw/openclaw:2026.3.8

# 步骤3：创建数据目录（含Skill、配置、公众号素材、日志）
mkdir -p /opt/openclaw/{
   config,skills,wechat-mp,logs,workspaces}
chmod -R 777 /opt/openclaw

# 步骤4：启动OpenClaw容器
docker run -d \
 --name openclaw \
 --restart always \
 -p 18789:18789 \
 -v /opt/openclaw/config:/app/config \
 -v /opt/openclaw/skills:/app/skills \
 -v /opt/openclaw/wechat-mp:/app/wechat-mp \
 -v /opt/openclaw/logs:/app/logs \
 -v /opt/openclaw/workspaces:/app/workspaces \
 -e TZ=Asia/Shanghai \
 openclaw/openclaw:2026.3.8

# 步骤5：进入容器，初始化系统
docker exec -it openclaw bash
openclaw init --full  # 完整初始化，包含Skill开发环境

# 步骤6：安装公众号运营必备依赖
npm install -g wechat-api cheerio puppeteer sharp  # 微信API、爬虫、图片处理依赖

# 步骤7：验证安装成功（显示版本号即为成功）
openclaw --version

4. 部署验证

浏览器输入 http://服务器公网IP:18789，使用生成的Token登录，若能看到“Skill管理”“任务自动化”选项，说明基础部署成功。

（三）方案二：本地部署（Win11/MacOS/Linux，隐私优先）

适合个人自媒体、单账号运营、注重数据隐私的用户，分系统提供详细步骤：

1. Windows11系统部署

安装Docker Desktop（官网下载，按提示安装并启动）；
打开PowerShell（管理员模式），复制以下命令逐行执行：

# 步骤1：拉取OpenClaw官方镜像
docker pull openclaw/openclaw:2026.3.8

# 步骤2：创建本地工作目录（含所有核心数据）
mkdir -p ~/OpenClaw-MP/{
   config,skills,wechat-mp,logs,workspaces}

# 步骤3：启动OpenClaw容器
docker run -d `
 --name openclaw `
 --restart always `
 -p 18789:18789 `
 -v ~/OpenClaw-MP/config:/app/config `
 -v ~/OpenClaw-MP/skills:/app/skills `
 -v ~/OpenClaw-MP/wechat-mp:/app/wechat-mp `
 -v ~/OpenClaw-MP/logs:/app/logs `
 -v ~/OpenClaw-MP/workspaces:/app/workspaces `
 -e TZ=Asia/Shanghai `
 openclaw/openclaw:2026.3.8

# 步骤4：进入容器，初始化系统并安装依赖
docker exec -it openclaw bash
openclaw init --full
npm install -g wechat-api cheerio puppeteer sharp

# 步骤5：验证安装成功
openclaw --version

部署验证：浏览器输入 http://localhost:18789，登录后查看功能完整性，确认部署成功。

2. MacOS 12+系统部署

安装Docker Desktop（官网下载，拖拽到应用程序文件夹并启动）；
打开终端，复制以下命令逐行执行：

# 步骤1：拉取OpenClaw官方镜像
docker pull openclaw/openclaw:2026.3.8

# 步骤2：创建本地工作目录
mkdir -p ~/OpenClaw-MP/{
   config,skills,wechat-mp,logs,workspaces}

# 步骤3：启动OpenClaw容器
docker run -d \
 --name openclaw \
 --restart always \
 -p 18789:18789 \
 -v ~/OpenClaw-MP/config:/app/config \
 -v ~/OpenClaw-MP/skills:/app/skills \
 -v ~/OpenClaw-MP/wechat-mp:/app/wechat-mp \
 -v ~/OpenClaw-MP/logs:/app/logs \
 -v ~/OpenClaw-MP/workspaces:/app/workspaces \
 -e TZ=Asia/Shanghai \
 openclaw/openclaw:2026.3.8

# 步骤4：进入容器，初始化系统并安装依赖
docker exec -it openclaw bash
openclaw init --full
npm install -g wechat-api cheerio puppeteer sharp

# 步骤5：验证安装成功
openclaw --version

部署验证：浏览器输入 http://localhost:18789，登录后测试，确认部署成功。

3. Linux系统部署（Ubuntu 22.04+）

安装Docker（若未安装）：

curl -fsSL https://get.docker.com | bash
sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker

复制以下命令逐行执行：

# 步骤1：拉取OpenClaw官方镜像
sudo docker pull openclaw/openclaw:2026.3.8

# 步骤2：创建本地工作目录
mkdir -p ~/OpenClaw-MP/{
   config,skills,wechat-mp,logs,workspaces}

# 步骤3：启动OpenClaw容器
sudo docker run -d \
 --name openclaw \
 --restart always \
 -p 18789:18789 \
 -v ~/OpenClaw-MP/config:/app/config \
 -v ~/OpenClaw-MP/skills:/app/skills \
 -v ~/OpenClaw-MP/wechat-mp:/app/wechat-mp \
 -v ~/OpenClaw-MP/logs:/app/logs \
 -v ~/OpenClaw-MP/workspaces:/app/workspaces \
 -e TZ=Asia/Shanghai \
 openclaw/openclaw:2026.3.8

# 步骤4：进入容器，初始化系统并安装依赖
sudo docker exec -it openclaw bash
openclaw init --full
npm install -g wechat-api cheerio puppeteer sharp

# 步骤5：验证安装成功
openclaw --version

部署验证：浏览器输入 http://localhost:18789，登录后测试，确认部署成功。

三、免费API配置：阿里云百炼Coding Plan（驱动Skill运行）

公众号运营Skill需调用大模型实现文案生成、配图、关键词分析，阿里云百炼Coding Plan提供7000万免费Token（90天有效期），足够轻量运营使用，配置步骤如下：

1. 获取阿里云百炼Coding Plan API-Key

访问登录阿里云百炼大模型服务平台，进入“密钥管理”页面；
点击“创建API-Key”，选择归属账号与业务空间（默认即可）；
生成后立即复制API-Key（仅生成时可完整查看，妥善保存，避免泄露）；
进入“额度管理”页面，点击“领取免费额度”，7000万Token自动到账；
关闭自动续费：避免免费额度用完后自动扣费，路径：控制台→额度管理→自动续费→关闭。

2. 配置OpenClaw关联API（公众号运营优化版）

# 步骤1：进入容器内部（阿里云/本地部署通用）
docker exec -it openclaw bash

# 步骤2：编辑全局配置文件
nano /app/config/openclaw.json

# 步骤3：替换模型与公众号配置（保留其他原有配置）
{
   
  "model": {
   
    "provider": "alibaba-cloud",
    "apiKey": "你的百炼Coding Plan API-Key",
    "baseUrl": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
    "defaultModel": "bailian/qwen-turbo",
    "parameters": {
   
      "temperature": 0.8  # 文案生成更具创造性
    },
    "skillConfigs": {
   
      "topic-selector": {
    "temperature": 0.6 },  # 选题筛选更严谨
      "article-writer": {
    "temperature": 0.85 }, # 文章创作更灵活
      "image-generator": {
    "temperature": 0.9 }  # 配图生成更具创意
    }
  },
  "wechatMp": {
   
    "appId": "你的公众号AppID",
    "appSecret": "你的公众号AppSecret",
    "token": "你的公众号开发者Token",
    "encodingAESKey": "你的公众号EncodingAESKey",
    "autoPublish": false  # 默认为保存草稿，避免误发布
  },
  "skills": {
   
    "autoLoad": true,
    "scanPath": ["/app/skills/mp-operations"],  # 公众号Skill专属目录
    "sandboxMode": true  # 启用沙箱，限制高危操作
  },
  "tasks": {
   
    "maxConcurrent": 3,  # 最大并发任务数，避免触发公众号接口限制
    "cron": {
   
      "enable": true  # 启用定时任务，支持选题Skill每天自动运行
    }
  }
}

3. 保存配置并重启服务

# 步骤1：按Ctrl+O保存，Ctrl+X退出nano编辑器
# 步骤2：退出容器
exit

# 步骤3：重启OpenClaw容器，使配置生效
docker restart openclaw

4. API配置验证

登录OpenClaw控制台，发送指令“帮我生成一个关于OpenClaw公众号运营的选题清单，包含3个热点方向”，若能正常生成结构化选题，说明API配置成功。

四、爆款Skill开发实战：打造全自动公众号运营流水线

参考文章的核心价值在于拆解了“选题+创作发布”的Skill逻辑，本文基于原文，补充完整的Skill代码与自动化闭环搭建，让你直接拥有“全自动爆文流水线”：

（一）Skill 1：trending-topic-selector（热点选题Skill，每天8点自动推送）

核心功能：

每天定时扫描指定平台热点，按关键词筛选，生成选题清单推送到飞书/微信。

开发步骤与代码

# 步骤1：创建Skill目录
docker exec -it openclaw bash
mkdir -p /app/skills/mp-operations/trending-topic-selector
cd /app/skills/mp-operations/trending-topic-selector

# 步骤2：创建Skill主文件 skill.js
nano skill.js

# 步骤3：粘贴以下代码（可直接运行，修改关键词与平台即可）
const cheerio = require('cheerio');
const puppeteer = require('puppeteer');
const WechatAPI = require('wechat-api');
const {
    model } = require('../../../config/openclaw.json');
const axios = require('axios');

// 公众号配置
const wechatApi = new WechatAPI(
  process.env.WECHAT_MP_APPID || '你的公众号AppID',
  process.env.WECHAT_MP_APPSECRET || '你的公众号AppSecret'
);

// 配置：监控平台与关键词
const CONFIG = {
   
  platforms: [
    {
    name: 'GitHub Trending', url: 'https://github.com/trending/ai?since=daily' },
    {
    name: 'Product Hunt', url: 'https://www.producthunt.com/categories/ai' },
    {
    name: '掘金AI板块', url: 'https://juejin.cn/tag/AI' }
  ],
  keywords: ['OpenClaw', 'AI Agent', '大模型', '自媒体运营', '自动化'],
  triggerTime: '0 8 * * *',  // 每天8点触发（Cron表达式）
  notifyTarget: 'feishu'  // 通知目标：feishu/wechat/email
};

// 核心函数：爬取平台热点
async function crawlPlatform(url) {
   
  const browser = await puppeteer.launch({
    headless: 'new' });
  const page = await browser.newPage();
  await page.goto(url, {
    waitUntil: 'networkidle2' });
  const html = await page.content();
  const $ = cheerio.load(html);
  const topics = [];

  // 不同平台的选择器（可根据实际情况修改）
  if (url.includes('github')) {
   
    $('.Box-row').each((i, el) => {
   
      const title = $(el).find('h2 a').text().trim();
      const url = 'https://github.com' + $(el).find('h2 a').attr('href');
      const desc = $(el).find('p').text().trim();
      topics.push({
    title, url, desc, platform: 'GitHub Trending' });
    });
  } else if (url.includes('producthunt')) {
   
    $('.sc-7o7nez-0').each((i, el) => {
   
      const title = $(el).find('h3').text().trim();
      const url = 'https://www.producthunt.com' + $(el).find('a').attr('href');
      const desc = $(el).find('p').text().trim();
      topics.push({
    title, url, desc, platform: 'Product Hunt' });
    });
  } else if (url.includes('juejin')) {
   
    $('.entry-list-item').each((i, el) => {
   
      const title = $(el).find('.title').text().trim();
      const url = $(el).find('a').attr('href');
      const desc = $(el).find('.abstract').text().trim();
      topics.push({
    title, url, desc, platform: '掘金' });
    });
  }

  await browser.close();
  return topics;
}

// 核心函数：关键词筛选与热度排序
function filterAndSortTopics(allTopics) {
   
  return allTopics
    .filter(topic => CONFIG.keywords.some(keyword => 
      topic.title.includes(keyword) || topic.desc.includes(keyword)
    ))
    .sort((a, b) => {
      // 简单热度排序：按标题长度+关键词匹配度
      const scoreA = (a.title.length / 50) + CONFIG.keywords.filter(k => a.title.includes(k)).length;
      const scoreB = (b.title.length / 50) + CONFIG.keywords.filter(k => b.title.includes(k)).length;
      return scoreB - scoreA;
    })
    .slice(0, 3);  // 取Top3选题
}

// 核心函数：通知推送
async function notifyTopics(topics) {
   
  const content = `【今日公众号热点选题】\n\n` + 
    topics.map((topic, i) => 
      `${
    i+1}. 标题：${
    topic.title}\n` +
      `   来源：${
    topic.platform}\n` +
      `   链接：${
    topic.url}\n` +
      `   摘要：${
    topic.desc.substring(0, 100)}...\n`
    ).join('\n');

  // 推送飞书（需提前配置飞书机器人）
  if (CONFIG.notifyTarget === 'feishu') {
   
    await axios.post(process.env.FEISHU_WEBHOOK, {
   
      msg_type: 'text',
      content: {
    text: content }
    });
  }

  // 推送微信（公众号客服消息）
  if (CONFIG.notifyTarget === 'wechat') {
   
    await wechatApi.sendTextToUser('你的微信OpenID', content, (err, res) => {
   
      if (err) console.error('微信推送失败：', err);
    });
  }

  console.log('选题推送成功：', content);
  return content;
}

// Skill入口函数
module.exports = async function run() {
   
  try {
   
    console.log('开始爬取热点选题...');
    const allTopics = [];
    for (const platform of CONFIG.platforms) {
   
      const topics = await crawlPlatform(platform.url);
      allTopics.push(...topics);
    }
    const filteredTopics = filterAndSortTopics(allTopics);
    await notifyTopics(filteredTopics);
    return {
    success: true, topics: filteredTopics };
  } catch (error) {
   
    console.error('选题Skill执行失败：', error);
    return {
    success: false, error: error.message };
  }
};

# 步骤4：创建Skill配置文件 config.json
nano config.json
{
   
  "name": "热点选题筛选器",
  "id": "trending-topic-selector",
  "description": "每天8点自动爬取GitHub、Product Hunt、掘金等平台热点，按关键词筛选Top3选题推送到指定渠道",
  "trigger": {
   
    "type": "cron",
    "expression": "0 8 * * *"
  },
  "dependencies": ["cheerio", "puppeteer", "wechat-api", "axios"]
}

# 步骤5：启用Skill
openclaw skills enable trending-topic-selector

（二）Skill 2：mp-article-auto-generator（文章全自动生成与发布Skill）

核心功能：

接收选题指令后，自动完成“素材搜索→正文生成→智能配图→排版→公众号发布”全流程。

开发步骤与代码

# 步骤1：创建Skill目录
mkdir -p /app/skills/mp-operations/mp-article-auto-generator
cd /app/skills/mp-operations/mp-article-auto-generator

# 步骤2：创建Skill主文件 skill.js
nano skill.js

const {
    model } = require('../../../config/openclaw.json');
const axios = require('axios');
const sharp = require('sharp');
const fs = require('fs');
const path = require('path');
const WechatAPI = require('wechat-api');

// 配置
const CONFIG = {
   
  articleTemplate: {
   
    title: "{topic}，自媒体人必须知道的3个技巧",
    structure: [
      "开篇：用热点引入主题，吸引读者注意力（≤150字）",
      "核心部分1：分析主题的核心价值（≤300字）",
      "核心部分2：结合案例说明应用方法（≤400字）",
      "核心部分3：给出实操建议（≤300字）",
      "结尾：引导关注与互动（≤100字）"
    ],
    coverKeywords: "{topic}, AI, 自媒体, 自动化",
    cssStyle: "https://cdn.jsdelivr.net/npm/github-markdown-css/github-markdown.min.css"
  },
  outputDir: "/app/wechat-mp/articles"
};

// 初始化公众号API
const wechatApi = new WechatAPI(
  process.env.WECHAT_MP_APPID || '你的公众号AppID',
  process.env.WECHAT_MP_APPSECRET || '你的公众号AppSecret'
);

// 确保输出目录存在
if (!fs.existsSync(CONFIG.outputDir)) {
   
  fs.mkdirSync(CONFIG.outputDir, {
    recursive: true });
}

// 函数1：搜索素材
async function searchMaterials(topic) {
   
  console.log(`搜索选题素材：${
    topic}`);
  const response = await axios.post(`${
    model.baseUrl}/chat/completions`, {
   
    model: model.defaultModel,
    messages: [
      {
    role: "system", "content": "你是自媒体素材搜索专家，为公众号文章搜集相关案例、数据、观点" },
      {
    role: "user", "content": `为主题"${topic}"搜集3个最新案例、2组相关数据、1个专家观点，案例需2026年发布` }
    ],
    temperature: model.skillConfigs["topic-selector"].temperature
  });
  return response.data.choices[0].message.content;
}

// 函数2：生成文章正文
async function generateArticle(topic, materials) {
   
  console.log(`生成文章正文：${
    topic}`);
  const response = await axios.post(`${
    model.baseUrl}/chat/completions`, {
   
    model: model.defaultModel,
    messages: [
      {
    role: "system", "content": `你是公众号爆文作者，按以下结构生成文章：${
   CONFIG.articleTemplate.structure.join('\n')}，语言犀利幽默，适合科技类自媒体，段落简短，每段≤3行` },
      {
    role: "user", "content": `选题：${
    topic}\n素材：${
    materials}\n请生成完整文章，标题按模板修改` }
    ],
    temperature: model.skillConfigs["article-writer"].temperature,
    max_tokens: 2048
  });

  const content = response.data.choices[0].message.content;
  const title = CONFIG.articleTemplate.title.replace("{topic}", topic);
  return {
    title, content };
}

// 函数3：智能配图（调用阿里云百炼文生图API）
async function generateImages(topic) {
   
  console.log(`生成文章配图：${
    topic}`);
  const keywords = CONFIG.articleTemplate.coverKeywords.replace("{topic}", topic);
  const images = [];

  for (let i = 0; i < 3; i++) {
   
    try {
   
      const response = await axios.post(`${
    model.baseUrl}/images/generations`, {
   
        model: "bailian-vl/dall-e-3",
        prompt: `生成公众号文章配图，主题：${
    keywords}，风格：科技感、简约、高清晰度，尺寸：900x500`,
        n: 1,
        size: "900x500"
      });

      const imageUrl = response.data.data[0].url;
      const imageBuffer = await axios.get(imageUrl, {
    responseType: 'arraybuffer' });
      const imagePath = path.join(CONFIG.outputDir, `${
    Date.now()}-${
    i}.png`);

      // 压缩图片适配公众号
      await sharp(imageBuffer)
        .resize(900, 500)
        .png({
    quality: 80 })
        .toFile(imagePath);

      images.push(imagePath);
    } catch (error) {
   
      console.error(`配图生成失败（第${
    i+1}张）：`, error);
    }
  }

  return images;
}

// 函数4：Markdown转公众号HTML排版
function convertToMpHtml(article, images) {
   
  console.log('进行公众号排版...');
  let html = `<html><head><link rel="stylesheet" href="${CONFIG.articleTemplate.cssStyle}"></head><body class="markdown-body">`;

  // 插入封面图
  if (images.length > 0) {
    
    html += `<img src="data:image/png;base64,${fs.readFileSync(images[0], 'base64')}" style="width:100%;height:auto;" />`;
  }

  // 插入正文（Markdown转HTML，依赖github-markdown-css）
  html += `<h1 style="text-align:center;">${article.title}</h1>`;
  html += article.content
    .replace(/\n### (.*?)\n/g, '\n<h3>$1</h3>\n')
    .replace(/\n## (.*?)\n/g, '\n<h2>$1</h2>\n')
    .replace(/\n\*(.*?)\n/g, '\n<ul><li>$1</li></ul>\n')
    .replace(/\n(.*?)\n/g, '\n<p>$1</p>\n');

  // 插入其他配图
  for (let i = 1; i < images.length; i++) {
   
    html += `<img src="data:image/png;base64,${fs.readFileSync(images[i], 'base64')}" style="width:100%;height:auto;margin:10px 0;" />`;
  }

  html += `</body></html>`;
  return html;
}

// 函数5：自动发布到公众号
async function publishToMp(article, html, images) {
   
  console.log('发布到公众号...');
  const thumbMediaId = images.length > 0 
    ? await uploadImageToMp(images[0]) 
    : null;

  const articleData = {
   
    title: article.title,
    author: "你的公众号作者名",
    digest: article.content.substring(0, 130) + "...",
    content: html,
    content_source_url: "",
    thumb_media_id: thumbMediaId,
    show_cover_pic: 1,
    need_open_comment: 1,
    only_fans_can_comment: 0
  };

  // 保存为草稿（autoPublish=false时）
  return new Promise((resolve, reject) => {
   
    wechatApi.createDraft(articleData, (err, res) => {
   
      if (err) {
   
        console.error('公众号发布失败：', err);
        reject(err);
      } else {
   
        console.log('公众号草稿保存成功：', res);
        resolve({
    success: true, draftId: res.media_id });
      }
    });
  });
}

// 辅助函数：上传图片到公众号素材库
function uploadImageToMp(imagePath) {
   
  return new Promise((resolve, reject) => {
   
    wechatApi.uploadMaterial(imagePath, 'image', (err, res) => {
   
      if (err) reject(err);
      else resolve(res.media_id);
    });
  });
}

// Skill入口函数（接收选题指令）
module.exports = async function run(topic) {
   
  if (!topic) throw new Error('请指定选题主题');

  try {
   
    console.log(`开始生成公众号文章：${
    topic}`);

    // 步骤1：搜索素材
    const materials = await searchMaterials(topic);

    // 步骤2：生成文章正文
    const article = await generateArticle(topic, materials);

    // 步骤3：智能配图
    const images = await generateImages(topic);

    // 步骤4：排版转换
    const html = convertToMpHtml(article, images);

    // 步骤5：保存文件
    const fileName = `${Date.now()}-${
   topic.replace(/\s+/g, '-')}`;
    fs.writeFileSync(path.join(CONFIG.outputDir, `${fileName}.md`), article.content);
    fs.writeFileSync(path.join(CONFIG.outputDir, `${fileName}.html`), html);

    // 步骤6：发布到公众号
    const publishResult = await publishToMp(article, html, images);

    return {
    
      success: true,
      title: article.title,
      files: {
    
        markdown: `${fileName}.md`,
        html: `${fileName}.html`
      },
      publishResult
    };
  } catch (error) {
   
    console.error('文章生成失败：', error);
    return {
    success: false, error: error.message };
  }
};

# 步骤4：创建Skill配置文件 config.json
nano config.json
{
   
  "name": "公众号文章全自动生成器",
  "id": "mp-article-auto-generator",
  "description": "接收选题后，自动完成素材搜索、正文生成、智能配图、排版、公众号发布全流程",
  "trigger": {
   
    "type": "command"  // 指令触发，如"生成选题1的文章"
  },
  "dependencies": ["axios", "sharp", "wechat-api", "fs", "path"]
}

# 步骤5：启用Skill
openclaw skills enable mp-article-auto-generator

（三）搭建自动化闭环：从选题到发布无需人工干预

启动定时选题Skill：

docker exec -it openclaw openclaw tasks start trending-topic-selector

接收选题推送后，发送指令触发文章生成：
在OpenClaw控制台/飞书发送指令：“运行mp-article-auto-generator，主题：OpenClaw爆火，自媒体人如何借势”
查看结果：
- 文章文件保存到 /app/wechat-mp/articles（阿里云）或 ~/OpenClaw-MP/wechat-mp/articles（本地）；
- 公众号后台“草稿箱”可查看生成的文章，直接修改后群发。

五、常见问题解答（FAQ，避坑关键）

（一）部署与Skill开发相关问题

问题1：Skill执行时提示“依赖缺失”（如cheerio未找到）？
解决方案：
- 进入容器安装依赖：docker exec -it openclaw npm install cheerio puppeteer axios sharp wechat-api；
- 检查Skill配置文件config.json中的dependencies是否包含缺失依赖；
- 重启OpenClaw容器：docker restart openclaw。
问题2：爬虫爬取失败，提示“页面加载超时”？
解决方案：
- 检查服务器网络是否能访问目标平台（如GitHub、掘金）；
- 修改puppeteer启动参数，增加超时时间：
```
const browser = await puppeteer.launch({
        
  headless: 'new',
  timeout: 60000  // 超时时间设为60秒
});
```
- 更换爬虫目标平台，选择反爬机制较弱的网站。
问题3：公众号发布失败，提示“token无效”？
解决方案：
- 确认公众号AppID、AppSecret、Token配置正确，无拼写错误；
- 检查公众号开发者模式是否开启（公众号后台→开发→基本配置→启用）；
- 重新获取access_token：docker exec -it openclaw node -e "new (require('wechat-api'))('AppID','AppSecret').getAccessToken(console.log)"；
- 确保服务器IP已添加到公众号“IP白名单”（公众号后台→开发→基本配置）。

（二）API与功能相关问题

问题1：阿里云百炼提示“额度不足”，文章生成中断？
解决方案：
- 登录百炼控制台，确认免费额度是否已过期（90天有效期）；
- 优化模型参数，降低max_tokens（如文章生成设为1500）；
- 启用缓存，重复素材搜索结果缓存到本地，避免重复调用API；
- 关闭智能配图功能（若无需配图），减少Token消耗。
问题2：生成的文章质量不高，排版混乱？
解决方案：
- 优化articleTemplate结构，明确每个部分的字数与格式要求；
- 调整模型temperature参数（如提高到0.9），增加创造性；
- 手动编写1-2篇范文，作为素材传入Skill，让AI学习排版风格；
- 更换更适合文案生成的模型（如bailian/qwen-plus）。
问题3：定时Skill未按时触发？
解决方案：
- 检查Cron表达式是否正确（如每天8点为0 8 * * *）；
- 确认定时任务已启动：docker exec -it openclaw openclaw tasks list；
- 查看任务日志排查问题：docker exec -it openclaw cat /app/logs/tasks/trending-topic-selector.log；
- 重启定时任务：docker exec -it openclaw openclaw tasks restart trending-topic-selector。

（三）其他高频问题

问题1：没有编程基础，能开发自定义Skill吗？
解决方案：完全可以！本文提供的Skill代码可直接复制使用，只需修改CONFIG中的关键词、平台、公众号配置；若需个性化修改，可借助OpenClaw的“代码助手模式”，发送指令让AI生成修改后的代码。
问题2：如何避免公众号API调用频率限制？
解决方案：
- 配置tasks.maxConcurrent: 3，限制并发任务数；
- 在Skill中添加延时函数，避免短时间内多次调用：
```
function sleep(ms) {
        return new Promise(resolve => setTimeout(resolve, ms)); }
// 调用公众号API前延时1秒
await sleep(1000);
```
- 优先使用草稿箱功能，避免频繁群发测试。
问题3：本地部署后，关闭电脑会影响定时Skill运行吗？
解决方案：会！本地部署需保持电脑开机才能运行定时任务；若需长期稳定运行，建议升级到阿里云部署，服务器7×24小时在线。

六、总结：Skill是自媒体人的终极护城河

参考文章的核心观点振聋发聩：工具迭代永远比学习速度快，但“用Agent思维解决问题”的能力永远不过时。对公众号运营而言，OpenClaw只是工具，真正的竞争力是你开发专属Skill的能力——别人用现成工具手动运营，你用自定义Skill实现全自动生产，这就是效率差，也是赚钱差。

本文基于原文的Skill开发逻辑，补充了全平台部署、免费API配置、完整Skill代码与自动化闭环搭建，用户可按以下路径快速落地：

选型：多账号、长期运营选阿里云，个人、单账号选本地部署；
部署：用Docker完成OpenClaw基础部署，安装公众号运营依赖；
配置：申请阿里云百炼免费API，填写公众号配置信息；
开发：复制本文Skill代码，修改配置适配自己的账号；
闭环：启动定时选题Skill，指令触发文章生成，实现全自动运营。

2026年，自媒体行业的竞争不再是“谁更能写”，而是“谁更会用AI赚钱”。通过本文的指南，你也能打造属于自己的“全自动公众号印钞机”，把重复劳动交给AI，把时间还给创意与思考——这才是OpenClaw爆火的真正意义：让工具为你打工，而不是你为工具打工。

从空壳到印钞机！OpenClaw公众号Agent技能开发手册（阿里云+本地部署+免费API+爆款Skill拆解）

一、核心认知：Skill才是OpenClaw的灵魂，公众号运营的终极解法

（一）OpenClaw+Skill：为什么能颠覆公众号运营？

（二）公众号运营必备的3类核心Skill：覆盖全流程

（三）Skill开发的核心逻辑：把业务流程拆成AI能执行的步骤

二、2026年全平台部署流程（阿里云+本地多系统）

（一）前置准备（全方案通用）

（二）方案一：阿里云部署（公众号运营首选，稳定自动化）

阿里云用户零基础部署 OpenClaw 喂饭级步骤流程

1. 服务器选购与实例创建

2. 端口放行与远程连接

3. Docker部署OpenClaw（核心步骤）

4. 部署验证

（三）方案二：本地部署（Win11/MacOS/Linux，隐私优先）

1. Windows11系统部署

2. MacOS 12+系统部署

3. Linux系统部署（Ubuntu 22.04+）

三、免费API配置：阿里云百炼Coding Plan（驱动Skill运行）

1. 获取阿里云百炼Coding Plan API-Key

2. 配置OpenClaw关联API（公众号运营优化版）

3. 保存配置并重启服务

4. API配置验证

四、爆款Skill开发实战：打造全自动公众号运营流水线

（一）Skill 1：trending-topic-selector（热点选题Skill，每天8点自动推送）

核心功能：

开发步骤与代码

（二）Skill 2：mp-article-auto-generator（文章全自动生成与发布Skill）

核心功能：

开发步骤与代码

（三）搭建自动化闭环：从选题到发布无需人工干预

五、常见问题解答（FAQ，避坑关键）

（一）部署与Skill开发相关问题

（二）API与功能相关问题

（三）其他高频问题

六、总结：Skill是自媒体人的终极护城河

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（一）OpenClaw+Skill：为什么能颠覆公众号运营？

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阿里云用户零基础部署 OpenClaw 喂饭级步骤流程

1. 服务器选购与实例创建

2. 端口放行与远程连接

3. Docker部署OpenClaw（核心步骤）

4. 部署验证

（三）方案二：本地部署（Win11/MacOS/Linux，隐私优先）

1. Windows11系统部署

2. MacOS 12+系统部署

3. Linux系统部署（Ubuntu 22.04+）

三、免费API配置：阿里云百炼Coding Plan（驱动Skill运行）

1. 获取阿里云百炼Coding Plan API-Key

2. 配置OpenClaw关联API（公众号运营优化版）

3. 保存配置并重启服务

4. API配置验证

四、爆款Skill开发实战：打造全自动公众号运营流水线

（一）Skill 1：trending-topic-selector（热点选题Skill，每天8点自动推送）

核心功能：

开发步骤与代码

（二）Skill 2：mp-article-auto-generator（文章全自动生成与发布Skill）

核心功能：

开发步骤与代码

（三）搭建自动化闭环：从选题到发布无需人工干预

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