OpenClaw+千问3.5-9B智能写作：从大纲到终稿全自动

本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署千问3.5-9B镜像，实现智能写作全流程自动化。该方案通过OpenClaw框架与千问3.5-9B模型结合，能够从大纲生成到终稿润色全自动完成，特别适用于技术文档、博客文章等内容创作场景，显著提升写作效率。

格拉摩根终身伯爵

334人浏览 · 2026-04-02 01:03:40

格拉摩根终身伯爵 · 2026-04-02 01:03:40 发布

OpenClaw+千问3.5-9B智能写作：从大纲到终稿全自动

1. 为什么需要自动化写作助手

作为一个经常需要输出技术文档的内容创作者，我长期被两个问题困扰：一是面对空白文档时的"开头恐惧症"，二是反复修改时的"完美主义拖延"。直到尝试将OpenClaw与千问3.5-9B模型结合，才找到了破局方案。

传统写作流程中，从构思到成稿需要经历：确定主题→收集资料→撰写大纲→填充内容→润色修改等多个环节。而通过智能体框架的自动化能力，现在可以实现：

根据关键词自动生成候选主题列表
基于选定主题构建逻辑大纲
按章节自动扩展内容段落
根据指令调整文本风格（技术向/通俗向）
最终语法检查与格式规整

这个方案最吸引我的，是它能保留人类创作者的核心决策权（比如最终内容把关），同时将重复性工作交给AI处理。下面分享我的具体实践过程。

2. 环境准备与模型对接

2.1 基础环境搭建

在MacBook Pro（M1芯片，16GB内存）上通过Homebrew完成基础安装：

brew install node@22
npm install -g openclaw@latest
openclaw --version  # 验证安装

配置向导选择"Advanced"模式，关键配置项：

Provider选择"Custom"
Model ID填写"qwen3-9b"
Base URL指向本地部署的千问3.5-9B服务地址（http://localhost:8000/v1）
Context Window设置为8192（适配长文生成）

2.2 模型能力验证

通过简单的curl命令测试模型响应：

curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen3-9b",
    "messages": [{"role": "user", "content": "用技术博客风格写一段OpenClaw的简介"}]
  }'

得到的响应包含完整段落输出，且能保持技术文档的客观语气，这验证了模型的基础写作能力。值得注意的是，千问3.5-9B在技术术语的准确性上表现突出，不会出现虚构概念的情况。

3. 构建自动化写作流水线

3.1 主题生成模块

在OpenClaw中创建topic_generator.sh脚本：

#!/bin/bash
openclaw exec --model qwen3-9b \
  "基于以下关键词生成5个技术博客主题，要求包含具体应用场景：
  关键词：$1"

执行示例：

./topic_generator.sh "OpenClaw 自动化写作"

输出结果会包含类似这样的建议：

OpenClaw+千问模型实现技术文档自动化生成实践
如何用OpenClaw搭建个人写作助手：从大纲到发布的完整流程
智能写作中的提示工程：以OpenClaw自动化博客为例 ...

3.2 大纲构建与内容扩展

通过OpenClaw的连续对话能力，实现多轮内容开发。创建draft_builder.py：

import subprocess

def build_draft(topic):
    # 生成大纲
    outline = subprocess.run(
        ["openclaw", "exec", "--model", "qwen3-9b",
         f"为技术博客《{topic}》生成详细大纲，包含H2/H3标题"],
        capture_output=True, text=True
    ).stdout
    
    # 逐章节扩展
    sections = parse_outline(outline)  # 解析大纲函数
    for sec in sections:
        content = subprocess.run(
            ["openclaw", "exec", "--model", "qwen3-9b",
             f"扩展以下章节内容，保持技术细节准确：\n{sec}"],
            capture_output=True, text=True
        ).stdout
        save_to_file(sec, content)  # 保存到文件

这个工作流最实用的特点是能保持上下文连贯——在扩展某个章节时，AI会参考之前生成的大纲结构，确保内容逻辑一致性。

3.3 风格调整与质量检查

创建post_processor.sh处理终稿：

#!/bin/bash
# 风格转换
openclaw exec --model qwen3-9b \
  "将以下技术文档转换为适合新手阅读的通俗版本：
  $(cat $1)"

# 语法检查
openclaw exec --model qwen3-9b \
  "检查以下文本的语法错误和技术术语准确性：
  $(cat $1)"

在实际测试中，千问3.5-9B能准确识别出"OpenClaw的RESTful API接口"这类表述中的冗余（应简化为"OpenClaw API"），体现出优秀的语言理解能力。