OpenClaw+千问3.5-35B-A3B-FP8：自媒体内容运营自动化

1. 为什么选择这个组合？

去年我开始尝试用AI辅助自媒体运营时，发现市面上大多数工具都存在两个痛点：要么只能完成单点任务（比如只生成标题），要么需要把敏感数据上传到第三方平台。直到发现OpenClaw+千问3.5的组合，才真正实现了全流程的本地化自动化。

这个方案最吸引我的是它的"端到端"特性。从选题策划到最终发布，所有操作都在我的MacBook上完成，连浏览器操作都不需要人工介入。上周测试时，我让系统自动完成了一个完整的运营闭环：根据热点生成选题→收集相关资料→撰写初稿→排版→发布到三个平台，整个过程只用了23分钟。

2. 环境搭建的关键步骤

2.1 基础部署

在M1 Mac上的安装出奇地顺利：

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash
openclaw onboard --install-daemon

配置向导里我选择了：

• Mode: Advanced（需要自定义模型地址）
• Provider: Custom（后面手动配置千问）
• Skills: 全选（特别是web-browser和file-processor）

2.2 模型接入的坑

千问3.5的镜像部署好后，在~/.openclaw/openclaw.json里需要特别注意这个配置：

{
  "models": {
    "providers": {
      "qwen-local": {
        "baseUrl": "http://localhost:8080/v1",  // 千问镜像的本地地址
        "apiKey": "null",  // 本地部署可不填
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          {
            "id": "qwen3.5-35b",
            "name": "本地千问3.5",
            "contextWindow": 32768,
            "vision": true  // 关键！启用多模态能力
          }
        ]
      }
    }
  }
}

这里踩过一个坑：最初忘记设置vision:true，导致系统无法处理图片素材。重启网关后记得验证：

openclaw models list

应该能看到"本地千问3.5"的状态显示为active。

3. 我的自动化运营流水线

3.1 选题生成阶段

每周一早上9点，我会触发这个自动化流程：

1. 系统自动爬取行业热点（通过内置的web-browser技能）
2. 千问分析热点生成5个选题建议
3. 根据我的历史数据偏好排序

# 示例任务脚本：get_topic.py
{
  "task": "生成下周选题",
  "steps": [
    {"action": "web.search", "query": "行业最新趋势 site:zhihu.com"},
    {"action": "ai.analyze", "prompt": "提取上述内容中的核心议题，按热度排序..."},
    {"action": "file.save", "path": "~/Documents/topics.md"}
  ]
}

实际使用中发现，给千问的prompt需要特别强调"避免敏感话题"。我的优化版本会加上："请排除政治、医疗建议等专业领域内容，聚焦科技与生活方式方向"。

3.2 内容生产阶段

这个环节最惊艳的是千问3.5的多模态能力。当我丢给它一个图片链接时，它能自动生成合适的配图描述。我的内容模板是这样的：

## {标题}

**核心观点**：{AI生成的1句话摘要}

**素材来源**：
- 文字：{自动整理的3个参考链接}
- 图片：{自动识别的图片描述}

**正文**：{根据素材生成的800字初稿}

整个过程完全自动化，唯一需要人工干预的是最终审核环节。测试期间发现一个有趣的现象：系统生成的配图文案，比我手动写的平均多获得12%的点击量。

3.3 多平台发布

通过ClawHub安装了三个技能：

• wechat-publisher（微信公众号）
• xiaohongshu-helper（小红书）
• zhihu-auto（知乎）

clawhub install wechat-publisher xiaohongshu-helper zhihu-auto

每个平台的发布格式要求不同，这里用到了千问的内容转换能力。我的发布流程是：

1. 主内容保存在Notion
2. OpenClaw读取后根据不同平台要求转换格式
3. 自动登录各平台账号发布

最复杂的部分是处理验证码。我的解决方案是在本地保留一个验证码截图目录，遇到需要人工输入时就暂停流程并提醒我。

4. 实际效果与优化建议

运行两个月后，这套系统帮我实现了：

• 每周节省8-10小时重复劳动
• 内容产出量提升3倍
• 跨平台发布耗时从90分钟缩短到5分钟

但有几个注意事项：

1. Token消耗监控：连续运行3小时后，千问3.5的显存占用会飙升，建议设置定时重启
2. 内容安全阀：我在关键节点设置了人工审核点，避免自动发布不合规内容
3. 平台防检测：各平台的API调用频率需要控制，我的策略是间隔30秒以上

最实用的技巧是创建"应急终止开关"——在桌面保留一个stop.txt文件，当OpenClaw检测到该文件时立即暂停所有任务。有次半夜发现系统在疯狂发布重复内容，就是靠这个机制避免了一场灾难。

5. 你可能需要的进阶配置

对于想深度使用的朋友，推荐这两个定制方案：

多账号轮询发布 在~/.openclaw/workspace/config.yaml中添加：

platforms:
  wechat:
    accounts:
      - app_id: "wx123..."
        app_secret: "abc..."
      - app_id: "wx456..."
        app_secret: "def..."
  xiaohongshu:
    cookies: ["cookie1.txt", "cookie2.txt"]

敏感词过滤系统 创建自定义skill来检测内容安全：

// safety-checker.js
module.exports = {
  check: async (text) => {
    const res = await openai.chat.completions.create({
      model: "qwen3.5-35b",
      messages: [{
        role: "system",
        content: "请判断以下内容是否包含敏感信息，仅回复true/false..."
      }]
    });
    return res.choices[0].message.content === "false";
  }
}

这套系统现在已经成了我的数字员工。它最不可替代的价值不是省时间，而是让我能专注于创意部分——就像有个永远不累的助手，负责把所有琐碎的执行工作都包揽下来。

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