Jeg byggede en automatisk indholdsfabrik med OpenClaw: Fra emnevalg til publicering, fuldt AI-styret

Denne artikel deler, hvordan man bygger en fuldautomatisk indholdsfabrik med OpenClaw, der implementerer fuld AI-styring af hele processen fra emnevalg, indsamling af materiale, skrivning til publicering.

Overordnet procesoversigt

Hele indholdsfabrikken er opdelt i 9 trin, hvor hvert trin varetages af en uafhængig OpenClaw Agent:

• Emneplanlægnings Agent: Genererer automatisk emner baseret på hotte emner inden for området og brugerinteresser (Kommentar: Genererer automatisk emner baseret på populære emner og brugerinteresser)

• Materialeindsamlings Agent: Indsamler relevant materiale via internetsøgning, databaseforespørgsler osv. (Kommentar: Indsamler relevant materiale via internetsøgning, databaseforespørgsler osv.)

• Indholdsdispositions Agent: Genererer en artikelstrukturdisposition baseret på emnet og materialet (Kommentar: Genererer en artikelstruktur baseret på emnet og materialet)

• Udkastsskrivnings Agent: Skriver udkastindhold i henhold til dispositionen (Kommentar: Skriver udkastindhold i henhold til dispositionen)

• Polerings Agent: Polerer og optimerer udkastet sprogligt (Kommentar: Forfiner og optimerer sproget i udkastet)

• Billedgenererings Agent: Genererer eller søger efter passende billeder til artiklen (Kommentar: Genererer eller søger efter passende billeder til artiklen)

• Layoutformaterings Agent: Håndterer artiklens layout og formatering (Kommentar: Håndterer artiklens layout og formatering)

• Gennemgangsinspektions Agent: Udfører indholdsgennemgang og kvalitetskontrol (Kommentar: Udfører indholdsgennemgang og kvalitetskontrol)

• Publiceringsdistributions Agent: Publicerer det endelige indhold til forskellige platforme (Kommentar: Publicerer det endelige indhold til forskellige platforme)

Kerne designideer

Hver Agent er en uafhængig kørende OpenClaw-instans med sine egne Skills og kontekst. Agenter kommunikerer via et delt filsystem, og den forrige Agents outputfil bliver input til den næste Agent.

Fordelene ved dette design:

• Modularitet: Hvert trin kan optimeres og opgraderes uafhængigt (Kommentar: Hvert trin kan optimeres og opgraderes uafhængigt)

• Skalerbarhed: Nye behandlingstrin kan tilføjes når som helst (Kommentar: Nye behandlingstrin kan tilføjes når som helst)

• Fejltolerance: En enkelt Agents fiasko påvirker ikke den overordnede proces (Kommentar: En enkelt Agents fiasko påvirker ikke den overordnede proces)

• Parallelisering: Nogle trin kan udføres parallelt for at forbedre effektiviteten (Kommentar: Nogle trin kan udføres parallelt for at forbedre effektiviteten)

Faktiske driftsresultater

Gennem dette system kan du opnå:

• Automatisk produktion af flere indhold af høj kvalitet hver dag (Kommentar: Automatisk produktion af flere indhold af høj kvalitet hver dag)

• Ensartet indholdsstil, der matcher brandets tone (Kommentar: Ensartet indholdsstil, der matcher brandets tone)

• Kontrollerbar publiceringstid, understøtter tidsbestemt publicering (Kommentar: Kontrollerbar publiceringstid, understøtter tidsbestemt publicering)

• One-click distribution til flere platforme (Kommentar: One-click distribution til flere platforme)

Byggeforslag

For brugere, der ønsker at prøve at bygge et lignende system, anbefales det:

• Start med et enkelt trin og udvid gradvist (Kommentar: Start med et enkelt trin og udvid gradvist)

• Hver Agents prompt skal finjusteres omhyggeligt (Kommentar: Hver Agents prompt skal finjusteres omhyggeligt)

• Etabler en omfattende indholdsgennemgangsmekanisme (Kommentar: Etabler en omfattende indholdsgennemgangsmekanisme)

• Behold en manuel interventionsgrænseflade i tilfælde af behov (Kommentar: Behold en manuel interventionsgrænseflade i tilfælde af behov)

Fuldstændig kode og konfiguration er blevet open source, og interesserede læsere kan henvise til projektdokumentationen for at bygge.