J'ai construit une usine de contenu automatisée avec OpenClaw : de la sélection des sujets à la publication, entièrement gérée par l'IA

Cet article explique comment construire une usine de contenu entièrement automatisée avec OpenClaw, réalisant une gestion complète par l'IA du processus allant de la sélection des sujets, la collecte de matériel, la rédaction à la publication.

Aperçu du processus global

Toute l'usine de contenu est divisée en 9 étapes, chaque étape étant gérée par un Agent OpenClaw indépendant :

• Agent de planification des sujets : Génère automatiquement des sujets en fonction des points chauds du domaine et des intérêts des utilisateurs

• Agent de collecte de matériel : Collecte du matériel pertinent via la recherche sur le Web, les requêtes de base de données, etc.

• Agent de plan de contenu : Génère un plan de structure d'article basé sur le sujet et le matériel

• Agent de rédaction du premier jet : Rédige le contenu du premier jet selon le plan

• Agent de polissage et de modification : Polissage et optimisation linguistique du premier jet

• Agent de génération d'images : Génère ou recherche des images appropriées pour l'article

• Agent de mise en page et de formatage : Gère la mise en page et le formatage de l'article

• Agent d'examen et de contrôle : Effectue un examen du contenu et un contrôle de la qualité

• Agent de publication et de distribution : Publie le contenu final sur diverses plateformes

Idées de conception de base

Chaque Agent est une instance OpenClaw exécutée indépendamment, possédant ses propres Skills et son propre contexte. Les Agents communiquent via un système de fichiers partagé, le fichier de sortie de l'Agent précédent devenant l'entrée de l'Agent suivant.

Les avantages de cette conception :

• Modularité : Chaque étape peut être optimisée et mise à niveau indépendamment

• Extensibilité : De nouvelles étapes de traitement peuvent être ajoutées à tout moment

• Tolérance aux pannes : La défaillance d'un seul Agent n'affecte pas le processus global

• Parallélisation : Certaines étapes peuvent être exécutées en parallèle pour améliorer l'efficacité

Effets de fonctionnement réels

Grâce à ce système, il est possible de :

• Produire automatiquement plusieurs contenus de haute qualité chaque jour

• Avoir un style de contenu uniforme, conforme à l'identité de la marque

• Avoir un temps de publication contrôlable, prenant en charge la publication programmée

• Distribuer sur plusieurs plateformes en un seul clic

Suggestions de construction

Pour les utilisateurs qui souhaitent essayer de construire un système similaire, il est conseillé de :

• Commencer par une seule étape et s'étendre progressivement

• Le prompt de chaque Agent doit être soigneusement optimisé

• Établir un mécanisme complet d'examen du contenu

• Conserver une interface d'intervention manuelle, en cas de besoin

Le code complet et la configuration sont open source, les lecteurs intéressés peuvent se référer à la documentation du projet pour la construction.