Jeg bygde et automatisk innholdsfabrikk med OpenClaw: Fra emnevalg til publisering, fullstendig AI-styrt

Denne artikkelen deler hvordan du kan bygge et helautomatisk innholdsfabrikk med OpenClaw, og realisere en fullstendig AI-styrt prosess fra emnevalg, innsamling av materiale, skriving til publisering.

Oversikt over den generelle prosessen

Hele innholdsfabrikken er delt inn i 9 trinn, hvor hvert trinn håndteres av en uavhengig OpenClaw Agent:

• Emneplanleggingsagent: Genererer automatisk emner basert på trender innen feltet og brukerinteresser (Kommentar: Denne agenten velger hva vi skal skrive om).

• Materialinnsamlingsagent: Samler relevant materiale gjennom nettsøk, databasespørringer osv. (Kommentar: Denne agenten finner informasjon).

• Innholdsdisposisjonsagent: Genererer en artikkelstrukturdisposisjon basert på emnet og materialet (Kommentar: Denne agenten lager en plan for artikkelen).

• Utkastskrivingsagent: Skriver utkastinnhold i henhold til disposisjonen (Kommentar: Denne agenten skriver det første utkastet).

• Polerings- og redigeringsagent: Polerer og optimaliserer språket i utkastet (Kommentar: Denne agenten forbedrer språket).

• Bildegenereringsagent: Genererer eller søker etter passende bilder for artikkelen (Kommentar: Denne agenten finner bilder).

• Layoutformateringsagent: Håndterer artikkelens layout og format (Kommentar: Denne agenten sørger for at artikkelen ser bra ut).

• Gjennomgangs- og inspeksjonsagent: Utfører innholdskontroll og kvalitetskontroll (Kommentar: Denne agenten sjekker kvaliteten).

• Publiserings- og distribusjonsagent: Publiserer det endelige innholdet til forskjellige plattformer (Kommentar: Denne agenten publiserer artikkelen).

Kjerne designideer

Hver Agent er en uavhengig kjørende OpenClaw-instans, som har sine egne Skills og kontekst. Agenter kommuniserer med hverandre gjennom et delt filsystem, og utdatafilen fra forrige Agent vil bli inndata for neste Agent.

Fordelene med dette designet:

• Modularitet: Hvert trinn kan optimaliseres og oppgraderes uavhengig (Kommentar: Hver del kan forbedres separat).

• Skalerbarhet: Nye behandlingstrinn kan legges til når som helst (Kommentar: Vi kan legge til flere trinn).

• Feiltoleranse: En enkelt Agents feil påvirker ikke den generelle prosessen (Kommentar: Hvis en del mislykkes, vil ikke hele systemet stoppe).

• Parallellisering: Noen trinn kan utføres parallelt for å forbedre effektiviteten (Kommentar: Noen deler kan kjøre samtidig for å gå raskere).

Faktiske driftsresultater

Gjennom dette systemet kan du oppnå:

• Automatisk produksjon av flere innholdsartikler av høy kvalitet hver dag

• Enhetlig innholdsstil, i tråd med merkevarens tone

• Kontrollerbar publiseringstid, støtte for tidsbestemt publisering

• Ett-klikks distribusjon til flere plattformer

Byggeanbefalinger

For brukere som ønsker å prøve å bygge et lignende system, anbefales det å:

• Start med et enkelt trinn og utvid gradvis (Kommentar: Begynn i det små).

• Hver Agents prompt må finjusteres nøye (Kommentar: Promptene må være gode).

• Etabler en komplett innholdskontrollmekanisme (Kommentar: Sørg for god kvalitet).

• Behold et manuelt inngrepsgrensesnitt i tilfelle behov (Kommentar: Ha en måte å gripe inn manuelt).

Fullstendig kode og konfigurasjon er åpen kildekode, og interesserte lesere kan referere til prosjektdokumentasjonen for å bygge den.