做一人公司太累了，我用OpenClaw1個人管5個數字員工，內容全自動產出（邏輯拆解）
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一人公司用OpenClaw搭內容工廠，拆解AI任務實現全自動產出
呢篇文章係一個有7年新媒體運營同內容創作經驗嘅作者分享佢點樣用OpenClaw搭建一個「1個調度器+5個AI員工」嘅內容工廠，解決一人公司搞內容太攰嘅問題。佢發現好多人都誤以為AI好聰明，可以直接幫手搞掂複雜任務，但事實係AI愈聰明就愈需要我哋將任務拆得夠曬清楚。佢透過呢個工廠，由錄音到文章草稿箱全自動，佢只需錄10分鐘音，起身睇一眼就發布。
佢嘅核心做法係將「寫一篇文章」呢個模糊任務拆成內容整理、質檢、改稿、配圖、發布幾個獨立細任務，每個AI只做最小嘅一件事。調度器每3分鐘睇一次task.json，根據狀態決定下一步邊個做嘢，AI之間唔使溝通，慳返好多複雜邏輯。佢仲特別提到質檢用145分制打分，標題、開頭、信任、框架、情感、金句、CTA樣樣計，≥127分先通過，唔通過就自動打返改稿員。
作者半年前都覺得用AI創作係可恥，但諗落呢個心態好似有電燈仲要用火把咁。佢認為AI唔係代替人，而係增強我哋向世界傳遞價值嘅頻率——將重複性工作交俾工具，留返時間思考、感受同連接。最終佢呼籲大家接納AI，尤其係有行業經驗但唔識寫作嘅人，用呢套流程可以輕鬆輸出內容，幫到更多有需要嘅人。
- 結論：AI愈聰明，愈需要清晰任務拆解，否則只會畀出模糊答案。
- 方法：用OpenClaw搭建1個調度器+5個AI員工，拆解內容生產為整理、質檢、改稿、配圖、發佈等細小任務。
- 差異：傳統思維直接叫AI寫文效果差；拆解後每個AI只做最小任務，效率同品質大幅提升。
- 啟發：寫作同經驗傳遞門檻因AI工具降低，有行業知識但唔識寫作嘅人都可以輕鬆輸出。
- 可行動點：如果你有行業經驗，可以模仿呢個流程，錄音->AI整理->質檢循環->自動發佈，專注核心思考。
點解要拆解AI任務？AI係失憶大廚
好多人都以為AI好聰明，應該可以直接幫手完成複雜任務。但事實係，AI好似一個失憶嘅米其林大廚——你唔話俾佢知今日煮乜、俾邊個食、咩口味，佢為咗唔出錯，只能夠俾你一杯白開水。
AI越聰明，就越需要我們把任務拆得足夠清楚。
問題唔係AI做唔做到，而係我哋有冇將問題講清楚。當任務模糊時，AI為咗保證答案正確，自然會畀模糊嘅回答。
OpenClaw內容工廠點樣運作？
作者用OpenClaw搭咗個內容工廠，包括1個調度器同5個AI員工：內容整理員、質檢員、改稿員、配圖員、發佈員。流程係佢錄一段10分鐘錄音，然後工廠自動運作。
調度器每3分鐘檢查一次任務狀態，決定下一步該誰幹活。
- 1 內容整理員：將錄音整理成2000-2500字文章初稿，按照作者之前嘅寫作結構同表達風格。
- 2 質檢員：按145分制打分（標題鈎子力、開頭前200字、信任建立、核心框架、情感曲線、金句密度、CTA設計），≥127分通過，否則打返改稿員。
- 3 改稿員：如果質檢唔通過，根據反饋重寫。
- 4 配圖員：生成文章配圖。
- 5 發佈員：排版、推送到公眾號草稿箱。
AI之間唔使溝通，只係讀文件、幹活、改文件。例如質檢打回重寫，就係將狀態從rejected改返drafting，調度器下次檢查就會自動觸發改稿員，唔需要額外邏輯。
從抗拒到接納：AI係增強唔係代替
作者半年前都覺得用AI創作係可恥，但諗落呢個心態好似有電燈仲要用火把，有汽車仲要坐馬車咁。AI已經係趨勢，與其抗拒，不如接納。
AI不是代替，而是增強——增加向世界傳遞價值的頻率。
作者舉例有個建築行業嘅朋友，有5年經驗但唔識寫作，搞到經驗冇辦法傳播。呢類人用AI就可以輕鬆輸出內容，幫到有需要嘅新手。每個人喺自己領域都有知識，只係以前寫作門檻太高，而家AI工具幫手降低咗呢個門檻。
所以作者認為，使用AI創作並唔羞恥，而係善用工具令自己有更多時間做真正需要人類智慧嘅事：思考、感受、連接。重複性流程就交俾工具啦。
實戰流程同最後寄語
作者分享具體創作流程：首先用語音錄音輸出內容；然後AI按照佢預先梳理嘅寫作結構同表達風格，將錄音整理同刪減；最後幫手排版同配圖，令讀者更容易接收資訊。
工具從來都是中立的，電燈唔會令我哋失去對光明嘅感知，汽車唔會令我哋失去行走嘅能力。
作者結語：AI唔會令我哋失去創作能力，反而係令我哋有更多時間做真正重要嘅事。如果你都有行業經驗但唔知點寫，可以參考呢套流程。留言話俾我知，你最想用AI自動化邊件事？
昨晚11點，我啱啱發完一篇文章，朋友喺微信問我：「你呢個一人管5個數字員工嘅內容工廠到底係點運作㗎？點解唔直接用豆包之類嘅AI寫？」
我望住個mon諗咗諗。呢個問題背後其實隱藏咗一個90%嘅AI使用者嘅誤解：我哋以為AI好聰明，所以應該可以直接幫我哋完成複雜嘅任務。
但事實啱啱相反。
AI越聰明，就越需要我哋將任務拆得夠曬清楚。
就好似你請咗一個米芝蓮大廚，但佢失憶咗——你唔同佢講今日要做咩菜、俾邊個食、咩口味，佢為咗唔出錯，只能俾你一杯白開水。
我用OpenClaw 搭咗啲咩
喺講點解之前，先講下我用OpenClaw搭咗啲咩，朋友們可以點樣參考。
我用OpenClaw搭建咗一個內容工廠：1個調度器加5個AI員工。
成個流程係咁樣嘅：
我錄一段10分鐘嘅錄音（可能係覆盤、可能係觀點、可能係見到嘅有趣事情），發俾AI工廠。然後：
• 調度器好似一個主管，每3分鐘檢查一次任務狀態，決定下一步要邊個做嘢 • 內容整理員將我嘅錄音整理成2000至2500字嘅文章初稿 • 質檢員按145分制打分，≥127分就通過，唔通過就打回頭重寫 • 改稿員如果質檢唔通過，根據反饋重寫 • 配圖員生成文章配圖 • 發佈員排版、推送去公眾號草稿箱
我起身，打開草稿箱，睇一眼，撳發布。
由錄音到草稿箱，全自動。我只需要錄10分鐘音，然後撳一下「發佈」。
AI係失憶嘅大廚
呢個唔係比喻，呢個就係AI嘅現狀。
想像下，你請咗一個米芝蓮餐廳嘅大廚嚟做實習生。佢可能好有能力，識做各種嘢。但問題係，佢失憶咗。
佢唔知道你鍾意食咩，唔知道你今日要招待咩客，唔知道你鍾意食辣定係甜，亦都唔知你有咩禁忌。
當你話「同我做一餐飯啦」，為咗避免出錯，佢只能俾你一杯白開水。
唔係因為佢蠢，而係因為你冇交代清楚背景。當我哋嘅問題拆得唔夠清楚、非常模糊嘅時候，AI為咗保證答案嘅正確性，只能俾我哋模糊嘅回答。
所以，問題嘅本質唔係AI識唔識做，而係我哋有冇將問題講清楚。
呢個就係點解我要搭一個「睇落好複雜」嘅內容工廠。
一人公司內容生產需要進行解耦——拆分流程
當我哋話「寫一篇文章」嘅時候，呢個其實係一個好模糊嘅任務。但如果我哋將佢拆開，就會發現佢包含咗好多獨立嘅小任務：
1. 內容整理將錄音整理成文章。
喺我嘅內容工廠裏面，內容整理員拎到我嘅錄音之後，按照我以前嘅寫作結構同表達風格，將錄音整理成2000至2500字嘅文章初稿。呢個任務好明確：聽錄音、提煉觀點、組織結構、寫成文章。
2. 質檢文章寫得好唔好？
質檢員按145分制打分（標題鈎子力、開頭前200字、信任建立、核心框架、情感曲線、金句密度、CTA設計），≥127分就通過，唔通過就打回頭重寫。呢個任務都好明確：讀稿、打分、判斷。
3. 製作發佈配圖、排版、發佈。
製作發佈員調用配圖工具、排版工具、發佈工具，將文章推送去公眾號草稿箱。呢個任務都好明確：配圖、排版、發佈。
每個任務都好細，每個任務都好明確。AI喺每一個板塊都只負責一件最細嘅事。呢個時候，佢先可以發揮最大嘅功能。
點解要用OpenClaw嘅調度器？
你可能會問，點解需要一個調度器？由AI自己按順序做唔得咩？
唔得。因為AI唔知「按順序」係咩意思。
調度器嘅作用係：每3分鐘檢查一次任務狀態（存在一個task.json文件裏面），根據當前狀態決定下一步要邊個做嘢。
比如：
• 狀態係"idle"（空閒）→ 觸發內容整理員處理錄音 • 狀態係"drafted"（初稿完成）→ 觸發質檢打分 • 狀態係"approved"（質檢通過）→ 觸發製作發佈 • 狀態係"rejected"（質檢唔通過）→ 觸發改稿員重寫
AI之間完全唔講嘢。佢哋甚至唔知彼此嘅存在。每個AI只做一件事：讀檔案、做嘢、改檔案。
呢個設計有個特別優雅嘅地方——質檢打回頭重寫，就係將狀態由"rejected"改返做"drafting"，調度器下次檢查嘅時候自動觸發改稿員。唔需要任何特殊邏輯。
OpenClaw降低咗普通人向世界傳遞美好嘅門檻
可能有的朋友會話，咁呢啲文章仲係你寫㗎咩？
呢個問題，半年前嘅我都問過自己。嗰陣時我仲覺得，藉助工具去創作係可恥嘅，唔係我嘅能力。
但我後來諗通咗一件事：藉助AI工具呢件事就係將創作嘅難度降到好低。
以前，我哋每個人都有自己的行業經驗。
例如，有人做咗5年內容，佢好識內容。但係，因為寫作呢件事要花3個鐘、5個鐘，所以佢可能面對面同人講10分鐘就講得明，但如果要佢寫出嚟，佢就要花3個鐘去完成。
我之前有一個小報童嘅粉絲，佢問我AI可以幫佢解決咩問題。
我發現佢係一個有5年左右經驗嘅建築行業從業者，佢有大量嘅建築行業知識，可以幫助一啲喺建築行業遇到問題嘅新手去解決問題。
但係因為佢唔識寫作，或者話寫作用咗佢太多時間，所以佢嘅經驗唔能夠好好咁傳播，去幫助需要嘅人。因此，佢喺自媒體上創作嘅積極性就唔太高，因為呢件事太花時間，加上佢可能仲要返工，就搞到佢唔願意去寫，而佢嘅經驗又冇辦法幫助人。
但呢個唔代表佢冇價值。
如此類推，其實每個人在自己嘅領域裏面都係咁嘅情況可能有啲朋友睇咗五年嘅電影有啲朋友可能有咗幾年嘅跑步經驗而有啲朋友喺飲食呢一塊，有自己減重20斤嘅科學訓練經驗。
但當要佢哋寫出嚟嘅時候，就會花佢哋好多時間。
而家，AI已經可以幫我哋做一啲事，尤其係自動幫我哋完成文章內容嘅梳理。
我嘅內容工廠嘅創作流程
例如，我喺寫呢篇內容嘅時候，我嘅步驟係：
1. 直接透過語音錄音嘅形式輸出。 2. 輸出完之後，由AI按照我以前嘅寫作結構（我以前梳理過寫作結構）同我嘅表達風格，將我嘅錄音進行整理同刪減，以便更好咁傳遞俾需要呢篇內容嘅人。 3. 再幫我去排版同配圖。
原因係，排版同配圖係為咗令觀眾、令用戶更好咁接收同吸收資訊。
所以本質上嚟講，我認為使用AI進行創作同使用工具進行創作，並唔係一件值得羞恥嘅事。
我對AI創作嘅態度：由抗拒到接納
唔怕老實講，喺半年前，我仲會認為藉助工具去創作係可恥嘅，唔係我嘅能力。
但我後來諗咗諗，呢個唔似係已經出現咗電燈，難道我哋喺屋企照明嘅時候仲要用火把咩？
我有時候會覺得我以前嘅認知唔太恰當。或者話，某程度上係存在愚昧嘅。
呢個就好似工業革命嘅時候，當時工人仲喺度用馬車出行。但係當已經有咗汽車嘅時候，難道人類出行唔坐更舒服嘅汽車，而去用馬車咩？呢個明顯係唔符合社會同科技嘅發展趨勢嘅。
所以我認為，當AI目前已經成為定局嘅時候，我哋要做嘅唔係去抗拒佢，而係見到有更好嘅用法嘅時候去接納佢、學習佢，嚟幫助我哋去傳遞我哋可以俾世界創造嘅價值。
講句心底話：AI唔係代替，而係增強
AI佢唔係嚟代替我哋，而係去增加我哋向世界傳遞價值嘅頻率。
就好似我有好多經驗：我探索AI嘅經驗、7年嘅新媒體運營經驗、7年嘅內容創作經驗。而呢啲經驗都因為我冇去進行創作，將佢放咗喺我嘅腦入面，或者遺忘咗。
而可能其中一個經驗，當我能夠產出嘅時候，就幫助到咗呢個世界上嘅人。如果我將佢放到世界入面，幫助到咗一個人或者某些人，呢個唔係一件好美好嘅事咩？
所以，唔好去抗拒AI。我覺得對我而家嚟講，唔係去抗拒，而係去使用AI，為呢個世界創造更好嘅價值。
呢個過程就係由世界中收穫美好，再將佢傳遞出去。
寫喺最後：
工具從來都係中立嘅。電燈唔會令我哋失去對光明嘅感知，汽車唔會令我哋失去行走嘅能力。同樣，AI都唔會令我哋失去創作嘅能力。
佢只係令我哋有更多嘅時間同精力，去做啲真正需要人類智慧嘅事：思考、感受、連接。
而啲重複性嘅、流程化嘅工作，就交俾工具啦。
你有冇諗過，用AI幫你做啲重複性嘅工作？
如果你都有行業經驗但唔知點樣寫，關注我，每週分享AI創作實戰。
你身邊有冇啲咁嘅朋友？轉發俾佢，可能可以幫到佢。
留言講下，你最想用AI自動化邊件事？
如果你想知點樣搭建，可以參考閲讀👇，希望對你有啲幫助。
昨晚11點，我剛發完一篇文章，朋友在微信上問我："你這個一人管5個數字員工內容工廠到底是怎麼運作的？為什麼不直接用豆包之類的AI寫？"
我盯着屏幕想了想。這個問題背後其實藏着一個90%的AI使用者的誤解：我們以為AI很聰明，所以應該能直接幫我們完成複雜的任務。
但事實恰恰相反。
AI越聰明，就越需要我們把任務拆得足夠清楚。
就像你招了一個米其林大廚，但他失憶了——你不告訴他今天要做什麼菜、給誰吃、什麼口味，他為了不出錯，只能給你端上一杯白開水。
我用OpenClaw 搭了什麼
在講為什麼之前,先說說我用OpenClaw搭了什麼，朋友們可以怎麼去借鑑。
我用OpenClaw搭建了一個內容工廠：1個調度器 + 5個AI員工。
整個流程是這樣的：
我錄一段10分鐘的錄音（可能是覆盤、可能是觀點、可能是看到的有趣事情），發給AI工廠。然後：
• 調度器：像一個主管，每3分鐘檢查一次任務狀態，決定下一步該誰幹活 • 內容整理員：把我的錄音整理成2000-2500字的文章初稿 • 質檢員：按145分制打分，≥127分通過，不通過就打回重寫 • 改稿員：如果質檢不通過，根據反饋重寫 • 配圖員：生成文章配圖 • 發佈員：排版、推送到公眾號草稿箱
我醒來，打開草稿箱，看一眼，點發布。
從錄音到草稿箱，全自動。我只需要錄10分鐘音，然後點一下"發佈"。
AI是失憶的大廚
這不是比喻，這就是AI的現狀。
想象一下，你招了一個米其林餐廳的大廚當實習生。他可能很有能力，會做各種事。但問題是，他失憶了。
他不知道你喜歡吃什麼，不知道你今天要招待什麼客戶，不知道你喜歡吃辣還是甜，也不知道你的禁忌是什麼。
當你說"給我做一頓飯吧"，為了避免出錯，他只能給你一杯白開水。
不是因為他笨，而是因為你沒有交代清楚背景。當我們的問題拆分得不夠清楚、非常模糊時，AI為了保證答案的正確性，只能給我們模糊的回答。
所以，問題的本質不是AI能不能做，而是我們有沒有把問題說清楚。
這就是為什麼我要搭一個"看起來很複雜"的內容工廠。
一人公司內容生產需要進行解耦—拆分流程
當我們說"寫一篇文章"時，這其實是一個非常模糊的任務。但如果我們把它拆開，就會發現它包含了很多獨立的小任務：
1. 內容整理：把錄音整理成文章。
在我的內容工廠裏，內容整理員拿到我的錄音後，按照我以前的寫作結構和表達風格，把錄音整理成2000-2500字的文章初稿。這個任務很明確：聽錄音、提煉觀點、組織結構、寫成文章。
2. 質檢：文章寫得好不好？
質檢員按145分制打分（標題鈎子力、開頭前200字、信任建立、核心框架、情感曲線、金句密度、CTA設計），≥127分通過，不通過就打回重寫。這個任務也很明確：讀稿、打分、判斷。
3. 製作發佈：配圖、排版、發佈。
製作發佈員調用配圖工具、排版工具、發佈工具，把文章推送到公眾號草稿箱。這個任務也很明確：配圖、排版、發佈。
每個任務都很小，每個任務都很明確。AI在每一個板塊都只負責一件最小的事。這時候，它才能發揮最大的功能。
為什麼要用讓open claw用調度器？
你可能會問，為什麼需要一個調度器？讓AI自己按順序做不行嗎？
不行。因為AI不知道"按順序"是什麼意思。
調度器的作用是：每3分鐘檢查一次任務狀態（存在一個task.json文件裏），根據當前狀態決定下一步該誰幹活。
比如：
• 狀態是"idle"（空閒）→ 觸發內容整理員處理錄音 • 狀態是"drafted"（初稿完成）→ 觸發質檢打分 • 狀態是"approved"（質檢通過）→ 觸發製作發佈 • 狀態是"rejected"（質檢不通過）→ 觸發改稿員重寫
AI之間完全不說話。它們甚至不知道彼此的存在。每個AI只做一件事：讀文件、幹活、改文件。
這個設計有個特別優雅的地方——質檢打回重寫，就是把狀態從"rejected"改回"drafting"，調度器下次檢查的時候自動觸發改稿員。不需要任何特殊邏輯。
open claw降低了普通人向世界傳遞美好的門檻
可能有的朋友會說，那這種文章還是你寫的嗎？
這個問題，半年前的我也問過自己。那時候我還覺得，藉助工具去創作是可恥的，那不是我們的能力。
但我後來想明白了一件事：藉助AI工具這件事就是把創作的難度降得很低。
以前，我們每個人都有自己的行業經驗。
比如，有的人幹了5年內容，他非常懂內容。但是，因為寫作這件事要花3個小時、5個小時，所以他可能當面給別人講10分鐘就能講明白，但如果讓他寫出來，他就要花3個小時去完成。
我之前有一個小報童的粉絲，他問我AI能幫他解決什麼問題。
我發現他是一個有5年左右經驗的建築行業從業者，他有大量的建築行業知識，能夠幫助一些在建築行業遇到問題的新手去解決問題。
但是因為他不會寫作，或者說寫作花費了他太多時間，所以他的經驗不能夠很好地傳播，去幫助需要的人。因此，他在自媒體上創作的積極性就不太高，因為這件事太花費時間，加上他可能還要上班，就導致他不願意去寫，而他的經驗又沒有辦法幫助別人。
但這並不代表它沒有價值。
以此類推，其實每個人在自己的領域裏面都是這樣的情況。可能有的朋友看了五年的電影，有的朋友可能有了幾年的跑步經驗,而有的朋友在飲食這一塊，有自己減重20斤的科學訓練經驗。
但當讓他們寫出來的時候，就會花費他們很多時間。
而現在，AI已經能夠幫我們做一些事了，尤其是自動幫我們完成文章內容的梳理。
我的內容工廠的創作流程
比如說，我在寫這篇內容的時候，我的步驟是：
1. 直接通過語音錄音的形式輸出。 2. 輸出完後，讓AI按照我以前的寫作結構（我以前梳理過寫作結構）和我的表達風格，把我的錄音進行整理和刪減，以便更好地傳遞給需要這篇內容的人。 3. 再幫我去排版和配圖。
原因在於，排版和配圖是為了讓觀眾、讓用戶更好地接收和吸取信息。
所以本質上來說，我認為使用AI進行創作和使用工具進行創作，並不是一件值得羞恥的事。
我對AI創作的態度：抗拒到接納
毫不客氣地說，在半年前，我還會認為藉助工具去創作是可恥的，那不是我的能力。
但我後來想了想，這不就像是已經出現了電燈，難道我們在家裏照明的時候還要使用火把嗎？
我有時候會覺得我以前的認知不太恰當。或者說，某種程度上是存在愚昧的。
這就像工業革命的時候，當時工人們還在使用馬車出行。但是當已經有了汽車的時候，難道人們出行不坐在更舒服的汽車上，而是去使用馬車嗎？這顯然是不符合社會和科技的發展趨勢的。
因此我認為，當AI目前已經成為定局的時候，我們要做的不是去抗拒它，而是看到有更好的用法的時候去接納它、學習它，來幫助我們去傳遞我們能給世界創造的價值。
說句心裏話：AI不是代替，而是增強
AI它不是來代替我們，而是去增加我們向世界傳遞價值的頻率。
就像我有很多經驗：我探索AI的經驗、7年的新媒體運營經驗、7年的內容創作經驗。而這些經驗都因為我沒有去進行創作，把它放在了我的腦子裏，或者遺忘了。
而也許其中一個經驗，當我能夠產出的時候，就幫助到了這個世界上的人。那如果我把它放到世界中，幫助到了一個人或某些人，這不是一件很美好的事情嗎？
所以，不要去抗拒AI。我覺得對於我現在來說，不是去抗拒，而是去使用AI，為這個世界創造更好的價值。
這個過程就是從世界中收穫美好，再把它傳遞出去。
寫在最後：
工具從來都是中立的。電燈不會讓我們失去對光明的感知，汽車不會讓我們失去行走的能力。同樣，AI也不會讓我們失去創作的能力。
它只是讓我們有更多的時間和精力，去做那些真正需要人類智慧的事情：思考、感受、連接。
而那些重複性的、流程化的工作，就交給工具吧。
你有沒有想過，用AI幫你做那些重複性的工作？
如果你也有行業經驗但不知道怎麼寫，關注我，每週分享AI創作實戰。
你身邊有沒有這樣的朋友？轉發給他，也許能幫到他。
留言說說，你最想用AI自動化哪件事？
如果您想知道如何搭建，可以參考閲讀👇，希望對您有些幫助。