【报告】OpenClaw专题:清华大学:2026年OpenClaw在媒体中的应用报告(附PDF下载)

从热点追踪到视频生成,从多平台分发到用户画像——一个智能体正在打通媒体的全链条
前言
在人工智能快速渗透各行各业的今天,媒体行业也迎来了属于自己的“智能体时刻”。由清华大学新闻与传播学院、人工智能学院,以及北京航空航天大学人文与社会科学高等研究院 @新媒沈阳 团队联合发布的这份科普报告,首次系统展示了 OpenClaw 在媒体领域的完整应用图景。
报告的核心判断简洁而有力:OpenClaw 的价值不只在于“生成内容”,更在于连接媒体内容生产、传播、运营和分析各环节,形成完整的智能工作链条。
以下,我们将为您详细拆解这份报告的核心内容。
一、OpenClaw 是什么?
OpenClaw 可以理解为一个面向媒体场景的智能体工具集。它通过一系列 Skill(技能) 来执行特定任务。每个 Skill 都配有一个 skill.md 说明文件,用来定义该技能如何触发、如何执行、遵守什么规则。
换句话说,OpenClaw 不是一个单一功能的写作助手,而是一个可编排、可扩展的媒体智能工作台。
二、内容生产层面:不止是“写得快”
1. 热点追踪
核心能力
OpenClaw 能够自动抓取热点新闻、合并重复事件、监测舆情情绪,并生成热点简报。媒体人不再需要手动刷遍各大平台,智能体可以在几分钟内完成过去一整个晨会的工作量。
典型 Skill
Google News Api Skill:抓取新闻数据Sentiment Tracker:跟踪情绪变化Daily News Skill:汇总头条热点
实操案例
用户只需安装 sentiment-tracker,然后发出指令:
“追踪‘AI Agent’‘短剧出海’‘低空经济’近24小时的热点动态,抓取新闻标题、来源、发布时间,合并重复事件,分析评论区情绪,生成《今日热点追踪简报》。”
系统便会自动输出一份结构完整的简报,包含支持/反对/中性的观点分布。
2. 选题生成
核心能力
基于热点结果,OpenClaw 可以提炼报道角度、扩写选题方向、匹配栏目调性,甚至生成标题方向,直接用于选题会讨论。
典型 Skill
hot-topic-ideator:生成热点选题Content Ideas Generator:延展内容方向Topic to Article Kit:生成标题和大纲
实操案例
指令示例:
“基于热点追踪结果,围绕 AI Agent 商业化、短剧出海、低空经济三个热点,分别提炼核心报道角度,每个热点生成2-3个备选选题,按快讯、深度、评论三类匹配栏目,并汇总成选题清单。”
系统会输出一份可直接在会上使用的选题清单,并标注优先级。
3. 文案创作
核心能力
从初稿生成到风格适配,从结构优化到标题润色,OpenClaw 可以一次性输出多个版本,适配不同发布渠道。
典型 Skill
Article Writer:生成文章初稿Content Writer:适配平台文案Social Copy Generator:生成社媒短文案
实操案例
以“短剧出海:中国文化输出的‘轻模式’探索”为题,用户可以要求同时生成:
新闻稿完整版
公众号优化版
微博/社媒短文案版
多版本标题与导语
报告中展示了一个有趣的现象:同一主题,系统可以产出完全不同的语气和结构——深度报道偏理性分析,公众号版更注重可读性,微博版则短小精悍、带话题标签。
4. 内容优化
核心能力
文本润色、结构调整、精简冗余、标题打磨……这些原本需要资深编辑花时间反复推敲的工作,OpenClaw 可以在几秒内完成。
典型 Skill
Operator Humanizer:优化表达风格baoyu-format-markdown:优化结构排版Movie Review:改写标题
实操案例
一份约1800字的初稿,经过优化后精简到1200字,逻辑更清晰,标题从平淡变为“文化输出的‘轻骑兵’还是‘快消品’?”。同时系统会生成多个标题/导语组合方案,供 A/B 测试使用。
5. 图片生成
核心能力
根据主题自动生成配图、封面海报,支持风格控制和多图输出,还能进行局部修改。
典型 Skill
Image Gen:通用出图AnyGen Suite:生成海报封面Fal Text-to-Image:图片生成与编辑
实操案例
用户可同时要求生成:
新闻报道配图(如“低空经济发展”)
专题封面图(如“AI Agent商业化应用”)
社交媒体海报(如“短剧出海热潮”)
宣传视觉物料(如“人工智能赋能媒体行业”)
并且系统会按新闻页、专题页、社交媒体三种场景输出不同尺寸版本。
6. 视频生成
核心能力
从文本到成片,从图像到动画,从口播视频到解说视频,OpenClaw 支持完整的短视频自动生成流程。
典型 Skill
Tomoview Text to Video:文本生成视频Seedance 2 Video Generation:文本/图片生成视频Sora Video Generation:高质量视频生成Ai Video Gen:配音剪辑成片
实操案例
指令示例:
“以‘AI Agent商业化应用’为主题,生成一条5秒适合媒体传播的专题解说短视频,包含画面生成、字幕、旁白与背景音效,输出9:16适配短视频平台发布的成片。”
系统会分步完成:撰写解说文案 → 生成 AI 主持人形象 → 渲染数字人视频 → 输出成片。报告中展示了一个专业知性女性主持人形象,科技感蓝色背景,完全适合财经专题发布。
三、内容分发与平台适配
1. 内容分发
核心能力
一稿多发、多端投放、定时发布、流程编排——OpenClaw 让分发不再是一个个平台手动复制粘贴。
典型 Skill
zeelin-xiaohongshu-autopost:生成并自动发布小红书Content Remix Studio:一稿改写多端版本Automation Workflows:定时发布与流程自动化
实操案例
以“春天穿搭”为主题,系统可以自动生成一篇适合小红书的笔记内容,并直接完成发布流程。
2. 平台适配
核心能力
同一个主题,针对微信公众号、微博、知乎、小红书分别生成不同语言风格、篇幅结构与表达重点的版本。
典型 Skill
Content Remix Studio:多平台版本生成
实操案例
以“AI Agent商业化应用”为例:
微信公众号:深度分析,2000-3000字,结构清晰,面向企业和投资者
微博:短平快,140-280字,带话题标签和互动提问
知乎:专业问答,3000-5000字,逻辑严谨,引用数据
小红书:种草分享,800-1500字,实用干货加 emoji
系统还会给出平台差异化对比建议,帮助运营人员精准触达不同受众。
四、传播监测与运营分析
1. 传播监测
核心能力
自动追踪内容在各平台的表现,分析用户情绪变化、讨论热点与传播趋势,输出监测报告。
典型 Skill
Social Sentiment:情绪分析与舆情监测Twitter Search:抓取社媒数据Youklt:多平台内容综合监测
实操案例
围绕“AI Agent商业化应用”,系统可以抓取今日头条、知乎、财经平台等7个主要媒体的数据,分析情绪倾向(如中性100%、谨慎情绪50%),识别核心热点(如法律风险防范),并生成完整传播监测报告。
2. 用户管理
核心能力
识别用户互动行为,进行标签分层(互动频率、内容偏好、活跃程度),评估用户价值。
典型 Skill
Social Media Analyzer:分析互动表现LinkedIn:获取用户交互信息
实操案例
分析一个抖音账号后,系统会输出:
互动类型分布(点赞59.5%、评论26.0%、分享14.5%)
用户分层(S/A/B/C/D 级)
核心发现:金字塔型用户结构,核心用户稳固
3. 评论管理
核心能力
自动判断评论情绪倾向,识别敏感或风险评论,生成回复建议。
典型 Skill
Social Sentiment:分析评论情绪Twitter Operations:回复与互动管理
实操案例
针对知乎某篇文章的评论区,系统会识别评论类型(支持/反对/提问/广告等),分析情绪倾向,筛选风险评论,并生成适合平台运营的回复建议。
4. 内容效果分析
核心能力
评估单篇文章的传播表现,包括阅读量、曝光量、互动率、转发率、收藏率等,并结合用户反馈给出优化建议。
典型 Skill
Social Media Analyzer:分析传播与互动LinkedIn:跟踪互动表现
实操案例
对一篇微信推文,系统会从四个维度输出结果:传播数据、内容质量、用户反馈、优化建议。
5. 粉丝增长分析
核心能力
汇总粉丝增长趋势,关联内容表现与增粉结果,识别增长驱动因素,输出运营优化建议。
典型 Skill
Social Content:分析增长指标Social Media Analyzer:分析互动表现
实操案例
分析发现:评论互动与粉丝增长相关性最高(0.94),AI写作工作流程类内容增粉效果最佳(平均1188/篇),周二、周四发布效果最好。
6. 用户画像分析
核心能力
识别用户偏好内容主题与形式,分析高互动内容对应的兴趣特征,判断活跃时间与互动习惯。
典型 Skill
Social Media Analyzer:分析互动特征Seek And Analyze Video:分析视频兴趣
实操案例
对一个小红书账号的分析显示:核心用户为“超成人”(35%),关注效率提升;晚间20:00-22:30为最佳互动时段;评论互动与粉丝增长相关性最高。
五、OpenClaw 带来的三重价值
对内容生产的价值
重点不仅体现在“做得更快”,也体现在“做得更稳、做得更多、做法在改变”。
一句话概括:OpenClaw 不只是提升生产速度,更在扩展产出形态、优化内容质量、重塑内容生产方式。
对平台运营的价值
重点不在“做内容”,而在于把多平台分发、触达、节奏和反馈组织得更清楚。
一句话概括:OpenClaw 让平台运营从“单点处理”走向“多平台协同、节奏清晰、触达精准”。
对管理决策的价值
重点不只是“看数据”,而是把分散的信息、渠道反馈和执行结果转成更清晰的判断依据,把“知道发生了什么”推进到“知道该怎么调”。
具体体现在:
判断更准:选题方向更清晰,平台表现可比较
配置更优:资源投入有侧重,排期有依据
调整更快:发现问题及时修正,动态调整节奏
风险更稳:异常反馈尽早识别,舆情及时响应
协同更顺:内容、运营、分析口径统一
一句话概括:OpenClaw 的管理决策价值,在于让团队更早发现问题、更准判断方向、更稳安排资源。
六、发展前景与挑战
发展前景
工作流智能化:从单点工具走向覆盖策划、生产、运营、分析的完整链条
多模态一体化:图文、音频、视频在同一系统中协同生成
运营精细化:内容分发、用户触达、社群互动更依赖自动化和个性化
平台协同深化:版本改写、同步发布、反馈汇总更加顺畅
数据驱动增强:媒体机构更重视“内容—用户—运营”联动分析,从经验驱动走向数据支持
现实挑战
内容准确性:AI生成内容仍存在偏差和失真,关键环节需要人工审核
平台规则限制:自动化触达和批量分发可能受到平台政策、接口约束
数据隐私安全:用户数据、社群数据需权限控制与安全治理
组织流程适配:团队分工、审核机制、责任边界需随智能体引入而调整
使用边界把握:明确哪些环节适合自动化,哪些必须保留人工判断与价值把关
一句话概括:OpenClaw 的前景在于重构媒体工作流,挑战在于如何在效率、规则与安全之间取得平衡。
结语
这份来自清华与北航联合团队的科普报告,为我们打开了一扇窗:未来的媒体工作流,不再是“人+工具”,而是“人+智能体团队”。OpenClaw 不是要取代媒体人,而是把记者从重复、繁琐的信息筛选、格式转换、多端分发中解放出来,让他们更专注于深度调查、价值判断和创意表达。
对于媒体机构而言,现在正是思考如何引入类似 OpenClaw 的智能体、如何重新设计工作流程、如何培训团队与 AI 协同的最佳时机。
正如报告结尾所言:OpenClaw 的价值,在于让团队更早发现问题、更准判断方向、更稳安排资源。
而这,或许正是下一代智能媒体的起点。






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