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OpenClaw办公自动化：GLM-4.7-Flash驱动的周报生成系统

news 2026/6/12 19:48:07

OpenClaw办公自动化：GLM-4.7-Flash驱动的周报生成系统

1. 为什么需要自动化周报系统

每周五下午，我都会陷入同样的困境——面对空白的文档，努力回忆过去五天的工作内容。这种重复性劳动不仅耗时，还容易遗漏重要事项。直到我发现OpenClaw与GLM-4.7-Flash的组合可以解决这个问题。

传统周报写作有三个痛点：信息收集耗时、内容组织困难、格式调整繁琐。通过本地部署的OpenClaw智能体，我实现了从日志汇总到最终文档生成的全流程自动化。这个方案最大的优势是数据完全在本地处理，避免了敏感工作内容上传第三方服务的风险。

2. 系统架构与核心组件

2.1 技术选型思路

选择GLM-4.7-Flash作为核心模型有两个原因：首先，它的32K上下文窗口足以容纳一周的工作日志；其次，ollama部署方式对本地资源要求较低，我的MacBook Pro（M1芯片，16GB内存）就能流畅运行。

OpenClaw在这里扮演"数字秘书"的角色，主要完成三件事：

自动收集各平台的原始工作日志（邮件、Git提交、会议记录等）
将结构化数据传递给GLM模型进行内容生成
把模型输出格式化为符合公司模板的Word文档

2.2 环境准备步骤

我的部署过程分为三个阶段：

# 阶段一：基础环境 brew install ollama ollama pull glm-4.7-flash # 阶段二：OpenClaw安装 curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash openclaw onboard --provider ollama --model glm-4.7-flash # 阶段三：技能安装 clawhub install weekly-report-generator markdown-formatter

配置文件中需要特别注意模型端点设置：

{ "models": { "providers": { "ollama": { "baseUrl": "http://localhost:11434", "api": "openai-completions", "models": [ { "id": "glm-4.7-flash", "name": "Local GLM" } ] } } } }

3. 实现自动化工作流

3.1 数据收集阶段

我配置了三个主要数据源：

邮件客户端：抓取每日工作汇报邮件的关键内容
Git仓库：提取代码提交记录和PR评论
日历应用：获取会议参与记录和待办事项

OpenClaw通过定时任务每天18:00自动收集这些数据，存储为结构化的JSON文件。这里遇到过一个坑：最初没有过滤非工作相关的日历事件，导致周报中出现私人牙医预约记录。后来通过增加关键词过滤规则解决了这个问题。

3.2 内容生成阶段

每周五上午10点，系统会自动触发以下处理流程：

# 伪代码展示处理逻辑 def generate_report(): raw_data = load_weekly_logs() # 加载本周所有日志 prompt = build_prompt(raw_data) # 构建给模型的提示词 response = openclaw.query( model="glm-4.7-flash", prompt=prompt, temperature=0.3 # 保持输出稳定性 ) format_to_word(response.content) # 转换为Word格式

提示词模板经过多次优化，核心要素包括：