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OpenClaw内容发布自动化：千问3.5-9B生成并发布Markdown文章

news 2026/6/17 23:56:06

OpenClaw内容发布自动化：千问3.5-9B生成并发布Markdown文章

1. 为什么需要内容发布自动化

作为一个经常需要输出技术文档的开发者，我长期被重复性工作困扰：构思大纲、搜集资料、撰写初稿、调整格式、发布到不同平台……直到发现OpenClaw这个开源自动化框架。它最吸引我的是能将大模型能力与本地操作无缝结合——比如用千问3.5-9B生成文章后，直接通过脚本发布到目标平台。

上周我尝试用这套方案完成了三篇技术博客的自动化发布。整个过程就像有个24小时待命的数字助手：我只需要给出主题关键词，它就能自动完成从内容生成到平台发布的完整链路。这种"所想即所得"的体验，彻底改变了我对内容生产的认知。

2. 环境准备与模型接入

2.1 本地部署OpenClaw

在MacBook Pro上安装OpenClaw比预想的简单。官方提供的一键安装脚本省去了依赖管理的麻烦：

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash openclaw onboard --install-daemon

安装完成后，通过openclaw gateway start启动服务，浏览器访问http://127.0.0.1:18789就能看到本地控制台。这里有个小插曲：第一次启动时防火墙弹窗阻止了端口访问，需要在系统设置中手动放行18789端口。

2.2 接入千问3.5-9B模型

由于我已在本地部署了千问3.5-9B的API服务（端口5000），只需修改OpenClaw的配置文件~/.openclaw/openclaw.json：

{ "models": { "providers": { "local-qwen": { "baseUrl": "http://localhost:5000/v1", "apiKey": "NULL", "api": "openai-completions", "models": [ { "id": "qwen3.5-9b", "name": "Local Qwen3.5-9B", "contextWindow": 32768 } ] } } } }

配置完成后执行openclaw gateway restart重启服务。在控制台的"模型测试"页面发送测试请求，确认返回结果正常后，就可以开始构建自动化流程了。

3. 构建自动化发布流水线

3.1 文章生成技能开发

OpenClaw允许通过JavaScript编写自定义技能。我创建了article-generator.js来处理内容生成逻辑：

module.exports = { name: "article-generator", description: "使用千问3.5-9B生成Markdown格式技术文章", async execute(task) { const { keywords, length = 1500 } = task.params; const prompt = `作为资深技术作者，请以"${keywords}"为主题创作一篇${length}字左右的Markdown技术文章。要求： - 包含5个章节，每章有3-5个段落 - 使用技术术语但要解释清楚 - 代码示例用\`\`\`包裹并标注语言类型 - 结尾添加"本文由AI生成"声明`; const response = await openclaw.models.complete({ model: "qwen3.5-9b", messages: [{ role: "user", content: prompt }], temperature: 0.7 }); return { content: response.choices[0].message.content, format: "markdown" }; } };

这个技能的关键在于设计合适的提示词。经过多次调试，我发现包含具体字数要求、章节结构和格式说明的提示词，能显著提升生成质量。温度参数设为0.7可以在创造力和准确性之间取得平衡。

3.2 发布渠道集成

我选择将文章发布到语雀平台。通过分析语雀API文档，编写了发布技能yuque-publisher.js：

const axios = require('axios'); module.exports = { name: "yuque-publisher", description: "发布Markdown内容到语雀知识库", async execute(task) { const { content, title, slug } = task.params; const repoId = process.env.YUQUE_REPO_ID; const response = await axios.put( `https://www.yuque.com/api/v2/repos/${repoId}/docs/${slug}`, { title, body: content, format: "markdown", public: 1 }, { headers: { 'X-Auth-Token': process.env.YUQUE_TOKEN } } ); return { status: "success", url: `https://www.yuque.com/${response.data.data.path}` }; } };

需要注意两个安全细节：