# 我的 OpenClaw 系统每月在 X 平台上获得 2100 万次浏览量。快来学习我的完整系统(分步教程)
**作者**: Corey Ganim
**日期**: 2026-03-31T23:04:00.000Z
**来源**: [https://x.com/coreyganim/status/2039699858760638747](https://x.com/coreyganim/status/2039699858760638747)
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我不定时发布推文。我不使用社交媒体经理。我不会在周日批量发布内容。
我有一个名为 Claire 的 AI 代理,它运行在 OpenClaw 上。她驻留在我的 Mac mini 上,监控我的 Discord,并处理整个内容引擎,该引擎每月在 X 上产生 2000 万次的浏览量。
这里列出了系统的每个组成部分,并进行了详细分解,以便您可以构建自己的系统。

PS:整个系统都建立在一个基础之上:为您的经纪人打造品牌声音技能。有了它,每一条推文、每一篇文章、每一封电子邮件都能展现出您的个人风格。
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架构:一个智能体,多种技能
OpenClaw 是一个开源的 AI 代理平台。你可以把它想象成 AI 助手的操作系统。Claire 在我的电脑上 24 小时运行,连接到 Discord、Gmail、Google 日历和我的文件系统。
真正的力量源于技能。技能是 Markdown 指令文件,它能精确地教会智能体如何完成特定任务,而不是模糊的提示。技能是详细的、分步骤的工作流程,包含格式规则、语音指南和质量检查。
以下是我创作 X 内容所依赖的技能:
- X 文章创建 - 端到端 X 文章撰写工具(正文、引言、标题、缩略图)
- youtube-video-promotion- 将播客文字稿转化为策略性推广推文
- tweet-cta- 生成用于引导用户注册候补名单/社区的行动号召
- last30days- 搜索过去 30 天内 Reddit、X 和网络上的任何主题
- 品牌声音 ——我的完整声音档案,确保每篇内容都听起来像我。
每项技能都是一个文件。我把它放到克莱尔的工作区,她就知道怎么用了。无需编写代码,也无需摆弄 API。只是简单的 Markdown 文件而已。
引用推文机器
引用推文是目前 X 平台上最具影响力的内容形式。原因如下:你既能借用他人的受众,又能在此基础上增加原创价值。
我的过程:
我滚动浏览 X 页面 5-10 分钟,找到一些在人工智能/商业领域引起关注的推文。可能是爆款帖子、工具发布或热门观点。我复制 URL 并发送给 Discord 上的 Claire:
“撰写一条策略性引用推文,阐述如何将此转化为一项事业。”
或者:“请撰写一条引用推文,表达我们对此事的看法。”
克莱尔阅读了原文(她可以通过浏览器访问),提取出关键信息,并撰写了一份更具策略价值的回应。这不仅仅是“一条很棒的推文”,也不仅仅是简单的回应。而是一份条理清晰的分析、一个反例,或者一份循序渐进的行动指南。
目前效果最佳的格式:
我最近转发的一条推文详细分析了如何将凯文·奥利里关于客户获取的视频片段转化为年收入25万至50万美元的人工智能业务。这条推文获得了47.1万次浏览和7600次收藏。
关键在于:确保引用的推文本身就具有价值。即使有人没有点击原文,他们也应该能从中有所收获。
引用推文 + 短视频(新兴格式)
下一步的发展趋势是在引用推文中添加短视频。这种方式正逐渐超越纯文本引用推文,因为视频会在信息流中自动播放,从而避免滚动。
公式:
找到你所在领域的一条爆款推文
找到一段时长10-30秒、观众一眼就能认出的梗视频。
引用附带视频的推文
文字尽量简短(最多 1-3 句话,因为视频已经涵盖了大部分内容)。
这种方法之所以有效,是因为你结合了两种关注信号:原始推文的互动量带来的社会认同感,以及视频的自动播放。X 的算法偏爱视频内容,当你把视频叠加到一条已经爆红的推文上时,传播效果会成倍增长。
我越来越倾向于这种形式,并预计它将在 2026 年第二季度成为主流。
X 文章工作流程
X 文章是 X 平台上的长篇帖子(您现在正在阅读的就是一篇)。它们像普通推文一样在信息流中发布,但字数可达 700-1000 字以上。
我的技能可以一次性处理整个工作流程:
第一步:主题。 我会给克莱尔一个具体的主题,或者让她使用“过去 30 天”技能来研究热门话题,该技能会从 Reddit、X 和网络上提取真实的对话。
第二步:文章正文。700-1000 字,采用策略性格式。列出 5-10 项内容,每项内容包含标题、解释和具体细节。每个部分都应包含读者可以实际操作的内容。
步骤 3:引言 + 行动号召。 一个能引起好奇心的开头,1-2 句话的背景介绍,以及一个指向潜在客户吸引物的行动号召。
第四步:标题。 克莱尔运用一些行之有效的模式,生成了 7 个标题选项。这些模式包括:数字、括号内的引子、制造悬念、以及具体的时间/金钱方面的论断。我最终选择了一个感觉合适的标题。
步骤 5:缩略图。 她创建了 3 个不同的缩略图设计,以 HTML 文件的形式呈现,使用无头 Chrome 浏览器以 1250x500 的分辨率渲染(X 文章所需的 5:2 比例),并交付 PNG 文件。
从选题到最终发布带有缩略图的文章,整个过程大约需要我10分钟的活跃时间。其中大部分时间都花在了审阅稿件和挑选标题上。
YouTube 到 X 管道
每一期播客节目都会变成 X 内容。我录制完嘉宾访谈后,会把文字稿发给克莱尔,她会从中提炼出最具策略性的见解,并撰写一条推广推文。
格式:
规则:先介绍策略,而不是视频公告。“新一集上线了!”这样的信息会被忽略。“大多数小企业每月花费 5000 到 10000 美元聘请营销机构。我们只用一次会议就用 Claude Code 替换了所有技术栈”这样的信息会被收藏。
单凭这项技能就为剧集带来了数千次的观看量,而如果只是普通的宣传帖,观看量可能只有现在的零头。
CTA 系统
每条表现优异的推文都会收到一条带有行动号召 (CTA) 的回复。我专门为此开发了一项技能:
阅读原文推文内容
将主题与相关的活动(社区、测验、候补名单)联系起来
草拟 2-3 个不同角度和长度的 CTA 选项
使用我测试并轮换使用的行之有效的优惠短语
行动号召始终将推文主题与特定结果联系起来。例如,如果推文是关于替换 SaaS 工具,那么行动号召就会提到构建 AI 替代方案。如果推文是关于工作流程,那么行动号召就会指向我教授该工作流程的社区。
这不是“关注以获取更多信息”,而是“如果你真的想做这件事,这是下一步”。
研究层
掌握过去 30 天的趋势是所有工作的基础。在撰写文章之前,我可以研究过去 30 天里人们在 Reddit、X 平台以及网络上的热门话题。
(您可以在 Github 上免费获取 last30days 技能:)https://github.com/mvanhorn/last30days-skill_)
它会返回具体的帖子、互动数据和模式,而不是泛泛的摘要。它会显示实际的帖子(包含点赞数)、推文(包含点赞数)和博客文章。Claire 会综合所有数据,并识别出 3-5 个最有力的信号。
这意味着我写的每篇文章都基于读者当下真正关心的内容,而不是我认为他们关心的内容,而是他们实际在讨论、收藏和分享的内容。
关于这个系统,没人会告诉你的事
这种效果是累积的。 我培养的每一项技能都会让克莱尔变得更好。品牌声音配置文件意味着她从一开始就能说出我的声音。每次我们找到有效的新格式,CTA 示例文件都会更新。每次我提供反馈,文章写作技巧都会得到改进。
速度很快。 我每天只需投入 30-45 分钟的实际工作时间,就能产出 3-5 篇高质量内容。剩下的时间都由克莱尔发挥她的技能,而我可以做其他事情。
她的表现始终如一。 克莱尔从不失手。她不会忘记格式规则。她不会偏离我的写作风格。这些技能确保了每次都能达到高质量标准。
它便于携带。 每项技能都是一个 Markdown 文件。我可以分享它们、出售它们,或者把它们交给队友。
数字
每月2000万次观看,而且还在增长。内容质量也在不断提高,因为创作者的技能也在不断精进。
设置成本:一台运行在 Mac mini 上的 OpenClaw 实例、Claude 订阅以及我投入的技能学习时间。
持续成本:每天 30-45 分钟用于审阅草稿和挑选最佳方案。
如果你在 X 上发帖,却没有使用具备研究、写作和格式排版技能的代理人,你就是在白白浪费浏览量,因为人工智能消除了从有好想法到实际发布之间的摩擦。
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