Easel:用 AI Agent 自动化自媒体运营全流程
做自媒体最累的不是创作,而是每天重复找热点、想选题、写文案、做封面、剪视频、发平台、看数据等流程。文章推荐开源项目 Easel,由浙大和北大实验室开发,运行在 OpenClaw 上的社媒运营 Agent。它将热点发现、内容策划、图文/视频制作、多平台发布和数据复盘串成完整工作流,并为每个账号建立长期画像,记住定位、受众、风格、平台限制和历史表现,通过数据反馈持续优化内容生成,相当于为个人自媒体配了一支会自我复盘的 AI 内容团队。
做自媒体最累的不是创作,而是每天重复找热点、想选题、写文案、做封面、剪视频、发平台、看数据等流程。文章推荐开源项目 Easel,由浙大和北大实验室开发,运行在 OpenClaw 上的社媒运营 Agent。它将热点发现、内容策划、图文/视频制作、多平台发布和数据复盘串成完整工作流,并为每个账号建立长期画像,记住定位、受众、风格、平台限制和历史表现,通过数据反馈持续优化内容生成,相当于为个人自媒体配了一支会自我复盘的 AI 内容团队。
推荐了一个新开源项目 Easel 并说明其工作流与账号画像能力,信息新鲜但缺乏深入分析和实测细节。
文章介绍了由浙大和北大实验室开发的开源项目 Easel,一个跑在 OpenClaw 上的社媒运营 Agent。它能将追热点、定选题、写文案、做封面、剪片子、发平台、盯数据等自媒体日常重复流程交给 AI 自动完成,串成完整工作流。更关键的是,Easel 会为每个账号积累长期画像,记录定位、受众、内容风格、平台限制和历史表现,发布后的数据还会回流,让下一轮内容产出越来越贴合账号本身,相当于为独立自媒体人配备一支会自我复盘的 AI 内容团队。
本文详细介绍了开源 AI Agent 框架 OpenClaw 的核心价值与应用。文章从本地部署的优势入手,拆解了安装配置流程,并重点阐述了如何通过“建立工作关系”、“每日简报系统”和“任务控制中心”等工作流,将 OpenClaw 打造成能主动创造价值的“数字员工”。此外,作者还分享了“大脑与肌肉”架构的成本优化策略,以及通过反向提示管理 AI 的核心思维。
Thorsten Ball 分享了 2026 年 10 月他与 AI Agent 协作的工作方法:使用最新最强的模型,不必担心代码库积累 slop;提示时描述 What 而非 How;让 agent 贯通整个软件开发生命周期(运行、部署、看日志、处理 bug 报告),并为其提供定制工具;通过盲测实验评估 agent 对代码库知识的利用;不要手动管理上下文,让 compaction 工作;请求不可反驳的证明(端到端演示、前后对比数据);拥抱异步工作流,给 agent 更大任务;利用定时唤醒等自动化功能;只审查高影响范围的代码。这些实践展示了 agent 驱动开发的新范式。
作者分享了用 Grok Bot 自动化完成外链提交的完整实践:Agent 从 4000 多个候选站中筛出 282 个可免费提交的站点,按难度分脚本提交、浏览器批量、邮件自动验证三条线自动执行,并往 22 个 GitHub awesome 列表开 PR。作者只需定规则、批例外、点少量验证邮件,当天确认上线 9 个站、10 个排期、约 120 个待审。文章详细介绍了规则编写、资产包准备、双邮箱策略、站点筛选流程,并总结了付费、交换外链、挂徽章等六个可调旋钮以获取更多外链。
文章介绍了开源项目agency-agents-zh(GitHub 15.8k Stars),它为AI装上266个专业角色人格,覆盖工程、设计、市场、法务等20个部门。每个Agent以YAML文件定义身份、职责、风格和可用工具,适配Claude Code、Cursor、Copilot等18种AI工具。项目还提供orchestrator多智能体协调器,可将任务自动拆分并分配给对应Agent并行协作,输出完整方案。文章还展示了安装、自定义创建Agent及实际调用的代码示例。
文章介绍开源开发者 yetone 使用 Claude Code 和 Opus 5.5 模型,通过三个 /loop 循环任务自动化维护 Magpie 项目的工作流。三个循环分别处理 GitHub issue/PR 与 Discord 反馈、推特用户反馈、代码清理与经验总结。作者强调需搭建真实多端验证环境、在提示词中明确边界情况、用便宜模型过滤无关信息、让 AI 总结教训,并在项目早期与 AI 讨论设计偏好。
作者介绍了使用Teamily AI平台将多个AI智能体组织成一个团队来自动化工作的完整流程。作者以构建一个免费提示词库网站为例,搭建了包含趋势研究员、内容创作者、网页开发者和验证编辑四个智能体的群组,通过明确的群组规则定义各智能体的职责和交接流程。智能体之间能读取彼此的输出、互相质疑,验证编辑器还两次拦截发布,发现引用错误等问题。最终作者将整个流程保存为Loop,实现每周自动重复运行,展示了人机协作群组替代多聊天窗口粘合工作的方式。
作者基于与多家顶级 AI 公司合作的观察,分享了用 AI Agent 提速营销团队工作的实战方法论。核心流程:1)从客户已有的真实问题出发(销售通话、支持消息等)寻找内容选题;2)为写作 Agent 配置产品文档、客户问题和团队偏好,并创建自定义 Skill 将用例转为演示脚本、问题解答文章等,每天通过 Slack 给每个成员推送相关选题;3)将 Devin 接入 Slack 营销频道,自动起草初版并汇报进度,衡量标准是好想法变成已批准工作的速度;4)用 Remotion、InVideo 等工具将一个好的演示制作成多个视频。
文章介绍GitHub上57.3K Stars的开源项目OpenMontage。它并非简单的文生视频工具,而是将Claude Code、Codex、Cursor等AI Coding Agent改造成完整视频制作团队。用户只需一句话,Agent即可自主完成从资料研究、脚本、分镜、素材生成、配音、字幕、音乐到剪辑渲染的全流程,甚至能分析参考视频的节奏和视觉语言来规划制作方案。项目包含12套制作Pipeline、100+工具、700+ Agent Skill,接入Remotion、FFmpeg及多种AI模型。作者认为这代表了AI从'帮你做素材'到'替你完成工作'的转变,未来将是管理Agent而非操作工具的时代。