课程简介
1.课程核心围绕企业 AI 自动化场景重构，覆盖营销、设计、运营、文案四大核心方向，替换原中小学 AI 教育相关内容，贴合企业用户需求。
2.两天课程逻辑从 “基础部署配置” 到 “AI 自动化技能开发” 再到 “企业场景实战”，层层递进，所有实操内容均指向企业自动化落地。
3.配套资源与验收标准均聚焦企业实用性，确保学员能将所学的 OpenClaw 操作直接应用于实际工作中，实现提效降本。
目标收益
从 “理论认知” 到 “实操落地”，2 天内掌握 OpenClaw 的核心架构、部署配置、能力拓展方法，能独立完成企业场景化自动化项目的设计与交付。
培训对象
具备基础编程能力、熟悉 AI 工具使用，从事企业营销、设计、运营、文案创作（语文类）的技术 / 业务骨干（企业用户为主）
课程大纲
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第一天：筑基篇 ——OpenClaw 核心认知与基础落地 上午模块 1：OpenClaw 核心基础与架构深度解析（09:00-10:30） |
1.1 课程导入与实战场景介绍（30 分钟） 核心案例抛出：“如何用 OpenClaw 搭建企业【智能助手】自动化体系 —— 覆盖营销文案生成、设计稿参数化输出、运营数据自动化分析、文案合规校验”（贴合企业营销 / 设计 / 运营 / 运维场景）。 培训目标拆解：2 天完成 “环境部署→配置调优→能力拓展→场景落地” 全流程，对应设计图四层架构。 1.2 OpenClaw 核心架构与核心概念（60 分钟） 架构分层精讲（结合设计图逐模块拆解，适配学员认知）： o外部工具层：AI 模型（OpenAI/Claude/DeepSeek）、消息通道（飞书 / 企业微信 / 自定义）、核心组件（Agent/Skills/Task）的对接逻辑。 o框架层：Gateway、Agent Runtime、Memory、Sandbox 等核心底座的作用，模型适配器 / 通道适配器的 “翻译” 功能（支撑 AI 自动化场景的跨工具调用）。 o能力层：模型配置（Ollama/DeepSeek/Qwen3.5）、记忆管理（会话 / 长期）、能力拓展（Skills）、UI（Webchat/CLI）的核心价值（适配企业多场景 AI 自动化需求）。 o应用层：营销、设计、运营、文案创作四大场景的落地逻辑，“需求拆解 - 代码 / 内容生成 - 效果分析” 的 AI 自动化闭环流程。 核心概念梳理：Agent（智能体）、Skill（技能插件）、Task（自动化任务）、Memory（记忆）、Policy（策略）。 |
| 上午模块 2：OpenClaw 安装部署（10:40-12:00） |
2.1 部署环境检测与问题排查（20 分钟） 实操：使用课前脚本检测 npm、Python、Git 环境；解决端口占用、权限不足、依赖冲突等企业环境常见问题。 讲师答疑：针对不同企业办公系统（Windows/macOS/Linux）的差异化部署问题。 2.2 两种部署方式实操（40 分钟，案例驱动） 方式 1：Docker 一键部署（推荐，企业生产环境高效落地） 1.克隆 OpenClaw 源码：git clone [仓库地址]。 2.配置.env文件：指定外部工具层 AI 模型密钥（OpenAI/DeepSeek）、飞书密钥（适配企业内部沟通）。 3.启动容器：docker-compose up -d。 4.验证部署：访问 Webchat UI，执行 “生成营销文案” 基础自动化任务。 方式 2：源码手动部署（适配企业二次开发，如AI自动化） 1.安装依赖：npm install 。 2.配置模型适配器：指定 Ollama 本地模型（如 Qwen3.5）路径（适配企业内网无外网场景）。 3.启动网关：openclaw gateway 4.验证：webchat，查看 “设计稿参数化生成” 任务执行结果。 2.3 部署验收与问题复盘（20 分钟） 小组任务：每小组完成至少一种部署方式，截图 Webchat/CLI 启动成功界面，讲师逐一验收；记录企业环境中遇到的部署问题及解决方案。 |
| 下午模块 3：OpenClaw 系统核心配置（14:00-16:30） |
3.1 框架层基础配置（60 分钟） 模型适配器配置（对接外部工具层 AI 模型，支撑 AI自动化） 实操 1：配置云端模型（DeepSeek）：在openclaw.json中填写 Base URL和API Key，。 实操 2：配置本地模型（Ollama+Qwen3.5）：启动 Ollama 服务，在配置文件中指定model: qwen3.5，通过webchat页面完成模型功能测试。 通道适配器配置（企业消息通道对接） 实操：飞书通道配置（对应能力层 “飞书 / 自定义”）：创建飞书机器人，配置Openclaw.json，实现 “飞书发送指令→OpenClaw 执行 AI 自动化任务→飞书返回结果”。 3.2 能力层核心配置（90 分钟） 记忆管理配置（会话 / 长期记忆，适配企业 AI自动化场景） 实操：在怕openclaw.json中开启长期记忆，测试 “跨会话记住企业营销文案风格→生成适配风格的创作代码”。 UI 配置（企业多端访问） 实操 1：Webchat ：通过Webchat实现openclaw界面交互。 实操 2：CLI/TUI 切换：通过命令CLI操作，体验不同的用户交互方式。 定时任务配置（对应能力层 “定时任务”，企业自动化运营） 实操：配置 “每日 18:00 生成当日运营数据可视化报告”，在webchat界面中编写 Cron 表达式，测试执行效果。 3.3 配置验收：搭建 “企业 AI自动化智能体底座”（30 分钟） 任务：配置完成 “本地 Qwen3.5 模型 + 飞书通道 + 长期记忆 + Webchat UI” 的基础底座，能响应 “生成当日运营数据可视化报告” 指令。 |
| 下午模块 4：第一天复盘与答疑（16:40-17:30） |
核心知识点回顾：架构分层、部署方式、核心配置项（重点关联企业 AI 自动化场景）。 问题收集：针对部署、配置中的高频问题（如模型调用失败、飞书通道无响应、AI 自动化任务执行超时）集中解答。 课后任务：梳理自身企业场景中可落地的 AI 自动化需求（如营销文案生成、原型设计、运营数据分析），列出需拓展的核心技能。 |
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第二天：进阶篇 —— 能力拓展与企业场景化实战落地 上午模块 5：OpenClaw 能力拓展（Skills）开发与集成（09:00-11:30） |
5.1 Skills 核心逻辑与开发规范（30 分钟） 结合设计图 “能力层 - 能力拓展 Skills” 解析：Skills 是 OpenClaw 的 “AI自动化功能插件”，支持企业营销、设计、运营、文案创作等场景拓展。 开发规范：基于 Python 编写 Skills，实现核心方法，通过plugin机制集成到框架层，适配企业 AI 自动化任务的参数化、自动化需求。 5.2 基础 Skills 开发实操（60 分钟，案例驱动） 案例 1：营销文案创作 Skill（适配企业营销场景） 1.编写 Skill 代码：调用 DeepSeek 模型，输入 “产品卖点 + 目标人群”，生成结构化营销文案创作代码（支持批量生成、风格自定义）。 2.注册 Skill：在plugins/skills/目录下存放代码，修改config/skills.yaml完成注册。 3.测试：通过 Webchat 发送 “生成美妆产品面向年轻女性的营销文案创作代码”，验证执行结果。 案例 2：设计稿参数生成 Skill（适配企业设计场景） 1.编写 Skill 代码：结合企业设计规范，生成 PS/Figma 设计稿参数化调整代码（如批量修改海报尺寸、配色）。 2.集成与测试：完成注册后，通过飞书发送指令，获取生成结果并验证设计稿调整效果。 5.3 第三方 Skills 集成实操（60 分钟） 集成 “运营数据自动化分析 Skill”（适配企业运营场景） 1.下载开源数据分析 Skill，配置 pandas、matplotlib 等依赖库（适配企业 企业自动化数据处理需求）。 2.对接框架层 Tool：关联 Sandbox（沙箱），实现分析代码的安全执行（避免企业数据泄露）。 3.测试：执行 “分析上月产品营销转化数据” 任务，查看自动生成的分析代码与可视化结果。 |
| 上午模块 6：能力拓展验收（11:40-12:00） | 小组任务：每小组开发 / 集成 1 个企业场景 AI自动化Skill，完成 “注册 - 调用 - 结果验证” 全流程，讲师验收（重点核查代码实用性、适配性）。 |
| 下午模块 7：场景化应用案例实战（14:00-16:30） |
7.1 实战案例分配与方案设计（30 分钟） 四大实战案例（贴合设计图应用层，学员按需选择，小组协作完成）： o案例 A（营销方向）：产品全渠道营销文案自动化生成与合规校验系统（覆盖 “文案创作 - 合规检查 - 批量输出”）。 o案例 B（设计方向）：品牌海报参数化生成与批量调整系统（覆盖 “设计稿生成 - 参数修改 - 格式导出”）。 o案例 C（运营方向）：日 / 周 / 月运营数据自动化分析与可视化系统（覆盖 “数据拉取 - 分析建模 - 图表生成”）。 o案例 D（文案方向）：企业公众号 / 短视频文案创作与排版代码生成系统（覆盖 “选题 - 创作 - 排版”）。 小组任务：基于 OpenClaw 架构，拆解案例为 “场景 - 任务流”，明确每一步的 AI自动化Skills、模型、通道配置。 7.2 全流程实战实操（120 分钟，讲师全程指导） 以案例 A（营销方向，核心推荐） 为例，分步实操： 1.需求拆解：目标是 “输入产品信息→生成多平台（抖音 / 小红书 / 公众号）营销文案→自动校验文案合规性（敏感词 / 广告法）→生成批量导出代码→推送至飞书”。 2.系统配置：启用 Ollama 本地模型（企业内网）、飞书通道（团队协作）、长期记忆（保存产品文案风格库）。 3.Skills 集成：集成 “多平台文案生成 Skill”“文案合规校验 Skill”“批量导出 Skill”“数据统计 Skill”。 4.任务编排：在Skills中编写任务流：接收产品信息→生成多平台文案→合规校验→生成导出代码→统计文案数量/风格→推送至飞书营销群。 5.执行与优化：运行任务，解决 “文案风格不符”“合规校验漏检”“导出代码报错” 等问题，迭代优化配置。 其他案例同步推进，讲师针对不同场景的核心痛点（如案例 B 的设计参数适配、案例 C 的数据分析效率、案例 D 的文案排版格式）进行针对性指导。 7.3 实战成果验收（60 分钟） 小组展示：每小组演示实战成果，讲解 “架构设计→配置步骤→AI Skills 使用→执行效果”，结合 OpenClaw 设计图复盘企业场景落地逻辑。 讲师点评 |
| 下午模块 8：课程总结与企业落地指引（16:40-17:30） |
8.1 核心知识点总复盘（30 分钟） 2 天核心脉络：基础架构→部署配置→AI 自动化Skills 开发→企业场景实战，对应 OpenClaw 从 “底座” 到 “企业应用” 的全链路。 高频问题与解决方案汇总：模型调用、企业通道对接、AI 自动化Skills 注册、任务编排四大类问题（附企业环境适配技巧）。 8.2 企业落地指引（40 分钟，贴合学员需求） 落地路径：如何将 OpenClaw 自动化体系融入企业现有工作流（如营销部门文案创作、设计部门素材生成、运营部门数据分析）；从 “单点场景试点” 到 “全部门推广” 的落地节奏建议。 效率提升：基于 OpenClaw 的 AI自动化，测算企业营销 / 设计 / 运营 / 文案岗位的提效比例；成本控制（本地模型部署降低 API 调用成本）建议。 8.3 课后资源与后续支持 发放：课程录屏、AI 自动化实操代码、企业场景案例模板、OpenClaw 进阶开发文档（企业版）。 建立：学员交流群，提供 1 个月的线上答疑支持，同步 OpenClaw 版本更新及企业场景适配方案。 |
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第一天：筑基篇 ——OpenClaw 核心认知与基础落地 上午模块 1：OpenClaw 核心基础与架构深度解析（09:00-10:30） 1.1 课程导入与实战场景介绍（30 分钟） 核心案例抛出：“如何用 OpenClaw 搭建企业【智能助手】自动化体系 —— 覆盖营销文案生成、设计稿参数化输出、运营数据自动化分析、文案合规校验”（贴合企业营销 / 设计 / 运营 / 运维场景）。 培训目标拆解：2 天完成 “环境部署→配置调优→能力拓展→场景落地” 全流程，对应设计图四层架构。 1.2 OpenClaw 核心架构与核心概念（60 分钟） 架构分层精讲（结合设计图逐模块拆解，适配学员认知）： o外部工具层：AI 模型（OpenAI/Claude/DeepSeek）、消息通道（飞书 / 企业微信 / 自定义）、核心组件（Agent/Skills/Task）的对接逻辑。 o框架层：Gateway、Agent Runtime、Memory、Sandbox 等核心底座的作用，模型适配器 / 通道适配器的 “翻译” 功能（支撑 AI 自动化场景的跨工具调用）。 o能力层：模型配置（Ollama/DeepSeek/Qwen3.5）、记忆管理（会话 / 长期）、能力拓展（Skills）、UI（Webchat/CLI）的核心价值（适配企业多场景 AI 自动化需求）。 o应用层：营销、设计、运营、文案创作四大场景的落地逻辑，“需求拆解 - 代码 / 内容生成 - 效果分析” 的 AI 自动化闭环流程。 核心概念梳理：Agent（智能体）、Skill（技能插件）、Task（自动化任务）、Memory（记忆）、Policy（策略）。 |
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上午模块 2：OpenClaw 安装部署（10:40-12:00） 2.1 部署环境检测与问题排查（20 分钟） 实操：使用课前脚本检测 npm、Python、Git 环境；解决端口占用、权限不足、依赖冲突等企业环境常见问题。 讲师答疑：针对不同企业办公系统（Windows/macOS/Linux）的差异化部署问题。 2.2 两种部署方式实操（40 分钟，案例驱动） 方式 1：Docker 一键部署（推荐，企业生产环境高效落地） 1.克隆 OpenClaw 源码：git clone [仓库地址]。 2.配置.env文件：指定外部工具层 AI 模型密钥（OpenAI/DeepSeek）、飞书密钥（适配企业内部沟通）。 3.启动容器：docker-compose up -d。 4.验证部署：访问 Webchat UI，执行 “生成营销文案” 基础自动化任务。 方式 2：源码手动部署（适配企业二次开发，如AI自动化） 1.安装依赖：npm install 。 2.配置模型适配器：指定 Ollama 本地模型（如 Qwen3.5）路径（适配企业内网无外网场景）。 3.启动网关：openclaw gateway 4.验证：webchat，查看 “设计稿参数化生成” 任务执行结果。 2.3 部署验收与问题复盘（20 分钟） 小组任务：每小组完成至少一种部署方式，截图 Webchat/CLI 启动成功界面，讲师逐一验收；记录企业环境中遇到的部署问题及解决方案。 |
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下午模块 3：OpenClaw 系统核心配置（14:00-16:30） 3.1 框架层基础配置（60 分钟） 模型适配器配置（对接外部工具层 AI 模型，支撑 AI自动化） 实操 1：配置云端模型（DeepSeek）：在openclaw.json中填写 Base URL和API Key，。 实操 2：配置本地模型（Ollama+Qwen3.5）：启动 Ollama 服务，在配置文件中指定model: qwen3.5，通过webchat页面完成模型功能测试。 通道适配器配置（企业消息通道对接） 实操：飞书通道配置（对应能力层 “飞书 / 自定义”）：创建飞书机器人，配置Openclaw.json，实现 “飞书发送指令→OpenClaw 执行 AI 自动化任务→飞书返回结果”。 3.2 能力层核心配置（90 分钟） 记忆管理配置（会话 / 长期记忆，适配企业 AI自动化场景） 实操：在怕openclaw.json中开启长期记忆，测试 “跨会话记住企业营销文案风格→生成适配风格的创作代码”。 UI 配置（企业多端访问） 实操 1：Webchat ：通过Webchat实现openclaw界面交互。 实操 2：CLI/TUI 切换：通过命令CLI操作，体验不同的用户交互方式。 定时任务配置（对应能力层 “定时任务”，企业自动化运营） 实操：配置 “每日 18:00 生成当日运营数据可视化报告”，在webchat界面中编写 Cron 表达式，测试执行效果。 3.3 配置验收：搭建 “企业 AI自动化智能体底座”（30 分钟） 任务：配置完成 “本地 Qwen3.5 模型 + 飞书通道 + 长期记忆 + Webchat UI” 的基础底座，能响应 “生成当日运营数据可视化报告” 指令。 |
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下午模块 4：第一天复盘与答疑（16:40-17:30） 核心知识点回顾：架构分层、部署方式、核心配置项（重点关联企业 AI 自动化场景）。 问题收集：针对部署、配置中的高频问题（如模型调用失败、飞书通道无响应、AI 自动化任务执行超时）集中解答。 课后任务：梳理自身企业场景中可落地的 AI 自动化需求（如营销文案生成、原型设计、运营数据分析），列出需拓展的核心技能。 |
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第二天：进阶篇 —— 能力拓展与企业场景化实战落地 上午模块 5：OpenClaw 能力拓展（Skills）开发与集成（09:00-11:30） 5.1 Skills 核心逻辑与开发规范（30 分钟） 结合设计图 “能力层 - 能力拓展 Skills” 解析：Skills 是 OpenClaw 的 “AI自动化功能插件”，支持企业营销、设计、运营、文案创作等场景拓展。 开发规范：基于 Python 编写 Skills，实现核心方法，通过plugin机制集成到框架层，适配企业 AI 自动化任务的参数化、自动化需求。 5.2 基础 Skills 开发实操（60 分钟，案例驱动） 案例 1：营销文案创作 Skill（适配企业营销场景） 1.编写 Skill 代码：调用 DeepSeek 模型，输入 “产品卖点 + 目标人群”，生成结构化营销文案创作代码（支持批量生成、风格自定义）。 2.注册 Skill：在plugins/skills/目录下存放代码，修改config/skills.yaml完成注册。 3.测试：通过 Webchat 发送 “生成美妆产品面向年轻女性的营销文案创作代码”，验证执行结果。 案例 2：设计稿参数生成 Skill（适配企业设计场景） 1.编写 Skill 代码：结合企业设计规范，生成 PS/Figma 设计稿参数化调整代码（如批量修改海报尺寸、配色）。 2.集成与测试：完成注册后，通过飞书发送指令，获取生成结果并验证设计稿调整效果。 5.3 第三方 Skills 集成实操（60 分钟） 集成 “运营数据自动化分析 Skill”（适配企业运营场景） 1.下载开源数据分析 Skill，配置 pandas、matplotlib 等依赖库（适配企业 企业自动化数据处理需求）。 2.对接框架层 Tool：关联 Sandbox（沙箱），实现分析代码的安全执行（避免企业数据泄露）。 3.测试：执行 “分析上月产品营销转化数据” 任务，查看自动生成的分析代码与可视化结果。 |
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上午模块 6：能力拓展验收（11:40-12:00） 小组任务：每小组开发 / 集成 1 个企业场景 AI自动化Skill，完成 “注册 - 调用 - 结果验证” 全流程，讲师验收（重点核查代码实用性、适配性）。 |
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下午模块 7：场景化应用案例实战（14:00-16:30） 7.1 实战案例分配与方案设计（30 分钟） 四大实战案例（贴合设计图应用层，学员按需选择，小组协作完成）： o案例 A（营销方向）：产品全渠道营销文案自动化生成与合规校验系统（覆盖 “文案创作 - 合规检查 - 批量输出”）。 o案例 B（设计方向）：品牌海报参数化生成与批量调整系统（覆盖 “设计稿生成 - 参数修改 - 格式导出”）。 o案例 C（运营方向）：日 / 周 / 月运营数据自动化分析与可视化系统（覆盖 “数据拉取 - 分析建模 - 图表生成”）。 o案例 D（文案方向）：企业公众号 / 短视频文案创作与排版代码生成系统（覆盖 “选题 - 创作 - 排版”）。 小组任务：基于 OpenClaw 架构，拆解案例为 “场景 - 任务流”，明确每一步的 AI自动化Skills、模型、通道配置。 7.2 全流程实战实操（120 分钟，讲师全程指导） 以案例 A（营销方向，核心推荐） 为例，分步实操： 1.需求拆解：目标是 “输入产品信息→生成多平台（抖音 / 小红书 / 公众号）营销文案→自动校验文案合规性（敏感词 / 广告法）→生成批量导出代码→推送至飞书”。 2.系统配置：启用 Ollama 本地模型（企业内网）、飞书通道（团队协作）、长期记忆（保存产品文案风格库）。 3.Skills 集成：集成 “多平台文案生成 Skill”“文案合规校验 Skill”“批量导出 Skill”“数据统计 Skill”。 4.任务编排：在Skills中编写任务流：接收产品信息→生成多平台文案→合规校验→生成导出代码→统计文案数量/风格→推送至飞书营销群。 5.执行与优化：运行任务，解决 “文案风格不符”“合规校验漏检”“导出代码报错” 等问题，迭代优化配置。 其他案例同步推进，讲师针对不同场景的核心痛点（如案例 B 的设计参数适配、案例 C 的数据分析效率、案例 D 的文案排版格式）进行针对性指导。 7.3 实战成果验收（60 分钟） 小组展示：每小组演示实战成果，讲解 “架构设计→配置步骤→AI Skills 使用→执行效果”，结合 OpenClaw 设计图复盘企业场景落地逻辑。 讲师点评 |
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下午模块 8：课程总结与企业落地指引（16:40-17:30） 8.1 核心知识点总复盘（30 分钟） 2 天核心脉络：基础架构→部署配置→AI 自动化Skills 开发→企业场景实战，对应 OpenClaw 从 “底座” 到 “企业应用” 的全链路。 高频问题与解决方案汇总：模型调用、企业通道对接、AI 自动化Skills 注册、任务编排四大类问题（附企业环境适配技巧）。 8.2 企业落地指引（40 分钟，贴合学员需求） 落地路径：如何将 OpenClaw 自动化体系融入企业现有工作流（如营销部门文案创作、设计部门素材生成、运营部门数据分析）；从 “单点场景试点” 到 “全部门推广” 的落地节奏建议。 效率提升：基于 OpenClaw 的 AI自动化，测算企业营销 / 设计 / 运营 / 文案岗位的提效比例；成本控制（本地模型部署降低 API 调用成本）建议。 8.3 课后资源与后续支持 发放：课程录屏、AI 自动化实操代码、企业场景案例模板、OpenClaw 进阶开发文档（企业版）。 建立：学员交流群，提供 1 个月的线上答疑支持，同步 OpenClaw 版本更新及企业场景适配方案。 |
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