让AI真正开始干活：OpenClaw提效实战训练

Q: 课程采用什么授课方式？

课程主要采用理论讲授+实战演练+案例分析+工具带练 课程定位组织提效龙虾实战课，强调理解、讨论、工具练习和业务场景应用

课程大纲

OpenClaw到底适合帮你干什么

一、企业现在最缺的，不是会聊天的AI，而是能接活的AI

员工一天最耗时间的，不是不会写，而是杂事太多
真正拖慢效率的，是重复动作、跨平台搬运、来回确认
AI如果只能回答问题，提效有限；能接任务，价值才会放大
为什么很多人觉得AI用了不少，时间却没省下来

二、OpenClaw和普通大模型到底差在哪

普通大模型特点特性
OpenClaw特点特性
有记忆，意味着它能接着干，不用每次从头交代
有工具、有调度，意味着它能去拿、去查、去整理、按时做

三、什么工作适合先交给OpenClaw

每天都做、做法差不多的活
信息来源比较稳定的活
结果容易核对的活
出错后还有人工兜底空间的活
不涉及高敏感审批和强主观决策的活

四、学员最常见的三个误区

一上来就想做大而全的数字员工
没想清楚任务，先着急配工具
只看演示，不管后续谁维护、谁复核、谁兜底
演练什么：盘点个人岗位中最费时间、最适合交给AI的5类动作
产出什么：《AI替代岗位清单》

OpenClaw的工作原理

一、OpenClaw不是一个按钮，而是一条执行链

有人给任务，它要先能接得住
接住后，它要知道自己是谁、按什么规则做
做事时，它要能调用工具，不然只是空想
做完后，它还要留下结果、记住规则、等下次继续
有些事不是现在做，而是到时间自动做

二、OpenClaw的五个核心关键

Gateway：总入口，谁来给任务、任务从哪进，都从这里走
SOUL / MEMORY / 日志：工作说明书、长期规则和日常记录
Tools：让它真能干活的手脚
Cron：定时上岗机制
Control UI：看任务、管任务、调任务的操作台

三、为什么很多人装好了，还是不会用

只装环境，不设规则
只会对话，不会拆流程
只会临时调用，不会定时执行
只顾跑起来，不顾复核和边界

四、你真正要学会的不是搭系统，而是写工作规则

交代它是谁
告诉它什么事归它管
规定它去哪里拿信息
要求它按什么格式交付
明确什么情况必须交回人工
练什么：把一个日常工作任务拆成入口、规则、工具、时间、结果五步
产出什么：《OpenClaw工作任务清单》

从岗位出发——设计一个真的能用的助手

一、岗位路径思考

行政岗最适合先做什么
运营岗最适合先做什么
市场岗最适合先做什么
项目岗最适合先做什么
培训岗最适合先做什么

二、岗位助手设计的四个核心问题

它每天要干哪几件事
这些事的输入从哪里来
做的标准是什么
做完以后谁来接结果

三、三类常用场景

情报助手：每天固定时间搜指定来源，提炼重点，发给你
纪要助手：把会议信息整理成纪要、待办和责任人
日报助手：把零散信息汇总成统一格式，快速出日报

四、设计岗位助手时，必须先定的五条规则

不是什么都让它干
先只做一个小闭环
结果必须能核对
输入越清楚，输出越稳
先跑通，再扩容
练什么：选择自己岗位1个高频任务，设计岗位助手说明书
产出什么：《岗位助手说明卡》

把经验变成可复用动作——Skill怎么写才不虚

一、Skill别神化，说白了就是把岗位动作写清楚

它解决什么问题
什么时候调用它
需要什么输入
处理时遵循什么规则
最终交出什么结果

二、企业里最常用的五类Skill

搜集类：抓资讯、找材料、汇总链接
整理类：提炼重点、归类标签、结构化输出
生成类：日报、周报、纪要、邮件、方案草稿
提醒类：时间到提醒、异常提醒、进度提醒
沉淀类：把零散内容沉淀成知识卡、问答库、模板库

三、写Skill最容易翻车的地方

目标不清，什么都想包
输入不清，导致结果乱飘
没有格式要求，输出没法接下一步
没设复核点，错了没人发现
一上来写太复杂，自己都维护不了

四、一个能落地的Skill写法

任务名称
使用场景
输入来源
处理规则
输出标准
风险边界
人工复核

五、把我会做变成AI也会做的关键

别讲感觉，要讲动作
别讲笼统，要讲标准
别讲结果好看，要讲结果可验
别讲一次性，要讲可复用
练什么：现场把1个业务动作写成Skill说明
产出什么：《Skill编写模板》+《岗位Skill草案1份》

场景实操——让OpenClaw真正替你分担工作

五、场景实操时，重点不是炫，而是稳

路径要短
标准要清
结果要验
责任要明
可以先慢一点，但要先跑通
练什么：小组选择一个真实场景，画出最小工作流
产出什么：《OpenClaw场景流程图》

落地怎么用得久、用得稳、推得开

一、OpenClaw不是装上就完了，关键是怎么管

谁能给它下任务
它能碰哪些资料
它做完要发给谁
哪些结果必须人工确认
出问题后怎么追溯

二、落地过程中的五个风险点

权限给太大
任务边界没划清
自动运行没人盯
Skill来源不清
团队学完了没人继续用

三、企业落地的五条硬规则

从小场景开始，不贪大
从低风险任务开始，不碰红线
每个流程都留人工复核点
每个助手都要有责任人
每次试点都要复盘可复制做法

四、30天落地路径怎么跑

第1周：先定1个场景，不求多
第2周：把规则写清，不求炫
第3周：小范围试跑，盯结果
第4周：复盘优化，形成模板
30. 天后：决定是否扩到第二个

五、管理者怎么判断值不值得继续投

节省了多少人力时间
减少了多少重复劳动
稳定性有没有提升

适合对象

企业管理者、数字化推进人员、培训负责人、运营人员、行政人员、项目经理、市场销售骨干、希望用AI执行智能体提升个人与团队效率的职场人员。课程模型

课程定位与主要问题

《让AI真正开始干活：OpenClaw提…》更强调任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界与小组练习、过程记录和后续任务的连接

核心收益

对齐工具场景、输入要求和输出校验，先把训练目标落到真实工作场景
围绕OpenClaw到底适合帮你干什么明确判断口径和处理优先级
用OpenClaw的工作原理安排练习，检查方法、工具和流程是否可用
带走从岗位出发——设计一个真的能用的助手相关的复盘问题和跟进清单

课程背景与交付信息

AI工具进入真实流程后，难点通常不在演示，而在任务选择、输出校验和协作边界。课堂从OpenClaw到底适合帮你干什么切入，再对齐OpenClaw的工作原理与课后复用方式。

课程时间

2天，12小时

授课方式

理论讲授、实战演练、案例分析、工具带练课程定位组织提效龙虾实战课

课程内容重点

01OpenClaw到底适合帮你干什么

02OpenClaw的工作原理

03从岗位出发——设计一个真的能用的助手

04把经验变成可复用动作——Skill怎么写才不虚

05场景实操——让OpenClaw真正替你分担工作

讲师介绍

柒雅

AI赋能组织学习与效能提升专家

AI赋能组织学习与效能提升专家，工信部AIGC技能导师。专注AIGC技术在人才培养与办公效能提升领域的应用，独创「编导演」三位一体赋能模型，助力企业构建智能培训体系与自动化办公流

金融银行政府国企消费品零售电力能源制造业互联网科技

查看讲师主页

课程差异说明

本课程页面围绕《让AI真正开始干活：OpenClaw提效实战训练》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 6 个主要模块，便于快速判断培训匹配度

课程常见问题

这门课适合哪些学员参加？

企业管理者、数字化推进人员、培训负责人、运营人员、行政人员、项目经理、市场销售骨干、希望用AI执行智能体提升个人与团队效率的职场人员。课程模型。

学习这门课可以获得什么收益？

对齐工具场景、输入要求和输出校验，先把训练目标落到真实工作场景；围绕OpenClaw到底适合帮你干什么明确判断口径和处理优先级。

课程通常安排多长时间？

课程通常可按2天，12小时安排，具体节奏会结合企业培训目标、学员基础和现场安排确认

课程采用什么授课方式？

课程主要采用理论讲授+实战演练+案例分析+工具带练课程定位组织提效龙虾实战课，强调理解、讨论、工具练习和业务场景应用

企业可以基于这门课做定制吗？

可以。正式交付时可结合企业行业、岗位对象、当前问题和培训时长，对案例、练习和重点模块做适配