启用openclaw批量机制需五步：一、配置本地大模型服务并绑定；二、准备csv/json结构化输入；三、构建json格式提示词模板；四、设置定时或即时批量任务；五、导出适配目标平台的成品格式。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜
如果您希望在不重复人工操作的前提下，为多个主题或关键词一次性生成内容，但当前仍依赖逐条输入与手动导出，则可能是由于未启用OpenClaw的批量触发机制与结构化输入流程。以下是实现OpenClaw批量创建内容的具体操作步骤：
一、配置本地大模型服务并绑定OpenClaw
OpenClaw需通过HTTP接口调用本地运行的大模型，确保模型服务已启动且响应稳定，是批量生成内容的前提条件。该步骤建立底层推理通道，使OpenClaw能将任务分发至模型并接收标准化输出。
1、执行命令启动ollama服务：ollama serve。
2、拉取并加载适用于批量任务的轻量模型：ollama run glm4-flash。
3、在OpenClaw配置中指定模型地址：openclaw config set models.providers.local.baseUrl http://127.0.0.1:11434。
4、验证连接有效性：openclaw models test local，返回success即表示通路就绪。
二、准备结构化输入源（CSV或JSON）
批量任务依赖明确、可解析的输入格式，CSV因其编辑直观、兼容性强，被广泛用于关键词驱动型内容生成。每行代表一个独立生成单元，字段名需与提示词模板中的变量严格对应。
1、新建文件命名为batch_input.csv，使用UTF-8无BOM编码保存。
2、首行为字段头，至少包含：topic,word_count,style（例如：Python装饰器,1200,技术教程）。
3、后续每行填写一组参数，总行数建议控制在1～200之间，避免单次负载过高。
4、将该文件路径写入OpenClaw任务配置项：input_path: ~/Documents/batch_input.csv。
三、构建可复用的提示词模板
统一模板能强制模型按固定键名输出内容，便于程序自动提取标题、正文、TDK等字段，避免自由发挥导致解析失败。模板必须声明输出格式、字段结构及约束条件。
1、新建文本文件prompt_tdk.txt，写入以下内容（不含引号）：
当用户请求“启用语义缓存”、“缓存LLM响应”、“降低API成本”、“加速AI响应”、“配置LangCache”、“搜索语义缓存”、“存储响应到缓存”，或提及Redis LangCache、语义相似性缓存、LLM响应缓存时使用此技能。提供与Redis LangCache托管服务的集成，用于对提示和响应进行语义缓存。
“你是一名SEO内容工程师。请严格按JSON格式输出：{"title":"不超过55字符的吸引人标题","description":"155字符内含核心关键词的摘要","content":"符合word_count要求、风格为style的正文段落"}。不添加任何额外说明、标记或换行。”
2、在config/prompt_config.yaml中设置：template_file: /path/to/prompt_tdk.txt。
3、确认output_format字段值为json，以启用结构化响应模式。
四、设置定时或即时批量任务
OpenClaw支持两种触发方式：按时间周期自动扫描输入文件，或通过CLI命令立即执行。选择取决于内容更新节奏与实时性要求。
1、若采用定时模式，在管理界面http://127.0.0.1:18789中新增cron任务：
“{"trigger":"cron","schedule":"0 8 * * 1","action":{"type":"keyword_trigger","input_path":"~/Documents/batch_input.csv","batch_size":10}}”
2、若需立即执行，运行CLI命令：openclaw batch run --input ~/Documents/batch_input.csv --template prompt_tdk.txt。
3、系统将为每一行输入生成独立JSON文件，命名规则为output_001.json, output_002.json...。
五、导出适配目标平台的成品格式
原始JSON输出需转换为实际可用的内容格式，如Markdown用于静态站、HTML用于CMS、TXT用于口播稿。OpenClaw内置格式转换能力，可配合自定义脚本完成最终交付。
1、启用导出插件：openclaw plugins enable exporter-markdown。
2、执行转换命令，指定源目录与目标目录：openclaw export --from ./outputs/ --to ./md_drafts/ --format markdown。
3、检查./md_drafts/目录下是否生成含front matter的Hugo兼容文件，字段包括title、date、keywords等。
4、对含多段落的内容，可追加参数--split-by-section，自动按语义切分为独立文档。
