需结合模型能力与技能模块构建工作流：一、qwen2.5-vl-7b图文识别；二、glm-4.7-flash纯文本创作；三、openclaw+wordpress自动发布；四、多agent教学资料生成；五、浏览器自动化采集再创作。
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如果您希望利用OpenClaw高效完成图文生成、多模态理解与结构化排版等任务，则需结合具体模型能力与技能模块构建可执行工作流。以下是实现自动化内容生成的多种实战路径：
一、基于Qwen2.5-VL-7B的图文识别与生成流程
该方法利用Qwen2.5-VL-7B多模态大模型对截图或上传图像进行视觉-语言联合理解，适用于从网页、PDF、演示文稿中提取关键信息并生成带上下文的描述性文本。其核心依赖screen-capture技能与vLLM加速推理服务的协同。
1、安装屏幕捕获模块：执行clawhub install screen-capture命令完成部署。
2、确认模型服务已运行：检查http://localhost:8080/v1是否返回健康状态响应。
3、配置模型接入参数：在~/.openclaw/openclaw.json中将qwen-vl提供者baseUrl指向本地服务地址，并确保api字段设为openai-completions。
4、执行图文理解指令：运行openclaw nanobot execute "截取浏览器当前页面中央区域，识别其中表格与图示，生成含标题与三段式说明的技术摘要"。
5、验证输出格式：检查生成结果是否包含## 图表说明二级标题及对应Markdown表格结构。
二、基于GLM-4.7-Flash的纯文本创作流水线
此方案聚焦于从关键词输入到结构化文档输出的端到端流程，强调主题聚焦、大纲生成、内容填充与格式校验四阶段闭环，适用于技术文档、产品说明书等强逻辑性内容生产。
1、启动本地GLM服务：执行ollama run glm-4.7-flash并确认端口11434处于监听状态。
2、修改模型配置：在openclaw.json中禁用其他模型条目，仅保留local-glm提供者及其baseUrl为http://localhost:11434。
3、创建主题聚焦脚本：新建~/workspace/skills/keyword-focus.py，调用GLM接口提取用户输入中的3–5个核心术语。
4、绑定生成模板：在工作区定义TECH_DOC_TEMPLATE.md，内含{title}、{outline}、{content}三个变量占位符。
5、触发全流程执行：使用openclaw workflow run --name tech-doc-gen --input "Python异步IO优化实践"启动任务链。
三、OpenClaw+WordPress自动发布管道
该方法构建跨平台内容分发通道，将本地生成的内容经预处理后直接推送到WordPress站点，实现“写完即发”，适用于资讯聚合、博客运营等场景。其关键在于fetch_news、fetch_image、publish三模块解耦与凭证隔离。
1、安装发布插件：执行openclaw skill install wordpress获取CMS对接能力。
2、配置WordPress凭证：通过openclaw config set wordpress.url https://yoursite.com与openclaw config set wordpress.app_password [your_app_pass]完成认证。
3、准备新闻源列表：在~/workspace/config/news_sources.yaml中列出RSS链接或NewsAPI查询语句。
4、启用预览模式：运行openclaw run --task preview --source techcrunch查看待发布文章标题、摘要与配图URL。
5、执行正式发布：确认无误后调用openclaw run --task publish --source techcrunch --category ai-tools提交至指定分类。
四、多Agent协同教学资料生成工作流
此方案通过定义角色化智能体团队，分别承担文献检索、教案编写与课件大纲生成职责，适用于教育科技、企业内训等需批量产出结构化学习材料的场景。各Agent间通过Memory模块共享上下文，避免重复理解。
1、定义Agent职能分工：在AGENTS.md中声明retriever（学术插件）、curriculum（GLM-4.7-Flash）、slides（Qwen2.5-VL）三类角色及其输入输出契约。
2、安装学术检索插件：执行openclaw skill install academic-search启用PubMed、arXiv等源接入。
3、设置协同触发条件：在openclaw.json中为retriever配置max_results: 12，为curriculum配置temperature: 0.3以增强确定性。
4、编写串联逻辑：新建teaching-pipeline.js，按顺序调用retriever.search()、curriculum.write()、slides.generate()三方法。
5、注册定时任务：执行openclaw cron add "0 9 * * 0" --name weekly-teaching-pack设定每周日早九点自动执行。
五、浏览器自动化驱动的内容采集与再创作
该路径依托agent-browser模块实现对动态渲染网页的精准操作，支持从目标页面提取文本、截图、识别验证码并注入AI重写逻辑，适用于竞品监控、舆情分析等需高频抓取的业务。
1、安装浏览器控制模块：运行npx clawhub install agent-browser并等待提示v2026.3.31 installed successfully。
2、启动nanobot服务：执行openclaw nanobot start确保Chromium实例已就绪。
3、编写多页抓取指令：构造自然语言命令，例如"并行打开https://a.com/pricing和https://b.com/plans；等待.price元素加载；提取h1和所有.price文本；合并为对比表格"。
4、嵌入OCR处理环节：在指令末尾追加"对页面右上角验证码区域截图，调用tesseract-ocr识别，填入验证码框后提交"。
5、绑定AI润色步骤：将提取数据作为上下文传入GLM模型，指令为"基于以下价格对比数据，撰写一段面向中小企业的选购建议，限300字内"。
