要实现openclaw批量内容改写，需依次完成：一、绑定支持改写的ai模型（如qwen3-27b）；二、构建含语义约束的yaml模板；三、用cli分片并发改写；四、通过飞书插件协同审阅；五、用python sdk定制规则逻辑。
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如果您使用OpenClaw对多个文档执行内容改写任务，但发现仅能单文件操作、语义连贯性差或批量触发失败，则可能是由于未启用内容理解模型、未配置改写技能链或未设置上下文保持策略。以下是实现OpenClaw内容批量改写的具体操作步骤：
一、启用并绑定支持改写的AI模型
OpenClaw本身不内置语言生成能力，需对接具备文本重写能力的大模型（如Qwen3-27B、GLM-4-Flash或DeepSeek-R1），模型需支持长上下文与指令遵循，且必须在本地或云网关中完成注册与健康校验。
1、启动OpenClaw CLI，执行命令：openclaw models list，确认目标模型状态为active。
2、若模型未显示或状态异常，编辑配置文件~/.openclaw/openclaw.json，在models.providers节下添加对应provider条目，确保baseUrl可访问且apiKey有效。
3、执行openclaw models bind --model qwen3-27b --as rewriter，将该模型显式绑定至rewriter技能角色。
4、验证绑定结果：运行openclaw skills list，检查rewriter技能状态是否为enabled且关联模型正确。
二、构建带语义约束的批量改写任务模板
直接调用改写接口易导致风格断裂或事实偏移，需通过结构化模板注入改写目标、语气要求、术语白名单及禁用词黑名单，使批量处理具备一致性控制能力。
1、在项目根目录新建rewrite_template.yaml，内容包含：target_tone: formal、preserve_terms: ["API密钥", "SHA256哈希", "OAuth2.0"]、forbid_phrases: ["大概", "可能", "据说"]。
2、在模板中定义context_window: 8192，确保单次处理不超过模型上下文上限；对超长文档启用chunk_strategy: sliding_window。
3、保存后，在GUI主界面点击“任务”→“新建批量改写”，选择该YAML模板作为配置源。
4、勾选“启用跨文档术语同步”，使同一术语在全部文件中保持命名统一（如将所有“Clawdbot”自动替换为“OpenClaw”）。
三、通过CLI执行分片式并发改写
GUI界面在处理百量级文档时易出现内存溢出或响应阻塞，CLI模式支持进程隔离、失败跳过与断点续传，适合生产环境稳定运行。
1、准备输入路径列表，存为input_paths.txt，每行一个绝对路径，例如：/data/reports/Q1_2026.md、/data/docs/api_spec_v3.pdf。
2、执行命令：openclaw-cli --task rewrite --config rewrite_template.yaml --inputs input_paths.txt --output ./rewritten/ --workers 3 --retry 2。
3、观察终端输出，每完成一个文件将打印[OK] file.md → rewritten/file_v2.md (tokens: 4217)；失败项记录于./rewritten/_errors.log。
4、如中途中断，重新执行相同命令即可自动跳过已成功文件，仅处理剩余项与失败项。
四、利用飞书插件实现评论驱动的协同改写
当改写结果需多人审阅与迭代时，可将原始文档发布至飞书多维表格，通过评论区提出具体修改意见，OpenClaw插件将自动解析自然语言指令并批量应用至对应段落。
1、在飞书多维表格中创建字段：“原文链接”（附件类型）、“改写要求”（文本类型）、“优先级”（单选：高/中/低）。
2、填写一行数据，上传security_policy_draft.docx，在“改写要求”中输入：将第三段被动语态全部转为主动语态，删减50字，保留‘最小权限原则’术语。
3、在飞书聊天窗口@OpenClaw机器人，发送指令：同步执行表格ID:tblxxx中的高优先级改写任务。
4、插件自动拉取文档、定位段落、调用rewriter模型执行局部改写，并将新版本回传至同一行的“改写稿”附件字段。
五、基于Python SDK定制条件化改写逻辑
标准改写无法满足复杂业务规则（如按章节类型差异化处理、嵌入动态变量、联动外部知识库），此时需编写SDK脚本，直接操控DocumentProcessor与RewriterPipeline实例。
1、创建custom_rewriter.py，导入模块：from openclawai import DocumentProcessor, RewriterPipeline。
2、初始化处理器：proc = DocumentProcessor(api_key="sk-xxx", model_id="qwen3-27b")；构建流水线：pipeline = RewriterPipeline(proc).add_rule("section:overview", lambda x: x.upper()).add_rule("table:metrics", lambda x: x.replace("↑", "增长"))。
3、遍历目标目录：for doc_path in Path("./drafts/").glob("*.md"):，执行result = pipeline.run(doc_path, output_dir="./rewritten/")。
4、捕获返回的result.metadata对象，提取rewrite_ratio与term_consistency_score，写入汇总CSV供质量复盘。
