OpenClaw实战：用YAML配置实现微信聊天记录自动归档与周报生成

周五下班前，老板突然要你整理本周的工作周报。你翻遍微信聊天记录，一条条复制粘贴，再手动整理成文档，最后还要生成PDF发送。整个过程耗时耗力，还容易遗漏重点。

OpenClaw框架就是解决这类重复性工作的利器。它是一个轻量级的开源自动化框架，用YAML配置就能定义复杂的AI工作流，支持50多种服务集成，最关键的是MIT协议开源，你可以自由修改和扩展。

为什么选择OpenClaw？

市面上的自动化工具不少，但OpenClaw有几个独特优势：

轻量化部署：不需要复杂的Docker编排，一个Python环境就能跑起来。对个人开发者和小团队特别友好。

50+服务集成：微信、钉钉、飞书、Gmail、Notion、GitHub……常用工具基本都覆盖了。今天我们要用的就是微信集成。

MIT协议：意味着你可以任意使用、修改、甚至商业化，没有任何法律风险。

实战：搭建微信聊天记录自动归档工作流

我们的目标是：每天自动备份微信聊天记录到本地，每周五自动生成工作周报PDF。

第一步：安装OpenClaw

# 创建虚拟环境（推荐）
python -m venv openclaw-env
source openclaw-env/bin/activate  # Linux/Mac
# openclaw-env\Scripts\activate  # Windows

# 安装OpenClaw
pip install openclaw

# 验证安装
openclaw --version
# 应该显示类似：OpenClaw v1.2.0

为什么要用虚拟环境？ 避免不同项目的依赖包冲突。就像给每个项目一个独立的工作台，工具不会混用。

第二步：配置微信连接

OpenClaw通过插件连接各种服务。微信插件需要一些额外配置：

# 安装微信插件
openclaw plugin install wechat

# 初始化配置（会生成配置文件）
openclaw init wechat-config

这会在当前目录生成wechat_config.yaml，你需要填入微信的API信息。如果你用的是个人微信，可能需要申请测试账号；如果是企业微信，配置会更简单。

第三步：编写YAML工作流

创建daily_archive.yaml文件：

# 工作流名称
name: 微信聊天记录每日归档

# 触发条件：每天晚上10点执行
trigger:
  type: schedule
  cron: "0 22 * * *"  # 每天22:00

# 工作流步骤
steps:
  # 步骤1：获取今日聊天记录
  - name: 获取聊天记录
    action: wechat.get_messages
    params:
      date: "{{ today }}"  # 使用模板变量，自动获取当天日期
      chat_types: ["group", "private"]  # 群聊和私聊都备份
    
  # 步骤2：保存到本地文件
  - name: 保存为Markdown
    action: file.write
    params:
      path: "./archives/{{ today }}.md"
      content: |
        # {{ today }} 微信聊天记录
        
        {% for msg in messages %}
        **{{ msg.sender }}** ({{ msg.time }}):
        {{ msg.content }}
        
        {% endfor %}
    
  # 步骤3：可选 - 发送到Notion备份
  - name: 同步到Notion
    action: notion.create_page
    params:
      database_id: "你的Notion数据库ID"
      properties:
        Title: "{{ today }} 聊天记录"
        Type: "微信备份"
      content: "{{ step1.output }}"  # 引用第一步的输出

YAML是什么？ 你可以把它理解为一种“配置说明书”，用缩进表示层级关系，比JSON更易读。OpenClaw会按顺序执行每个步骤。

第四步：添加周报生成功能

创建weekly_report.yaml：

name: 周五自动生成工作周报

trigger:
  type: schedule
  cron: "0 17 * * 5"  # 每周五17:00

steps:
  # 1. 读取本周的所有聊天记录
  - name: 读取本周记录
    action: file.read_batch
    params:
      pattern: "./archives/{{ week_dates }}.md"  # week_dates是内置变量
      
  # 2. 用AI提取工作要点
  - name: AI提取要点
    action: ai.extract
    params:
      model: "gpt-3.5-turbo"  # 可以换成其他模型
      prompt: |
        从以下聊天记录中提取本周完成的工作事项、遇到的问题、下周计划。
        要求：用简洁的条目式列表，每条不超过20字。
        
        聊天记录：
        {{ step1.output }}
      
  # 3. 生成PDF周报
  - name: 生成PDF
    action: pdf.generate
    params:
      template: "weekly_report_template.html"  # 需要准备HTML模板
      data:
        week: "{{ current_week }}"
        summary: "{{ step2.output }}"
        highlights: "{{ step2.output.highlights }}"
      output: "./reports/周报_{{ current_week }}.pdf"
      
  # 4. 发送到指定邮箱
  - name: 邮件发送
    action: email.send
    params:
      to: "leader@company.com"
      subject: "{{ current_week }} 工作周报"
      body: "请查收本周工作周报，详细内容见附件。"
      attachments: ["{{ step3.output }}"]

第五步：运行和测试

# 测试单个工作流（不会按计划执行，立即运行一次）
openclaw run daily_archive.yaml --test

# 查看工作流状态
openclaw status

# 启动守护进程（正式环境使用）
openclaw daemon start

实际效果演示

假设今天是2024年1月15日，晚上10点，OpenClaw自动执行了归档工作流：

1. 自动获取：从微信拉取当天所有聊天记录
2. 智能整理：按联系人分组，保留时间戳
3. 多端备份：同时保存到本地Markdown文件和Notion数据库

到了周五下午5点，周报工作流触发：

1. 数据汇总：读取周一到周五的所有记录
2. AI提炼：自动识别出“完成项目方案设计”、“解决客户投诉3起”、“准备下周产品演示”等要点
3. 报告生成：生成排版精美的PDF，直接发送给领导

整个过程完全自动化，你只需要在周一检查一下备份是否完整。

常见问题

Q：微信聊天记录涉及隐私，安全吗？
A：OpenClaw在本地运行，数据不会上传到任何云端。你还可以在配置中加密存储文件。

Q：支持哪些AI模型？
A：OpenAI、Claude、文心一言、本地部署的模型都支持。通过配置切换即可。

Q：如果中途出错怎么办？
A：OpenClaw有完善的错误处理机制，支持重试、跳过、回滚等策略。日志会详细记录每一步的执行情况。

下一步学习

掌握了基础的工作流配置后，你可以尝试：

1. 集成更多服务：把聊天记录自动同步到语雀、GitBook等知识库
2. 复杂AI处理：用多步AI调用实现智能摘要、情感分析、任务提取
3. 团队协作：配置多人工作流，自动分配任务、同步进度

推荐几个进阶教程：

• OpenClaw多AI模型协同工作流搭建
• 用OpenClaw+Dify构建智能客服系统
• 本地大模型接入OpenClaw实战

OpenClaw的强大之处在于它的灵活性和扩展性。50多个服务集成只是起点，MIT协议意味着你可以根据需要开发自己的插件。从简单的文件备份到复杂的业务流程自动化，这个轻量级框架都能胜任。

动手试试吧！先从最简单的每日备份开始，慢慢扩展到周报生成、数据分析，你会发现自动化带来的效率提升是实实在在的。