新闻邮件比任何东西都更容易塞满收件箱。它们常常堆积如山，根本没人打开。 所需技能 Gmail OAuth 设置。 设置方法 [可选] 专门为 OpenClaw 创建一个新的 Gmail 邮箱。 [可选] 从你的主邮箱退订所有新闻邮件，然后用这个新邮箱订阅它们。 提示 OpenClaw： 检查我的 Gmail 收件箱。找出来自我订阅的新闻邮件的未读邮件。 提取所有新闻邮件的内容，在 #newsletter-digest Telegram 话题中总结它们。 为我标记为已读。保存我互动过的任何内容，以便未来更好地生成摘要。 ...

你整天阅读文章、推文、观看视频，但再也找不到上周看到的那条内容了。书签堆积如山，变得毫无用处。 这个工作流从你保存的所有内容中构建了一个可搜索的知识库： • 将任意 URL 丢入 Telegram 或 Slack，它会自动摄取内容（文章、推文、YouTube 字幕、PDF） • 对你保存的所有内容进行语义搜索："我保存过关于智能体记忆的什么内容？"返回排序后的结果及来源 • 馈入其他工作流——例如，视频创意流水线在构建研究卡片时，会查询知识库获取相关已保存内容 所需技能 knowledge-base 技能（或使用嵌入向量构建自定义 RAG） web_fetch（内置） Telegram 话题或 Slack 频道 设置方法 创建一个 Telegram 话题（例如 #kb-inbox）来发送链接。 提示 OpenClaw： 当我在 #kb 话题中发送 URL 时，自动抓取内容并保存到知识库。 支持文章、推文、YouTube 视频（获取字幕）和 PDF。 保存后，确认已保存，并用一句话总结内容。 当我提问时，搜索知识库并给出排序后的结果及来源引用。 如果没有好的匹配结果，请告知。 此外：当其他工作流需要研究资料时（如视频创意、会议准备），自动查询知识库获取相关已保存内容。 测试一下：丢几个 URL，然后问类似"关于 LLM 记忆我有什么资料？"的问题。 ...

搭建本地 LaTeX 环境很痛苦——安装 TeX Live 占用数 GB、调试编译错误很繁琐、在编辑器和 PDF 查看器之间切换会打断工作流。你希望能以对话方式写作和编译 LaTeX 论文，无需任何本地设置。 这个工作流将你的智能体变成一个带即时编译的 LaTeX 写作助手： 与智能体协作编写 LaTeX——描述你的需求，它生成源代码 使用 pdflatex、xelatex 或 lualatex 即时编译为 PDF（无需本地安装 TeX） 内联预览 PDF，无需切换到其他应用 使用入门模板（article、IEEE、beamer、中文文章）跳过样板代码 支持 BibTeX/BibLaTeX 参考文献——只需粘贴你的 .bib 内容 所需技能 latex-compiler 技能（4 个工具：latex_compile、latex_preview、latex_templates、latex_get_template） Prismer 工作区容器（运行 LaTeX 技能） 设置方法 安装技能： clawhub install latex-compiler 提示 OpenClaw： 我希望你成为我的 LaTeX 写作助手。我将描述我想要的内容，你生成 LaTeX 源码并编译。 需求： 1. 当我要求时，提供模板（article、IEEE、beamer、中文文章），带标准章节 2. 编译为 PDF 并在内联预览中显示 3. 如果编译失败，读取日志并自动修复 4. 当我提供 BibTeX 条目时，添加到参考文献并重新编译 5. 如果需要中文/CJK 支持，使用 xelatex，否则默认使用 pdflatex 6. 始终运行 2 次以处理交叉引用 试试看："开始一篇题为'A Survey of LLM Agents'的 IEEE 论文。给我填写了摘要和引言部分的模板，然后编译。" ...

搭建一个能与 OpenClaw 真正配合使用的 CRM 是件痛苦的事。你需要连接数据库、构建 UI、配置浏览器自动化、连接消息平台，还要让智能体理解你的数据模式。大多数人在途中就放弃了，最终得到一个半成品 Notion 集成。 DenchClaw 是一个开源框架，将 OpenClaw 变成完全本地的 CRM、销售自动化和生产力平台——一条命令安装，完全在你的机器上运行。 痛点 OpenClaw 作为一个原语极其强大，但将其用于真实的业务流程（潜客跟踪、对外联络、管道管理）需要拼凑十几个工具：数据库、UI、浏览器访问、消息集成、文件管理。每新增一个集成就意味着更多的手动设置、更多要管理的凭据、更多会出问题的环节。你希望你的业务运营拥有 Cursor 级别的用户体验，而不是一堆 shell 脚本。 功能 一条命令安装：npx denchclaw 安装所有内容——DuckDB 数据库、Web UI、OpenClaw 配置、浏览器自动化、技能——并在 localhost:3100 打开 自然语言 CRM：问"显示员工超过 5 人的公司"，它实时更新视图。无需手动筛选 完整的浏览器自动化：复制你的 Chrome 配置，使智能体拥有与你相同的认证状态——说"从我的 HubSpot 导入所有数据"，它会登录、导出并导入 多种视图：表格、看板、日历、时间线（甘特图）、画廊和列表视图——均可由智能体通过 YAML 配置 应用构建器：OpenClaw 构建可独立运行的 Web 应用（仪表盘、工具、游戏），在工作区内运行，可访问你的数据 文件系统优先：表格筛选、视图、列开关、日历设置——一切都是文件，OpenClaw 可直接读取和修改 也可作为编码智能体使用：DenchClaw 就是由 DenchClaw 构建的。它同时也是适用于你 Mac 的完整文件树浏览器和代码编辑器 设置方法 一条命令安装： npx denchclaw 完成入门向导。DenchClaw 创建一个名为 dench 的专用 OpenClaw 配置，并在端口 19001 启动一个网关。 在浏览器中打开 localhost:3100。如在 Safari 上，可以将其作为 PWA 添加到 Dock。 开始使用，像这样提问： 显示我所有状态为"潜在客户"的公司。按创建日期排序。 添加我刚刚在邮件中收到的新联系人：Sarah Chen，AcmeCorp 的 CTO。 为我创建一个新的一天后自动跟进所有未回复邮件的视图。 将我的 HubSpot...

你想构建一个产品，但不知道该做什么。或者你有一个业务，需要了解客户在为什么而挣扎。这个工作流使用 Last 30 Days 技能挖掘 Reddit 和 X 上真实的痛点，然后让 OpenClaw 针对这些问题构建解决方案。 功能 使用 Last 30 Days 技能研究 Reddit 和 X 上过去 30 天内的任意话题 发现人们发布中的真实挑战、抱怨和功能需求 帮助你从真实的用户痛点中识别产品机会 更进一步：让 OpenClaw 构建一个解决其中某个挑战的 MVP 创建完整的研究到产品流水线，你无需编写任何代码 痛点 大多数有抱负的创业者都在为"该做什么"这个问题而挣扎。传统意义上的市场研究意味着花数小时手动浏览论坛、社交媒体和评论网站。这个系统自动化了从发现到原型的完整流程。 所需技能 Matt Van Horde 开发的 Last 30 Days 技能 用于接收研究报告的 Telegram 或 Discord 集成 设置方法 安装 Last 30 Days 技能： 安装这个技能：https://github.com/mvanhorn/last30days-skill/ 对任意话题进行研究： 请使用 Last 30 Days 技能研究人们在 [你的话题] 方面遇到的挑战。 将发现结果整理为： - 首要痛点（按出现频率排序） - 具体抱怨和功能需求 - 现有解决方案中的空白 - 相关统计数据或数据点 如果发现一个足够严重且没有好的现有解决方案的痛点，建议一个产品创意。 更进一步——让 OpenClaw 构建产品： 根据研究结果，最大的痛点是 [痛点]。构建一个 MVP 来解决它。 使用 Flask/HTML/CSS。将所有内容放在一个名为 mvp/ 的目录中。 启动后，在 localhost 显示。 小贴士 这个流水线是循环的：研究痛点 →...