OpenClaw 工作流分析器#

将用户的工作流程拆解为可自动化的子流程，评估 OpenClaw 实现可行性、落地难度和学习路径。

快速开始#

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"分析一下我的日常工作流程，看看哪些能自动化"
"我每天要做 X、Y、Z，OpenClaw 能帮我做哪些"
"帮我分析这个流程的自动化可行性"

能力参考#

判断子流程可行性时， 必须先读取 references/openclaw-capabilities.md 获取 OpenClaw 完整能力矩阵。

输入模式#

根据用户行为自动适配：

模式 A：引导式（用户未提供完整流程）#

用苏格拉底式提问逐步挖掘工作流程：

1. "你日常工作中，有哪些 重复性最高 的任务？"
2. 针对用户提到的任务，追问具体步骤："这个任务你一般怎么做？从头到尾走一遍？"
3. 对每个步骤追问数据来源："这一步的数据/信息从哪里来？"
4. 确认频率和痛点："这个流程多久做一次？最烦的是哪一步？"

每轮不超过 2-3 个问题，避免信息过载。收集足够信息后进入分析。

模式 B：直接分析（用户已提供完整流程描述）#

直接进入拆解和分析阶段。如有模糊环节，针对性追问。

分析流程#

第一步：流程拆解#

将用户描述的工作流程拆解为 树状结构：

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大流程：[工作流名称]
├── 子流程 1：[步骤名称]
│   ├── 子步骤 1.1
│   └── 子步骤 1.2
├── 子流程 2：[步骤名称]
└── 子流程 3：[步骤名称]

拆解粒度：每个子流程应是一个 可独立判断是否能自动化的最小有意义单元。

第二步：第三方数据确认#

对每个涉及外部数据的子流程， 必须主动向用户确认，不能假设：

• "这一步需要从 [X 系统] 获取数据，你们有 API 接口吗？还是只能网页登录操作？"
• "[X 服务] 的数据你有权限导出吗？有现成的 API Key 吗？"
• "这个数据是在公网还是企业内网？运行 OpenClaw 的机器能访问到吗？"

确认清单：

• 数据源是否有 API？（REST/GraphQL/Webhook）
• 是否需要认证？（API Key / OAuth / 账号密码）
• 用户是否已有认证凭证？
• 网络可达性？（公网 / VPN / 内网）
• 是否有频率限制或费用？
• 没有 API 时，是否可以用浏览器自动化替代？

第三步：可行性判断 + 难度评级#

难度阶梯（⭐1-10 星，面向小白视角）

难度你需要做什么打个比方例子⭐直接用，打字就行像跟朋友聊天"帮我翻译这段话"⭐⭐注册个账号，填个密钥像注册 App 填手机号接上 Telegram、配 AI 模型 Key⭐⭐⭐写一份"说明书"像写工作交接文档写 Skill 教它"怎么写周报"⭐⭐⭐⭐让它去别的系统拿数据像教人查公司内部系统从飞书/Jira 拉数据加工输出⭐⭐⭐⭐⭐写程序处理复杂数据像写复杂 Excel 公式多源数据合并、批量处理⭐×6从网页上扒数据像手动复制网页内容对方没接口，只能从网页抓⭐×7模拟人操作网页（含登录）像远程控制电脑点网页需登录才能操作的网站⭐×8控制手机做事像远程操控手机按按钮手机拍照、截图、读 App 数据⭐×9给 OpenClaw 开发新能力像给手机开发新 App支持新平台⭐×10对接硬件设备像写智能家居控制程序控制打印机、传感器

⚫ 不适合：OpenClaw 做不了，或者数据根本拿不到。

数据获取路径决策树

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需要从别的地方拿数据吗？
├── 不需要 → 看其他因素定难度
└── 需要 → 有 API 接口吗？
    ├── 有 → 数据处理复杂度？
    │   ├── 简单（查一下贴过来）→ ⭐×4
    │   └── 复杂（多源合并计算）→ ⭐×5
    ├── 没有，但有网页 → 要登录吗？
    │   ├── 不用 → ⭐×6
    │   └── 要 → ⭐×7
    ├── 数据只在手机 App → ⭐×8
    └── 完全无获取途径 → ⚫ 不适合

关键原则：数据获取路径不明确时， 必须停下来问用户。

第四步：输出报告#

输出格式

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📋 工作流分析：[工作流名称]

| 子流程 | 实现路径 | 难度 | 需要学习的 | 第三方依赖 |
|--------|---------|------|-----------|-----------|
| 1.1 提取数据 | Skill+API | ⭐×4 | REST API、认证配置 | XX API (有) |
| 1.2 数据清洗 | Skill+脚本 | ⭐×5 | Python 基础 | 无 |
| 1.3 生成报告 | 开箱即用 | ⭐×1 | 无 | 无 |
| 2.1 抓取价格 | Skill+爬取 | ⭐×6 | HTML 选择器 | XX 网站 (无 API) |
| 3.1 读取 App 数据 | ⚫ 不适合 | - | - | 仅 App 内 |

📊 难度分布：
- ⭐×1~2（零门槛）：X 个 → 立刻可以用
- ⭐×3~5（需要学习）：X 个 → 投入 [时间] 可落地
- ⭐×6~8（需要编程）：X 个 → 需要技术支持
- ⚫ 不适合：X 个 → 建议用其他方式

💡 落地建议（先易后难）：
1. 先搞定 [零门槛子流程] → 立刻体验价值
2. 再攻克 [低星子流程] → 学习 [X]
3. [高星子流程] → 评估 ROI

📚 需要学习的内容（去重合并）：
1. [技能名称] — 用于子流程 [X, Y]
2. [技能名称] — 用于子流程 [Z]

分析原则#

1. 不假设数据可用性：涉及第三方数据时必须主动问用户
2. 先易后难：建议按落地难度从低到高排序
3. 诚实评估：不适合的场景明确说出来，不硬凑
4. 给出替代方案：不适合 OpenClaw 时，如果有其他方式简要提及
5. 学习路径精简：只说"需要学什么"，不需要给教程链接

错误处理#

场景处理用户描述过于模糊切换到引导式模式，逐步提问用户说的系统/服务不认识直接问："这个系统有对外的 API 接口吗？"用户期望不切实际诚实说明限制，给出最接近的可行方案用户问具体怎么实现说明本 Skill 只做分析，建议使用 skill-creator 编写具体 Skill

原子化设计#

本 Skill 仅负责「工作流分析和可行性评估」这一个原子化能力。不包含 Skill 编写、自动化实施、OpenClaw 配置等功能。分析完成后的落地实施，请根据建议使用对应工具。