大家好，我是汤师爷~
你手机里是不是也装了一堆App吃灰？
OpenClaw 的用户也一样。
装了100 个 Skill，今天加个天气查询，明天来个股票分析，后天又搞个翻译助手。
结果呢，每天干的事还是搜搜信息、记个笔记，感觉没啥鸟用。
问题不在工具多不多，而在于你根本不知道，别人是怎么真正把 OpenClaw 用起来的。
GitHub 上有个叫 awesome-openclaw-usecases 的开源项目，专门干一件事。
把真实跑通的 OpenClaw 使用场景收集起来。
不是推荐Skills，而是告诉你别人怎么把这玩意，变成了真正干活的私人助理。
目前已经收录了 30 多个经过验证的案例。
让 OpenClaw 帮你 7x24 小时收集高质量信息
刷 Reddit、追 YouTube 频道、盯技术新闻，这些事每天要花多少时间？
有人用 OpenClaw 搭了一套信息管家。
关注的 reddit 每天自动生成摘要。
YouTube 频道一出新视频，就给你发送热点。
甚至从 100 多个技术源头自动抓新闻、打分、聚合，每天给你一份精选日报。
你每天花在信息筛选上的一两个小时，直接压缩到五分钟扫一眼。
配置流程项目里都写好了，照着走就行。
让 OpenClaw 熬夜帮你写小应用
这个仓库里有个用例，叫目标驱动型自主任务。
你白天把想法丢给 OpenClaw，告诉它你想做什么，它会自己拆任务、排优先级。
晚上趁你睡觉就把小应用的雏形搭出来了。
听起来夸张，但逻辑很简单。
OpenClaw 本质上就是一个能调度多个工具的智能体，你给它目标，它自己规划路径。
同样的思路，有人搭了一条 YouTube 创作流水线，从选题挖掘到资料研究再到进度追踪全自动。
还有人在 Discord 里搞了个多智能体内容工厂，写作的、做图的、搞研究的各管各的频道，并行干活。
有个生产力的案例更夸张。
它把分散在手机、邮箱、日历、笔记本里的信息入口，全部收拢到一个 AI 助理身上。
有人做了语音助手，开车时喊一声就能查日程、搜资料。
有人做了 AI 晨报，每天早上自动推送当天安排和建议行动。
还有人用多个智能体协同做项目管理，不用手动更新看板，状态文件自己同步。
你可能会说，我又不是开发者，这些用例跟我有啥关系。
关系太大了。
AI 工具的竞争已经不是谁的模型更聪明，而是谁能把模型真正嵌入到日常工作流里。
装了一堆 Skill 不会用，和买了一屋子健身器材不锻炼，是一回事。
这个仓库给你的不是插件推荐清单，而是一套经过验证的优秀经验。
你不需要从零开始瞎试，直接看别人踩过什么坑、用了什么架构。
每个用例文档里都有场景描述、技术栈和配置步骤，拿来就能改。
先找到你最痛的那个场景，比如看信息费时、内容创作效率低、项目管理混乱。
然后去仓库里找对应的用例，理解它的核心模式，再按自己的需求微调。
每一次技术普及的规律都一样。
iPhone 刚出来的时候大家也是疯狂下 App，后来真正留在手机里的也就那么十几个。
AI 工具也是，最终胜出的不是装得最多的人，而是找到了自己真实使用场景的人。
30 多个跑通的真实案例，比 100 篇 Skills 的科普文都管用。
与其继续在 ClawHub 里逛到眼花。
不如花半小时，看看别人是怎么把 OpenClaw 真正用起来的。
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