最近刷了不少文章，教怎么装OpenClaw、怎么配MCP、怎么写Prompt，看完还是有点懵。这些文章都在教我怎么买锅碗瓢盆，但没人告诉我到底要做什么菜。

工具堆满了，然后呢？

市面上大多数教程的逻辑是：先装工具，再配系统，最后……就没有最后了。

这就像买了一大堆厨具——烤箱、微波炉、破壁机——堆在厨房，但不知道要做什么菜。最后厨具吃灰，钱白花了。

真正的顺序应该反过来：先想清楚你要做什么菜，再决定需要什么厨具。

一人AI公司的公式其实是这样的：

想清楚自己做什么（最重要）+ 多Agent协作 + OpenClaw = 一人AI公司

注意顺序：工具在最后。

我熬夜在干什么

没研究工具，我在研究自己的工作流。

拿出一张纸，把自己每天做的事情全写下来：刷推特、刷YouTube、刷Reddit → 发现AI工作流热点 → 测试这个工作流 → 整理成SOP → 发推特、写公众号 → 然后呢？没有然后了。

那些SOP躺在Notion里，再也没翻过。

这问题挺离谱的：我花时间整理的知识，没有变成资产，而是变成了沉没成本。更离谱的是，一个工作流研究完了，只能发几条推特、写几篇公众号，同样的素材没办法快速变成小红书图文、视频脚本。重复劳动太多，效率太低。

把工作流拆成7个环节

意识到问题不在工具，在于没想清楚自己要解决什么问题。所以重新梳理了一遍，把整个流程拆成了7个环节：

  1. 发现热点：刷推特、YouTube、Reddit，找新的AI工作流
  2. 筛选机会：判断这个工作流值不值得花时间测试
  3. 测试验证：实际测试这个工作流，记录过程
  4. 整理SOP：把碎片化信息整理成标准化文档
  5. 生成内容：基于SOP生成多平台内容（推特、小红书、公众号）
  6. 产品化：把SOP变成付费产品
  7. 销售转化：写销售文案，完成变现

这7个环节，以前每天都在重复。关键问题来了：哪些是低价值重复劳动？哪些需要创意和决策？

逐个判断：哪些环节可以交给Agent

我把7个环节逐个过了一遍：

可以用Agent的（5个）：

  • 发现机会：机械地刷信息、找关键词，完全可以交给MarketRadar Agent自动扫描，每天早上推送热点列表
  • 测试验证：测试过程可以半自动化，TestRunner Agent帮忙记录步骤、截图、生成笔记
  • 整理SOP：给WorkflowArchitect Agent一堆碎片化笔记，它自动生成标准化SOP
  • 生成内容：一个SOP → ContentMatrix Agent → 自动生成推特、小红书、公众号内容，BrandGuardian Agent负责质检，确保风格一致
  • 销售转化：SalesCopywriter Agent写销售文案，但我需要最后把关

必须人工的（2个）：

  • 筛选机会：需要商业嗅觉，需要判断力，Agent做不到
  • 产品化：定价策略、交付形式需要决策，不过ProductManager Agent可以辅助分析竞品、生成产品定义文档

算一笔账：7个环节里5个可以自动化，2个必须人工。但现在7个环节全靠自己——这就是效率低下的根本原因。

8个Agent，3层协作

想清楚了哪些环节可以交给Agent，接下来是设计它们之间怎么协作。我设计了8个Agent，分成3层：

感知层（2个Agent）：

  • MarketRadar：自动扫描推特、YouTube、Reddit，发现热点
  • FeedbackAnalyst：分析用户反馈，提取改进点

处理层（4个Agent）：

  • WorkflowArchitect：把碎片化信息整理成SOP
  • VisualDesigner：自动生成Mermaid流程图
  • ContentMatrix：一个SOP → 多平台内容
  • BrandGuardian：质检内容风格

输出层（2个Agent）：

  • ProductManager：把SOP定义成付费产品
  • SalesCopywriter：生成销售文案

关键不是有多少个Agent，而是它们之间怎么协作。实际跑起来的场景是这样的：

MarketRadar发现某个热点 → 推送给我 → 我判断值得做 → 测试验证（TestRunner记录过程） → WorkflowArchitect生成SOP → VisualDesigner生成流程图 → ContentMatrix生成多平台内容 → BrandGuardian质检 → 我确认 → ProductManager定义产品 → SalesCopywriter生成销售文案 → 我最后把关。

整个链条下来，我只需要在2个环节介入：筛选机会（决策）和最后把关（质量控制）。其他全自动。

OpenClaw为什么放在最后

现在应该能理解为什么OpenClaw在最后了。

OpenClaw不是核心，它只是执行层。它的作用是：7×24运行不用手动触发、通过飞书等工具降低使用门槛、定时任务自动推送。

但在没想清楚工作流之前，OpenClaw一点用都没有。就像你买了烤箱，但不知道要烤什么蛋糕，烤箱就是摆设。

正确的顺序应该是：

  1. 想清楚自己做什么（最重要）
  2. 梳理工作流，拆解环节
  3. 判断哪些环节可以用Agent代替
  4. 设计Agent之间的协作关系
  5. 用Claude Code开发和调试Agent
  6. 用Obsidian存储知识和SOP
  7. 最后，用OpenClaw部署上线，7×24运行

为什么这类内容这么少

为什么市面上很少有文章讲工作流梳理、讲Agent协作设计？因为难写。

写怎么装OpenClaw很简单，一步步列出来就行。写怎么梳理工作流很难，因为每个人的工作流都不一样。写怎么设计Agent协作更难，需要真正的思考。

但恰恰是这些难写的内容，才是真正的价值。工具安装教程一搜一大把，但教你如何梳理自己的工作流、如何设计Agent协作的内容，几乎没有。这就是为什么90%的人装了工具却用不起来——他们买了厨具，但不知道要做什么菜。

动手之前先做这三步

如果你也想搭一人AI公司，别急着装工具。先拿出一张纸，把自己每天做的事情写下来，拆解成环节，逐个分析：哪些是重复劳动？哪些需要创意和决策？哪些可以自动化？

然后设计Agent协作关系。不是Agent越多越好，而是够用就行。我设计了8个覆盖7个环节，你可能只需要3个，也可能需要12个。关键不是数量，而是协作是否流畅。

最后才开始选工具。Claude Code、Obsidian、OpenClaw，这些工具都很好，但它们是手段不是目的。目的是解决你的实际问题，提升你的效率。理论梳理完了，接下来准备一步步把这个系统搭起来。