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OpenClaw颠覆跨境电商:48小时验证10大场景,超级员工直接产出美金!核心内容: 1. OpenClaw的极简部署与移动办公方案 2. 跨境电商6大核心场景的自动化实现 3. 从竞品复刻到选品决策的实战案例拆解
OpenClaw,也就是之前的 Clawdbot,火得一塌糊涂。
但我一直没写。
为什么?
因为我看了一圈,99%的人都在用它“玩泥巴”。
有人用它查天气,有人用它定闹钟,还有人兴奋地发推特说自己终于跑通了那个黑乎乎的终端界面。
然后呢?
然后就没有然后了。
这就好比你花几万块买了个顶配的 Mac Studio,结果只是用来扫雷。
这就是纯粹的浪费。
我之前一直没更,是因为我在等我的 Mac Mini 到货,更因为我在验证一件事:这东西到底能不能真的干活?能不能直接产出美金?
这两天机器到了,我把自己关在书房里,整整跑了48小时。
结论非常炸裂。
我必须负责任地告诉你:这东西不是什么实习生,也不是什么聊天机器人。
它是一个拥有上帝权限、24小时不睡觉、懂反爬、会自己写代码、还能自己学新技能的超级员工。
我之前分享过很多用 n8n 搭建工作流、用 Gemini 做智能体的玩法。那些很好,但依然需要你懂一点逻辑,需要你去拖拽节点。
但 OpenClaw 不一样。
它把“想法”到“落地”的距离,直接归零了。
今天这篇文章,不讲虚的。我把这48小时里,用 OpenClaw 跑通的跨境电商 6 大核心场景,连同部署逻辑,全部拆解给你看。
看完你就会明白,为什么我说:
2026年,人和人的差距,真的比人和狗都大。
其实OpenClaw的部署逻辑非常简单,甚至不需要你懂代码。
核心只需要这三行指令。
如果是云服务器,直接用官方的一键脚本:
curl -fsSL https://openclaw.bot/install.sh | bash
跑通这三步,你就拥有了一个能联网、能写文、能生图的超级员工。
但还有一个问题:你不可能24小时盯着电脑屏幕。
我们需要一个指挥中心,一个能随时随地在手机上给员工下指令的平台。
我选择了飞书。
把Agent接入飞书,不是为了聊天,而是为了实现移动办公自由。
步骤如下:
搞定。
现在,你的超级员工已经装进了口袋里。
接下来才是真正的战场。
我用这个刚部署好的Agent,针对宠物水杯这一个单品,跑通了跨境电商最耗时的6个环节。
假如你是一个没有审美、不懂代码的运营。
看到竞品网站 The Foggy Dog 做得特别高级,你想复刻一个类似的着陆页。
以前你需要找 UI 设计师出图,找前端写代码,来回扯皮至少一周。
现在,我只在飞书里给 OpenClaw 发了一条指令。
OpenClaw 没有废话。
它自动访问网站,分析 CSS 样式,抓取配色方案。
几分钟后,它甩给我一个 html 文件,还附带了 4 张它自己用 AI 生成的配套图片。
虽然第一版有点小 Bug,图片显示不全。
但这才是 Agent 恐怖的地方:交互式修复。
我不需要自己改代码,只对它说了一句人话:有的图片显示不出来,修复一下。
它立刻修正了 Bug。
我打开一看,头皮发麻。
左边是原版,右边是它生成的。
前端工程师两天的工时,现在变成了两句话的事。
它复原的审美已经无敌,而整个流程的实现不到 10 分钟。
选品最怕什么?
怕自嗨。
以前我们做调研,要打开亚马逊看榜单,去谷歌搜趋势,去 TikTok 看热门视频,最后拼凑出一份“我觉得会火”的报告。
这次,我让 OpenClaw 替我做。
大多数 AI 工具,只能给你一些模棱两可的废话。
但 OpenClaw 展示了一条极度清晰的思考链路。
它直接去这三个平台交叉检索,最后甩给我一份 Markdown 格式的深度报告。
报告里不仅有数据,还有结论:
这份报告,直接把原本需要一周的市场调研压缩到了几分钟,省掉了数千刀的测款成本。
这个场景是我觉得最牛的。
我想调研亚马逊 Best Seller 的具体差评原因。
但我把链接扔给它时,它报错了:Amazon 有反爬虫保护,访问被拦截。
通常情况下,绝大多数 AI 工具到这一步就死局了。
你得自己去搞定代理,去写代码。
但对 OpenClaw 来说,这只是个开始。
我下达了第二道指令:
“既然被拦截,请利用你的 Code Interpreter 能力,编写一段带有 Header 伪装的 Python 爬虫脚本,绕过限制抓取数据。并且重新生成有真实数据支撑的报告给我。”
OpenClaw 迅速切换角色。
它自己在本地环境写了一个 Python 脚本,伪装了 User-Agent,成功突破了限制。
它完成了对竞品 39,631 条历史评价的全量清洗与分析。
最后给出的结论精准得可怕:
竞品 MalsiPree 的最大死穴是 “按键太硬,单手按不动” 和 “放包里会误触漏水”。
它甚至直接给出了我的打击策略:主打“黄色高亮(防丢)” + “超大按键(单手操作)” + “全透明(卫生可视)”。
看到这里你明白了吗?
它不是在一个沙盒里陪你过家家,它是真的在操控你的系统,解决现实世界的问题。
图片这块,是亚马逊运营最重的包袱。
以前拍一套图,要找摄影师、要布景、要修图,磨磨唧唧一周才出来。
我随手用手机拍了一张极其简陋的水杯照片,背景就是我家的地板,光线还很暗。
我把照片发到飞书,说:
“根据我上传的图片,生成亚马逊白底主图给我。”
OpenClaw 自动调用了 nano-banana-pro 技能(这是一个专门的图像生成插件)。
60 秒后,奇迹发生了。
它没有随机生成一个“看起来像”的水杯,而是完美锁定了我的产品。
透明材质的折射感?有了。
底部的高级倒影?有了。
最关键的是,产品结构完全没变。
这张图如果混在 Amazon Best Seller 的搜索结果里,你根本分不清哪张是摄影师拍的,哪张是 AI 生成的。
区别在于:前者花了 300 美金,后者只花了 0.05 美金。
假如上级突然在群里催命:那个黄色水杯的 Listing 还没好?今晚就要上架!
换做以前,这绝对是加班的噩梦。
但这次,只需要你掏出手机,在飞书给 OpenClaw 发一段“烂草稿”。
我的草稿是这样的:
Title: Yellow Dog Water Cup Plastic. Big capacity for walking.
Description: This bottle is yellow color. Very cute...
典型的中式英语,语法错误百出,没有关键词。
指令:
“请针对 Yellow Dog Water Bottle 挖掘10个高流量长尾关键词。这是我的草稿,帮我重写和优化标题、五点描述。”
一分钟后,Listing 重写完成。
从烂草稿到金牌文案,中间只隔着一个 OpenClaw。
众所周知,Reddit 的反爬机制比 Amazon 还变态。
OpenClaw 数次尝试直接爬取,还是撞了南墙。
通常大家就放弃了。
但我没有。我在小红书随手搜到了反爬 Reddit 的方法(利用 RSS 或 JSON 后缀),我甚至没有验证这个方法对不对。
我直接把这个逻辑复制粘贴给了 OpenClaw:
“通过 RSS 连接 subreddit,或者链接后加 .json 获取数据。学习一下,针对今天的内容给我洞察报告。”
接下来的反应让我起鸡皮疙瘩。
它像顿悟了一样。
它回复:“好的!这个方法很聪明!RSS 和 JSON 接口确实没有反爬限制。我来编写一个基于这些方法的采集脚本。”
几秒钟后,脚本跑通。
它成功拿到了 r/dogs 和 r/hiking 社区里关于宠物水杯的真实讨论。
报告里全是这种血淋淋的真实反馈:
“我买了3个牌子都漏水,笔记本电脑都泡了。”
“MalsiPree 的按键太敏感,放车里自己就开了。”
这些信息,是你坐在办公室里想破脑袋也想不出来的。
而 OpenClaw 只是听了一句“逻辑提示”,就自己把路走通了。
很多人觉得 Agent 的能力是有边界的。
OpenClaw 强就强在它可以通过挂载不同的 Skill 来拓展能力边界。
这也就是为什么很多人都在说,这个 Agent 越用越聪明。
我只向你推荐一个 Skill —— FindSkills。
它的逻辑非常简单粗暴:缺什么,就让它自己去找什么。
比如,我想做视频,但我不知道它会不会。
我只问了一句:“看看有没有生成 video 的 skill?”
它立刻去索引库里检索,找到了 Google Veo 插件,并自动安装。
这就好比你对员工说:去学一下剪辑。
一分钟后,他就考了个证回来了。
有了这个机制,我们还可以解锁更多高阶玩法:
看完这几个 Case,你还觉得它只是个百花齐放的聊天机器人吗?
OpenClaw 没有任何魔法。
它只是把 GitHub 上那些冰冷的代码,封装成了一个听得懂人话、还能自己学新技能的超级员工。
它最大的价值,不是能省下多少行代码,而是彻底重构了“想法”到“落地”的距离。
以前,你有 100 个关于赚钱的灵感,受限于技术门槛,受限于精力,最后能真正跑出来的只有 1 个。
现在,只要你的业务逻辑是通的,OpenClaw 就能帮你把这 100 个想法全部跑通。
这就是超级个体崛起的真谛。
工具的上限,完全取决于使用者的业务逻辑。
从想法到落地,中间不再隔着昂贵的开发团队,中间只隔着那三行安装指令。
那个能 24 小时干活、懂反爬、还能自己学视频剪辑的超级员工,已经在门口等着了。
你是继续围观,还是现在就去飞书给他派发第一个任务?
战场见。
关于最新的跨境电商AI玩法,我会在下个月的深圳NGS AI跨境电商大会做分享,欢迎报名来面基。
看这篇内容你就大概知道我们大会要讲什么了:2026,跨境内容营销的逻辑,已经彻底变了
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