這段時間，各廠瘋狂把OpenClaw接入自家產品啊。

我測試了幾個，今天先推薦一個AI表格類產品，畢竟表格太常用了，先讓OpenClaw實打實的幫大家完成工作內容。

而且不用安裝新應用，就在日常辦公的釘釘中使用。

先簡單介紹OpenClaw和釘釘AI表格。

• OpenClaw：能讓AI直接操控電腦的自動化工具，相當于給大模型裝上眼睛和手，能說也能做?？梢钥雌聊?、模擬鼠標鍵盤，自動完成打開軟件、操作系統(tǒng)、發(fā)消息、搜資料等一系列電腦操作。

• 釘釘AI表格：可以理解為在線的、有AI能力的Excel。除了記錄數據，還能進行AI分析，能制作可視化儀表盤。

OpenClaw是調研專家，釘釘AI表格是數據分析師，它倆協(xié)作，能解決絕大部分涉及表格的工作任務。

還沒有安裝OpenClaw的小伙伴，可以看小互這篇教程，新手友好：

安裝好的小伙伴，按照下面簡單3步，搭建OpenClaw與釘釘AI表格之間的橋梁。

第一步：安裝釘釘AI表格技能

直接在OpenClaw對話框中輸入：

安裝skill： https://github.com/aliramw/dingtalk-ai-table

第二步：安裝mcporter

接下來，OpenClaw會問你要不要安裝mcporter，同意就行。

第三步：配置釘釘 MCP Server

訪問釘釘的MCP廣場：mcp.dingtalk.com，點擊「釘釘AI表格」。

然后復制右側的Streamable HTTP URL。

再把下面的指令給OpenClaw：

mcporter config add dingtalk-ai-table --url " <你復制的url> "

全程OpenClaw自動化安裝配置，哪里遇到卡點直接問它，讓它解決就好。

更詳細的流程，可以看這篇官方教程：

https://alidocs.dingtalk.com/i/nodes/LeBq413JAOyAdGBMsBleAM0nWDOnGvpb?utm_scene=team_space

下面，我把日常的三類工作，交給OpenClaw和釘釘AI表格，看它們表現如何。

Case 1: 公眾號選題

告訴OpenClaw我要做AI領域公眾號選題，獲取最近兩周的AI熱點，設計詳細專業(yè)的字段，將熱點信息存入釘釘AI表格“AI熱點選題”。

不是硬夸，它設計的字段真的實用。寫作難度、推薦度和簡短理由，都是選題決策的重要參考。

推薦度大于9.0的選題，繼續(xù)生成大綱、初稿和核心亮點。

它給了我一堆交付文件。

并在釘釘AI表格中同步了內容。

這不比實習生好用多了。

Case 2: 領域調研

作為AI博主+創(chuàng)業(yè)者，領域調研肯定少不了。

熱點選題更考驗廣度，領域調研更考驗深度。讓OpenClaw調研近兩年的AI玩具產品，并存入釘釘AI表格“AI玩具調研”。

信息非常詳細，從國內到國外，各類AI娛樂產品都有。還有具體的所屬公司、發(fā)布時間、售價、產品形態(tài)、用戶畫像、技術特點和市場定位。

它是真的從需求出發(fā)，而不是簡單羅列產品。像用戶畫像、技術特點、市場定位這些內容，對后續(xù)工作都很有幫助。

還可以做一份可視化報告，一目了然，對領域了解更上一層樓。

Case 3: 產品周期規(guī)劃

再測一個更宏觀的任務，生成產品全流程周期規(guī)劃。

告訴它：我要做一個AI海報的設計靈感網站，從0開始，到最后跑通整個商業(yè)流程。幫我設計一個詳細的產品全流程周期表格，創(chuàng)建并保存到釘釘AI表格“AI網站周期”。

相較于豆包這類通用模型， OpenClaw 一大好處就是長期協(xié)作。所以，它不僅是規(guī)劃，不僅能完成某一環(huán)節(jié)，整個產品周期它都幫得上忙，而不會丟失記憶。

說白了，豆包是臨時工， OpenClaw是正式員工。

讓 OpenClaw直接完成第1周的任務。

有文件交付，有工作總結，有下一步計劃，這是真正的生產力，不止說說而已。

完成第一周任務后，“狀態(tài)”字段也同步更新為“已完成”。

一系列測評中，我感受到了“無感化協(xié)作”。OpenClaw的介入，讓AI擁有了操作系統(tǒng)的權限；而釘釘AI表格則提供了一個結構化的數據溫床。

不需要在瀏覽器、Excel、本地文檔之間反復橫跳，OpenClaw像一個隱形的助理，默默地在后臺把調研、清洗、入庫全部做完。不再是給你一堆不知所云的文字塊，而是清清楚楚的字段、狀態(tài)更新和文件路徑。

而且釘釘AI表格這種在線存儲的形式，減少了OpenClaw誤操作系統(tǒng)文件的風險。

為什么這種組合能產生 1+1 > 2 的效果呢？這里有三個維度的深層邏輯：

從語言模型到行為模型（LAM）

傳統(tǒng)的AI只負責說。而OpenClaw這種工具正在把AI推向行為模型。它不再糾結于形容詞用得好不好，而是在意“點擊哪個按鈕”、“讀取哪個路徑”。

非結構化信息的“結構化回歸”

互聯網上的信息是雜亂的、非結構化的，而釘釘AI表格這類產品的意義，在于強制讓這些信息歸位。

把全網熱點變成“推薦度”和“難度”的數字對比。把虛無縹緲的想法變成以周為單位的產品規(guī)劃進度條。

這種結構化過程，實際上是把AI的發(fā)散思維，通過表格的柵格邏輯，收斂成了可決策的商業(yè)情報。

記憶與狀態(tài)的承載

通用大模型的痛點在于“易忘性”，即便有長上下文支持，也很難管理跨度長達數月的復雜項目。

在這套方案里，釘釘AI表格充當了OpenClaw的云存儲和狀態(tài)機。每次操作完，都會在表格里留下存證。這種基于結構化數據的長期記憶，讓AI真正具備了參與長周期項目的能力。

如果你也想讓AI接管你的重復性工作，那就劃到文章開頭，打開電腦，開始安裝OpenClaw，開始配置釘釘AI表格吧～

與其在對話框里感嘆AI的強大，不如在表格里感受AI的效率。

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