最近发现一个挺有意思的现象，大多数人在使用OpenClaw时，基本就是「提问→等答案→完事」。
更多实用的功能完全没有挖掘出来，相当于是把OpenClaw当百度去用了。有点浪费。
其实OpenClaw根本不是什么「能回答问题的工具」。
它更像一个可塑的助手：你说清规则，它能换种风格并记住；你教它方法，它能形成习惯；你给它时间表，它能按点帮你推进事务。
今天聊聊几个被严重低估的功能。
一、改人设：让AI按你的风格干活
OpenClaw的回复风格不是固定的。
你可以通过一句「设定」让它换身份、换语气、换表达方式。
比如你希望它更幽默、更严谨、更像产品经理或更像学习搭子，都可以直接规定规则。
三个维度调人设：
名字与身份：给它一个新名字、一个职业或角色定位
说话方式：用更长、更礼貌、更有情或更正式的语气
固定开场/结尾：每次回复前加一句话，或结尾总结一条行动项
试试这几句：
「从现在开始你叫「贾维斯」，身份是我的智能秘书。每次回复开头先说一句：收到，然后再回答。」
「你以后用'两段式'回复：先给结论、再给具体理由。不要铺垫太多。」
「你是一个专业的行业研究员，任何判断都要标注置信度，并给1条不确定性说明。」
设定完之后，它就记住了。
下一次对话，它依然按你设定的风格来。这点比很多工具好用。
二、装技能：查找技能库安装
OpenClaw内置了Clawhub技能库。
当你想让它完成某项任务，不一定要从零开始教——你可以先让它去技能库里找「高质量Skill」。
相当于给它装一个「专用模块」，效率会明显更高。Clawhub技能库官方地址如下：
https://clawhub.ai/skills
适合用Skill的场景：
• 做信息整理：新闻汇总、竞品对比、会议纪要模板化 • 做分析：股票/行业梳理、数据解读、风险点提取 • 做工作流：从需求→拆解→输出→复盘的一整套流程
话术示例：
「帮我看看最近新能源板块有什么动向，你先去搜索相关的行情数据和投资逻辑Skill，然后安装分析。」
「做一份竞品调研，先找一个适合的产品分析Skill，再按步骤引导我完成。」
还可以「教它你的专业经验」
让它追随你的最佳实践，或者把你之前有的Skill发给它。
你可以这样教它：
给流程：你通常怎么做这类事（先搜什么、再怎么判断、最后怎么输出）
给标准：你最在意什么（准确性？速度？可执行？风险控制？）
给模板：你喜欢的输出格式（固定结构、固定字段、固定长度）
比如：
「以后你帮我做行业信息整理时，按我的习惯来：先找头部媒体的报道，再按'趋势/机会/风险'三个角度提炼，最后给一个简短的建议。」
「我整理项目进展的风格：本周完成→遇到卡点→下周计划→需要支持。以后每周按这个框架帮我梳理。」
三、定时任务：自动化任务执行
OpenClaw支持定时完成任务。
这意味着它不仅能回答问题，还能变成你每天的「自动提醒器」和「信息雷达」。
但前提是：你给它足够明确的时间要求和输出标准。
一次说清楚三件事：
目标时间：什么时候执行（具体到日期/每天几点/每周几）
输出格式：怎么给你（要点、表格、模板、字数、语言）
约束条件：不能做什么或必须满足什么（200字以内、只用中文、要带风险提示、只输出3条等）
试试这样：
「每天早上8:30推送最新科技资讯，输出5条核心要点，中文，150字以内。」
「2小时后提醒我写今天的复盘笔记，并给我一个复盘模板（三段式）。」
「今晚21:00提醒我：放下手机、准备明天的待办、早点休息。语气要温和一点。」
万能模板：
在【时间】执行【任务】，输出【格式】，并遵守【约束】。
把这三项一次说清楚，OpenClaw的执行会稳定很多，也更容易长期形成「自动化习惯」。
写在最后
很多人用AI，习惯性地把它当搜索引擎来用。问一句，答一句，然后就没有然后了。但OpenClaw的价值不在于「回答问题」，而在于形成协作关系。
改人设、装技能、设定时——这三个功能用起来，它才能真正变成你工作流的一部分。
下次打开OpenClaw的时候，别只问问题了。试着给它设定一个规则，或者安排一个定时任务。你会发现，它比你想的能干多了。
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