OpenClaw+ollama-QwQ-32B：自动化周报生成与邮件发送实战

OpenClawollama-QwQ-32B自动化周报生成与邮件发送实战1. 为什么需要自动化周报系统每周五下午我都会陷入同样的焦虑——堆积如山的会议记录、零散的待办事项、杂乱的项目进度需要整理成一份结构清晰的周报。这个过程通常要耗费1-2小时而且往往在deadline前仓促完成。直到我发现OpenClawollama-QwQ-32B这个组合才真正从这种重复劳动中解脱出来。这个方案的核心价值在于将碎片信息自动整合为专业报告。OpenClaw负责收集本机数据如会议记录、代码提交、待办清单ollama-QwQ-32B模型进行信息提炼与结构化最终自动发送邮件给相关方。整个过程完全在本地运行敏感数据不会外泄这对处理内部项目信息尤为重要。2. 环境准备与基础配置2.1 部署ollama-QwQ-32B模型服务首先需要确保ollama服务正常运行。我使用的是星图平台提供的预置镜像省去了手动部署的麻烦# 启动模型服务端口默认11434 ollama serve验证服务可用性curl http://localhost:11434/api/generate -d { model: QwQ-32B, prompt: 测试模型响应 }2.2 OpenClaw基础安装采用npm方式安装OpenClaw汉化版sudo npm install -g qingchencloud/openclaw-zhlatest openclaw onboard --modeAdvanced在配置向导中关键步骤模型提供商选择Custom填写ollama服务地址http://localhost:11434模型ID填写QwQ-32B跳过渠道配置后续通过CLI单独配置邮件功能3. 构建周报自动化流水线3.1 数据收集模块配置我在~/.openclaw/scripts/下创建了三个采集脚本会议记录提取器meeting_scraper.py# 从钉钉/飞书本地缓存文件提取本周会议摘要 import json from pathlib import Path def get_meetings(): cache_path Path(~/Library/Caches/com.dingtalk/meetings.json).expanduser() with open(cache_path) as f: return json.load(f).get(items, [])代码提交统计器git_stats.sh#!/bin/bash git log --since1 week ago --prettyformat:%h - %an, %ar : %s /tmp/git_logs.txt待办事项聚合器todo_aggregator.js// 聚合Todoist、滴答清单等API数据 const fs require(fs); const todos await fetch(https://api.todoist.com/...); fs.writeFileSync(/tmp/todos.json, JSON.stringify(todos));通过OpenClaw配置文件注册这些工具{ tools: { meeting_scraper: { command: python ~/.openclaw/scripts/meeting_scraper.py, type: python }, git_stats: { command: bash ~/.openclaw/scripts/git_stats.sh, type: shell } } }3.2 周报生成逻辑设计核心prompt存储在~/weekly_report/prompt.txt你是一位专业的IT项目经理请根据以下材料生成周报 1. 会议记录{{meetings}} 2. 代码提交{{git_logs}} 3. 待办事项{{todos}} 要求 - 按项目进展问题风险下周计划三部分组织 - 技术细节要准确 - 风险项需标注负责人 - 使用Markdown格式 - 中文输出通过OpenClaw的预执行钩子pre-hook自动填充变量openclaw exec --pre-hook meetings$(openclaw tools run meeting_scraper); git_logs$(cat /tmp/git_logs.txt); todos$(openclaw tools run todo_aggregator); sed -i s/{{meetings}}/$meetings/g ~/weekly_report/prompt.txt 3.3 邮件发送模块集成安装邮件发送skillclawhub install email-sender配置SMTP信息使用环境变量方式更安全export SMTP_SERVERsmtp.office365.com export SMTP_PORT587 export EMAIL_USERyournamecompany.com export EMAIL_PASSWORDyour-password测试邮件发送openclaw skills test email-sender --totestexample.com --subject测试 --bodyHello World4. 全流程自动化实现4.1 创建自动化任务链在OpenClaw控制台创建定时任务每周五16:00执行{ name: auto-weekly-report, schedule: 0 16 * * 5, steps: [ { type: tool, command: run meeting_scraper }, { type: tool, command: run git_stats }, { type: llm, prompt: file://~/weekly_report/prompt.txt, output: /tmp/report.md }, { type: skill, name: email-sender, params: { to: teamcompany.com, subject: 【周报】项目组工作汇报-{{date}}, body: file:///tmp/report.md, attachments: [/tmp/git_logs.txt] } } ] }4.2 异常处理机制为应对可能出现的故障我增加了以下保障措施执行超时监控任何步骤超过10分钟即终止openclaw config set exec.timeout600失败重试逻辑在任务定义中添加重试策略{ retry: { attempts: 3, delay: 300 } }结果验证检查邮件是否成功进入发件箱openclaw tools run check_sent_items --querysubject:周报5. 实际效果与优化建议实施这套系统后我的周报时间从每周2小时缩短到5分钟主要是检查自动生成的内容。ollama-QwQ-32B生成的报告结构清晰甚至能自动关联不同会议中的相关讨论要点。几个值得注意的优化点模型温度值调整通过反复测试发现temperature0.3时生成内容最平衡{ models: { providers: { ollama: { params: { temperature: 0.3 } } } } }邮件模板个性化为不同收件人定制摘要深度openclaw skills config email-sender --templatemanager_template.md本地缓存利用避免重复收集相同数据# 在采集脚本中添加缓存逻辑 if not cache_expired(meetings): return read_cache()这套方案最适合中小团队的技术负责人。对于更复杂的组织架构可能需要增加权限控制和内容审核环节。但核心思路不变——让AI处理枯燥的信息整理工作人类专注于决策与创新。获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。