小型工作室利器：OpenClaw+GLM-4.7-Flash实现短视频脚本自动化

小型工作室利器：OpenClaw+GLM-4.7-Flash实现短视频脚本自动化

1. 当短视频团队遇上AI自动化

去年夏天，我们的三人短视频团队陷入了创作瓶颈。每天花费4小时在选题、写脚本和找素材上，但产出效率始终提不上去。直到尝试将OpenClaw与GLM-4.7-Flash模型结合，才真正实现了从"人力苦战"到"智能协作"的转变。

这个组合最吸引我的地方在于：它不需要复杂的企业级部署，用个人电脑就能搭建完整的自动化工作流。OpenClaw负责执行具体操作（如抓取热点、生成脚本），GLM-4.7-Flash提供高质量的文本生成能力，两者配合就像给团队增加了一位不知疲倦的AI编导。

2. 环境搭建与模型接入

2.1 快速部署GLM-4.7-Flash

我们选择通过ollama部署GLM-4.7-Flash模型，这是整个方案中最简单的环节：

ollama pull glm-4.7-flash ollama run glm-4.7-flash

模型启动后会显示本地访问地址（通常是http://localhost:11434），这个地址将在OpenClaw配置中作为大模型终端节点。

2.2 OpenClaw的安装与配置

在MacBook Pro上的安装过程出乎意料的顺利：

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash openclaw onboard

配置向导中选择Advanced模式，在模型提供商处填写GLM-4.7-Flash的本地地址。关键配置项如下：

{ "models": { "providers": { "local-glm": { "baseUrl": "http://localhost:11434", "api": "openai-completions", "models": [ { "id": "glm-4.7-flash", "name": "Local GLM-4.7-Flash", "contextWindow": 32768 } ] } } } }

配置完成后，用openclaw gateway start启动服务，通过http://127.0.0.1:18789即可访问控制台。

3. 短视频自动化工作流实战

3.1 热点关键词自动抓取

我们首先实现的是每日热点自动抓取功能。通过OpenClaw的浏览器控制能力，配合GLM-4.7-Flash的信息提取能力，构建了以下工作流：

1. OpenClaw自动打开Chrome，访问微博、抖音、百度热搜
2. 对页面截图后，调用GLM-4.7-Flash识别并提取关键话题
3. 根据团队历史数据过滤低相关度内容
4. 生成带热度指数的关键词报告

这个流程每天凌晨3点自动运行，早9点我们就能在飞书收到整理好的热点清单。曾经需要1小时的手工操作，现在完全自动化完成。

3.2 分镜脚本智能生成

脚本创作是最耗时的环节。我们训练OpenClaw理解团队的创作风格：

clawhub install script-generator

然后在控制台输入类似这样的指令： "基于今日热点'夏日防晒黑科技'，生成1分钟短视频脚本，包含3个分镜，风格轻松幽默，目标受众25-35岁女性"

GLM-4.7-Flash会根据我们的历史作品库，生成符合团队风格的脚本初稿。实测下来，第一版可用率能达到60%，再经过人工调整就能直接使用，节省了约70%的创作时间。

3.3 素材库智能匹配

我们最惊喜的是素材自动匹配功能。OpenClaw可以：

1. 扫描本地素材库（约2TB视频片段）
2. 结合脚本内容，调用GLM-4.7-Flash理解每个分镜的需求
3. 返回最匹配的3个素材选项及其时间戳
4. 自动生成Premiere Pro项目文件

曾经需要翻找数小时的素材匹配工作，现在10分钟内就能完成初选。特别是对于"万能空镜"这类通用素材，AI的识别准确率比人工还高。

4. 踩坑与优化经验

4.1 Token消耗控制

初期我们没有优化提示词，导致单次脚本生成就消耗上万Token。后来通过以下方法将成本降低60%：

1. 在提示词中明确限制输出长度
2. 对素材匹配采用"先分类后细选"的两阶段策略
3. 设置OpenClaw的自动缓存机制，避免重复分析相同素材

4.2 操作稳定性提升

遇到过几次OpenClaw点击错位置的情况。通过以下改进显著降低错误率：

1. 为关键操作添加视觉锚点校验
2. 设置操作间隔延迟（特别是网页加载时）
3. 对重要流程添加人工确认环节

4.3 个性化调优技巧

要让AI真正理解团队风格，我们：

1. 上传了50篇历史优秀脚本作为示例
2. 建立了团队专属的"拒绝词库"
3. 定期人工标注生成结果，持续优化模型理解

5. 实际效果与使用建议

运行三个月后，我们的核心指标变化如下：

• 单条视频平均创作时间：8小时 → 3小时
• 日产出能力：1条 → 2-3条
• 热点响应速度：滞后12小时 → 领先6小时

对于考虑尝试的工作室，我的建议是：

1. 从小场景开始，先自动化最耗时的单一环节
2. 保留人工审核环节，AI更适合做"第一稿"
3. 定期清理OpenClaw的日志和缓存，维持系统稳定
4. 为不同成员设置操作权限，避免误操作

这套方案特别适合3-5人的内容团队，既能享受AI提效的好处，又不会引入企业级系统的复杂性。当看到第一个完全由AI辅助创作的视频播放量破百万时，我们知道这次技术投入值了。

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