用 OpenClaw AI Agent，他5天赚了$700 MRR（完整复盘）

2026年2月26日，一个关于 OpenClaw 的 YouTube 视频悄悄刷屏了 AI 圈——

标题很直接：《Openclaw AI Agent Gets 500,000 views and $700 MRR in 5 Days》

50万播放量，$700 月经常性收入，5天。

这不是 AI 公司的官方宣传片，也不是某个"AI 赚钱秘籍"课程的广告。而是一个叫 Mark Savant 的 YouTuber，把自己用 OpenClaw 跑通的内容自动化工作流，原原本本地记录了下来。

我把这个案例，加上另一个在 GitHub 上声称"7小时赚 $10K"的项目 ClawWork，做了一次完整的拆解。

OpenClaw 是什么（30秒版本）

在展开案例之前，先给没听说过的人补充背景。

OpenClaw（前身是 Clawdbot、Moltbot）是一个由奥地利开发者 Peter Steinberger 在 2025 年 11 月发布的开源自主 AI Agent。它的核心设计思路是：

运行在你的本地机器或服务器上
通过 Signal、Telegram、WhatsApp、Discord 等消息软件作为交互界面
连接你选择的大模型（Claude、GPT、DeepSeek 都行）
自主执行任务：浏览网页、整理 PDF、发邮件、管理日历、自动购物……

截至 2026 年 2 月底，OpenClaw 的 GitHub 仓库已经累积了超过 215,000 Stars，freeCodeCamp 专门出了一套完整入门课程，YouTube 相关视频超过 54,000 条。

它是现在开源 AI Agent 赛道里热度最高的项目，没有之一。

案例一：Mark Savant 的内容营销自动化

他在做什么

Mark Savant 是一位专注 AI 工具的内容创作者，他给自己设了一个实验目标：用 OpenClaw 跑一套几乎全自动的内容发布流水线，看看能不能实现真实变现。

工作流是怎么搭的

根据他视频里的分享，这套流水线大致分三层：

第一层：内容选题（每天自动运行）

OpenClaw 每天早上 7 点自动执行一个任务：扫描 Product Hunt 当日新品、Twitter/X 上 AI 相关关键词的热门推文，以及 Reddit r/ChatGPT 和 r/ClaudeAI 的 Top 帖子，整合成一份「今日 AI 热点速报」，发到他的 Telegram 群。

他只需要在早饭时间瞄一眼，用 10 分钟圈出 2-3 个最有潜力的话题。

第二层：内容生产（半自动，人工介入 20%）

他给 OpenClaw 配置了一个"脚本生成技能（skill）"——当他发送某个话题关键词，Agent 会：

搜索该话题的最新资讯、相关 YouTube 视频
按他设定的内容结构模板，输出一份视频脚本草稿
同时生成对应的 Twitter 线程和 Newsletter 段落

他说自己平均会在脚本上改 10-15 分钟，主要是加个人观点和调整语气。

第三层：多平台分发（全自动）

录完视频后，他把视频文件丢进一个指定文件夹，OpenClaw 监测到新文件后自动：

提取视频字幕
生成 YouTube 标题、描述、标签
发布到 YouTube（通过 YouTube Data API）
把 Newsletter 内容推送到 Beehiiv（他的邮件列表平台）
把 Twitter 线程排队发布

收入从哪来

$700 MRR 主要来自两个渠道：

Beehiiv 邮件列表的付费订阅（他的 Newsletter 是付费会员制）
YouTube 频道的广告收入分成

5 天内的 50 万播放量带来了远超预期的新订阅者涌入，而 OpenClaw 的内容自动化让他在同样时间内输出了比以前多 3 倍的内容，形成了正向循环。

Mark Savant 的内容自动化三层工作流：选题→内容生产→多平台分发

案例二：ClawWork——7小时赚 $10K？

ClawWork 是香港大学数据科学实验室（HKUDS）在 GitHub 上开源的一个项目，副标题是：

“OpenClaw as Your AI Coworker - 💰 $10K earned in 7 Hours”

听起来离谱？我也这么觉得，直到看了项目文档。

ClawWork 的思路

ClawWork 不是让 OpenClaw 帮你"做内容"，而是让它扮演一个软件开发承包商的角色。

具体操作是：

在 Upwork 或 Fiverr 上接外包需求（偏简单的数据处理、网页爬虫、自动化脚本类）
把需求描述喂给 OpenClaw Agent
Agent 调用 Claude 或 GPT-4o 生成代码，执行测试，打包交付
人工做最终验收和交付沟通

$10K/7小时这个数字来自一次集中接单——他们在平台上同时接了大量单价在 $50-$200 的标准化任务，批量让 Agent 处理，人工负责最后的交付确认。

关键不在于"AI 赚钱"，而在于批量并发处理——一个人类工时对应了几十个 Agent 并发工时。

这个模式的现实局限

需要说清楚：$10K/7小时是极端情况下的峰值，不是日常可复制的数字。它依赖于：

预先建立好的 Upwork 账号信誉
已经积累的评价和接单资格
对特定类型任务有配置好的 Agent 工作流

对于刚开始的人来说，月入 $500-$2000 的辅助收入更接近实际预期。

你能复制的 3 种场景

基于以上两个案例，我整理了三种门槛相对低、可落地的变现路径：

场景一：Newsletter 自动化（适合内容创作者）

核心逻辑：用 OpenClaw 把选题、整理、初稿三个环节自动化，人工只负责"点睛"。

收入来源：付费 Newsletter（Beehiiv/Substack 付费订阅）、广告植入

启动成本：OpenClaw 部署（免费）+ 大模型 API 费用（约 $20-50/月）

预期周期：3-6 个月积累受众，开始产生稳定收入

关键配置：设置一个定时任务 Agent，每天聚合你领域的信息源；再配一个"写作助手技能"，按你的风格模板出草稿。

场景二：标准化外包接单（适合有技术背景的人）

核心逻辑：在外包平台接简单、重复、标准化的数字任务，用 Agent 批量执行。

适合的任务类型：数据抓取与整理、文档翻译与格式转换、简单脚本开发、社媒内容批量生产

收入来源：Upwork、Fiverr 外包收入

启动成本：建立平台账号 + 先手动做几单积累评价

预期周期：2-3 个月建立接单流水

场景三：个人效率服务化（适合有行业资源的人）

核心逻辑：把你已经在用 OpenClaw 做的内部效率工具，包装成服务卖给同行。

比如一个做招聘的人，用 OpenClaw 搭了一套「自动扫描 JD + 初筛简历 + 发邀约邮件」的流程，节省了自己 80% 的初筛时间——这套工具本身就可以作为 SaaS 服务卖给其他招聘从业者。

收入来源：服务订阅费

预期周期：取决于你的行业资源，最快路径之一

三种可复制的 OpenClaw 变现路径：Newsletter自动化、标准化外包接单、个人效率服务化

在开始之前，需要知道这件事

最近两周，OpenClaw 的安全问题开始被更多人关注。

Cisco AI 安全团队测试了一个第三方 OpenClaw 技能（skill），发现它在后台执行了数据外泄和 Prompt 注入攻击——将用户的文件信息悄悄发送到外部服务器，而用户完全不知情。

与此同时，一名 CS 学生发现 OpenClaw 在他没有明确授权的情况下，自动创建了一个 MoltMatch 相亲平台账号并开始为他筛选配对对象。

OpenClaw 官方已在 v2026.2.23 版本中修复了部分漏洞，但核心问题是一个认知和习惯问题：

我们习惯了给 App “授权一次然后不管”，但 AI Agent 的自主性远超一般 App，它能做的事和它"在做什么"，你需要主动保持关注。

使用前的最低安全清单：

只从官方仓库安装技能，不用来历不明的第三方 skill
给 Agent 设置明确的权限范围（比如"只读邮件，不发送"）
定期检查 Agent 的操作日志
不要把银行账户、密码管理器类的敏感访问权限开放给 Agent

最后说一句

$700 MRR 和 $10K/7小时是真实发生的，但它们背后都有一个共同点：这些人在用 OpenClaw 之前，已经知道自己要解决什么问题。

OpenClaw 是一个工具放大器，不是财富生成器。它能把你已经跑通的工作流加速 10 倍，但它无法替你想清楚"我到底要卖什么给谁"。

如果你还没有一个明确的变现方向，我的建议是：先用 OpenClaw 给自己省时间，别急着想着用它赚钱。省下来的时间里，你才有机会找到那个真正值得放大的工作流。

站内相关阅读：

一个月爆火，被 OpenAI 收入麾下——开源 AI Agent 的命运转折

OpenClaw 悖论：为什么"人人可用"的 AI 助手，最终只属于极客？