最近OpenClaw是一个非常热门的话题，互联网上很多人讨论这个话题，用过的没用过的博主在各大平台都在表达不同的意见。我作为正在使用 OpenClaw 的亚马逊卖家，来给大家讲讲：

本文将回答 6 个核心问题：

• 我为什么选择 OpenClaw 而不是 Claude Code？

• 对跨境卖家来说，OpenClaw 部署难度高不高？

• 我们公司如何使用 OpenClaw？

• 我们把 OpenClaw 运用到亚马逊日常运营的哪些环节？

• 在实际运用过程中遇到的问题以及踩过的坑？

• 安装好之后，如何让 OpenClaw 真正工作起来？

一、为什么选择 OpenClaw 而不是 Claude Code？

如果你是我的公众号粉丝，你应该知道，目前我们公司只有三个人。去年年底搬了新场地之后，一直纠结要不要招更多的员工。同时去年也想通过 n8n 等工作流的方式，试图把亚马逊日常运营过程中可能会重复操作的、可自动化的部分解决掉。

谁知 OpenClaw 和 Claude Code 的出现让我完全放弃了 n8n。

为什么？

因为 n8n 对于不懂代码的人以及计算语言的人来说很不友好，学习过程比较复杂，学习成本相对来说比较高。但是 OpenClaw 和 Claude Code 完全不需要，你只需要清晰地提供你的思路以及你的 SOP，OpenClaw 自主学习，并且根据 SOP 的内容能帮你实现自动化，先学习，然后根据你的 SOP 把这项任务封装成 Skill。

说白了，做各种 n8n workflow 真的很麻烦，如果其中某个节点出问题了或者报错，我还得自己修复。但是 OpenClaw 完全可以自己修复、自己优化（同样 Claude Code 也具备一样的功能）。

那为什么不用 Claude Code？

其实我也在用 Claude Code，这个也在用，但是 Claude Code 还不能控制我的电脑。比如我在亚马逊后台批量创建达人的这个任务，我没法用 Claude Code 来执行，但是 OpenClaw 完全可以让我解放双手，帮我完成这个任务。

核心差异：

OpenClaw 不仅能像 Claude Code 一样帮我完成任务，同时它还能接管电脑，甚至在我的浏览器以及在紫鸟上执行一些重复的任务，并且还能帮我整理我的电脑上的文件。这个目前 Claude Code 还做不到。

听说最近 OpenAI 出了新的功能，可以完全接管电脑独立完成一些任务，目前我还没有尝试，到时候也会发布一篇文章给大家分享体验感。

二、对跨境卖家来说，OpenClaw 部署难度高不高？

我们在利金城举办的第一届沙龙

我们在利金城举办的第一届沙龙，我和我的合伙人 VA7 在上个礼拜做了一次线上线下沙龙，参与的卖家也挺多的。我们发现跨境卖家自己在本地部署 OpenClaw 还是有一定的难度，并且我们在这次沙龙也总结了很多问题。

由于参加线上线下沙龙的卖家大部分人带着 Windows 系统的电脑，在安装过程中也出现了很多问题，可以用 absolute chaos 来形容。因为我上个礼拜发布这次沙龙相关的海报以及注意事项时，我们明确提到过最好还是带着 Mac 笔记本参加沙龙，但是很多卖家没有注意到这个点。

不过我们在现场收集了很多问题，并且把亚马逊卖家安装 OpenClaw 时会遇到的问题整理成文档。你可以转发这篇文章获取 Mac/Windows 电脑安装 OpenClaw 以及飞书部署的文档。

我们上个礼拜线上线下的活动一共有 120 个人参与，并且我们在线上线下教亚马逊卖家如何安装并且对接飞书。我们把安装过程遇到的所有的问题做成飞书文档，并且已经为你整理好了，这个里面涵盖了 Mac 的安装、Windows 的安装流程，以及 Linux 系统的安装流程，你在安装时遇到的问题我们已经整理出来。

三、我们公司如何使用 OpenClaw？

这个问题或许是很多人非常关心的一个问题。我们直接在 MacBook 安装之后和我们的飞书对接，我们现在用 OpenClaw 不需要在 OpenClaw 的本地窗口操作。

你在本地部署之后你会获得类似图中这样的 Dashboard 页面，但是这个页面用着很不舒服，所以我们选择飞书对接。

但是很多人认为我只要部署好了之后完全不需要看 Terminal 吗？

答案是不行，Terminal 你也得看。假如说你在飞书上用着用着发现突然 Agent Failed，你还是要到 Terminal（终端）进行修复。比如图中这种重新验证的过程，我没办法直接在这个飞书界面操作这个任务。

遇到这种问题时我们还是要到这个终端（Terminal）进行操作。对于很多亚马逊卖家来说也包括我，这个 Terminal 的界面很难懂，但是这些操作必须在这个 Terminal 操作。

另外有时候飞书上运行的机器人也会报错，或者突然不工作了，这个时候也要去 Terminal 查看运行日志，比如 openclaw log 这样的命令，然后排查问题。所以这个 OpenClaw 安装之后还得稍微会简单的使用终端命令来处理一些问题，比如说图中 OpenClaw 在 Terminal 常用的一些命令。

四、我们把 OpenClaw 运用到亚马逊日常运营的哪些环节？

作为一家专注亚马逊运营的公司，我们每天面对的工作既繁琐又专业：选品分析要看几十个数据维度，写 Listing 要考虑关键词、用户画像、竞品策略，目录审计要逐行检查成千上万条数据。这些工作既耗时又容易出错。

我们的解决方案很简单：把 OpenClaw 直接对接到飞书机器人。

是的，就是你每天用的飞书。我们的运营团队现在只需要在飞书对话框里，像和同事聊天一样，就能完成原本需要几小时甚至几天的专业工作。

我们已经把亚马逊日常运营的核心环节全部自动化了，共包含 12 个自动化 Skills，覆盖广告托管之外的其他大部分运营全流程。

1. 选品阶段（6 个 Skills）

在飞书里输入一个关键词，AI 会自动分析长尾词搜索量、市场容量、产品生命周期、竞争水平，最后生成一份完整的市场机会评估报告。原本需要运营专员花 2 到 3 天做的选品分析，现在 10 分钟搞定。

2. Listing 创作方面（3 个 Skills）

提供产品信息和竞品链接，AI 会先生成用户画像和品牌故事，然后用 RICE 框架排序产品特征，最后创作出完整的标题、五点描述、产品描述、后台关键词和 A+ 内容规划。每个决策都有数据支撑，不再凭感觉写文案。

3. 目录审计环节（2 个 Skills）

我们经常谈到 Category Listing Report（CLR）。上传 CLR 文件，AI 自动审计每一行数据的合规性、完整性和优化空间，生成详细报告。原本需要人工逐行检查的工作，现在几分钟完成。

4. 广告管理（1 个 Skill）

根据我们的广告计划，批量创建广告活动。另外分析多个周的品牌和 ASIN 维度的 SQP 报告。除此之外，还把广告 Creator Asset 相关的创意简报也做成了 Skill。比如我们在飞书直接提供 SQP 报告以及我们的 Search Term Report 以及和这个产品的 ICP 相关的报告，我们的飞书机器人根据这些数据可以给我们提供 SPV 广告的 Creative 简报。

5.生成主图main iamge creator（1 个 Skill）

这个主要是利用竞品的链接以及我们的提供的多个角度的图，另外再加上我们的ICP报告相关的数据，从我们的40个主图模版中选择3个模版生成图，reasoning process是要参考竞品的图以及我们的上传的产品的参考图和我们的用户画像的报告。

5.Amazon creator connection 批量创建

我们在后台一个个创建这个campaign 也蛮浪费时间，我们用这个创建过程的SOP直接喂给openclaw 让它直接生成一个脚本，并且在我们紫鸟上自己跑，我们只需要在飞书窗口提供asin ，以及我们的预算和佣金比例区间，另外还要提供一共创建campaign的数量，自己会自动创建完通知我们。

为什么不做一个独立的网页系统？

答案很简单：降低使用门槛。

飞书是我们团队每天都在用的工具。把 OpenClaw 集成到飞书后，运营同事不需要学习新系统、不需要切换界面、不需要记住复杂的操作流程。就像和一个超级专业的 AI 同事聊天一样，问一句，得到一份专业报告。

更重要的是，所有对话记录都保存在飞书里，团队成员可以随时查看历史分析，协作讨论，知识沉淀自然而然地发生了。

OpenClaw 加飞书的组合，让我们把专业的亚马逊运营能力变成了团队每个人都能轻松使用的工具。这不是替代人，而是让每个人都能做出更专业的决策。

这就是我们使用 OpenClaw 的方式：简单、高效、专业。

五、在实际运用过程中遇到的问题以及踩过的坑？

5.1 Token 成本问题

首先大家都担心的是烧 Token 的问题，这的确是一个比较麻烦的问题。我目前用的是中转站购买的 Token，我并不会一次性购买很多 Token，都是少量多次买。因为国内有很多中转渠道，比官网的便宜不少，我目前用的 Claude Opus 的价格比官方的 1/3 的价格，我还能接受。你们可以参考价格：api.metana.ai。

如何避免烧很多 Token？

很多人担心使用 AI 系统会”烧钱”——每次调用都消耗 Token，成本快速累积。我们的解决方案很简单：不是所有任务都需要用最强大的模型。

核心策略：分层 Agent 架构，按需分配模型我们设计了一套智能的分层系统，根据任务难度动态匹配最合适的模型，实现成本与性能的最优解。

1. 主 Agent（大脑）

• 模型：Claude Opus

• 职责：理解复杂需求、制定整体策略、协调子任务

• 定位：这是唯一需要强大推理能力的环节，确保决策的准确性

2. 执行 Agent（手脚）

根据具体任务的复杂度，智能分配不同量级的模型：

• 简单任务（如数据验证、格式检查）→ 使用 Haiku，成本仅为 Opus 的 1/60 （你可以选择其他模型比如qwen）

• 中等任务（如关键词分析、数据整理）→ 使用 Sonnet，成本仅为 Opus 的 1/5 （你可以选择其他便宜的模型）

• 复杂任务（如用户画像构建、创意文案写作）→ 才使用 Opus

实际效果：亚马逊运营系统实测数据 （根据你选的模型和任务的复杂程度这个实际花费有所不一样，下面的只是一个例子）

以我们每天处理 100 个任务的亚马逊运营系统为例：

•  传统做法：$15.00 / 天（所有任务一律使用 Opus）

• 分层架构：$4.24 / 天（智能匹配模型）

•  成本节省：⬇️ 71%（直接降低三分之二以上的支出）

额外收益：简单任务使用轻量级模型，响应速度提升 2-3 倍，用户体验反而更加流畅。

核心逻辑：

“就像你不会开法拉利去买菜，也不应该用最贵的模型做简单任务。”

我们的系统会自动判断任务复杂度，将昂贵的算力资源精准投入到真正需要的地方。

5.2 数据源问题

除了这个 Token 的问题之外，另外一个非常重要的问题就是数据源问题。比如说选品这个 Agent，目前我给大家展示的选品的第二阶段，为什么目前没有做分析第一阶段：利用亚马逊的 ABA 数据根据我们设定的条件找到偏蓝海市场出现的搜索词？

因为我们在实际测试过程中发现，我们用的卖家精灵的 MCP 和 Sorftime 的 MCP 没办法调用 ABA 排名词里 5 万名以外的词。我们试图让我们的 Agent 调 5 万名之外的词，但是返回的数据还是 ABA 数据的 200 页以内的词，也就是只能翻页到这么多。这不是我们的问题，提供 API 的这几家公司，我们用不同的 API 测试，结果只能查看 5 万名以内的词。

但是我们目前把 2022 年到至今的美国站的每天的 ABA 数据里的 Top Search Query 爬下来，接下来我会用这些数据建立一个自己的数据库，然后直接从自己的数据库里调用数据。所以你会看到整个选品的 Skill 目前只有第二阶段，第三阶段的 SOP 内容更复杂，我这个礼拜的任务就是尽快让 OpenClaw 学习第三阶段的 SOP，完善整个选品相关的 Skill。

我把第三阶段和第二阶段的一些内容直接省略，因为这个我把整个逻辑在这里展示的话整个 Flowchart 会变得很长很复杂。大概逻辑是这样的，但是目前第一阶段发现蓝海词这部分我们确实遇到了问题。

不过每家公司的选品的逻辑和 SOP 略有差别，这仅仅是我们发现新词以及相关的黑马新品，同时验证市场验证需求发现机会的一个大致逻辑。我将来也会把 Reddit 选品、TikTok 选品的整个 SOP 喂给飞书，结合这些再做一份比较完整的选品 Agent。

5.3 能不能直接用亚马逊的 SP API 来获得原始数据？

或者直接获取亚马逊的 Ads API 来实现广告的自动化分析，以及广告的自动化管理？

理论上完全可以，但是亚马逊最近对 SP API 的管理比较严格。虽然亚马逊官方已经提供的 Ads MCP，但是获取这个 Access 并不简单，目前我了解的权限也给的并不多。同时亚马逊对第三方 AI Agent 的管理也是比较严格。

最近亚马逊在站内发布了一个新的通知，但凡用 AI 接入亚马逊 API 或者 MCP，你必须亮牌，亮明自己的身份。因为亚马逊一方面也担心自己的数据被各种 AI 采集，本身亚马逊拥有全球最完善最大的消费者行为数据库，如果 AI 肆意去采集这些数据，并且训练自己的 AI，这对亚马逊来说也是不好的。

就算你获得了 SP API 或者 MCP 你用起来了，但是一定要注意不要让一个 AI 同时呼叫多个账号，如果出现这样的状况，你的账号很容易出现账号关联，你得想办法解决这个问题。

为了避免以上情况的发生，我们目前没有申请 SP API 也没有直接用亚马逊的 MCP，目前直接从第三方调用数据，这样比较安全。

六、安装好了，如何让 OpenClaw 真正工作起来？

这个问题在我们群里问的比较多。自从我们的线下沙龙之后，很多卖家已经把 OpenClaw 接到自己的飞书，但是还是不知道如何让他工作起来。

针对以上这个问题，我将在 3 月 10 号 19:00 在自己的视频号给大家分享更详细的一些内容，并且给大家展示我们的实际应用过程。