大家好，我是 Zhiwei (next4.ai co-founder) ，一直做 AI 和 AI Agent 方向的研究。
工作场景中，有几个问题让我很头疼：
用 OpenClaw 让模型直接驱动浏览器
- 幻觉模型有时会点错按钮、找错元素、自己编一个不存在的操作
- 费用每次重复任务都调大模型，token 烧得很快
- 每次用模型，自动化操作，速度很慢
于是做了一个 RPA (自动化机器人程序) 技能来根本性地解决这两个问题
核心思路 录制一次真实操作 → 自动生成 Playwright Python 脚本 → 以后直接跑脚本。 不再调大模型，没有幻觉，每次执行路径完全一致，结果可预期。
主要功能 在真实 Chrome 里逐步录制，选择器直接从 DOM 读取，不靠模型猜 支持多步任务自动拆解，防止单次请求超时 生成可独立运行的 .py 文件，脱离 OpenClaw 也能跑 支持浏览器操作 + 本机文件提取（存到桌面等） 在 OpenClaw + 飞书/IM 里可以发 #rpa-run:任务名 随时触发或定时执行
典型场景 电商登录下单、Yahoo 财经行情抓取、豆瓣影评提取、新闻标题汇总…… 录一次，之后随时回放，每次结果稳定一致。
详细介绍和安装说明： https://github.com/laziobird/openclaw-rpa/blob/main/README.zh-CN.md 里面有案例视频演示
Skill 地址 https://clawhub.ai/laziobird/openclaw-rpa
推荐使用大模型：Minimax 2.7 、>= Gemini Pro 3.0 、Claude Sonnet 4.6
如果有人也在研究怎么让 Agent 跑得更稳、成本更低，欢迎一起交流！
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