这个 Agent 自身不连飞书和企业微信。推荐方案、上线检查单、邮件序列都是本地 Markdown 文件,进飞书要么导出后手动上传云文档,要么自己写一段调飞书开放接口的上传脚本挂在流程末尾。CAC 试算每改一次参数就要重新传一次,团队共用时固定一个网盘或仓库路径同步目录,比逐个发文件省事。
OpenClaw × 调研与策略 · 可处理 8/8 个环节
OpenClaw × 客户推荐裂变 Skill
客户推荐裂变 Skill有 8 个执行步骤,OpenClaw 可以处理 8 步,其中 4 步需要相应工具与配置。它能运行脚本处理数据和格式转换,正好对应这个 Skill 里最吃工具的一段。长任务持续推进、操作前确认、页面预览属于有条件支持,执行路径和原生能力不同,下面单独说明。
- 8个核心环节
- 8/8当前可处理的环节
- 未进前十在本 Agent 的推荐清单
WHY OPENCLAW
适配结论
用 OpenClaw 跑这个 Skill
客户推荐裂变 Skill可以作为独立任务在 OpenClaw 中使用。具体适配方式、资料交接和需要人工确认的环节见下方说明。
用 OpenClaw 跑这个 Skill,最顺的是算账:「定义指标并算账」原生支持运行脚本,推荐渠道 CAC 与 ROI 的试算连同公式一起留在本地目录,老板要换奖励档位,改参数重跑一次就有新结论。「收集账目与现状」「排序分享方式」「收口清单与邮件」靠纯判断,在哪里跑都一样,在这里产出直接落成 Markdown 文件,改哪份动哪个文件。要额外做的:Excel 和 Word 资料先另存为 CSV 或 Markdown;「定位转化卡点」没有页面预览,视觉判断要自己开浏览器核对;成果进飞书要手动上传。进度只在终端看,手机上跟不了。不想碰命令行、或要在消息里收结果的,别选它。
CAPABILITY × STEP
核心差异
目录化工作区与命令行,算账脚本留在本地
客户推荐裂变 Skill 共 8 个环节。OpenClaw 可以处理 8 个环节,其中 4 个需要相应工具与配置。实际结果取决于输入资料、已接入工具与运行环境。
| 步骤 | 所需能力 | 等级 | 在 OpenClaw 下具体怎么做 |
|---|---|---|---|
| 01 确认客户推荐适配性 | 长任务持续推进操作前确认 | 有条件 | 可以做但有条件:OpenClaw 对长任务持续推进的支持有限制。 |
| 02 收集账目与现状 | 纯判断 | 任意 Agent | 纯判断步骤,任何 Agent 都一样,取决于你给的资料质量。 |
| 03 拆解推荐链路 | 长任务持续推进 | 有条件 | 可以做但有条件:OpenClaw 对长任务持续推进的支持有限制。 |
| 04 排序分享方式 | 纯判断 | 任意 Agent | 纯判断步骤,任何 Agent 都一样,取决于你给的资料质量。 |
| 05 选定奖励结构 | 长任务持续推进 | 有条件 | 可以做但有条件:OpenClaw 对长任务持续推进的支持有限制。 |
| 06 定位转化卡点 | 页面预览 | 有条件 | 可以做但有条件:OpenClaw 对页面预览的支持有限制。 |
| 07 定义指标并算账 | 运行脚本 | 直接执行 | 直接交给 OpenClaw:它能运行脚本处理数据和格式转换。 |
| 08 收口清单与邮件 | 纯判断 | 任意 Agent | 纯判断步骤,任何 Agent 都一样,取决于你给的资料质量。 |
本地工作区最直接落在「定义指标并算账」环节:推荐渠道 CAC 与 ROI 的试算会写成一个脚本留在工作目录,客户 LTV、奖励成本、预估转化率都是开头可改的参数,老板要换一档奖励金额,改数字重跑一次就出新结论,不用重新交代一遍口径。「收口清单与邮件」同样受益:上线检查单和第 7、30、60 天邮件序列各存为独立 Markdown,改动有迹可查。判断标准很简单:任务跑完,目录里应多出脚本和结果文件;改一档奖励金额重跑,输出数字应跟着变。先拿 10 个老客户的样本名单算一遍,公式确认后再换全量。
- 01
选定奖励结构
单边还是双边、给多少,让它逐档试算成本和预期转化,每档落成一份对比文件。这属于长任务,中途没有消息推送,隔一段时间回终端看输出,或看目录里新增了哪些文件来判断进度。
- 02
定位转化卡点
它能用内置浏览器把分享和注册路径走一遍,抓下每一步的按钮文案和表单字段写成记录,登录态内的取数不用手工导出。但它没有页面预览,分享卡片和落地页长什么样,要自己开浏览器核对。
- 03
定义指标并算账
让它在工作区写一个试算脚本,输入客户 LTV、各渠道 CAC、奖励成本和预估转化率,输出推荐渠道 CAC 与 ROI。脚本和结果文件都留在目录里,换奖励档位就改参数重跑,公式随时可查可改。
- 04
收口清单与邮件
上线前、上线当天、上线后 30 天三段检查单,加上线通知和第 7、30、60 天的提醒邮件,分别存成独立 Markdown 文件。改哪封动哪个文件,版本一目了然,改完的文件就是交付物,不必再汇总进别的文档。
IMPORT · RUN
资料导入与任务下发
客户 LTV 和各渠道 CAC 数据怎么交给 OpenClaw
OpenClaw可以直接读取目录里的资料,把这些文件放在同一个位置即可。
需要准备的资料
- 客户 LTV 和各渠道 CAC 数据
- 现有推荐率、已试过的奖励形式(没有就注明从零开始)
- 奖励预算和在用或考虑的工具,如 Rewardful、Stripe
- 产品易分享程度说明,是否自带口碑或网络效应
在 OpenClaw 里是这样推进的
为一个营销项目建立文件夹,把产品资料、数据表和参考案例放进去,OpenClaw 可以直接在这些文件上工作。
安装 Skill 后,先让它完成一个品牌、一篇内容或一组关键词;确认结果符合要求后,再批量处理更多对象。
建一个工作目录,比如 referral-plan/,把客户 LTV 表、各渠道 CAC 表、历史推荐率和奖励预算说明放进去;Excel 先另存为 CSV,Word 方案另存为 Markdown,这个 Agent 读不了原始办公文档。在终端进入该目录交代任务,直接点名文件,比如「读 ltv.csv 和 cac_by_channel.csv,先算各渠道 CAC 对比,再按预算出奖励档位」。进度看两处:终端滚动输出,和目录里新增、更新的文件。离开一会儿回来,看文件更新时间就知道跑到哪一步。
COLLABORATE · CHAIN
协作与后续衔接
成果落本地文件,进飞书要手动上传
串联靠文件路径,可拼成可复跑流程
串联就是把上一个 Skill 的输出文件路径写进下一个任务。比如先跑名单清洗 Skill,得到 clean_customers.csv,再交代本 Skill 读这份文件算推荐基数;也可以用 shell 把几个 Skill 拼成一条可重复执行的命令,换一批名单整体重跑。中间产物都是文件,衔接处要约定好文件名和列名;哪一步出错,能从上一步的产物文件接着跑,不用从头来。
COMBINATION CASE
场景化实战案例
B2B SaaS 增长团队:算清推荐 ROI 再申请预算
一家几十人的 B2B SaaS 团队,推荐计划上线三个月,分享和转化都在低位,老板要看推荐渠道 CAC 和 ROI 才肯追加奖励预算。增长负责人要在两周内交付一版含奖励结构、上线清单和邮件序列的新方案,还要附上一张能自己改数的算账表。
- 把客户 LTV 和各渠道 CAC 表从 Excel 另存为 CSV,连同奖励预算和历史推荐率说明放进 referral/ 工作目录。
- 终端交代任务:拆解现有推荐链路,逐档试算单边和双边奖励的成本与预期转化,产出对比文件。
- 用它内置的浏览器登录后台走一遍分享路径,抓下每步按钮文案和表单字段,定位注册第二步的流失卡点。
- 它把上线前、当天、后 30 天三段检查单和四封邮件序列写成独立 Markdown,负责人逐封改语气和品牌名。
- 老板提出换奖励档位,改脚本参数重跑,半小时拿到新的 ROI 对比,人工核对口径后上传飞书。
预期结果:最终交付三档奖励结构、可改参数的 CAC 与 ROI 试算脚本、三段上线检查单和四封邮件文案。页面视觉和邮件语气由人工复核,全部文件手动上传飞书云文档归档。
VERIFY · TROUBLESHOOT
效果验证方法
安装是一条命令:openclaw skills install ./referrals --as referrals
安装是一条命令:openclaw skills install ./referrals --as referrals。先跑一个最小任务:给它一份 10 行样本 CSV,含客户 LTV 和渠道 CAC,让它写脚本算推荐渠道 CAC 与 ROI,再出一封第 7 天提醒邮件。看三个信号:目录里是否新增了脚本和结果文件;把奖励金额改一档重跑,数字是否跟着变;邮件里引用的金额和比例是否与试算结果一致。三样都对,再换全量数据跑正式方案。
可直接使用的第一个任务
请在 OpenClaw 中使用「客户推荐裂变 Skill」。本次要完成:想让老客户帮忙介绍新客,奖励不知道怎么定。我会提供客户 LTV 和各渠道 CAC 数据和现有推荐率、已试过的奖励形式(没有就注明从零开始)。请先完成一份小样,交付客户推荐计划方案,含奖励结构、分享方式和触发时机和上线检查单,分上线前、上线当天、上线后 30 天三段,并列出需要我确认的金额、日期、适用人群和目标链接。
安装后的最小验证任务
安装完成后,请 OpenClaw 读取这份 Skill 与已提供的输入资料,复述本次任务,并列出缺少的材料。只返回核对结果,不修改文件或网页。
OpenClaw 常见问题
- 没有找到 Skill 时,检查技能文件夹内是否有 SKILL.md
- 没有读到资料时,告诉它准确的文件名或项目目录
- 批量结果不一致时,先用一个样本确认格式,再重新运行
- 长任务持续推进相关步骤结果不稳定时,先确认当前环境是否满足条件
OpenClaw 跑客户推荐裂变 Skill需要改哪几步?
8 个环节里有 8 个可以处理,其中 4 个需要相应工具与配置。请结合逐步说明确认实际做法。
资料要怎么交给 OpenClaw?
OpenClaw可以直接读取目录里的资料,把这些文件放在同一个位置即可。
装完先做什么验证?
安装完成后,请 OpenClaw 读取这份 Skill 与已提供的输入资料,复述本次任务,并列出缺少的材料。只返回核对结果,不修改文件或网页。
什么任务更适合选 OpenClaw?
用 OpenClaw 跑这个 Skill,最顺的是算账:「定义指标并算账」原生支持运行脚本,推荐渠道 CAC 与 ROI 的试算连同公式一起留在本地目录,老板要换奖励档位,改参数重跑一次就有新结论。「收集账目与现状」「排序分享方式」「收口清单与邮件」靠纯判断,在哪里跑都一样,在这里产出直接落成 Markdown 文件,改哪份动哪个文件。要额外做的:Excel 和 Word 资料先另存为 CSV 或 Markdown;「定位转化卡点」没有页面预览,视觉判断要自己开浏览器核对;成果进飞书要手动上传。进度只在终端看,手机上跟不了。不想碰命令行、或要在消息里收结果的,别选它。
OpenClaw 常见的失败情况有哪些?
没有找到 Skill 时,检查技能文件夹内是否有 SKILL.md;没有读到资料时,告诉它准确的文件名或项目目录;批量结果不一致时,先用一个样本确认格式,再重新运行。
Skill 个性化迭代建议
最值得改的是「选定奖励结构」里的算账口径:把脚本里的 LTV 定义换成自家口径,比如用毛利而非营收,再写死奖励预算上限,以后每次重跑都不会超预算。其次在目录里放一份 business_rules.md,写清历史推荐率和试过没效果的奖励形式,交代任务时让它先读这份文件。固化做法:整个工作区连同脚本、邮件模板提交进团队仓库,新同事装好 Skill 后拷贝目录,跑出来就是同一套格式。
INSTALL
安装到 OpenClaw
把客户推荐裂变 Skill装进 OpenClaw,点几下完成
建一个工作目录,比如 referral-plan/,把客户 LTV 表、各渠道 CAC 表、历史推荐率和奖励预算说明放进去;Excel 先另存为 CSV,Word 方案另存为 Markdown,这个 Agent 读不了原始办公文档。在终端进入该目录交代任务,直接点名文件,比如「读 ltv.csv 和 cac_by_channel.csv,先算各渠道 CAC 对比,再按预算出奖励档位」。进度看两处:终端滚动输出,和目录里新增、更新的文件。离开一会儿回来,看文件更新时间就知道跑到哪一步。
METHOD 01 · 交给 AI 自己装
复制提示词
适合大多数情况。Agent 会下载 ZIP、解压、放到正确目录,并在缺少权限时告诉你需要手工做哪一步。
请帮我把「客户推荐裂变 Skill」安装到 OpenClaw。 1. 下载完整 Skill ZIP:https://www.vibemarketing.work/packages/skill-referrals/1.0.0/skill-referrals.zip 注意:网页 HTML 不能当作 Skill 文件安装,必须使用 ZIP 里的完整文件。 2. 解压后保留 SKILL.md 及全部配套文件,按 OpenClaw 的方式安装:openclaw skills install ./skill-referrals --as referrals_skill 3. 安装完成后告诉我实际安装目录。 4. 用一个只读小任务验证:运行 openclaw skills list 确认技能已注册,再用一条只读样本命令检查调用。 5. 如果你没有联网、下载或写目录权限,请直接告诉我哪几步需要我手工完成。 参考:原始 SKILL.md https://www.vibemarketing.work/raw/skill-referrals/SKILL.md;安装指南 https://www.vibemarketing.work/agent-install/skill-referrals.md
METHOD 03 · 手动放目录
手动安装
解压 ZIP 后,在 OpenClaw 中执行:
openclaw skills install ./skill-referrals --as referrals_skill
验证:运行 openclaw skills list 确认技能已注册,再用一条只读样本命令检查调用。
- 技能目录内必须包含 SKILL.md
- 批量任务建议先跑样本再扩大规模
HTML 业务页面不能直接当作 Skill 文件安装。AI 需要下载完整 ZIP 并保留配套文件。
OTHER AGENTS
跨 Agent 适配对比
ZCode、Claude Code、TRAE在这个 Skill 上覆盖更多环节
下面的步数来自逐步比对。卡在哪一步,就看哪个 AI 能直接完成那一步。
ZCode 客户推荐裂变
ZCode在这个 Skill 上直接覆盖 7/8 步,而且能把成果渲染成可直接查看的页面——如果你这次的卡点正是页面预览,换它更省事。
Claude Code 客户推荐裂变
Claude Code在这个 Skill 上直接覆盖 7/8 步,而且能跨多轮持续推进同一个任务并保留进度——如果你这次的卡点正是长任务持续推进,换它更省事。
TRAE 客户推荐裂变
TRAE在这个 Skill 上直接覆盖 5/8 步,而且能把成果渲染成可直接查看的页面——如果你这次的卡点正是页面预览,换它更省事。
FURTHER READING
OpenClaw 与客户推荐裂变相关的实操文章
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NEXT WORKFLOW
搭配使用
营销动作效果验证 Skill、营销文案润色 Skill、营销心理学应用 Skill
按产出物与输入资料的衔接关系计算,都是同一个 Agent 下的版本,装完可以直接接着跑。
OpenClaw 营销动作效果验证 Skill
用 OpenClaw 完成「测了五条短视频开头数据需要决定留哪条」,最终得到包含基线和测试组各核心指标变化的 Markdown 对照表。
OpenClaw 营销文案润色 Skill
用 OpenClaw 完成「着陆页文案转化太低需要调整」,最终得到标注修改原因的逐行审阅文档。
OpenClaw 营销心理学应用 Skill
用 OpenClaw 完成「落地页流量大但注册转化率低」,最终得到行为阻力与心理机制映射表。