1. 为什么你的周报总在周五下午变成一场灾难周五下午四点你打开一个空白文档开始回忆这周到底干了什么。Git 提交记录散在三个仓库里需求变更的讨论沉在群聊记录第 400 条之后邮件里还躺着两封没回复的评审意见。你花了二十分钟翻聊天记录又花了半小时拼凑措辞最后写出来的东西自己都不想看第二遍。这不是你一个人的问题。我见过太多团队周报要么写成流水账要么干脆变成“本周继续推进相关工作”的糊弄文学。问题不在于你不会写而在于信息收集和整理的成本太高。写周报的时间其实只占 20%剩下 80% 都花在“找素材”上。OpenClaw 自动写周报日报这件事核心逻辑就是把那 80% 的脏活交给机器。你只需要定义好数据从哪来、模板长什么样、什么时候触发剩下的分类、归纳、润色、格式化全部自动完成。实测下来配置一次之后每周五下午你只需要花 5 分钟检查一下生成结果改两个措辞就能交差。这篇文章面向的是已经完成 OpenClaw 基础环境部署的开发者。如果你还没装好 OpenClaw建议先看官方文档把基础跑通。本文的重点是把 settings 改到 TaoToken 统一通道然后围绕日报/周报的模板定义、触发时机、输出格式做完整落地。我会给出可直接复制的 settings 配置片段以及一次完整的生成验证动作。你可能会问为什么非要把 settings 改到 TaoToken原因很简单——统一 Key 管理。OpenClaw 默认可能走的是本地模型或者某个单一供应商但写周报这件事对模型能力有要求要能理解 Git commit 的语义、要能分类归纳、要能按模板输出结构化 Markdown。TaoToken 提供统一的 API 通道一个 Key 可以调度多个模型省去了你在 settings 里反复切换供应商的麻烦。而且从成本角度看周报生成这种低频但要求稳定的任务走统一通道比你自己维护多个 Key 要省心得多。接下来的内容按这个顺序展开先讲清楚 OpenClaw 写周报的整体数据流然后给出 TaoToken 的接入配置接着是完整的 settings 片段和模板定义再跑一次真实生成验证最后把常见的报错和排查方法列出来。每一步都有可复制的代码和配置你跟着做就能跑通。2. OpenClaw 写周报的数据流与 TaoToken 接入前置2.1 整体架构从数据源到成稿的四个阶段OpenClaw 自动写周报不是“一个 AI 调用”那么简单它是一条流水线。我把它拆成四个阶段第一阶段数据采集。从 Git 提交记录、任务管理系统、群聊消息、邮件里把原始素材抓出来。这一步的关键是“全”宁可多抓也不要漏。Git 用git log按时间范围拉取任务系统走 API群聊和邮件看你的实际接入能力。第二阶段数据整理与分类。原始素材是散的需要按“功能开发”“Bug 修复”“技术工作”“会议”“学习”等维度归类。这一步可以用规则引擎做初筛也可以用模型做语义分类。我建议两者结合关键词规则先分一遍剩下的模糊条目交给模型判断。第三阶段AI 生成。把分类后的素材喂给模型按你定义的模板生成周报正文。这一步是 TaoToken 发挥作用的地方——模型通过统一 API 通道调用你不需要关心背后是哪个供应商。第四阶段输出与投递。生成 Markdown 文件然后按需投递到钉钉、邮件或者直接写入文件系统。投递这一步可以做成定时任务也可以手动触发。整个流程跑通之后你每周的实际操作就是周五下午打开终端跑一条命令等 30 秒检查输出微调发送。2.2 为什么要把 settings 改到 TaoTokenOpenClaw 的 settings 文件控制着模型调用的所有参数Base URL、API Key、Model ID、超时时间、重试策略。默认配置下你可能用的是某个单一供应商的直连地址。但写周报这个场景有几个特殊需求第一稳定性优先。周报生成是周期性任务不能因为某个供应商临时抖动就失败。TaoToken 的统一通道可以在后端做路由和重试你前端只需要配一个 Base URL。第二模型可切换。不同周报对模型能力要求不同。日报可以走轻量模型周报走能力更强的模型。如果每个供应商单独配 Key切换成本很高。TaoToken 的 API Key 可以调度多个模型你只需要改 Model ID 就行。第三成本可控。统一通道意味着统一计费和用量查看你不需要在多个后台之间切换对账。TaoToken 的 API 地址是https://taotoken.net/api官网是https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end。注意 API 地址不带 UTM 参数直接用于 settings 配置。2.3 前置准备清单在改 settings 之前确认这几件事已经完成OpenClaw 基础环境已经跑通openclaw --version能正常输出版本号。工作目录已经创建我习惯放在~/openclaw-weekly-report。Git 仓库已经 clone 到本地或者至少你能在某个目录下执行git log。TaoToken 的 API Key 已经拿到在控制台的 API Keys 页面可以创建。如果你还没有 TaoToken 的 Key先去官网注册然后在控制台里创建一个 API Key。创建的时候注意权限范围周报生成只需要模型调用权限不需要开太多。拿到 Key 之后不要直接硬编码在 settings 里。我建议用环境变量的方式注入这样 settings 文件可以安全地提交到版本控制。具体做法在下一节展开。3. 可复制的 settings 配置Base URL、Key 与 Model ID 三件套3.1 settings 文件的位置与格式OpenClaw 的 settings 文件通常位于~/.openclaw/settings.json或者项目目录下的config/settings.json。具体路径取决于你的安装方式。你可以用openclaw config path命令查看当前生效的配置文件路径。文件格式是 JSON。如果你用的是 TOML 或者 YAML 变体结构类似只是语法不同。下面我以 JSON 为例给出完整的配置片段。3.2 核心配置片段这是你要复制到 settings 文件里的关键部分{ models: { default: { provider: taotoken, baseUrl: https://taotoken.net/api, apiKey: ${TAOTOKEN_API_KEY}, model: claude-sonnet-4-20250514, maxTokens: 4096, temperature: 0.3, timeout: 60000 }, weekly-report: { provider: taotoken, baseUrl: https://taotoken.net/api, apiKey: ${TAOTOKEN_API_KEY}, model: claude-sonnet-4-20250514, maxTokens: 8192, temperature: 0.2 }, daily-report: { provider: taotoken, baseUrl: https://taotoken.net/api, apiKey: ${TAOTOKEN_API_KEY}, model: claude-haiku-3-5-20241022, maxTokens: 2048, temperature: 0.3 } }, skills: { enabled: [weekly-report, daily-report] }, cron: { enabled: true, jobs: [ { name: weekly-report, schedule: 0 17 * * 5, command: openclaw agent --message 生成周报 --output weekly-report.md } ] } }这里有几个关键点需要解释。Base URL 统一为https://taotoken.net/api。注意结尾没有斜杠OpenClaw 会自动拼接/v1/messages或/v1/chat/completions路径。如果你写成https://taotoken.net/api/可能会导致路径拼接出现双斜杠部分网关会返回 404。API Key 用环境变量注入。${TAOTOKEN_API_KEY}这个写法要求你在 shell 里 export 这个变量。具体做法是在~/.bashrc或~/.zshrc里加一行export TAOTOKEN_API_KEY你的Key然后source一下。这样 settings 文件里不出现明文 Key安全得多。Model ID 按任务区分。周报用claude-sonnet-4-20250514日报用claude-haiku-3-5-20241022。前者能力强适合归纳和润色后者速度快、成本低适合日报这种结构化程度高的任务。你可以根据实际可用模型列表调整但注意 Model ID 必须和 TaoToken 支持的模型名称一致。temperature 设低一点。周报是事实性内容不需要创意发挥。0.2 到 0.3 之间比较合适太高了模型会自己编内容。3.3 环境变量注入的完整操作在终端里执行echo export TAOTOKEN_API_KEYsk-你的实际Key ~/.bashrc source ~/.bashrc echo $TAOTOKEN_API_KEY最后一条命令应该输出你的 Key。如果输出为空说明环境变量没生效检查一下 shell 配置文件是否正确。如果你用的是 zsh把~/.bashrc换成~/.zshrc。3.4 验证配置是否被正确读取OpenClaw 提供了一个配置检查命令openclaw config validate如果配置格式正确会输出Configuration is valid。如果报错根据提示修正 JSON 语法。常见的错误包括多余的逗号、引号不匹配、环境变量未定义。你也可以用openclaw config show查看当前生效的配置确认baseUrl和model字段的值是否符合预期。注意这个命令可能会把 API Key 显示出来在共享屏幕时注意遮挡。4. 模板定义与一次完整的生成验证4.1 周报模板的结构设计模板文件放在skills/weekly-report/template.md。我用的结构是这样的# 工作周报${week} **姓名**${name} **部门**${department} --- ## 本周工作总结 ${summary} ## 工作内容详情 ${details} ## 问题与风险 ${risks} ## 下周计划 ${plans} --- *Generated by OpenClaw*这个模板的关键在于占位符。${week}、${name}、${department}这些是静态字段可以在配置里写死也可以从环境变量读取。${summary}、${details}、${risks}、${plans}是模型生成的内容由 handler 填充。4.2 handler.py 的核心逻辑handler 负责三件事收集数据、调用模型、填充模板。下面是简化后的核心代码#!/usr/bin/env python3 import subprocess import json import os import requests def collect_git_commits(days7): result subprocess.run( [git, log, f--since{days} days ago, --prettyformat:%ad - %s, --dateshort], capture_outputTrue, textTrue ) return result.stdout.strip().split(\n) def call_taotoken(prompt, modelclaude-sonnet-4-20250514): api_key os.environ.get(TAOTOKEN_API_KEY) headers { Authorization: fBearer {api_key}, Content-Type: application/json } payload { model: model, max_tokens: 4096, temperature: 0.2, messages: [ {role: user, content: prompt} ] } resp requests.post( https://taotoken.net/api/v1/messages, headersheaders, jsonpayload, timeout60 ) resp.raise_for_status() return resp.json()[content][0][text] def handle(input_data): commits collect_git_commits() prompt f请根据以下 Git 提交记录生成一份工作周报。 提交记录 {chr(10).join(commits)} 要求 1. 按功能开发、Bug 修复、技术工作分类 2. 每类下列出具体条目 3. 输出 Markdown 格式 4. 不要编造未在提交记录中出现的内容 report call_taotoken(prompt) return {success: True, report: report}注意call_taotoken里的 URL 是https://taotoken.net/api/v1/messages。这是 Anthropic 兼容格式的端点。如果你用的是 OpenAI 兼容格式路径是https://taotoken.net/api/v1/chat/completionspayload 结构也要相应调整。4.3 一次完整的生成验证配置好之后跑一次完整流程cd ~/openclaw-weekly-report openclaw agent --message 生成周报 --output weekly-report.md如果一切正常你会看到类似这样的输出[INFO] Loading skill: weekly-report [INFO] Collecting git commits... [INFO] Found 12 commits in the last 7 days [INFO] Calling model: claude-sonnet-4-20250514 [INFO] Report generated: weekly-report.md然后查看生成的文件cat weekly-report.md你应该能看到一份结构完整的周报包含分类后的工作条目。如果输出为空或者报错进入下一节的排查流程。4.4 日报的差异化配置日报和周报共用一套 handler只是收集时间范围和模板不同。在 settings 里加一个daily-report的模型配置然后在 skill 的触发词里区分--- name: daily-report description: 自动生成工作日报 triggers: - 生成日报 - 写日报 - 日报 ---handler 里根据触发词判断days1还是days7。这样一套代码同时支持日报和周报。5. 常见报错排查401、local proxy failed 与 reading choices5.1 401 Unauthorized这是最常见的错误。报错信息通常是Error: 401 Unauthorized {error: {message: Invalid API key, type: authentication_error}}原因有三个可能环境变量没生效、Key 复制时多了空格、Key 被撤销或过期。排查步骤先echo $TAOTOKEN_API_KEY确认变量有值。然后检查值的前后有没有空格用echo $TAOTOKEN_API_KEY | wc -c看字符数是否和预期一致。最后去 TaoToken 控制台确认 Key 状态是 active。如果环境变量在终端里有效但 OpenClaw 读不到可能是 OpenClaw 启动方式的问题。如果你用 systemd 或者 supervisor 管理 OpenClaw需要在 service 文件里显式声明EnvironmentTAOTOKEN_API_KEYxxx。5.2 local proxy failed报错信息Error: local proxy failed: dial tcp 127.0.0.1:7890: connect: connection refused这个错误说明 OpenClaw 尝试走本地代理但代理没启动。检查你的 settings 里有没有proxy字段或者环境变量里有没有HTTP_PROXY、HTTPS_PROXY。如果有删掉或者注释掉。OpenClaw 直连 TaoToken 的 API 地址即可不需要额外代理配置。如果你所在网络环境需要特殊配置参考官方文档的网络设置章节。5.3 reading choices 报错报错信息Error: reading choices: unexpected end of JSON input这个错误通常出现在流式响应解析时。原因可能是模型返回了非标准格式或者网络中断导致 JSON 不完整。排查方法先把stream参数设为false看非流式模式下是否正常。如果非流式正常说明是流式解析的问题检查 OpenClaw 版本是否支持当前 API 的流式格式。另外确认maxTokens设得足够大如果生成内容被截断JSON 也会不完整。5.4 OAuth 相关报错如果你在 settings 里同时配了 OAuth 和 API Key可能会出现冲突。报错信息类似Error: OAuth token refresh failed: invalid_grantOpenClaw 的认证优先级是如果配置了 OAuth会优先走 OAuth 流程。如果你只想用 API Key确保 settings 里没有oauth字段或者把authType显式设为api_key。5.5 模型返回空内容有时候请求成功但content数组为空。这通常是因为 prompt 太长被截断或者模型触发了安全过滤。检查maxTokens是否设得太小。周报生成建议至少 4096。如果 prompt 本身超过模型上下文窗口需要精简输入数据只保留最近 7 天的提交记录。另外确认 Model ID 拼写正确。如果 Model ID 不存在部分网关会返回空内容而不是报错。6. 把周报生成接入你的日常工作流配置跑通之后最后一步是让它真正融入你的工作节奏。我自己的做法是每周五下午 4 点半cron 自动触发一次生成输出到weekly-report.md。4 点 50 我打开文件检查改两个措辞复制到钉钉或者邮件里发送。整个过程不超过 10 分钟。如果你想让日报也自动化可以把 cron 设成每天下午 6 点触发输出到daily-report-$(date %Y%m%d).md。这样一个月下来你有一个完整的日报归档写季度总结的时候直接翻文件就行。TaoToken 的 Coding Plan 适合长期编码和 Agent 场景如果你打算把周报生成扩展成更复杂的自动化流程比如自动创建任务、自动更新项目看板可以考虑走 Coding Plan 通道。模型对话功能可以用来快速验证不同模型对周报生成的效果差异接入文档里有完整的 API 参考。最后提醒一点自动生成的内容一定要人工过一遍。模型可能会把两个不相关的提交合并成一条或者把 Bug 修复归类到功能开发里。花两分钟检查比花两小时重写划算得多。