不再手動刷社群！用 Clawdbot（已更名為 OpenClaw）自動化監控 X 和 Threads，並一鍵生成發文內容（完整教學）

在經營 X (Twitter) 或 Threads 的過程中，手動搜尋與篩選貼文實在太搞剛。

我每天早上醒來，都要花至少 30 分鐘刷社群媒體，就為了找到那幾篇「真正值得關注」的內容。但大部分時間，都浪費在無意義的滑動上。

直到我開發了這套自動化監控系統，情況才徹底改變。現在，我每天早上睜開眼，Telegram 已經躺著三到五篇 AI 幫我篩選好的精華內容。我只需要花 5 分鐘掃一眼，決定哪些值得深入討論，然後讓 AI 幫我生成 Threads 文案。

這篇教學將完整拆解我如何利用 Clawdbot 的 Agent 能力，把社群監控從「手動巡邏」轉向「自動導航」，並在最後一哩路保留「人類決策」的品味。

關鍵重點 (Key Takeaways)

目錄

  1. 什麼是自動化社群監控系統？
  2. 為什麼傳統的 RSS 訂閱與關鍵字提醒不夠用？
  3. 開始之前：你需要準備的三樣核心裝備
  4. 步驟一：安裝與配置 Clawdbot
  5. 步驟二：設定監控範圍
  6. 步驟三：建立語義分析與品味過濾機制
  7. 步驟四：自動化 Telegram 回報流程
  8. 步驟五：整合風格助理進行內容轉譯
  9. 常見問題 (FAQ)
  10. 立即開始：你的自動化監控系統配置清單

什麼是自動化社群監控系統？

這套系統是基於 Clawdbot 打造的自動化監控工具，它的核心邏輯是：讓 AI 成為你的眼睛，把時間留給思考。

傳統的社群監控工具（如 Hootsuite、Buffer）只能做到「定時發文」或「關鍵字提醒」。但在 AI Agent 時代，我們可以做到更深層的事情：

這就是為什麼它不只是「監控」，更包含了「生成」與「發布」的完整流程。

為什麼傳統的 RSS 訂閱與關鍵字提醒不夠用？

我曾經使用過各種工具來追蹤技術趨勢：

這些工具的致命傷在於：它們不會思考。

舉個實際例子：如果你設定監控「AI」這個關鍵字，你會收到大量無關的推文，包括廣告、重複內容、甚至是詐騙訊息。但如果使用 AI Agent，它可以先「閱讀」內容，判斷這篇貼文是否：

這就是 語義分析 與 品味過濾 的價值。

開始之前：你需要準備的三樣核心裝備

打造這套系統，你需要以下三樣「核心裝備」：

1. Clawdbot (必要)

Clawdbot 是一個開源的個人 AI 助手框架，它能在你自己的電腦上運行，並透過瀏覽器自動化技術，模擬人類行為來抓取社群媒體內容。

為什麼選 Clawdbot？

安裝方式：

打開終端機，輸入以下指令：

npm install -g clawdbot@latest
clawdbot onboard --install-daemon

2. PostgreSQL + pgvector (選配，但強烈建議)

這是 Agent 的「大腦存儲器」，用來儲存巡邏過的內容，避免重複推薦。

為什麼需要資料庫？

如果沒有資料庫，Agent 每次巡邏都會重新抓取所有內容，導致重複通知。透過 PostgreSQL 的向量搜尋 (pgvector)，Agent 可以：

安裝方式：

打開終端機，輸入以下指令：

brew install postgresql@17
brew services start postgresql@17
psql postgres -c "CREATE EXTENSION vector;"

3. Telegram Bot Token (必要)

這是你的「指揮中心」，所有的監控結果都會推播到這裡。

如何取得 Telegram Bot Token？

  1. 在 Telegram 搜尋 @BotFather
  2. 輸入 /newbot 並按照指示創建機器人
  3. 複製你的 Bot Token（格式如：123456789:ABCdefGHIjklMNOpqrsTUVwxyz）

步驟一：安裝與配置 Clawdbot

假設你已經安裝好 Clawdbot（如果還沒有，請回到上一節），現在我們要進行基礎配置。

1.1 啟動 Clawdbot Gateway

打開終端機，輸入：

clawdbot gateway --port 18789 --verbose

這會啟動 Clawdbot 的核心服務。你應該會看到類似這樣的輸出：

「🦞 Clawdbot Gateway started」

「🌐 Listening on http://127.0.0.1:18789」

「🔐 Auth mode: token」

1.2 配置 Telegram 頻道

找到你的 Clawdbot 配置檔案（通常在 ~/.clawdbot/clawdbot.json），用文字編輯器打開，加入以下內容：

配置範例 ▼

{
“channels”: {
“telegram”: {
“enabled”: true,
“botToken”: “你的_TELEGRAM_BOT_TOKEN”,
“dmPolicy”: “pairing”,
“actions”: {
“reactions”: true,
“sendMessage”: true
}
}
}
}

儲存後，重啟 Gateway：

clawdbot gateway restart

現在你可以在 Telegram 中搜尋你的機器人名稱，並發送 /start 來完成配對。

步驟二：設定監控範圍

現在進入核心環節：告訴 AI 你想監控什麼。

2.1 建立監控技能

在你的 Clawdbot 工作區（預設為 ~/clawd），建立一個新的技能資料夾：

mkdir -p ~/clawd/skills/social-radar

然後建立技能定義檔 SKILL.md，內容如下：

技能定義範例 ▼

—
name: social-radar
description: 監控 X (Twitter) 關鍵字或帳號，協助篩選高價值內容
—
此技能協助從 X (Twitter) 挖掘話題並自動摘要回報。
核心流程：
1. 監測 (Monitor)
使用瀏覽器開啟 X 搜尋或特定帳號頁面。
2. 篩選 (Filter)
整理抓到的 3-5 篇貼文摘要，詢問用戶哪一篇有價值。
3. 回報 (Report)
透過 Telegram 推播精選內容。

2.2 設定監控指令

回到 Telegram，對你的機器人發送：

@你的機器人 幫我監控 X 上關於「Clawdbot」的最新討論，排除廣告與重複內容。

Agent 會自動：

  1. 打開 https://x.com/search?q=Clawdbot&f=live
  2. 抓取最新的 10 篇貼文
  3. 進行語義分析（下一步驟）

步驟三：建立語義分析與品味過濾機制

這是整套系統最關鍵的部分：如何讓 AI 學會你的品味。

3.1 語義分析流程

當 Agent 抓到內容後，它會進行以下分析：

  1. 熱度過濾：點讚或轉發是否超過設定的門檻（例如 >50 互動）？
  2. 相關度評分：這則訊息與你的監控關鍵字的語義相似度有多高？
  3. 去重檢查：這則內容是否與過去 7 天內推薦過的內容重複？
  4. 摘要生成：提取三句重點，不看長文。

3.2 品味學習機制

這套系統採用 Human-in-the-loop 設計。每次 Agent 推薦內容給你時，它會詢問：

Telegram 通知範例 ▼

🎯 找到 5 篇可能感興趣的內容：
1️⃣ @user1: 分享了 Clawdbot 如何自動化 GitHub PR 審查
👍 125 💬 43
2️⃣ @user2: 用 Clawdbot 打造了一套晨間報告系統
👍 89 💬 21
3️⃣ @user3: Clawdbot vs n8n 的對比分析
👍 56 💬 12
請回覆編號（如 1,3）或「全部忽略」

根據你的選擇，Agent 會將你的偏好儲存到資料庫中，逐漸學會：

3.3 資料庫設計（選配）

如果你有安裝 PostgreSQL，可以建立以下資料表來儲存監控記錄：

資料表結構 ▼

CREATE TABLE radar_posts (
id SERIAL PRIMARY KEY,
platform VARCHAR(50),
post_id VARCHAR(255) UNIQUE,
author VARCHAR(255),
content TEXT,
url TEXT,
likes INTEGER,
comments INTEGER,
created_at TIMESTAMP,
user_rating INTEGER,
embedding VECTOR(768)
);

步驟四：自動化 Telegram 回報流程

現在我們要設定「自動巡邏」的排程任務。

4.1 使用 Cron 定時監控

Clawdbot 內建了 Cron 系統，你可以設定每隔幾小時自動執行監控。

在 Telegram 對機器人發送：

/cron add "每 3 小時執行一次監控" --schedule "0 */3 * * *" --task "監控 X 上關於 Clawdbot 的最新討論"

這會建立一個定時任務，每 3 小時自動：

  1. 開啟 X 搜尋頁面
  2. 抓取最新貼文
  3. 進行語義分析
  4. 推播精選內容到 Telegram

4.2 客製化通知格式

你可以自訂回報格式，例如：

回報格式範例 ▼

📊 社交監控日報 (2026-01-27)
🔥 熱門話題：Clawdbot 的瀏覽器自動化能力
📌 精選貼文：
1️⃣ [@用戶名](連結)
重點：…
互動：👍 125 💬 43
🎯 建議行動：可考慮回覆第 1 篇，分享你的實作經驗

步驟五：整合風格助理進行內容轉譯

當你選定一篇有價值的貼文後，下一步通常是「轉發到 Threads」。但直接複製貼上會很生硬，這時候可以整合 風格助理 (Style Assistant) 來改寫。

5.1 調用風格助理

在 Telegram 回覆：

用我的風格改寫第 1 篇貼文

Agent 會：

  1. 讀取原始貼文內容
  2. 調用你的風格助理技能
  3. 根據你過去的寫作風格（儲存在 PostgreSQL 向量資料庫中），生成一篇適合 Threads 的文案

範例輸出：

AI 生成的文案 ▼

✍️ 已根據你的風格生成 Threads 文案：
看到有人用 Clawdbot 自動化 GitHub PR 審查，這個方向很有意思。
重點是它不只是「讀代碼」，而是能理解上下文，判斷哪些 PR 需要人工介入。
如果你也在探索 AI Agent 的實際應用，可以在下方留言「監控」，我分享一些配置細節給你。
#AI自動化 #Clawdbot #一人公司
是否發布到 Threads？(是/否/修改)

5.2 風格學習機制

關於風格助理的詳細實作，我會在下一篇文章深入拆解。簡單來說，它會：

常見問題 (FAQ)

Q1: 這套系統會不會違反 X 或 Threads 的使用條款？

A: 理論上不會。因為 Clawdbot 是透過「瀏覽器自動化」來抓取內容，就像你手動瀏覽一樣。它不會：

但仍建議：

  1. 不要設定過於頻繁的巡邏（建議至少間隔 3 小時）
  2. 僅用於個人監控，不要商業轉售數據
  3. 遵守平台的 robots.txt 規範

Q2: 如果我不會寫代碼，能使用這套系統嗎？

A: 可以，但需要一些學習曲線。Clawdbot 的設計理念是「自然語言優先」，大部分操作可以直接用 Telegram 下令完成。但初期的安裝與配置（如安裝 Node.js、設定 Telegram Bot），確實需要基本的終端機操作能力。

如果你完全不熟悉這些，建議：

  1. 先跟著這篇教學一步步操作
  2. 加入 Clawdbot 的 Discord 社群尋求協助
  3. 或者直接加入我的討論群組，我會提供配置檔案範本

Q3: 這套系統的運行成本是多少？

A: 非常低。主要成本來自：

  1. Clawdbot：完全免費（開源）
  2. Anthropic API（Claude）：按使用量計費，每次語義分析約 $0.01-0.03
  3. 伺服器：如果用 Mac Mini 本地運行，零成本；如果用雲端伺服器（如 AWS），每月約 $5-10

根據我的實測，每天巡邏 3-4 次，每月 API 費用約 $10-15。

Q4: 可以監控哪些平台？

A: 目前這套系統主要針對 X (Twitter) 和 Threads 設計，因為這兩個平台的內容較容易透過瀏覽器自動化抓取。

理論上也可以擴展到：

但每個平台的技術細節不同，需要客製化調整。

Q5: 如何避免 Agent 推薦的內容重複？

A: 這就是為什麼我強烈建議安裝 PostgreSQL 的原因。透過向量搜尋，Agent 可以：

  1. 計算新抓取內容與歷史內容的語義相似度
  2. 如果相似度 >85%，自動過濾
  3. 只推薦「真正新鮮」的內容給你

立即開始：你的自動化監控系統配置清單

根據我的實測數據：

這套系統的投資報酬率非常明確：前期花 2 小時設定，後續每天自動幫你省下 1 小時。

你的 90 分鐘配置清單

如果你想開始打造自己的自動化監控系統，建議按照以下順序進行：

  1. ☐ 安裝 Clawdbot（預計 30 分鐘）
  2. ☐ 設定 Telegram Bot 並完成配對（預計 10 分鐘）
  3. ☐ 測試手動監控指令，確認能正常抓取 X 內容（預計 15 分鐘）
  4. ☐ （選配）安裝 PostgreSQL 並建立資料表（預計 20 分鐘）
  5. ☐ 設定 Cron 定時任務，啟動自動巡邏（預計 10 分鐘）
  6. ☐ 連續使用 7 天，讓 AI 學習你的品味（持續優化）

想要完整的配置檔案？

這套系統目前我還在持續優化中。如果你對這種「自動化監控+發文」感興趣，歡迎：

下一篇文章，我會深入拆解「風格助理 (Style Assistant)」的技術細節，教你如何讓 AI 學會你的寫作風格，並自動生成「聽起來像你寫的」內容。

參考資料與延伸閱讀：

  1. Clawdbot 官方文檔 – https://docs.clawd.bot
  2. PostgreSQL pgvector 擴展指南 – https://github.com/pgvector/pgvector
  3. Neil Patel – SEO Copywriting 完整指南 – https://neilpatel.com/blog/seo-copywriting/
  4. 好事發生數位：n8n + AI 自動化實戰案例 – https://ohya.co/ai-agent-automation/case-studies/get-useful-post-from-threads
  5. Clawdbot GitHub 專案 – https://github.com/clawdbot/clawdbot 年初已突破 12,000 Stars）

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