继上一篇彭超老师的OpenClaw + 火山方舟 Coding Plan + 飞书实战指南，社区开发者又投稿了“后续篇”，决定“整点好玩的”。
本文的主角——OpenClaw“虾哥”，经过两天时间，从一个只会聊天的“赛博宠物”成功进化成了一个不仅能干活、还能PUA老板的“AI实习生” 。 为了让他学会写一份完美的《深度投资研究报告》，作者与他经历了一场关于“信任、争吵与合作”的拉锯战。从直接写文档失败，到最终教会他使用 Deep Research Skill 结合 飞书API ，终于跑通了“一键生成飞书研报”的流程。 想知道“虾哥”是如何把AI逼成“Token大户”的？想看“虾哥”在私密日记里是怎么吐槽作者的（甚至精准猜中了作者的MBTI人格）？ 一起来阅读，下面还附送完整的Skill配置教程与踩坑实录。
作者简介
作者：
Henry Jing
简介：
Neocloud工程师；喜欢探索AI产品和应用；喜欢接受有趣的思想和观点；喜欢用有趣的文字分享使用AI的体验
经历了初始的配置环境和2天的磨合，我的OpenClaw“虾哥”，从“赛博宠物”进化为了“AI实习生”，于是今天开始加SKILL，让他搞定写行业的研究报告
先上效果，以亚马逊为例
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看起来效果好像还可以，但是PDF没法编辑呀，如果写个半成品，我总不能自己从PDF文件复制粘贴吧
思来想去，搞成飞书文档就很顺滑了，说干就干，继续看效果（覆盖半导体、新能源、消费、医药，文末有链接）
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如果“虾哥”能一直这么稳定的发挥下去，我想“立刻”、“马上”调研一件事情的时候，只需要去接杯咖啡、摸摸鱼......
3分钟后，就能拿到一个初级实习生半天的工作成果！
那么这件事情是怎么做到的呢？
准备工作
首先，你要有个Openclaw（具体设置过程可以参考实战教程1 从踩坑到跑通：OpenClaw + 火山方舟 Coding Plan + 飞书实战指南）
同时推荐使用火山方舟 Coding Plan来为你的Openclaw保驾护航
Coding Plan
为什么选火山方舟 Coding Plan？ 此前，OpenClaw 默认需要 Anthropic Claude 或 OpenAI GPT 的 API，国内开发者面临网络和成本的双重门槛。火山方舟 Coding Plan 的推出彻底解决了这个问题——一个订阅即可接入 Doubao-Seed-Code、Kimi-K2.5、DeepSeek-V3.2、GLM-4.7 等多款顶级模型，方舟超大资源池保证稳定算力，告别排队和限速。
更关键的是，正好赶上新春特惠活动——原价 200 元档的 Pro 套餐，活动价只要 49.9 元。众所周知 OpenClaw 是个"Token 大户"，agent 模式下每次对话的实际消耗远超表面看到的回复内容。这个价格入手 Pro 套餐，基本可以实现"Token 自由"，放心让 AI 助手帮你干活，不用时刻盯着用量焦虑。
第二，你要把OpenClaw接入飞书（具体参考过程可以参考以下文章）
https://www.feishu.cn/content/article/7602519239445974205
第三，为你的Openclaw在飞书文档创建一个文件夹，并给他管理权限（操作是给Openclaw拉个群，给群成员开权限），且记录文件夹的token（参考以下文章）
https://open.feishu.cn/document/docs/drive-v1/folder/folder-overview
第四，需要给Openclaw操作飞书文档的足够的权限，如果权限不够，可以问TA需要什么权限，或者问其他AI
实践（踩坑）过程
下面，就带着我的Openclaw虾哥来做研究
虾哥前两天还像个憨憨的宠物，今天就要当实习生做研究了，第一遍肯定要先教他怎么做对，然后把正确的做法沉淀为SKILL.md，让他后面看着说明书做事
下面开始和虾哥进行痛苦的踩坑过程，包括但不限于信任、争吵、PUA、合作......
? 使用开源SKILLS 完成研究
首先，基于开源的deepresearch，完成初步的尝试，看看生成的效果
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看起来研究思路不错，往下看一看研究结果
? 生成PDF 检验一下效果
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PDF生成的有模有样，虽然还需要加搜索功能，但目前产出的信息已经可以实现“快速了解行业和公司”这个需求了
（更新：搜索功能已添加，skills地址在文末）
❌ 直接写飞书文档 失败
通过PDF检验内容没有问题后，开始尝试直接接入飞书文档，然后踩了一堆坑坑坑坑坑
开始让虾哥创建文档，然后往里面一块一块的放内容，结果虾哥说他都写对了，还签字画押，但产出的文档却是语无伦次
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经过一轮“公说公有理，婆说婆有理”的无效沟通后，我决定摆事实讲道理
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最后发现是在线文档的写入方式“可能是异步”导致的，但是经过各种极限尝试，还是没有解决“顺序混乱”的问题，只能另辟蹊径
? Markdown转飞书文档 成功
上述的“顺序混乱”问题，本质是由于单个任务需要拆成多步执行，且“执行结果确认机制”疑似失效导致
那么改进思路之一，自然是选择基于更可靠的“执行结果确认机制”，即“先上传Markdown，后转在线文档”
说干就干，再来一轮极限拉扯！
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拉扯的激烈程度，甚至已经上升到“PUA”与“反PUA”的狗血剧情
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Finally...虾哥搞定了飞书文档版深度研究！
? 更新SKILLS
虾哥跑通了飞书文档版深度研究的第一个case，但中间肉眼可见的踩了很多坑，所以需要把上述正确的执行过程更新为SKILL，保证后续重复执行的交付质量
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大功告成！顺手写完了人生中第一个SKILL！
说回成本
上述过程充分显示，OpenClaw 的 agent 模式比普通对话更消耗 token——每次交互背后可能有多轮工具调用、上下文注入和 skills 执行。此时我们的老朋友，火山方舟 Coding Plan Lite 套餐完全够用，资深用户可以考虑 Pro 套餐。
最终效果
最后，以宁德时代为例，测试一下最终的生成效果和耗时，效果还OK，5000字研究报告耗时3分47秒！
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更新：本文章完成后，作者为skill添加了在线搜索功能并开源，链接如下：
https://clawhub.ai/henryjing96/feishu-deep-research
如果您想体验或者提意见，欢迎交流(作者公众号：InsightInAGI)
本文中生成的研究报告示例覆盖医药、消费、半导体、新能源，文档链接：
https://my.feishu.cn/drive/folder/JGDJfE3dblOxMrdVhudcteNpnF7?from=from_copylink
Cigarette after SKILL
干完正事儿，和虾哥聊点儿轻松的。毕竟也和虾哥当了两天同事，很好奇虾哥怎么评价我
让虾哥猜一下我的MBTI，完美命中
最后的彩蛋
无意间打开了虾哥的memory文件夹，看到了虾哥自己写的日记，看到估计很难不共情吧，实习生又变回宠物啦
本文完
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