OpenClaw是GitHub星标最多的开源项目，代表着未来AI应用的一个重要方向。但当前OpenClaw还处在早期探索阶段，并非成熟的生产力工具。对投研从业者来说，当前OpenClaw的应用也仍然处在探索阶段，待“龙虾”工具成熟之时，或意味着投研工作流的根本性变革。当前，对于投研来说，除了部分案头工作外，OpenClaw的主要应用体现在定制化监控信息推送和编程工具编排，比如定制化盯盘、抓数据、写SQL、跟踪公告和研报、监控特定网页、生成日报这些重复性劳动，以及同时调用多个AI编程工具如Claude Code、Codex等，这些都可以交给OpenClaw完成。
　　本报告并非从技术部署或功能演示出发，而是以真实投研工作流为核心，完整呈现我们在不侵入内部数据的前提下，如何构建一套覆盖全链路的"投研数字员工"体系。
　　我们自建了一系列投研场景切实可用的Skill，整套体系分为四层。数据层通过wind-sql-query、gogoal-sql-query、fin-data-lookup与web-search-router四个工具，对接Wind、GoGoal等主流金融数据库及公开网络信息，统一数据入口，按需路由。监控层部署了七个专项模块，涵盖A股公告跟踪、市场异动扫描、研报摘要提取、自选股预警、上游价格监测以及城投风险和可转债风险的实时信号捕捉，实现对市场关键变量的持续覆盖。分析层由cn-industry-chaintracker、corporate-research与cn-backtest-plus构成，分别支持产业链穿透追踪、个股深度研究与量化策略回测，承接监控层输出的信号并转化为可落地的研究判断。输出层以cn-report-builder自动生成结构化研究报告，并通过skill-orchestrator协调跨层任务的编排与协作，将上述各环节的成果整合为完整的投研交付物。
　　报告按四个递进层次展开：配置与模型选择、手机接入、自建投研Skill体系、如何创建skill和让龙虾跑起来，并且调用多个编程工具编排。
　　风险提示：OpenClaw自身安全性风险；技术成熟度风险；模型幻觉与结果偏差风险；数据来源与合规风险；信息时效与监控漏报风险；成本与系统稳定性风险；研报信息滞后或更新不及时的风险。