报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 OpenClaw可将政策文本比对、经济数据查询等高频研究环节SKILL化，推动文本表述对比与经济数据查询解读场景由手工处理转向人与Agent协同完成，提升宏观研究效率，沉淀研究方法为标准能力，聚焦文本表述对比和经济数据解读，优化模型部署方案[1] 根据相关目录分别进行总结 引言：OpenClaw如何赋能宏观分析 - 宏观研究工作主要时间消耗在信息处理链条，OpenClaw可重构政策与会议文本表述对比、经济数据跟踪与结构拆解环节，定位为投研流程“生产力中枢”，SKILL可将研究动作模块化封装并反复调用[15][16][18] 总体框架：面向宏观分析的SKILL设计思路 - SKILL是OpenClaw扩展AI Agent能力的标准化载体，将高频工作流程沉淀为可稳定调用的任务模板，目标定位是提升宏观研究链条整体效率，基本工作流程包括任务输入、流程匹配、信息提取、研究处理、结构输出与人工复核，SKILL化比普通自动化更适合宏观研究[20][23][24] SKILL案例一：文本表述对比 - OpenClaw将“文本表述对比”沉淀为标准SKILL，通过任务识别、文本导入、内容清洗、段落对齐、语义比较、差异分类和结构化输出等环节完成对比，输出结果包括原文差异对照、主题化归类、变化解读、关键词比较等，适用场景覆盖宏观研究高频文本任务[31][32][37] SKILL任务二：经济数据查询、结构化解读与结果生成 - OpenClaw将“意图识别—多源查询—标准化解读—结果交付”沉淀为标准流程，通过需求识别、指标定位、多源查询、事实整理和结果校验完成数据查询，由任务解析、查询执行、内容生成和结果导出组成工程结构，通过重点变化提取、分项结构梳理、宏观含义映射和研究语言生成完成结构化解读与研究表达，输出结果包括摘要型结论、结构化解读文本和成品化报告，适用于总量团队日常高频跟踪的核心经济指标[45][46][56] 基于不同大语言模型Openclaw使用效果比较分析 - 投研工作流对模型有强工具调度、长链任务编排、代码生成与执行、低幻觉与事实一致性四大核心诉求，以政策文本对比分析场景比较各类大模型性价比，主流国产大模型有按量付费和订阅制两类商业化方案，测试结果显示各模型在投研专业度与工程稳定性上分化，Kimi K2.5基调把握精准、事实一致性领先，GLM - 5.0与MiniMax 2.7工程管线稳定但存在时序数据串扰，DeepSeek V3.2定性推演见长但工程规范度较弱，还进行了综合效能比与单次任务成本核算[59][60][77]