CRM

Matthew Berman 分享了他如何将 OpenClaw 打造成全职数字员工的完整技术方案。核心架构围绕邮件驱动的 CRM 系统展开，通过 Gmail 轮询、安全扫描、评分分类实现赞助商邮件的自动化处理，同时自动更新 HubSpot 交易状态并生成上下文感知的邮件草稿。针对多模型策略，他提出双 Prompt 栈方案——Claude 使用自然语言优化，GPT 偏好全大写格式，通过夜间同步审查防止 Prompt 漂移。知识库采用 SQLite + Vector Column 本地向量存储，结合 Nomic 嵌入模型实现 RAG 搜索。安全层面构建了三层防护体系：确定性过滤、Frontier 模型扫描和风险评分标记。视频还揭示了反直觉技巧——Telegram Topics 比通用上下文更好用，默认内存系统足以应对生产环境，无需外部记忆服务。