Openclaw和二师兄的猫——手把手教你做一个全自动的毛孩子日记站

Openclaw和二师兄的猫——手把手教你做一个全自动的毛孩子日记站 Openclaw和二师兄的猫——手把手教你做一个全自动的毛孩子日记站 Modified April 10 宠物经济正在爆发。2025年中国宠物市场规模突破3000亿，其中"宠物智能用品"是增速最快的赛道之一。 但现有产品都停留在监控层面——给你一个摄像头，你自己去看。 Cat Daily 做的不是监控，是自动内容生成。 差别在于：监控需要你主动去看，而 Cat Daily 主动帮你记录、整理、生成内容，推送到你面前。 9.2 核心痛点与解决方案 9.3 目标用户画像 核心用户： • 一二线城市养宠上班族（25 40岁）：有消费能力，工作忙，对宠物有情感投入 • 养宠自媒体人：需要持续内容产出，但精力有限 • 多宠家庭：3只以上的猫狗，光靠肉眼已经管不过来 延伸用户： • 宠物食品品牌：用日记数据证明"我家猫吃了你们家的粮，每天准时干饭" • 宠物医院：行为数据辅助诊断，"最近两周上厕所频率从每天3次降到1次" • 宠物保险公司：行为数据作为健康基线，降低理赔纠纷 适用范围：猫、狗等所有毛孩子家庭，单宠多宠均可。 9.4 技术壁垒 1. 多模态AI编排：视觉理解+图像生成+自然语言生成的端到端流水线 2. YOLO实时行为检测：自定义ROI+行为分类的轻量级方案，在树莓派上也能跑 3. Prompt工程：风格一致性保证，24张插画像同一本漫画 4. 全栈自动化：从采集到发布零人工，cron+flock保证可靠性 5. 可扩展性：不限于猫，狗、兔子、任何宠物都能用；不限于1只，多宠也能区分 十、运行数据 截至 2026 年 4 月 9 日： • 📅 已连续运行 8 天（2026 04 02 起） • 📷 每日 72 次抓拍（3 摄像头 × 24 小时） • 🎨 已生成 192+ 张 AI 插画 • 🌐 已发布 8 期 每日日记网页 • 🤖 全程 零人工干预（调换SSH后） 十一、未来规划 • 猫咪健康报告：基于长期行为数据的健康趋势分析（饮食减少？活动量下降？） • 多猫识别：YOLO + ReID 区分不同猫咪 • 语音日记：TTS 将每日文案变成播客 宠物经济正在爆发。2025年中国宠物市场规模突破3000亿，其中"宠物智能用品"是增速最快的赛道之一。 但现有产品都停留在监控层面——给你一个摄像头，你自己去看。 Cat Daily 做的不是监控，是自动内容生成。 差别在于：监控需要你主动去看，而 Cat Daily 主动帮你记录、整理、生成内容，推送到你面前。 9.2 核心痛点与解决方案 9.3 目标用户画像 核心用户： • 一二线城市养宠上班族（25 40岁）：有消费能力，工作忙，对宠物有情感投入 • 养宠自媒体人：需要持续内容产出，但精力有限 • 多宠家庭：3只以上的猫狗，光靠肉眼已经管不过来 延伸用户： • 宠物食品品牌：用日记数据证明"我家猫吃了你们家的粮，每天准时干饭" • 宠物医院：行为数据辅助诊断，"最近两周上厕所频率从每天3次降到1次" • 宠物保险公司：行为数据作为健康基线，降低理赔纠纷 适用范围：猫、狗等所有毛孩子家庭，单宠多宠均可。 9.4 技术壁垒 1. 多模态AI编排：视觉理解+图像生成+自然语言生成的端到端流水线 2. YOLO实时行为检测：自定义ROI+行为分类的轻量级方案，在树莓派上也能跑 3. Prompt工程：风格一致性保证，24张插画像同一本漫画 4. 全栈自动化：从采集到发布零人工，cron+flock保证可靠性 5. 可扩展性：不限于猫，狗、兔子、任何宠物都能用；不限于1只，多宠也能区分 十、运行数据 截至 2026 年 4 月 9 日： • 📅 已连续运行 8 天（2026 04 02 起） • 📷 每日 72 次抓拍（3 摄像头 × 24 小时） • 🎨 已生成 192+ 张 AI 插画 • 🌐 已发布 8 期 每日日记网页 • 🤖 全程 零人工干预（调换SSH后） 十一、未来规划 • 猫咪健康报告：基于长期行为数据的健康趋势分析（饮食减少？活动量下降？） • 多猫识别：YOLO + ReID 区分不同猫咪 • 语音日记：TTS 将每日文案变成播客 • 提示词增强：将每小时拍到的画面，生成更具有趣味性的图片，比如睡觉的时候，展示梦里的画面和想对铲屎官书说的话 • 社区功能：猫咪日记站互相串门，形成"猫咪社交网络" 项目地址：https://github.com/emajjsky/cat daily public.git 十二、安装条件 • 必须是本地部署的openclaw • 购买支持onvif协议（rtsp视频流地址、云台控制）的摄像头，天地伟业宇航员500W像素（PXX 100块钱） • 能够浏览github 十三、 安装步骤： 把以下内容复制给openclaw： 这是一个毛孩子家庭的 24 小时 AI 全天候跟拍系统 从凌晨到深夜，每小时自动生成一幅专属波普风插画，构建可覆盖毛孩子一生的数字档案网站 我不懂代码，全靠龙虾vibe coding，能分享的是从零搭建的思路 用到的工具：codex（写视觉服务）、openclaw（写技能、定时任务）、stitch（静态前端设计） 用到的API：wan2.7 image、GLM 5.1、GPT 5.4 网站展示地址：https://emajjsky.github.io/cat daily site/ 一、项目灵感 1.1 最初的痛点 作为一个养猫的上班族，每天出门后都会冒出这些念头： 上班时：杰斯在家干嘛？打开监控看看……但老板正好在身后走过，赶紧关掉。打开摄像头这个动作本身就太显眼了，而且你得等画面加载、到处找猫在哪，看了半天可能猫就在睡觉。 出差时：一走就是好几天，家里只有猫自己。晚上在酒店想看一眼杰斯，打开实时监控——画面里空荡荡的客厅，猫不知道藏在哪。你看了5分钟，什么也没等到，又舍不得关。但你还有工作要处理，只能关掉，带着愧疚睡觉。加班时：晚上10点才到家，杰斯在门口等你。你蹲下来摸摸它，心想"你今天都干嘛了？"但它不会说话。你看了看食碗，好像少了一点？水碗呢？好像也喝了？但具体吃了多少、喝了多少、有没有上厕所，你完全不知道。 下班后：想发个朋友圈晒猫，翻了翻相册，都是旧的。今天没有新照片——因为你在上班，没人在家拍照。 1.2 从"看一眼"到"一生档案" 一开始，我只是想通过 OpenClaw 在工作时帮我快速看一眼猫的状态 不是打开摄像头那种"看"，而是 AI 帮我看完，告诉我一句："杰斯现在在沙发上睡觉，一切正常。" 后来发现，既然每小时都在看，为什么不把看到的都记下来呢？ 于是从"帮我看一眼猫"→"每小时记录猫在干嘛"→"给每小时生成一张AI插画"→"做成每天一个网页"→"日积月累变成猫咪的一生档案"。 这就是 Cat Daily 的初衷：不是做监控，是帮毛孩子写一本它自己不知道的传记。 1.3 适用场景 这个需求不是个例，而是养宠家庭的普遍痛点： • 上班族：每天离家8 10小时，想知道宠物过得怎样 • 出差党：一走几天，心里挂念但没法实时盯着监控 • 多宠家庭：好几只猫狗，想分别知道每只在干嘛 • 宠物博主：需要持续产出内容，但不可能24小时举着手机 • 新手铲屎官：担心宠物饮食、排泄是否正常，需要数据支撑 • 老年宠物家庭：需要密切监测行为变化，及时发现健康异常 二、系统架构 整个系统由 两个常驻服务 + 一套定时技能 组成，各司其职： 2.1 CatDaily Monitor（实时行为检测） 职责：卫生间单摄像头 7×24 连续视频流监测工作流程： 1. 通过 RTSP 协议拉取卫生间摄像头实时视频流 2. YOLOv11 目标检测模型逐帧识别猫的位置 3. 结合预设的 ROI 区域（食碗、水碗、猫砂盆），精准判断行为 1. 行为触发时自动截帧保存 2. 按天输出结构化 JSON + Markdown 日志检测的行为类型： • 🍚 吃饭（食碗 ROI 命中） • 💧 喝水（水碗 ROI 命中） • 🚽 上厕所（猫砂盆 ROI 命中） • 😴 其他活动（非 ROI 区域） 2.2 CatDaily Journal（内容编排与发布） 职责：数据中枢、AI 插画、网页构建、自动发布工作流程： 1. Cron 每小时 :15 触发采集任务 2. 自动控制 3 个 ONVIF 摄像头（客厅老六、卧室 Moss、卫生间）逐一巡视抓拍 3. 多模态 AI 视觉模型分析抓拍图：猫在不在？在哪？在干嘛？ 4. 自动生成波普风 Q 版插画 prompt，调用万相 2.7 生图 5. 聚合 Monitor 的行为日志、天气数据、插画、拟人化文案 6. Python 模板引擎渲染精美静态网页 7. SSH 推送至 GitHub Pages 上线（直推经常遇到网络波动） 三、技术栈 四、核心代码与文件结构 4.1 技能层（skills/cat daily/） 4.2 监控服务层（services/catdaily/） 4.3 日记数据层（services/catdaily journal/） 五、关键代码解读 5.1 每小时巡检流程（update hour slot.py） 这是整个系统的核心脚本，788 行，完成以下工作： Step 1 — 摄像头抓拍按配置的优先级（老六→Moss→卫生间）逐个调用摄像头抓拍，使用 ONVIF 协议控制摄像头云台巡视后拍照。 Step 2 — AI 视觉分析将抓拍图发送给本地 OpenClaw Agent（GLM 5.1 多模态模型），prompt 要求输出严格 JSON： Step 3 — Prompt 自动生成根据 AI 返回的位置/行为/环境信息，自动组装万相 2.7 的生图 prompt： Step 4 — 调用万相 2.7 生图执行 wan27.py 脚本，30 秒内生成一张 1K 分辨率的波普风插画。 Step 5 — 写入日记数据将结果写入当天 JSON 数据文件对应的小时槽位。 5.2 YOLO 行为检测逻辑（CatDaily Monitor） Monitor 服务持续运行，核心流程： 1. RTSP 拉流 → OpenCV 逐帧读取 2. YOLOv11 检测猫的位置，分配稳定的 track id 3. 猫的边界框与预设 ROI 区域（食碗/水碗/猫砂盆）做碰撞检测（不需要训练模型，轻量级部署） 4. 连续 N 帧命中同一 ROI 才触发行为事件（防止误判） 5. 触发时截帧保存，写入 JSON 日志输出的日志格式： 5.3 每日封面建档（init day cover.py） 每天零点自动执行： 1. 调用 Open Meteo API 查昆明天气 2. 生成带天气信息的杂志风封面 prompt 3. 调用万相 2.7 生成封面图 4. 创建当天 JSON 数据文件骨架（24 个空槽位） 5. 更新首页 featured date 5.4 网站构建（build site.py） 读取当天 JSON 数据，用 Python 字符串模板引擎渲染： • 首页：最新日记封面 + 历史日期列表 • 日页：24 格时间轴，每小时一张插画 + 拟人化描述 + 行为统计 六、创意亮点 杂志风封面 每天的封面像杂志封面一样排布：城市名、天气、温度、日期，配上杰斯的 Q 版肖像 "昆明 · 晴 · 24°C · 杰斯的四月九日" 七、数据流全景 八、自动化调度 九、商业价值分析 9.1 为什么这件事值得做？