OpenClaw 展示页

AnnoClaw 工作流 / OpenClaw:把标注、人工复核、训练导出与交付放进同一个 annotation workbench

AnnoClaw 工作流 是 TjMakeBot 对外最重要的差异化入口之一。它不只是讲兼容接入,而是把 2D/3D 标注、人工复核、训练导出、交付摘要和 兼容 OpenClaw 接入 一起组织成一条可以演示、可以评估、也可以真正上线的工作流路径。

标注工作台人工复核关口2D / 3D / Video训练与导出交付摘要
用这一页判断 OpenClaw 是否适合你当前的自动化入口、团队协作和交付路径。
当前套餐状态
当前套餐Free Studio
请先登录,再对照当前套餐和下一档升级边界做判断。
覆盖场景
2D / 3D / Video
图像、点云、视频逐帧与人工复核可共用一条工作流。
落地路径
3 步接入
先跑向导,再进工作台,最后把训练导出与交付打通。
交付结果
Summary + Files
不是只停在任务执行,而是落到可验收、可下载的结果页。
接入材料
5 个技术资产
Manifest、Skill、Template、Compatibility、Smoke Test 全部给到。

团队为什么用 OpenClaw

如果你想知道 OpenClaw 会怎样改变团队的真实操作路径,而不只是增加哪些功能,先看这里。

差异化武器

不是孤立标注页,而是从数据到交付的一条 workbench

AnnoClaw 工作流 把标注、人工复核、训练、导出与交付连成同一条操作路径,让团队不用在多个系统之间来回切换。

团队不需要在多个系统之间来回切任务。
管理者可以直接围绕“是否可交付”来判断进度。
workflow session 可以直接回到 collab 项目、复核队列、训练页和交付工作台。
工程接入时仍可保留 OpenClaw 兼容路径。
打开 AnnoClaw ->
人工复核

AI 先跑,人工保留最后闸门

自动化环节可以把大量重复动作跑掉,但关键节点会回到主站专业编辑器里完成人工确认和质量兜底。

适合对精度、验收和客户交付有要求的团队。
复核不是补丁,而是流程主节点。
更容易解释每一步为什么消耗了额度与人力。
查看编辑器 ->
适配范围

一套路径讲清 2D、3D 点云和视频帧场景

这一段帮助你快速判断 OpenClaw 是否适合你当前处理图像、点云或视频帧复核的工作方式。

2D 图像数据集适合批量复核与标准化导出。
3D 点云适合多视图检查与训练前质检。
视频帧流程适合逐帧抽检与交付留痕。
查看使用场景 ->
接入效率

向导、工作台和技术资产同时可用

先用向导快速跑通这条路径,确认适合后再使用 Manifest、Skill Pack 与模板继续深入接入。

先低成本验证,再决定是否深入集成。
技术资源和产品入口都集中在同一路径里。
适合从首次试用一路走到正式接入。
打开接入向导 ->
结果导向

训练、导出与交付摘要留在同一条结果链

这里最重要的不只是功能列表,而是最后能拿到的训练指标、导出文件、版本信息与交付摘要。

更适合项目演示、POC 交付和团队验收。
减少“任务跑完了,但结果分散”的摩擦。
更容易继续进入 Pricing 与 Tutorials 的下一步。
查看交付页 ->

适用场景

你可以直接从图像、点云、视频或团队协作这些常见场景里判断这条路径是否贴近自己的工作方式。

使用场景

2D 图像数据生产

适合需要把标注、抽检、批量修订和标准化导出放进统一交付节奏的团队。

图片任务量持续增长
需要人工抽检和客户验收
不想把训练导出丢给另一个系统

结果:把“标完了”升级成“可复核、可导出、可交付”。

使用场景

3D 点云与机器人数据

适合希望在多视图检查、点云标注和训练前质检之间建立稳定流程的场景。

点云任务复杂且复核成本高
需要多视角确认质量
训练前常出现标签返工

结果:让 3D 数据从编辑器一路走到训练导出与结果摘要。

使用场景

视频帧与时序复核

适合视频抽帧、逐帧核查和阶段性交付的工作流,而不是只停留在单次导出。

视频帧数量大
需要按阶段提交结果
运营和审核要知道最近消耗了什么

结果:让时序数据也拥有可跟踪的 review-to-delivery 路径。

使用场景

团队协作与客户交接

适合需要把运营、审核、训练和客户验收放在同一叙事里,而不是靠散落链接交接。

客户需要验收摘要
团队内部角色分工明确
希望每次消费都能追到业务动作

结果:把 OpenClaw 变成项目运营入口,而不只是工程接入点。

展开所有 OpenClaw 场景页 ->

OpenClaw 如何接回团队工作台

OpenClaw 不应该把自动化任务停在独立页面里,而应该把结果接回团队已经在用的项目、复核、训练和交付页面。

项目工作台

把当前阻塞、版本、规范和 release readiness 收到一个项目视角里看清楚。

下一步 ->

复核队列

把人工检查点接进统一复核队列,并带上 issue 跟踪和 SLA 可见性。

下一步 ->

训练工作台

让 dataset lineage、release 来源、训练指标和导出结果继续挂在同一次 workflow 里。

下一步 ->

交付工作台

在主站里继续完成 delivery summary、artifact、客户交付页和 audit,不需要把结果再搬到别的地方。

下一步 ->

3 步开始使用

如果你已经决定要试一试,下面这 3 步会是最快的开始方式。

01

用接入向导先跑通一条最短路径

先确认 Gateway、模板和主站入口都能工作,再决定是做轻量接入还是继续往深处集成。

确认基础连接成功
生成推荐入口
减少第一次接入的理解成本
打开向导 ->
02

在 workbench 里完成人工复核与节点推进

工作台把任务状态、人工确认与下一步动作放在一起,适合演示真实作业流,而不是单点 API 调用。

看到节点状态
完成人工复核
保留质量兜底
AnnoClaw 控制台 ->
03

把训练、导出和交付结果落到可验收页面

最后交付的不只是文件,而是包含训练指标、版本上下文、下载入口和摘要说明的结果页。

训练指标
导出文件
版本与交付摘要
查看交付路径 ->

最后能拿到什么

交付摘要页,方便客户和内部团队共同验收。
训练指标与版本上下文,减少“模型出来了但没人能解释”的情况。
导出文件下载入口,方便从结果页直接进入下游环节。
人工复核痕迹,方便说明哪些环节是 AI 自动化、哪些环节由人最终确认。
OpenClaw 兼容接入资源,方便后续接入、调试和迁移。
从工作流介绍继续进入教程、价格页与解决方案页会更顺畅。
什么情况下最适合走这条路径

为什么很多团队会优先看这条路径

关键不在于多了一个功能,而在于 OpenClaw 能不能帮助团队把自动化、复核、训练导出和交付放在一条连续路径里。

+更适合需要向客户、老板或采购解释“钱花在哪里、结果交付到哪一步”的团队。
+更适合 2D / 3D / 视频混合数据生产,而不是只做单一标注页。
+更适合需要把人工复核、训练导出与项目交接讲成一个闭环的 SaaS 场景。

技术资源

如果你准备继续做更深入的接入、调试或迁移,可以从下面这些资源开始。

机器可读

Agent Tool Manifest

让 OpenClaw 或其他 agent 自动发现 TjMakeBot 的 workflow、人审、训练导出与交付能力。

调用策略

OpenClaw 兼容 Skill Pack

给工程团队一套可复用的调用规则、人工复核边界和交付决策逻辑。

推荐路径

Agent Workflow Template

推荐给集成团队使用的工作流模板,适合快速拉起 annotate-review-train-export 路径。

迁移 / 调试

Compatibility Template

适合旧流程迁移与兼容调试,但不建议作为长期的公开主入口。

最短校验

Smoke Test Template

适合最短链路验证和 gateway 检查,不适合直接拿去做长期流程。

Hosted 模式请只调用 `/api/openclaw-gateway`,不要把上游服务地址直接暴露到浏览器节点里。
不要把 App-Id、Salt、Sign 或 `apiSecretKey` 放进公开 JSON、模板或客户端脚本中。
正式环境建议把 workflow session、人工复核交接和 delivery summary 作为主链路,而不是只跑 smoke test。

FAQ

OpenClaw 这一页面向谁?

它适合既想了解工作流全貌、又想继续深入接入的人。前半部分帮助你判断是否适合当前项目,后半部分提供继续接入所需的资源。

它和普通标注工具页最大的区别是什么?

重点不在单个标注动作,而在把人工复核、训练导出、交付摘要和结果留痕压进同一条工作流叙事里。

如果团队只想先试最短路径,应该从哪里开始?

先从 Config Wizard 开始,它最适合首次验证;确认基础链路可用后,再进入 Workbench 看完整节点流转。

技术资源区是给所有用户看的吗?

不是。大多数用户先看工作流介绍、适用场景和上手路径就足够;如果你准备继续接入、调试或迁移,再去看资源区会更合适。

下一步

先把这条路径跑通,再决定是继续深入接入还是直接推进团队试用

如果你还在判断是否适合自己的项目,可以继续看场景页和教程;如果已经准备接入,就直接进入向导、工作台和上面的技术资源。