Openclaw Skill（DMAF）是一款专为WhatsApp用户设计的自动化媒体备份工具，通过人脸识别技术智能识别并保存特定联系人或群组中的照片和视频到Google Photos。该技能的核心运行逻辑完全基于系统级任务调度与无AI调用的后端服务，确保隐私与效率的双重保障。整个流程始于OpenClaw从WhatsApp群组自动下载媒体文件，随后由Cloud Run作业进行面部识别匹配，并将确认匹配的内容上传至Google Photos。整个架构不依赖任何大语言模型调用，仅使用传统计算资源完成所有操作，显著降低了延迟与成本。 该工具采用分层存储策略：原始媒体暂存于GCS桶中，识别结果通过Firestore数据库去重管理，确保同一文件不会被重复处理。对于视频内容，系统以1–2帧每秒的速度采样检测，一旦发现目标人脸立即终止扫描并上传完整片段，极大优化了处理效率。配置信息以YAML格式存储在Secret Manager中，支持动态更新而不中断服务。此外，已知人物库以GCS桶目录结构组织，每个子目录代表一个可识别个体，便于用户灵活扩展。 DMAF不仅适用于个人用户的家庭照片归档，也适合小型团队或社群管理者维护成员间的共享记忆。其无需人工干预的自动化特性，让用户能够长期保留重要对话中的视觉记录，同时避免手动筛选和下载带来的繁琐操作。无论是家庭聚会、项目协作还是朋友群聊，DMAF都能在不侵犯隐私的前提下，实现精准、安全、高效的媒体留存。
核心功能特点
- 基于人脸识别自动识别并备份WhatsApp中的照片和视频至Google Photos
- 完全离线运行，无需调用任何大语言模型（LLM），保障数据安全与低延迟
- 内置去重机制，利用Firestore防止相同文件被重复处理
- 支持视频采样检测与早期退出策略，提升处理效率
- 配置文件通过Secret Manager集中管理，支持热更新
- 提供CLI工具和MCP服务器接口，兼容Claude生态及本地部署
适用场景
DMAF最适合那些希望在WhatsApp群组中长期保留重要视觉内容的个人或小型团体。例如，在一个家庭群组中，父母可以设置自动识别孩子面孔的功能，将所有孩子的照片自动归档到Google Photos，方便日后查找和分享。类似地，创业团队的项目沟通群组中，若频繁发送会议截图或演示视频，DMAF可帮助筛选出关键人物出现的内容，避免信息过载。这种场景下，用户无需手动筛选每条消息，系统会持续守护群组动态，仅在检测到指定人脸时触发备份动作。 另一个典型应用场景是兴趣社群或俱乐部，比如摄影爱好者群、读书会或运动打卡群。这些群体往往有大量成员互动，但真正值得保存的往往是某位核心成员的发言或作品。通过预先上传该成员的照片建立‘已知人物’库，DMAF就能自动捕获其相关影像，形成专属数字相册。即使群内人数众多，系统也能精准过滤无关内容，只保留高价值信息。整个过程对用户透明且零打扰，真正实现‘智能归档，静默守护’。 对于已经使用OpenClaw生态的用户而言，DMAF无缝集成于现有工作流之中。配合系统cron定时同步WhatsApp媒体文件，再经由Cloud Run作业完成识别与上传，构成一条完整的自动化管道。即便非技术用户也可通过简单命令触发手动扫描或更新配置，极大降低了运维门槛。而对于偏好命令行操作或希望接入AI助手（如Claude Desktop）的开发者，DMAF还提供MCP服务器支持，进一步拓展了使用边界。