Clawdbot(Moltbot) 飞书机器人配置,体验老板和助手沟通的感觉

Clawdbot(Moltbot) 飞书机器人配置,体验老板和助手沟通的感觉

一、背景说明

Clawdbot可以24小时待命(参考配置方式:Clawdbot(Moltbot) windows安装配置教程(含各种问题处理)),但是网页端使用起来比毕竟没那么方便,然而clawdbot支持多种渠道交互,这也正是这个AI助理的魅力所在,想想飞书发送一个消息,一个任务就完成了,这不就是老板指挥我做事的方式吗,来赶紧体验一波老板的感觉~

二、飞书机器人创建

飞书开放平台构建机器人:https://open.feishu.cn/

[图片]
在这里插入图片描述

记录App ID 和 App Secret,一会要用:

在这里插入图片描述

三、自动安装插件

项目地址:https://github.com/m1heng/Clawdbot-feishu
这时候,就可以发挥clawdbot的能力了,直接让clawdbot给我安装:

我要安装飞书机器人,帮我按照这个命令安装:Clawdbot plugins install @m1heng-clawd/feishu 
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

到这个过程有点慢,安装了好一会没反应,我开始问了:

在这里插入图片描述

又过了好一会没反应,我又开始问了,这会终于装好了:

在这里插入图片描述

直接给出App ID和App Secret,让clawdbot来配置,这个时候竟然出错了(后面排查可能是我网络问题导致),并且无法再启动clawdbot,执行clawdbot doctor --fix也没用…

在这里插入图片描述

这个问题是飞书的插件没有被正确安装,这里找到clawdbot.json文件,删除plugins和channels对应的飞书部分,然后重启成功
最后终于给我装好了:

在这里插入图片描述

四、飞书机器人配置

按照项目里的操作来设置权限管理:

在这里插入图片描述

以下是项目说明的权限:

在这里插入图片描述

权限太多了,一步步筛选和勾选以上权限:

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

事件配置与回调配置都改成长链接:

在这里插入图片描述

这一步保存时可能会出现:应用未建立长连接,这是因为需要clawdbot连接完成后才能使用(也就是第三部分里李里的内容完成):

在这里插入图片描述

同样按照筛选和勾选的方式添加以下权限:

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

最后就是发布了:

在这里插入图片描述

五、测试

大功告成

在这里插入图片描述

网页端界面也有对应的消息记录:

在这里插入图片描述

最后,上面这个过程虽然有点波折,但是这一来一回的询问,不正是老板和员工们沟通的方式吗,我们一直再让AI助力变得更像人,某些方面更是超越人,也许clawdbot正在这条路上走得越来越远~

Read more

无需代码!10分钟玩转RetinaFace+CurricularFace人脸识别

无需代码!10分钟玩转RetinaFace+CurricularFace人脸识别 你是不是一直觉得人脸识别技术很高深,需要懂编程、会配置环境、还要处理复杂的模型部署?现在我要告诉你一个好消息:完全不需要!即使你没有任何技术背景,也能在10分钟内搭建一个专业级的人脸识别系统。 本文专为产品经理、业务人员和对AI感兴趣的非技术人员设计。我们将使用ZEEKLOG星图平台提供的预置镜像,全程无需编写任何代码,就像使用普通手机应用一样简单。你只需要点击几下鼠标,就能体验RetinaFace+CurricularFace这个强大的人脸识别组合。 RetinaFace负责精准定位人脸位置,就像一双敏锐的眼睛;CurricularFace则负责识别身份,就像一个聪明的大脑。这两个技术组合在一起,能够实现准确率高达99%的人脸识别效果,广泛应用于安防、金融、社交等领域。 更重要的是,ZEEKLOG星图已经帮我们把所有复杂的技术细节都打包好了。你不需要安装Python、配置CUDA、下载模型权重,所有这些繁琐的工作都已经完成。你只需要关注最核心的问题:这个技术能不能满足我的业务需求? 读完本文后

By Ne0inhk
FLUX.2[klein]开源!小香蕉平替,本地部署AI绘画的极简方案

FLUX.2[klein]开源!小香蕉平替,本地部署AI绘画的极简方案

文章目录 * 前言 * 一、FLUX.2[klein]到底香在哪? * 二、部署前准备:硬件+环境一键搞定 * 1. 硬件要求(最低配置) * 2. 环境安装(3行命令搞定) * 三、极简部署方案:2种方式任选(新手首选方式1) * 方式1:Python脚本一键运行(纯代码,无界面,最快上手) * 步骤1:创建运行脚本 * 步骤2:运行脚本 * 方式2:ComfyUI可视化部署(适合喜欢拖拽操作的用户) * 步骤1:安装ComfyUI * 步骤2:下载FLUX.2[klein]模型 * 步骤3:启动ComfyUI并加载工作流 * 四、常见问题&优化技巧 * 1. 显存不足怎么办? * 2. 模型下载慢/

By Ne0inhk

OpenClaw实战系列01:OpenClaw接入飞书机器人全接入指南 + Ollama本地大模型

文章目录 * 引言 * 第一步:环境准备与核心思想 * 第二步:部署Ollama——把大模型“养”在本地 * 1. 安装 Ollama * 2. 拉取并运行模型 * 3. 确认API可用性 * 第三步:安装OpenClaw——AI大脑的“躯干” * 1. 安装Node.js * 2. 一键安装 OpenClaw * 3. 验证安装 * 第四步:打通飞书——创建并配置机器人 * 1. 创建飞书应用 * 2. 配置机器人能力 * 3. 发布应用 * 第五步:OpenClaw与飞书“握手” * 方法一:使用 onboard 向导重新配置(推荐最新版) * 方法二:手动添加渠道 * 批准配对 * 第六步:实战测试与玩法拓展

By Ne0inhk
【FPGA干货】详解高速ADC的串行LVDS数据捕获与接口设计

【FPGA干货】详解高速ADC的串行LVDS数据捕获与接口设计

【FPGA干货】详解高速ADC的串行LVDS数据捕获与接口设计 前言 在现代高速数据采集系统中,随着ADC采样率的不断提升(从几十MHz到几百MHz甚至更高),传统的并行CMOS/LVDS接口因占用引脚过多、布线困难等问题逐渐被串行LVDS接口取代。TI(德州仪器)的许多多通道ADC(如ADS528x, ADS529x系列)都采用了这种接口。 然而,串行LVDS接口虽然减少了PCB走线数量,却给FPGA接收端的设计带来了巨大的挑战:如何在几百Mbps甚至Gbps的速率下,稳定地实现位同步(Bit Alignment)和帧同步(Frame Alignment)? 1. 认识串行LVDS接口 一个典型的高速ADC串行LVDS接口通常包含以下三类信号: 1. 串行数据 (Serial Data, D0…DN−1D_0 \dots D_{N-1}D0 …DN−1 ):ADC的采样数据通过一对或多对LVDS线串行输出。 2. 位时钟 (Bit Clock, LCLK/DCLK):通常是DDR(

By Ne0inhk