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

【论文翻译】YOLO26: KEY ARCHITECTURAL ENHANCEMENTS AND PERFORMANCE BENCHMARKING FOR REAL-TIME OBJECT DETEC

【论文翻译】YOLO26: KEY ARCHITECTURAL ENHANCEMENTS AND PERFORMANCE BENCHMARKING FOR REAL-TIME OBJECT DETEC

YOLO26:实时目标检测的关键架构改进与性能基准测试 摘要 本研究对Ultralytics YOLO26进行了全面分析,重点阐述了其在实时边缘目标检测领域的关键架构改进与性能基准测试结果。YOLO26于2025年9月发布,是YOLO系列中最新、最先进的模型,专为在边缘设备和低功耗设备上实现高效能、高精度和部署就绪性而设计。论文依次详细介绍了YOLO26的架构创新,包括移除分布焦点损失(DFL)、采用端到端无非极大值抑制(NMS)推理、集成渐进式损失(ProgLoss)和小目标感知标签分配(STAL),以及引入MuSGD优化器以实现稳定收敛。除架构外,该研究将YOLO26定位为多任务框架,支持目标检测、实例分割、姿态/关键点估计、旋转检测和分类任务。我们在NVIDIA Jetson Nano和Orin等边缘设备上对YOLO26进行了性能基准测试,并将其结果与YOLOv8、YOLOv11、YOLOv12、YOLOv13以及基于Transformer的检测器进行了对比。论文进一步探讨了实时部署路径、灵活的导出选项(ONNX、TensorRT、CoreML、TFLite)以及INT8/

机器人导论 第六章 动力学(1)——牛顿欧拉法推导与详述

机器人导论 第六章 动力学(1)——牛顿欧拉法推导与详述

机器人动力学分析复习速通 机器人分析分为 牛顿欧拉法、拉格朗日法、高斯法、凯恩方法 matlab提供的逆动力学采用的是牛顿欧拉法:RNE——Recursive Newton-Euler 需要三个参数,第一个是给定最终的角度,第二个是速度,第三个是角加速度,返回各个关节所需要的力矩。 可选参数有重力加速度和负载fext 牛顿欧拉法 我们的目标是给定机器人的关节位置 q、速度 qd 和加速度 qdd,计算出为了产生这个运动状态,每个关节需要施加多大的驱动力矩 。 一上来看到有人问——我们不是用力域雅可比解决了每个关节应该分配多大力矩的问题了吗? 这是我初学的时候也弄混的问题。 “力域雅可比”解决的是一个不同的问题,属于静力学或外力映射范畴,他的目的是将作用在机器人末端执行器上的外力/力矩 映射到对应的关节空间力矩 。 区别就是一个是给定运动状态,计算每个关节为了达到这个运动状态需要多大力; 另一个则是给定末端的力,计算这个力分配在各个关节上是多大。 牛顿欧拉法的精髓在于正推和逆推,我们来看这个过程: * 正向递推(Forward Recursion):从基

iOS开发针对苹果新系统iOS26的兼容适配UITabBarButtonItem & UITabBar的液态玻璃效果/当前wifi ssid获取

1. UITabBarButtonItem液态玻璃效果         兼容处理:         第一种方式(不推荐):把所有的UITabBarButtonItem关闭液态玻璃效果: if (@available(iOS 26.0, *)) { self.navigationItem.rightBarButtonItem.hidesSharedBackground = YES; self.navigationItem.leftBarButtonItem.hidesSharedBackground = YES; } else { // Fallback on earlier versions }         第二种方式:所有导航栏按钮全部采用UITabBarButtonItem,支持液态玻璃效果。         第三种方式:降低Xcode版本到Xcode25及以下版本,然后再打包         第四种方式:使用兼容模式显示传统UI风格,也就是取消TabBar液态玻璃效果:         打开info.plist,添加一个Boolean键值对,取消液态玻璃效果,

FPGA验证利器:全方位解析AXI Verification IP (AXI VIP)

FPGA验证利器:全方位解析AXI Verification IP (AXI VIP)

【致读者】 您好!在深入本篇关于 AXI Verification IP (AXI VIP) 的技术细节之前,我们想与您分享一个更重要的信息。为方便同行交流,我创建了一个硬件技术交流群,群内聚焦: FPGA技术分享 实战问题讨论与答疑 行业动态与职业发展交流 若您对本专题感兴趣,欢迎私信我 “FPGA” 加入群聊 ———————————————— 一  引言 在复杂的FPGA系统中,AXI总线是连接各个IP核的“大动脉”。如何确保这片繁忙的交通网络高效、无误地运转?本文将带你深入探讨Xilinx官方出品的验证神器——AXI Verification IP (AXI VIP)。我们将通过实例解析其强大的协议检查与事务生成能力,为你构建一个清晰、系统的AXI VIP知识框架,为后续进行DDR3等高速接口的工程级验证打下坚实基础。 二 AXI VIP:为何是FPGA验证的“必需品”? 当我们对自定义的AXI主设备或从设备进行验证时,传统方法是手动编写测试平台(Testbench)。这种方式不仅效率低下,且极易因测试代码本身的错误而引入误导,更难以覆盖协议的所有边界情况