# OpenClaw QQ 机器人接入完整指南

作者: 星期五助手
创建时间: 2026-03-05
适用版本: OpenClaw 2026.2.26+


📖 目录

  1. 项目概述
  2. 环境准备
  3. 安装 NapCat QQ 机器人
  4. 配置 OpenClaw QQ 插件
  5. 网络配置(关键)
  6. 测试与验证
  7. 常见问题

项目概述

本指南介绍如何将 OpenClaw 接入 QQ,实现通过 QQ 与 OpenClaw 智能助手对话。

架构说明

┌─────────────┐ ┌──────────────┐ ┌─────────────┐ │ QQ 用户 │ ──→ │ NapCat │ ──→ │ OpenClaw │ │ (发消息) │ │ (QQ 机器人) │ │ (星期五) │ └─────────────┘ └──────────────┘ └─────────────┘ ↓ (OneBot WebSocket) 

技术栈

  • NapCat: QQ 机器人框架(基于 OneBot v11 协议)
  • OpenClaw QQ 插件: OpenClaw 官方 QQ 频道插件
  • Docker: NapCat 容器化部署
  • Host 网络模式: 解决 WSL2 与 Docker 网络互通问题

环境准备

系统要求

  • ✅ Linux / WSL2 (Windows Subsystem for Linux)
  • ✅ Docker 20.10+
  • ✅ Docker Compose 2.0+
  • ✅ OpenClaw 2026.2.26+
  • ✅ Node.js 18+ (OpenClaw 运行环境)

检查环境

# 检查 Dockerdocker--versiondocker compose version # 检查 OpenClaw openclaw --version# 检查 Node.jsnode--version

安装 NapCat QQ 机器人

步骤 1: 创建部署目录

mkdir-p /home/gaof/.openclaw/extensions/qq/deploy/napcat cd /home/gaof/.openclaw/extensions/qq/deploy/napcat 

步骤 2: 创建 Docker Compose 配置

创建 docker-compose.yml

version:"3"services:napcat:environment:- NAPCAT_UID=${ NAPCAT_UID}- NAPCAT_GID=${ NAPCAT_GID}container_name: napcat network_mode: host # ⚠️ 关键:使用 host 网络模式restart: always image: mlikiowa/napcat-docker:latest 

重要:必须使用 network_mode: host,否则 WSL2 无法访问容器!

步骤 3: 启动 NapCat

cd /home/gaof/.openclaw/extensions/qq/deploy/napcat docker compose up -d

步骤 4: 扫码登录 QQ

查看日志获取二维码:

docker logs napcat 2>&1|tail

Read more

RexUniNLU零样本NLU保姆级教程:WebUI上传文件+批量NER结果可视化

RexUniNLU零样本NLU保姆级教程:WebUI上传文件+批量NER结果可视化 1. 引言:为什么选择RexUniNLU? 如果你正在寻找一个不需要训练数据就能直接使用的自然语言理解工具,RexUniNLU可能就是你的理想选择。这个基于DeBERTa模型的零样本理解框架,最大的特点就是"开箱即用"——不需要准备任何标注数据,只需要定义好你想要抽取的内容结构,它就能自动从文本中识别出相应的信息。 想象一下这样的场景:你手头有大量文档需要提取人名、地名、组织机构名,但既没有时间也没有资源去标注训练数据。传统方法可能需要几周时间准备数据、训练模型,而RexUniNLU只需要几分钟就能开始工作。这就是零样本学习的魅力所在。 本文将手把手教你如何使用RexUniNLU的Web界面,通过上传文件的方式批量处理文本,并直观地可视化命名实体识别(NER)结果。无论你是技术小白还是有经验的开发者,都能快速上手。 2. 环境准备与快速启动 2.1 一键启动Web界面 使用RexUniNLU非常简单,只需要一条命令就能启动Web界面: python3 /root/nlp_debert

前端知识点梳理,前端面试复习

一:从输入 URL 到页面渲染是一个经典的综合性考题 1.URL 的标准组成部分 一个完整的 URL 结构如下: scheme://host:port/path?query#fragment URI 用字符串标识某一互联网资源,而URL 表示资源的地点(互 联网上所处的位置)。可见URL是URI 的子集。 URI 和 URL 的区别? * URI (Uniform Resource Identifier) 是统一资源标识符,是一个大概念。 * URL (Uniform Resource Locator) 是统一资源定位符,它不仅标识资源,还提供了找到资源的方式(比如协议)。可以理解为 URL 是 URI 的子集。 为什么 URL 中有些字符会被转义(

海景美女图FLUX.1镜像免配置:内置中文界面切换功能,支持中英双语Web UI

海景美女图FLUX.1镜像免配置:内置中文界面切换功能,支持中英双语Web UI 1. 开篇:告别复杂配置,开启AI绘画之旅 想象一下,你一直想尝试用AI生成图片,但面对复杂的安装步骤、全英文的界面和一堆看不懂的参数,是不是瞬间就打了退堂鼓?别担心,今天要介绍的这个工具,就是为你准备的。 “海景美女图 - 一丹一世界FLUX.1 AI 图像生成服务”是一个开箱即用的AI绘画工具。它的核心价值就两个字:简单。你不需要懂代码,不需要配置环境,甚至不需要懂太多英文。它已经为你准备好了一切,内置了中文界面,你只需要打开网页,输入几个词,点击一下,就能看到AI为你创作的、以海景美女为主题的图片。 这篇文章,我会带你从零开始,手把手教你如何使用这个工具。你会发现,原来让AI帮你画画,可以像点外卖一样简单。 2. 核心亮点:为什么选择这个镜像? 在众多AI绘画工具中,这个FLUX.1镜像有什么特别之处?它主要解决了三个痛点: 2.

AI+playwright+robotframework实现AI大模型驱动的web UI自动化测试

文章目录 * 前言 * 一、playwright与selenium 对比 * 二、AI-playwright MCP * 三、Playwright封装设计建议 * robotframerwork-browser 介绍 前言 前些日子将团队内的UI自动化完成了重构,由之前使用的selenium的迁移到了新生的工具playwright。 在AI大模型的加持下,脚本质量稳定和编写效率上得到了明显提升。刚刚发了一个关于AI 编写自动化接口测试的博客,看起来反响不错,所以又写了这篇文章与大家分享。本文从playwright与selenium 对比出发,尽量用简单语言来描述,一篇文章不太可能教会你如何去写,更多的是思路与设计的分享 一、playwright与selenium 对比 关于对比,之前有博主总结的蛮好,直接引用了 Playwright 与Selenium对比。我稍微总结一下,便于理解,从原理上对比 * selenium 使用“代理”webdriver 协议来统一接口对接不同厂家的浏览器 * playwright直接和各个浏览器原生底层调试协议来通信,