Openclaw部署飞书机器人

OpenClaw 项目资源

  • GitHub 仓库: https://github.com/openclaw/openclaw
  • 官方文档: https://docs.openclaw.ai/
  • 飞书插件:https://www.npmjs.com/package/@m1heng-clawd/feishu
  • GLM模型官方API:https://bigmodel.cn/glm-coding

一、安装 OpenClaw

前置要求

  1. 需要 GLM-4.7 API 或支持 200K token 的 API 模型;
  2. 本地部署的可行性分析:
    • 需 RTX4090-48G 显卡并使用 GLM-4.7-flash-Q4 版本,才有可能有这么大的token,不过别人的高配主机部署这个显卡开200K上下文实测才20token/s;
    • 以一次简单有用的任务使用10万token为例,要达到20token/s[1200token/分钟], 需要80分钟,所以要有200token/s的速度一次任务8分钟勉强能接受[即使这样还是要经常开新会话]。
  3. 安装 Node.js [winget show --id OpenJS.NodeJS,在windows系统中,这个命令可以找到最新的下载链接],右击开始,在终端管理员中输入npm --version命令和node --version,能得到版本号则是安装成功

安装命令

npminstall -g openclaw@latest 

二、飞书机器人配置

  1. 访问 飞书开放平台 创建应用,获取 App ID 和 App Secret
  2. 配置步骤:
    • 添加机器人并命名
    • 在"事件与回调"中将2个地方的订阅方式改为长连接(需确保 OpenClaw 中 Channels 状态为 Enabled 和 OK)
    • 更改后创建并且发布新版本(保持名称一致)
  3. 使用说明:
    • 遇到权限提示可直接复制到飞书平台自动识别
    • 在飞书打开发布的机器人,在对话框中输入 /new 可以创建新会话,不要一直对话,以防token超出

权限管理中添加以下权限[在插件网站上有详细说明]:

contact:contact(全部) im:message(全部) bot(全部) contact:user.base:readonly im:resource 

三、飞书插件安装

安装方式

  • 建议先查询openclaw官方信息,有可能它的最新版本加入了对飞书的支持,这样就不需要自行安装了
  • Windows10/11 手动安装(如遇 spawn npm ENOENT 错误):

安装依赖(可选):

cd C:\Users\Administrator\.openclaw\extensions\feishu npminstall @larksuiteoapi/node-sdk 

安装插件:

openclaw plugins install ./feishu-0.1.4.tgz 

注意:如果安装结果中,在’Installing plugin dependencies '之后又提示这个错误,去安装依赖;如果一直无法直接通过’openclaw plugins install’命令在线安装插件,是因为官方没有支持,你可以去研究怎么手动安装插件,手动安装只能靠openclaw官方文档和插件官方说明。

下载最新版本[访问插件官网找到版本号,更新以下链接中的版本号,必须使用最新的版本,因为你安装的openclaw是最新的,防止插件不兼容]:

curl -O https://registry.npmjs.org/@m1heng-clawd/feishu/-/feishu-0.1.4.tgz 

推荐方式(Ubuntu / win系统的WSL2中):

openclaw plugins install @m1heng-clawd/feishu 

配置飞书连接

openclaw config set channels.feishu.appId "YOUR_APP_ID" openclaw config set channels.feishu.appSecret "YOUR_APP_SECRET" openclaw config set channels.feishu.enabled true openclaw config set channels.feishu.connectionMode websocket openclaw config set channels.feishu.dmPolicy pairing openclaw config set channels.feishu.groupPolicy allowlist openclaw config set channels.feishu.requireMention true

四、配置并且启动 OpenClaw

openclaw onboard --install-daemon openclaw gateway 

默认使用了cmd的启动器电脑开机自启,建议使用360优化掉它,使用360急救箱[免安装]扫描到这个启动项,以及自行选择工具处理。

五、首次使用需配置密钥

    • 在 Settings/Connection 中配置获取的 token

临时访问方式:

http://<GATEWAY_ADDRESS>:<PORT>/__openclaw__/?token=YOUR_GATEWAY_TOKEN 

访问控制面板:

http://127.0.0.1:18789/__openclaw__/ 

获取访问令牌:

cat ~/.openclaw/openclaw.json 

Read more

linux中从零开始,将OpenClaw 接入 QQ 机器人

linux中从零开始,将OpenClaw 接入 QQ 机器人

Linux 从零开始:将 OpenClaw 接入 QQ 机器人 本文提供完整的 OpenClaw 安装和 QQ 机器人接入指南,适用于 Debian 12 系统,模型使用华为云提供MAAS 📋 目录 1. 系统准备 2. 安装 OpenClaw 3. 配置 QQ 机器人 4. 测试与验证 5. 常见问题 🚀 系统准备 环境要求 * 操作系统:Debian 12(其他 Linux 发行版类似) * 用户权限:root 用户 * 网络:可正常访问外部网络 1.1 SSH 配置(可选) 如需通过

米家API完全指南:轻松掌控智能家居生态系统

米家API完全指南:轻松掌控智能家居生态系统 【免费下载链接】mijia-api米家API 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mi/mijia-api 米家API是一个功能强大的Python工具库,让开发者和普通用户都能轻松控制小米智能设备。通过封装复杂的网络通信协议,您只需几行代码即可实现设备远程操控、状态监测和场景自动化,打造专属的智能家居体验。 🌟 米家API的核心优势 简单易用:无需深入了解底层技术细节,初学者也能快速上手 功能全面:支持设备发现、属性设置、动作执行等核心操作 兼容性强:适配米家生态链中的各类智能设备 扩展灵活:提供丰富的API接口,满足个性化开发需求 🚀 三分钟快速上手 第一步:安装米家API 推荐方式:通过PyPI安装 pip install mijiaAPI 备选方案:从源码构建 git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/mi/mijia-api

AI绘画:解锁商业设计新宇宙(6/10)

AI绘画:解锁商业设计新宇宙(6/10)

1.AI 绘画:商业领域的潜力新星 近年来,AI 绘画技术以惊人的速度发展,从最初简单的图像生成,逐渐演变为能够创造出高度逼真、富有创意的艺术作品。随着深度学习算法的不断优化,AI 绘画工具如 Midjourney、Stable Diffusion 等的出现,更是让这一技术走进了大众的视野,引发了广泛的关注和讨论。这些工具不仅操作简便,而且能够在短时间内生成多种风格的绘画作品,大大降低了绘画创作的门槛。 AI 绘画在商业领域展现出了巨大的潜力。据相关数据显示,2021 年中国 AI 绘画市场规模仅为 0.1 亿元,而预计到 2026 年将激增至 154.66 亿元 ,年复合增长率高达 244.1%。这一迅猛的增长趋势,反映出 AI 绘画在商业应用中的广阔前景。越来越多的企业开始认识到 AI 绘画的价值,并将其应用到广告、插画、

Java 大视界 -- Java 大数据在智能家居环境监测与智能调节中的应用拓展(423)

Java 大视界 -- Java 大数据在智能家居环境监测与智能调节中的应用拓展(423)

Java 大视界 -- Java 大数据在智能家居环境监测与智能调节中的应用拓展(423) * 引言: * 快速上手指南:3 步跑通智能家居 Demo(新手友好) * Step 1:环境准备(必装软件清单) * Step 2:代码运行(按顺序执行) * Step 3:效果验证(用 Postman 模拟数据) * 正文: * 一、智能家居环境监测与调节的核心痛点 * 1.1 设备数据的 “异构化” 困境 * 1.1.1 多源数据的 “协议壁垒” * 1.1.2 数据规模的 “爆发式增长” * 1.2 实时调节的 “滞后性” 痛点 * 1.