OpenClaw中飞书机器人配置指南:如何让群消息免 @ 也能自动回复

用 OpenClaw 做飞书机器人时,默认配置下,群里的消息必须 @ 机器人 才能触发回复。这在很多场景下很不方便——如果希望机器人在群里"隐身"工作,不用 @ 就能自动监听和回复,需要额外配置。

本文记录我解决这个问题的完整过程,供同样踩坑的同学参考。


问题描述

现象:

  • 飞书群里 @ 机器人 → 正常回复 ✅
  • 飞书群里不 @ 机器人 → 没有任何反应 ❌

环境:

  • OpenClaw 框架
  • 飞书自建应用(机器人)
  • WebSocket 长连接模式

解决过程

第一步:修改 OpenClaw 配置

openclaw.json 中找到飞书渠道配置:

"channels":{"feishu":{"requireMention":false,...}}

requireMention 设为 false,让 OpenClaw 不再强制要求 @ 机器人。

但这还不够 ❌

第二步:申请飞书平台权限

修改 OpenClaw 配置后测试,发现消息依然收不到。

查日志发现:消息根本没有到达 OpenClaw——问题出在飞书平台层面

飞书默认只推送 @ 机器人 的消息到应用。如果要接收群里所有消息(不限于 @),需要在飞书开放平台申请一个敏感权限:

权限名称:im:message.group_msg(获取群组中所有消息)

第三步:在飞书开放平台申请权限

  1. 打开 飞书开放平台,进入你的应用
  2. 事件与回调事件配置接收消息 → 获取群组中所有信息(敏感权限) im:message.group_msg → 申请开通

第四步:验证效果

权限生效后,在群里发消息不用 @ 机器人,OpenClaw 就能正常收到并自动回复了 ✅


完整配置参考

OpenClaw 飞书渠道配置(完整示例)

"channels":{"feishu":{"enabled":true,"appId":"cli_xxxx","appSecret":"xxxx","domain":"feishu","connectionMode":"websocket","requireMention":false,"dmPolicy":"allowlist","allowFrom":["ou_你的用户ID"],"groupAllowFrom":["ou_你的用户ID"],"groupPolicy":"allowlist","groups":{"*":{"enabled":true}}}}

需要申请的飞书权限清单

权限标识名称类型说明
im:message发送消息基础权限机器人发消息
im:message.group_at_msg:readonly接收群@消息事件基础权限接收群内@机器人消息
im:message.group_msg获取群组中所有消息敏感权限接收群内所有消息(不限于@)
im:message.p2p_msg:readonly接收单聊消息基础权限接收私信

注意事项

  1. im:message.group_msg 是敏感权限
    • 需要企业管理员审批
    • 审批通过后才能使用
    • 建议同时申请 im:message.group_at_msg:readonly(基础权限)
  2. 权限申请后需要重新发布应用
    • 权限审批通过后,必须重新发布版本才能生效
  3. requireMention: false 的作用
    • 设为 false 后,OpenClaw 不会强制要求消息必须 @ 机器人
    • 但如果飞书平台没有相应权限,消息根本不会推送到 OpenClaw
  4. WebSocket vs Webhook
    • 推荐使用 WebSocket 模式,更简单
    • 如果用 Webhook 模式,还需要额外配置 verificationTokenencryptKey

相关文档


总结

飞书群消息免 @ 触发机器人的关键就两步:

  1. OpenClaw 侧requireMention: false
  2. 飞书平台侧:申请 im:message.group_msg 敏感权限并重新发布应用

两个缺一不可。按照这个流程配置,应该就能实现群里自由对话了。


首发于我的博客:https://blog.ZEEKLOG.net/QIU176161650
欢迎交流讨论!

Read more

医疗AI场景下算法编程的深度解析(2026新生培训讲稿)(总结)

医疗AI场景下算法编程的深度解析(2026新生培训讲稿)(总结)

项目总结与完整Python程序 通过本书的学习,我们从医疗AI的基础知识出发,系统掌握了经典机器学习算法的原理与医疗应用,深入探讨了数据处理、特征工程、模型评估、可解释性、不平衡问题处理、模型融合等进阶技术,并在第16章中以ICU败血症早期预警系统为例,完整演示了从问题定义到模型部署的全流程。现在,我们将所有这些知识整合为一个统一的Python程序,实现败血症预测的端到端流程,包括: * 模拟生成符合MIMIC-III分布的数据集 * 数据预处理与特征工程 * 多模型训练(逻辑回归、随机森林、XGBoost) * 模型融合(Stacking) * 超参数调优与不平衡处理 * 模型评估(AUC、PR AUC、分类报告、混淆矩阵) * 可解释性分析(SHAP) * 阈值选择与决策曲线 * 模型保存与简单API示例 该程序可直接运行(需要安装相关库),可作为医疗AI项目的模板。 完整Python程序 # -*- coding: utf-8 -*-

By Ne0inhk
OpenAI发布GPT-5.3 Instant:幻觉率最高降低26.8%,2026全球AI模型排行榜

OpenAI发布GPT-5.3 Instant:幻觉率最高降低26.8%,2026全球AI模型排行榜

🔥 个人主页:杨利杰YJlio❄️ 个人专栏:《Sysinternals实战教程》《Windows PowerShell 实战》《WINDOWS教程》《IOS教程》《微信助手》《锤子助手》《Python》《Kali Linux》《那些年未解决的Windows疑难杂症》🌟 让复杂的事情更简单,让重复的工作自动化 OpenAI发布GPT-5.3 Instant:幻觉率最高降低26.8%,2026全球AI模型排行榜 * 1 GPT-5.3 Instant 发布 * 2 本次升级三大核心能力 * 2.1 降低 AI 幻觉 * 2.2 减少不必要拒答 * 2.3 网络搜索能力升级 * 3 GPT-5.3 Instant 技术架构 * 4 GPT-5.3 vs

By Ne0inhk
OpenClaw 搭建全流程实战:从 0 部署到可控 AI Agent(附避坑与安全建议)

OpenClaw 搭建全流程实战:从 0 部署到可控 AI Agent(附避坑与安全建议)

近几个月,「AI Agent」成为技术圈的高频词,但大多数人停留在 Demo、插件和概念层。 真正能跑在本地 / 服务器、拥有真实权限、能持续执行任务的 Agent 并不多。 OpenClaw,正是目前少数几个工程完整、可部署、可二次开发的开源 AI Agent 框架之一。 这篇文章不讲愿景、不画饼,只讲怎么搭、怎么跑、怎么不翻车。 一、OpenClaw 到底是什么?先说清楚定位 一句话说明白: OpenClaw 是一个可部署在本地或服务器上的开源 AI Agent 框架,具备 Gateway(通信)、Dashboard(控制台)和 Skills(能力插件)三大核心模块。 和 ChatGPT / 插件的本质区别在于: 对比项普通 AI 工具OpenClaw运行位置云端本地

By Ne0inhk

安装 Node.js 22+,配置 OpenAI Node.js 库、Vercel AI SDK 基础环境

文章目录 * 一、安装 Node.js 22+ * 二、初始化项目与安装依赖 * 1. 新建项目文件夹,终端进入目录,执行初始化命令: * 2. 安装核心依赖: * 三、基础配置(关键步骤) * 1. 配置 OpenAI 库 * 2. 配置 Vercel AI SDK * 四、运行测试 一、安装 Node.js 22+ 1. 官网下载:访问 Node.js 官网,选择 v22.x 稳定版(LTS 或 Current 均可),按系统(Windows/Mac/

By Ne0inhk