ubuntu上安装OpenClaw并接入飞书机器人

ubuntu上安装OpenClaw并接入飞书机器人

大家好,我是一根甜苦瓜。今天来分享如何在本地安装openclaw并接入飞书,实现让AI给我打工。

最近AI圈更新太快了,从github copilotcursorclaud code ,再到codex,然后是最近火爆了的小龙虾(OpenClaw),可谓是百花齐放,应接不暇。本人也是github copilot+codex的深度用户,确实不错,所以最近打算折腾一下小龙虾,顺带教大家如何把智谱GLM 接入OpenClaw

1. 前言

1.1 什么是openclaw

2026 年开年,AI 圈突然冒出一匹“野生黑马”——OpenClaw。这个开源个人 AI 助手项目在 GitHub 上只用了 两周时间就狂揽 15 万 Star,速度堪比开挂。

简单说,它就像给你配了一个 24 小时不下班的数字打工人:
把它部署在自己的电脑或服务器上,它就能接入 WhatsAppTelegram、飞书、钉钉 等十多种聊天平台,帮你自动回复、处理消息、执行任务,活脱脱一个全年无休的 AI Agent。

而且最妙的是——
这个“员工”不领工资、不摸鱼、也不用年终奖,只要你给它一点算力和 API。

但是这也是最坑的地方——他烧Token的速度简直太快了,由于上下文积累,以及多轮推理,模型选择,系统提示词等等,很多地方都会消耗Token,这可能会导致费用爆炸。

1.2 环境介绍

据说openclaw最适配的硬件是mac mini,但是其实linux系统都比较适配。由于我正好有一台闲置的联想笔记本,并且是ubuntu系统,所以就用来试水啦。

由于openclaw的对硬件的权限很高,所以尽量不要用自己的主力开发机来安装,防止出现隐私泄露问题。

系统: ubuntu
前置要求:

  1. 必须能科学上网
  2. node >= 22.0

2. 前期准备

由于openclaw需要对接聊天软件,同时他自身没有模型,所以我们需要两个东西

  1. 大模型API。
  2. 聊天渠道

2.1 飞书准备

首先,您需要使用您的飞书账号登录飞书开放平台,点击开发者后台>扫码登录>点击创建企业自建应用。

在这里插入图片描述


输入应用名称和描述之后,直接点击创建即可。之后我们需要为这个应用添加一个机器人,如下图:

在这里插入图片描述


同时我们需要记住我们这个应用的AppIDAppSecret

在这里插入图片描述


接下来我们用这个appID 和 AppSecret来准备激活长连接。我们回到自己的ubuntu系统,在/usr/local目录下执行下面的操作:

(任意目录都可以,我这里习惯在这个目录安装)

克隆项目

git clone https://github.com/Futaoj/enable_openclaw_feishu_lark.git cd enable_openclaw_feishu_lark 

安装依赖

npminstall

配置环境变量,上面飞书应用的appIDSecret配置到环境变量中

exportFEISHU_APP_ID="your_app_id"exportFEISHU_APP_SECRET="your_app_secret"

启动长连接客户端

npm run ws 

成功启动后,你将看到类似以下输出:

🚀 正在启动飞书长连接客户端... 📱 App ID: cli_xxxxx... [info]: ['client ready'][debug]: ['[ws]', 'ws connect success'][info]: ['[ws]', 'ws client ready'] ✅ 长连接客户端已启动,等待事件... 

因为这个需要一直在后台运行,所以我们Ctrl+C取消,然后使用下面命令让其在后台运行

nohupnpm run ws > ws.log 2>&1&

接下来我们回到飞书开放平台,在刚才的应用下点击左边菜单栏【事件与回调】,然后点击订阅方式如下图:

在这里插入图片描述


这里选择使用长连接接收事件,然后保存

在这里插入图片描述


同时我们把回调配置也设置为长连接

在这里插入图片描述

然后在下方的找到【添加事件】,把下面这几个加上
• im.message.receive_v1(必需)
• im.message.message_read_v1
• im.chat.member.bot.added_v1
• im.chat.member.bot.deleted_v1

在这里插入图片描述


接下来就是飞书应用的权限配置,点击左侧菜单栏【权限管理】然后导入权限

在这里插入图片描述


将下面的json填入

{"scopes":{"tenant":["contact:contact.base:readonly","contact:user.base:readonly","contact:user.employee_id:readonly","contact:user.id:readonly","im:chat","im:chat.access_event.bot_p2p_chat:read","im:chat.members:read","im:chat.moderation:read","im:chat.tabs:read","im:chat.tabs:write_only","im:chat.top_notice:write_only","im:chat:moderation:write_only","im:chat:operate_as_owner","im:chat:read","im:chat:readonly","im:chat:update","im:message","im:message.group_at_msg:readonly","im:message.group_msg","im:message.p2p_msg:readonly","im:message.pins:read","im:message.pins:write_only","im:message.reactions:read","im:message.reactions:write_only","im:message.urgent","im:message.urgent.status:write","im:message:readonly","im:message:send_as_bot","im:message:send_multi_depts","im:message:send_multi_users","im:message:send_sys_msg","im:message:update","im:resource","im:url_preview.update","im:user_agent:read","passport:session_mask:readonly"],"user":[]}}

然后下一步确认权限,申请开通

在这里插入图片描述


最后点击确认

在这里插入图片描述


最后我们创建版本并发布

在这里插入图片描述


我们填入版本号和描述,拉到页面底部,点击保存即可

在这里插入图片描述


一会之后我们的飞书会收到类似这样的通知

在这里插入图片描述

![在这里插入图片描述](https://i-blog.ZEEKLOGimg.cn/direct/f44aa93cc9844faea0cd5503993ea894.png
到这里,和飞书的交到基本打完。按照流程走完之后我们只需要记住两个东西,AppIDAppSecret,一会要用。

2.2 申请大模型ApiKey

下面我们去智谱平台,注册账号,然后点击API Key,最后我们添加一个新的API key即可。注意要记住这个api key 哦,一会初始化的时候会用到

在这里插入图片描述

3. 安装并初始化

安装其实很简单,我们可以去看官方文档,当然这里我还是给大家粘贴出来

curl-fsSL https://openclaw.ai/install.sh |bash
openclaw onboard --install-daemon 

查看网关状态

openclaw gateway status 

然后初始化的时候配置OpenApi的时候选择Z.AI,然后粘贴上面申请的Key.

在这里插入图片描述


然后接入渠道选择飞书

在这里插入图片描述


最后安装完成可以在飞书中测试一手

在这里插入图片描述

总结

安装起来不难,主要是飞书接入要浪费点时间,还有就是保证电脑能科学上网。

Read more

uniapp vue h5小程序奶茶点餐纯前端hbuilderx

uniapp vue h5小程序奶茶点餐纯前端hbuilderx

内容目录 * 一、详细介绍 * 二、效果展示 * 1.部分代码 * 2.效果图展示 * 三、学习资料下载 一、详细介绍 uniapp奶茶点餐纯前调试视频.mp4链接: uniapp奶茶点餐纯前调试视频注意事项: 本店所有代码都是我亲测100%跑过没有问题才上架 内含部署环境软件和详细调试教学视频 代码都是全的,请放心购买 虚拟物品具有复制性,不支持七天无理由退换 源码仅供学习参考, 商品内容纯属虚构可以提供定制,二次开发先导入hbuilderx 运行后会启动微信开发工具显示效果 二、效果展示 1.部分代码 代码如下(示例): 2.效果图展示 三、学习资料下载 蓝奏云:https://qumaw.lanzoul.com/iQ2KP3goqhjg

Clawdbot+Qwen3:32B从零开始:3步完成Web Chat平台本地部署(含截图)

Clawdbot+Qwen3:32B从零开始:3步完成Web Chat平台本地部署(含截图) 1. 为什么你需要这个本地Chat平台 你是不是也遇到过这些问题:想用大模型但担心数据上传到公有云?试过几个Web聊天界面,不是配置复杂就是响应慢?或者只是单纯想在自己电脑上跑一个真正属于自己的AI对话系统,不依赖网络、不看别人脸色? Clawdbot + Qwen3:32B 这个组合,就是为解决这些实际问题而生的。它不是又一个需要注册账号、绑定邮箱、等审核的SaaS服务,而是一个完全本地运行、数据不出设备、开箱即用的轻量级Web聊天平台。 这里没有复杂的Docker Compose编排,没有动辄半小时的环境搭建,也没有让人头大的证书配置。整个过程只需要三步:装好基础工具、拉起模型服务、启动前端界面。全程在终端敲几行命令,刷新浏览器就能开始对话。 更关键的是,它用的是通义千问最新发布的Qwen3:32B——目前开源领域综合能力最强的中文大模型之一。32B参数规模意味着更强的逻辑推理、更稳的长文本理解、更自然的多轮对话表现。而Clawdbot作为一款专注本地集成的轻量级代理网关,把模

资源高效+高精度识别|PaddleOCR-VL-WEB文档解析全场景适配

资源高效+高精度识别|PaddleOCR-VL-WEB文档解析全场景适配 写在前面 你有没有遇到过这样的情况:一份扫描版PDF里既有密密麻麻的正文、带公式的推导过程,又有跨页表格和手写批注,用传统OCR工具一识别,文字错位、表格散架、公式变乱码——最后还得人工逐字校对,半天时间白忙活? 这不是个别现象。在金融报告、科研论文、古籍档案、多语言合同等真实业务中,文档解析早已不是“把图片转成文字”这么简单。它需要同时理解布局结构、语义逻辑、视觉关系和多语言混排——而这些,正是PaddleOCR-VL-WEB真正发力的地方。 本文不讲抽象架构,不堆参数指标,只聚焦一件事:这个镜像到底能不能在你的日常工作中稳稳跑起来?识别准不准?部署难不难?支持哪些“难搞”的文档? 我用一台搭载RTX 4090D单卡的服务器,从零部署PaddleOCR-VL-WEB,实测了27份真实文档(含中文财报、英文技术手册、日文说明书、阿拉伯语合同、带手写体的实验记录本、含LaTeX公式的学术PDF),全程记录操作路径、关键配置、效果反馈和避坑要点。所有步骤均可复现,