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

Stable Diffusion XL 1.0艺术化落地:灵感画廊镜像免配置部署教程

Stable Diffusion XL 1.0艺术化落地:灵感画廊镜像免配置部署教程 1. 开篇:走进灵感画廊的艺术世界 想象一下,你不需要学习复杂的参数设置,不需要面对冰冷的工业界面,只需要在一个充满艺术气息的空间里,用自然语言描述你的创意想法,就能生成高质量的艺术作品。这就是"灵感画廊"带给你的创作体验。 灵感画廊是基于Stable Diffusion XL 1.0打造的沉浸式艺术创作工具。它把技术复杂性隐藏在优雅的界面背后,让你专注于创意本身。就像走进一个真正的艺术沙龙,这里没有繁琐的操作步骤,只有与AI的自然对话和灵感碰撞。 无论你是专业设计师、艺术爱好者,还是完全不懂技术的创意人士,都能在几分钟内上手使用,开始你的艺术创作之旅。 2. 环境准备与一键部署 2.1 系统要求 在开始之前,请确保你的环境满足以下要求: * 操作系统:Ubuntu 18.04+ 或 CentOS 7+ * GPU:

OpenClaw 完整部署指南:安装 + 三大 Coding Plan 配置 + CC Switch + 飞书机器人

OpenClaw 完整部署指南:安装 + 三大 Coding Plan 配置 + CC Switch + 飞书机器人

OpenClaw 完整部署指南:安装 + 三大 Coding Plan 配置 + CC Switch + 飞书机器人 * 📋 文章目录结构 * 1.3 一键安装 OpenClaw(推荐) * 1.4 通过 npm 手动安装 * 1.5 运行 Onboard 向导 * 1.6 验证安装 * 步骤二:配置 Coding Plan 模型 * 🅰️ 选项 A:阿里百炼 Coding Plan * A.1 订阅与获取凭证 * A.2 在 OpenClaw 中配置 * A.3 可用模型列表

基于STM32的智能家居环境监测与控制系统设计

基于STM32的智能家居环境监测与控制系统设计

基于STM32的智能家居环境监测与控制系统设计 摘要 本论文设计并实现了一种基于STM32F103C8T6单片机的智能家居环境监测与控制系统。系统通过集成多参数环境传感器,构建了完整的家居环境感知-决策-执行闭环,实现了对室内温湿度、烟雾浓度、一氧化碳、空气质量、光照强度及大气压强的精准监测。设计采用模块化架构,利用OLED显示屏进行本地数据可视化,通过步进电机控制窗户开闭实现自动通风,结合LED照明系统调节室内光线,并借助ESP8266-WIFI模块接入机智云平台实现远程监控。系统支持手动模式(APP远程控制)与自动模式(阈值触发联动)双模式运行,创新性地引入用户习惯学习的阈值自适应机制,显著提升系统个性化体验。测试表明,系统在典型家居环境中温湿度误差<±2%,气体浓度误差<±5%,关键安全事件响应时间<3秒,WIFI连接成功率>98%,功耗控制在待机<1W的水平。本设计不仅有效提升了家居环境的安全性与舒适度,还通过智能化管理降低了能源消耗,为低成本、高可靠性的智能家居系统开发提供了实践范本。 关键词:STM32;智能家居;环境监测;WIFI通信;机智云;自动控制;多传感器融

OpenClaw实战系列01:OpenClaw接入飞书机器人全接入指南 + Ollama本地大模型

文章目录 * 引言 * 第一步:环境准备与核心思想 * 第二步:部署Ollama——把大模型“养”在本地 * 1. 安装 Ollama * 2. 拉取并运行模型 * 3. 确认API可用性 * 第三步:安装OpenClaw——AI大脑的“躯干” * 1. 安装Node.js * 2. 一键安装 OpenClaw * 3. 验证安装 * 第四步:打通飞书——创建并配置机器人 * 1. 创建飞书应用 * 2. 配置机器人能力 * 3. 发布应用 * 第五步:OpenClaw与飞书“握手” * 方法一:使用 onboard 向导重新配置(推荐最新版) * 方法二:手动添加渠道 * 批准配对 * 第六步:实战测试与玩法拓展