win11本地部署openclaw实操第2集-让小龙虾具有telegram机器人能力和搜索网站能力

win11本地部署openclaw实操第2集-让小龙虾具有telegram机器人能力和搜索网站能力

1 按照第一集的部署完成后,我们就开始考虑给小龙虾增加telegram机器人和搜索网站能力,实现效果如下:

在这里插入图片描述


在这里插入图片描述

2 telegram机器人能力部署

C:\Users\Administrator.openclaw的配置文件openclaw.json

在这里插入图片描述


在这里插入图片描述

增加一段内容

"channels":{"telegram":{"enabled": true, "dmPolicy":"pairing", "botToken":"你的telegram机器人的token", "groupPolicy":"allowlist", "streamMode":"partial", "network":{"autoSelectFamily":true}, "proxy":"http://你的代理IP:你的代理端口", "actions":{"reactions": true, "sendMessage": true, "deleteMessage": true, "sticker":true}}}, 

五、对接 Telegarm 电报机器人

打开你的 Telegram,搜索 @BotFather,发送 /newbot,来创建一个新的机器人,按提示设置:

在这里插入图片描述

给 Bot 起个名字,比如我设置为 人工智能我来了

在这里插入图片描述

设置用户名(必须以 bot 结尾,比如Renggongai0219Bot )

最后会给你一串 Token:你的token

输入 token 进行对接,并进入到刚才创建的机器人里,第一次打开会显示还未正式对接,但是会在里面提供配对码,比如我的是 Pairing code: 你的token

XX

现在只需重新打开一个新的 Powershell 窗口,然后在里面输入配对命令即可

openclaw pairing approve telegram 这里填写你的配对码 
在这里插入图片描述

当你看到这个界面的话说明已经和Telegram配对成功了!

版本升级到3.12后配置有点不一样了

1.打开 Telegram → 搜索 @userinfobot → 发送 /start → 机器人会直接回复你的数字 ID(格式:Id: 1987654321)。

在这里插入图片描述

2.1 openclaw配置

openclaw onboard
◇ Telegram allowFrom (numeric sender id; @username resolves to id)
│ XXXXXX(输入上图ID的数字)

3 搜索网站能力部署

C:\Users\Administrator.openclaw的配置文件openclaw.json

在这里插入图片描述


在这里插入图片描述

增加一段内容

"tools":{"web":{"search":{}, "fetch":{"maxChars":20000, "timeoutSeconds":30, "userAgent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36"}}}, 

4 openclaw.json配置文件全部内容

{"meta":{"lastTouchedVersion":"2026.2.19-2", "lastTouchedAt":"2026-02-21T06:04:19.113Z"}, "wizard":{"lastRunAt":"2026-02-21T06:04:19.057Z", "lastRunVersion":"2026.2.19-2", "lastRunCommand":"onboard", "lastRunMode":"local"}, "logging":{"level":"info"}, "models":{"providers":{"ollama":{"baseUrl":"http://127.0.0.1:11434/v1", "apiKey":"ollama-local", "api":"openai-completions", "models":[{"id":"gpt-oss:20b", "name":"gpt-oss:20b", "reasoning": false, "input":["text"], "cost":{"input":0, "output":0, "cacheRead":0, "cacheWrite":0}, "contextWindow":131072, "maxTokens":16384}]}}}, "agents":{"defaults":{"model":{"primary":"ollama/gpt-oss:20b"}, "models":{"ollama/gpt-oss:20b":{}}, "workspace":"C:\\Users\\Administrator\\.openclaw\\workspace", "compaction":{"mode":"safeguard"}, "maxConcurrent":4, "subagents":{"maxConcurrent":8}}}, "tools":{"web":{"search":{}, "fetch":{"maxChars":20000, "timeoutSeconds":30, "userAgent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36"}}}, "messages":{"ackReactionScope":"group-mentions"}, "commands":{"native":"auto", "nativeSkills":"auto", "restart":true}, "hooks":{"internal":{"enabled": true, "entries":{"boot-md":{"enabled":true}, "session-memory":{"enabled":true}}}}, "channels":{"telegram":{"enabled": true, "dmPolicy":"pairing", "botToken":"用你自己的代替", "groupPolicy":"allowlist", "streamMode":"partial", "network":{"autoSelectFamily":true}, "proxy":"http://127.0.0.1:7897", "actions":{"reactions": true, "sendMessage": true, "deleteMessage": true, "sticker":true}}}, "gateway":{"port":18789, "mode":"local", "bind":"loopback", "auth":{"mode":"token", "token":"用你自己的代替"}, "tailscale":{"mode":"off", "resetOnExit":false}, "remote":{"url":"ws://127.0.0.1:18789", "token":"你设置的密码代替"}, "nodes":{"denyCommands":["camera.snap", "camera.clip", "screen.record", "calendar.add", "contacts.add", "reminders.add"]}}, "skills":{"install":{"nodeManager":"npm"}}, "plugins":{"entries":{"telegram":{"enabled":true}}}}

Read more

MK米客方德SD NAND:无人机存储的高效解决方案

MK米客方德SD NAND:无人机存储的高效解决方案

在无人机技术迅猛发展的当下,飞控系统的数据记录对于飞行性能剖析、故障排查以及飞行安全保障极为关键。以往,SD 卡是飞控 LOG 记录常见的存储介质,但随着技术的革新,新的存储方案不断涌现。本文聚焦于以 ESP32 芯片为主控制器的无人机,创新性采用 SD NAND 芯片 MKDV32GCL-STPA 芯片进行 SD NAND 存储,测试其在飞控 LOG 记录功能中的表现。 米客方德 SD NAND 芯片特性 免驱动优势:与普通存储设备不同,在该应用场景下,SD NAND 无需编写复杂的驱动程序。这极大地简化了开发流程,缩短了开发周期,减少了潜在的驱动兼容性问题,让开发者能够更专注于实现核心功能。 自带坏块管理功能:存储设备出现坏块难以避免,而 MKDV32GCL - STPA 芯片自带的坏块管理机制可自动检测并处理坏块。这确保了数据存储的可靠性,避免因坏块导致的数据丢失或错误写入,提升了整个存储系统的稳定性。 尺寸小巧与强兼容性:

By Ne0inhk
WorkBuddy 使用指南:从零开始配置 QQ 机器人,解锁桌面智能体新玩法

WorkBuddy 使用指南:从零开始配置 QQ 机器人,解锁桌面智能体新玩法

文章目录 * 前言 * 下载 WorkBuddy * 认识 WorkBuddy * 插件类型 * 配置 QQ 机器人 * 登录 QQ 开放平台并注册激活账号 * 配置超级管理员、主体及认证信息 * 创建 QQ 机器人 * 获取 AppID 和 AppSecret * 从 Claw 中获取 Webhook * 在 QQ 开发平台配置回调地址 * 开始使用 WorkBuddy Claw * 总结 前言 在大家还在沉迷于如何搭建 OpenClaw 的时候,腾讯竟然悄悄公测了 WorkBuddy。这是一款面向全角色的桌面智能体,下达指令即可自动生成文档、表格、图表及 PPT 等可视化成果,能够自主规划并交付多模态复杂任务结果,支持多 Agents 并行工作,极致提效,

By Ne0inhk
深入解析OpenClaw Skills:从原理到实战,打造专属机器人技能

深入解析OpenClaw Skills:从原理到实战,打造专属机器人技能

一、OpenClaw Skills:机器人行为的“最小执行单元” 1.1 什么是OpenClaw Skills? OpenClaw是面向开源机械爪/小型机器人的控制框架(核心仓库:openclaw/openclaw),旨在降低机器人行为开发的门槛。而Skills(技能) 是OpenClaw框架中对机器人“单一可执行行为”的封装模块——它将机器人完成某一特定动作的逻辑(如“夹取物体”“释放物体”“移动到指定坐标”)抽象为独立、可复用、可组合的代码单元。 简单来说: * 粒度:一个Skill对应一个“原子行为”(如“单指闭合”)或“组合行为”(如“夹取→移动→释放”); * 特性:跨硬件兼容(适配不同型号机械爪)、可插拔(直接集成到OpenClaw主框架)、可扩展(支持自定义参数); * 核心价值:避免重复开发,让开发者聚焦“

By Ne0inhk
从人类视频到机器人跳舞:BeyondMimic 全流程解析与 rl_sar 部署实践

从人类视频到机器人跳舞:BeyondMimic 全流程解析与 rl_sar 部署实践

0. 前言 让人形机器人学会跳舞,听起来像是科幻电影中的场景,但在强化学习和运动模仿技术的推动下,这件事正在变得越来越现实。本文将完整介绍一条从"人类 RGB 视频"到"真实机器人跳舞"的技术链路:首先通过视觉算法从视频中提取人体运动轨迹,然后将人体模型重定向到机器人关节空间,接着在仿真环境中进行强化学习训练,最后在 MuJoCo 中验证并部署到真实的 Unitree G1 人形机器人上。 整条流程涉及四个核心开源项目:GVHMR(视频到人体模型)、GMR(人体到机器人重定向)、BeyondMimic(强化学习训练框架)、以及 rl_sar(仿真验证与真机部署框架)。本文不仅会逐一拆解每个环节的原理和操作步骤,还会深入分析 BeyondMimic 的算法设计,并详细记录将训练产物迁移到 rl_sar 项目中进行 sim2sim 和 sim2real 部署时遇到的关键问题与解决方案。 下图展示了

By Ne0inhk