分享了使用 OpenClaw 搭配 OpenAI Codex 5.3 构建个人 AI 编程助手的实战经验。主要解决了 OAuth 回调配置错误、模型选择混淆及工作目录设置问题。通过飞书作为消息入口，本地 Workspace 管理项目资产，实现了低成本、高可控的编码工作流。关键配置包括将默认模型设为 openai-codex/gpt-5.3-codex，清理重复插件声明，并验证日志链路闭环。该方案无需复杂平台搭建，适合需要远程指令与代码落地的开发者。
如果你也在找「便宜 + 强 + 可控」的方案，这套组合非常能打：
G:\claw，项目资产可控这套的优势在于：
最早遇到的报错是：
OpenAI OAuth failed TypeError: fetch failed
这个报错在 Windows 上挺常见。关键点：
code= 后面到 & 之前的字符串http://localhost:1455/auth/callback?... 贴进去正确做法示例：
ac_xxx...（只贴这一段 code）
Onboarding 里会问很多项，比如：
经验建议：
先追求'可用'，再追求'炫技自动化'。
在 model picker 里一开始也会困惑：
因为 OpenClaw 会列出多个 provider 的模型池。能看到 ≠ 有权限。
真正目标应该选：
openai-codex/gpt-5.3-codex
而不是：
openrouter/openai/gpt-5.3-codex
后者通常还会出现 auth missing。
最终确认有效的配置结构是 agents.defaults.*。
agents: { defaults: { model: { primary: 'openai-codex/gpt-5.3-codex' } } }
G:\clawagents: { defaults: { workspace: 'G:\\claw' } }
agents: { defaults: { model: { primary: 'openai-codex/gpt-5.3-codex' }, models: { 'openai-codex/gpt-5.3-codex': {}, 'qwen-portal/coder-model': {}, 'qwen-portal/vision-model': {} }, workspace: 'G:\\claw' } }
这样默认走 Codex，Qwen 作为备胎，视觉任务也不丢。
看这几类信息就够了：
agent model: 是否已是 openai-codex/gpt-5.3-codex最后看到自动 commit 成功，说明整条链路已经闭环：
Feishu -> OpenClaw -> Codex -> 文件写入 -> Git
日志里一直有：
duplicate plugin id detected: feishu
原因通常是 plugins.entries.feishu 和 plugins.installs.feishu 同时声明。
处理建议：
installs.feishuentries 里重复声明 feishu这不是致命问题，但建议清理，避免后续升级时配置覆盖。
实际体验：
G:\claw，数据边界明确不是最花哨，但是真的好用，且每一步都可解释、可调试、可迭代。
[ ] openclaw onboard --auth-choice openai-codex
[ ] OAuth 回调只粘 code，不粘完整 URL
[ ] model primary 设为 openai-codex/gpt-5.3-codex
[ ] workspace 设为 G:\claw
[ ] Feishu 连通后先保持 Skip for now
[ ] 清理 feishu duplicate plugin 声明
[ ] 重启后检查 gateway/log/model 是否生效
该方案适用于想快速拥有一个能写代码、能落地文件、能远程控制的个人 AI 工程助手的开发者。
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