用OpenClaw做飞书ai办公机器人(含本地ollama模型接入+自动安装skills+数据可视化)

用OpenClaw做飞书ai办公机器人(含本地ollama模型接入+自动安装skills+数据可视化)

执行git clone https://github.com/openclaw/openclaw克隆项目,执行cd openclaw进入项目

执行node --version看看node的版本是否大于等于22(没有node.js需自行安装),再执行npm install -g pnpm安装作为包管理器,并执行pnpm install安装依赖

首次执行pnpm ui:build构建 Web UI(会先安装 ui/ 目录的依赖)

执行pnpm build构建主程序

执行pnpm openclaw onboard --install-daemon运行配置向导(安装守护进程),完成初始化

按键盘右箭头选择Yes,同样Yes

任选一个模型提供商都行,没有对应的提供商的密钥可以跳过,如果是本地模型选vLLM(需用vLLM框架启动模型,有性能优势,但原生vLLM仅完全支持Linux的cuda)、Custom Provider(可以连接任何 OpenAI 或 Anthropic 兼容的端点,包括托管提供商和自托管端点)和 LiteLLM (最通用,能通过中间层转换支持任意后端,既支持云端也支持本地模型,也包括Ollama、vLLM、LM Studio、llama.cpp 等本地后端)

Custom Provider最方便,适合日常使用,支持范围:

  • ✅ Ollama(自动检测,无需配置)
  • ✅ vLLM(localhost:8000/v1
  • ✅ LM Studio(localhost:1234/v1
  • ✅ llama.cpp(localhost:8080/v1,需启动 ./llama-server
  • ✅ 自封装 API:任何你自己用 Python + Transformers 封装的 OpenAI-compatible 服务
  • ✅ LiteLLM 代理
  • ✅ Text Generation WebUI

a)使用本地模型及报错处理

Endpoint ID随便填

如果提示alias被占用可以不填Model alias或可到用户目录的隐藏目录.openclaw的openclaw.json删除类似红色框的部分

卡了很久,疑似报错

新开终端,在openclaw项目文件夹位置输入pnpm openclaw logs --follow,可发现关键报错原因是上下文窗口太小(这是 OpenClaw 2026.2 版本的硬性要求:contextWindow 必须 ≥ 16000,但 onboard 向导默认只设 4096)

先输入/exit退出

到用户目录的隐藏目录.openclaw的openclaw.json对本地模型的contextWindow设置至少16000

输入pnpm openclaw gateway restart重启

终端执行pnpm openclaw tui,输入问题,成功回答

b)使用云端模型

没有账号的话进行注册,密码需要数字和英文大小写

验证激活

按需安装对接软件的插件,不需要这些就选skip跳过

c)连接飞书

如果需要飞书,可以下载插件

打开https://open.feishu.cn/app,登录后点击创建企业自建应用

简单填写你的应用名称和应用描述,点击创建

点击凭证与基础信息,复制你的APP ID和APP Secret

点击创建版本,简单填写应用版本号和更新说明,点击保存及确认发布

忘记复制的话,回到凭证与基础信息,把你的APP ID和APP Secret粘贴到openclaw

选择中国版飞书

按需选择群聊响应策略

选项效果适用场景
Allowlist只在指定群聊响应推荐,安全可控,避免机器人到处乱回
Open所有群聊都响应(需@)团队小、群少,希望机器人随时待命
Disabled完全不在群聊响应仅私聊使用

如果担心机器人乱回答选 Allowlist,后续在配置文件中指定允许响应的群 ID,防止误触。

按需安装skills,需要的话选择安装方式,不需要就skip for now

Hooks 是可选的自动化触发器,建议先 Skip,后续按需开启

Hook作用适用场景
boot-md启动时自动加载指定 Markdown 文件作为系统提示每次启动都要加载固定指令集
bootstrap-extra-files启动时预加载额外文件到上下文需要预置知识库文件
command-logger自动记录所有命令到日志需要审计追踪操作历史
session-memory切换会话时自动保存/恢复上下文需要持久化记忆,重启后记得之前聊过什么

建议: 刚入门先 Skip for now,不影响核心功能。等熟悉后再根据实际需求开启,尤其是 session-memory 对长期对话体验提升明显。

Skip for now跳过多个步骤后

选择tui

选择tui

也可以打开http://127.0.0.1:18789/chat?session=main,更方便修改配置

后续直接启动可以选择pnpm openclaw dashboard --no-open

回到飞书,点击应用能力,再点击机器人中的“添加”按钮

点击创建版本

点击订阅方式的编辑按钮,选择长连接,然后点击添加事件

依次搜索四个事件并添加:1)用户进入与机器人的会话 2)解散群 3)机器人进群 4)接收消息

点击创建版本

简单填写你的应用版本号、更新说明和应用能力,点击发布

打开飞书,点击应用

打开测试,如果出现以下情况,到openclaw项目的终端执行pnpm openclaw pairing approve feishu 对应的配对码

激活完成后,继续测试飞书对话

在对话中切换模型

d)安装能发现skills的skills

执行npx skills add https://github.com/vercel-labs/skills --skill find-skills

选择openclaw

全局安装,采用符号链接,选择yes

继续yes

可以打开网站或命令行pnpm openclaw skills list验证find-skills是否安装

Mac启动前最好设置权限

执行调查任务,发现似乎没加载find-skills工具

让它自己分析找不到找不到的原因并自行加载find-skills

e)自动安装浏览器操作、数据可视化、高德地图的skills

切换模型

自动安装skills并执行playwright-skill打开浏览器

成功获取数据

创建访问链接成功

查看链接以及下载csv,看起来地图过于简化了

让它继续优化

打开下载文件和地图链接,看起来有所进步,但仍有不足,如果需要更准更美观的话建议换更智能的ai模型或或继续提要求或换工具

创作不易,禁止抄袭,转载请附上原文链接及标题

Read more

一文讲透|AI论文写作软件 千笔ai写作 VS 文途AI,自考写作用它最省心!

一文讲透|AI论文写作软件 千笔ai写作 VS 文途AI,自考写作用它最省心!

随着人工智能技术的迅猛发展,AI辅助写作工具已经逐渐成为高校学生完成毕业论文的重要助手。越来越多的学生开始借助这些工具来提升写作效率、优化内容结构,甚至降低查重率。然而,在面对市场上种类繁多的AI写作软件时,许多学生却陷入了“选择困难”的困境——既担心工具的专业性不足,又担忧其效率无法满足实际需求。在这样的背景下,千笔AI凭借其强大的学术写作能力与高效的生成速度,迅速赢得了众多学生的关注和认可。它不仅能够精准适配毕业论文的格式与内容要求,还能帮助用户快速生成高质量的初稿,极大缓解了写作压力。对于正在为毕业论文苦恼的学生来说,千笔AI正是一款值得信赖的智能写作助手。 一、强烈推荐:千笔AI —— 一站式学术支持“专家”,降低AI的性价比之选(推荐指数:★★★★★) 千笔AI针对学生论文写作的痛点,精心打造了八大核心功能,让论文写作变得前所未有的高效和规范。 1. 免费AI辅助选题:精准定位,快速确定研究方向 千笔AI的免费AI辅助选题功能,基于深度学习算法分析近5年顶刊论文和会议文献,构建学科知识图谱,帮助你快速确定一个既有价值又具创新性的选题方向。 2. 免费2000字大纲:结

WhisperX语音识别工具:为什么它比传统方案更值得选择?

WhisperX语音识别工具:为什么它比传统方案更值得选择? 【免费下载链接】whisperXm-bain/whisperX: 是一个用于实现语音识别和语音合成的 JavaScript 库。适合在需要进行语音识别和语音合成的网页中使用。特点是提供了一种简单、易用的 API,支持多种语音识别和语音合成引擎,并且能够自定义语音识别和语音合成的行为。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wh/whisperX 在当今数字化时代,语音识别技术正迅速改变着我们处理信息的方式。WhisperX作为基于OpenAI Whisper的增强版本,不仅在识别准确率上有所突破,更在处理效率上实现了质的飞跃。本文将深入探讨这款工具的核心价值及其在实际应用中的独特优势。 为什么需要更智能的语音识别? 传统的语音识别系统往往面临多个挑战:处理速度慢、时间戳精度不足、多说话人识别困难等。WhisperX通过创新的技术架构,有效解决了这些问题,为用户提供了前所未有的语音转写体验。 WhisperX语音识别完整流程:从音频输入到精准时间戳输出 核心功能深度解析 批

熟练使用 GitHub Copilot、Cursor、JetBrains AI Assistant 的实战指南

熟练使用 GitHub Copilot、Cursor、JetBrains AI Assistant 的实战指南

这三款工具都是当前最强的 AI 编程助手,能显著提升你的开发效率。掌握它们后,你可以让 AI 处理繁琐的基础工作,专注于核心业务逻辑。以下是针对你提出的 4 个核心需求 的详细操作指南,包含 具体步骤、最佳实践和注意事项。 一、让 AI 为你生成单元测试和边界测试用例 为什么需要边界测试? * 单元测试只覆盖正常场景,边界测试(如 null、极值、异常输入)能暴露隐藏 Bug。 * AI 容易遗漏边界情况,必须明确要求才会生成。 📌 操作步骤(分工具说明) 1. GitHub Copilot(适用于 VS Code、JetBrains IDE 等) 适用场景:在代码编写时实时生成测试用例。 步骤: 1. 编写被测函数(例如一个计算器函数): def