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

ROS 机器人工程师30 天突击学习计划(超详细・日更版)第一天 Linux

第 1 周:Linux + C++/Python + ROS 基础(Day1~7) Day1:Linux 终端命令(ROS 90% 操作都靠它) 上午 9:00–11:30 | 必背命令 查看日志 / 进程bash运行 top # 看CPU htop # 更直观 dmesg # 系统日志 文件操作bash运行 ls -la # 看所有文件 cd # 进入目录 pwd # 显示当前路径 mkdir -p # 递归创建文件夹 rm -rf # 删除(谨慎) cp -r # 复制文件夹 mv # 移动/

By Ne0inhk

uni-app 之 设置 tabBar

tabBar 是移动应用中常见的导航模式,uni-app 提供了丰富的 API 来动态控制 tabBar 的外观和行为。 1. uni.setTabBarItem(object) 动态设置 tabBar 某一项的内容 参数说明 属性类型默认值必填说明indexnumber是tabBar 的哪一项,从左边算起textstring否tab 上的按钮文字iconPathstring否图片路径,icon 大小限制为 40kbselectedIconPathstring否选中时的图片路径,icon 大小限制为 40kbsuccessfunction否接口调用成功的回调函数failfunction否接口调用失败的回调函数completefunction否接口调用结束的回调函数 示例代码 uni.setTabBarItem({index:0,text:"首页",iconPath:"/static/icon/home.png",selectedIconPath:"/static/icon/home-active.png",}); 2.

By Ne0inhk
【离散化 线段树 二分查找】3661可以被机器人摧毁的最大墙壁数目|2525

【离散化 线段树 二分查找】3661可以被机器人摧毁的最大墙壁数目|2525

本文涉及知识点 【C++】树状数组的使用、原理、封装类、样例 C++线段树 C++二分查找 3661. 可以被机器人摧毁的最大墙壁数目 一条无限长的直线上分布着一些机器人和墙壁。给你整数数组 robots ,distance 和 walls: robots[i] 是第 i 个机器人的位置。 distance[i] 是第 i 个机器人的子弹可以行进的 最大 距离。 walls[j] 是第 j 堵墙的位置。 每个机器人有 一颗 子弹,可以向左或向右发射,最远距离为 distance[i] 米。 子弹会摧毁其射程内路径上的每一堵墙。机器人是固定的障碍物:如果子弹在到达墙壁前击中另一个机器人,它会 立即 在该机器人处停止,无法继续前进。

By Ne0inhk

无需翻墙!国内直连的3款AI绘画工具保姆级教程(含Stable Diffusion替代方案)

无需跨域,触手可及:面向国内创作者的AI绘画工具深度实践指南 对于许多创意工作者和数字艺术爱好者而言,AI绘画工具的出现无疑打开了一扇新世界的大门。然而,当热情遭遇网络环境的现实壁垒,那份创作的冲动往往被复杂的配置和连接问题所冷却。我们理解,真正的灵感不应被技术门槛所束缚。因此,本文将聚焦于那些能够在国内网络环境下直接、稳定、高效运行的AI绘画解决方案。无论你是插画师、设计师、社交媒体内容创作者,还是纯粹对AI艺术充满好奇的探索者,这里没有晦涩的术语和繁琐的翻越步骤,只有从零开始、一步到位的实操指南。我们将深入探讨不同工具的特性、本地部署的优劣、云端服务的便捷,以及如何将这些工具无缝融入你的实际工作流,释放被压抑的创造力。 1. 核心工具选择:云端直连与本地部署的权衡 在选择AI绘画工具时,我们首先需要明确两个核心路径:云端服务和本地部署。这两条路径在易用性、性能、隐私和成本上各有千秋,理解它们的区别是做出明智选择的第一步。 云端服务 通常以网页应用或轻量级客户端的形式提供。其最大优势在于 “开箱即用” 。你无需关心复杂的模型下载、显卡驱动或显存大小,只需一个浏览器,注册账号

By Ne0inhk