为什么初学者拖了这么久才尝试接入飞书OpenClaw？

2026 年 1 月底，整个 AI 圈的目光都被一个名叫 OpenClaw 的项目所吸引，它以极快的速度拿下了超过20万颗星标，成为了GitHub 史上增长最快的项目之列，截止目前总星标数已经来到 238K ，一个多月整整又翻了 10 倍，这个数据，但凡你做过开源项目，就知道有多么恐怖了！ OpenClaw(https://github.com/openclaw/openclaw) 已经火了很长时间了，记得它刚出来那会，我就关注它了，那时候星标数才20多K，1个多月过去了足足翻了 10 多倍，可见其火爆程度超出我们想象~ 起初 OpenClaw 给我留下印象最深的两点就是： 它可以通过移动端聊天软件来远程控制它干活 对外号称能 7x24 小时不停歇的干活 这两点都跟“干活”有关，所谓干活就是它能真正帮你产出实际结果，有实际价值产出的。 这很很吸引我，但我仍然选择先做个“等等党”， 正如我在「狂师.AI 进化社」中提到的观点，AI时代，每天都有新产品、新技术冒出来，每一个都说自己是"现象级"、"颠覆性"、"革命性"。但对于普通人学AI，千万别冲第一波。（除非是专门搞AI研究或者想蹭新热点的自媒体知识博主） 为什么，普通人我不建议冲第一波? 因为新产品刚出来的时候，总会有各种问题和波折。各家都在吹，说法纷纭，都说自己最好最棒。 等你兴冲冲地去测试，妈呀，发现好像也就那么回事。 我的建议：等1周、2周，甚至1个月。 如果到那时候，大家还在持续讨论和使用，那才是真正值得下手的时候。 时间是最好的过滤器。 能活过一个月还保持热度的产品，才值得你投入时间学习。 这不，我这一等就是一个多月的时间... 今天不能再等了，这篇文章算是给我第一次使用 OpenClaw 做个见证，同时也给自己的学习做个笔记。如果有跟我一样的朋友想要学习如何安装、部署并配置使用 OpenClaw，看这篇文章就够了，它向你推荐的是目前为止最佳的方式，且非常详细，非常适合新手学习。 本文篇教程，非常详细，且内容较长，建议先点赞，收藏，慢慢学习 在我们正式开始安装部署之前，请允许我再简单介绍一下 OpenClaw，即使它现在已经非常有名了。 1. OpenClaw 是什么，为什么它突然就火了？ 1.1 OpenClaw 是什么？ 简单来说，它是一个装在你本地电脑（或云服务器）上面的AI私人助理！ 就像是《钢铁侠》里的贾维斯。 大家都知道，钢铁侠想要做什么，从来不需要自己去敲键盘、查数据。他只需要随口说一句：“贾维斯，帮我分析一下这个装甲的受损情况”，或者“把那个恐怖分子的位置发给我”。 然后贾维斯就会立刻去执行：扫描装甲、调用卫星、检索数据库、把结果直接展示出来。 OpenClaw 做的就是这件事。 它不是那种只会陪我们聊天的 AI，而是一个真正长了手脚的 AI 助理。它住在我们的电脑里，拥有操作电脑的权限。 我们给它发个指令，它就能像真人一样，去操作浏览器、打开文件夹、运行软件，帮你查资料、写文档、整理数据，帮我们把活干完。哪怕我们睡觉了，它也可以在后台 24 小时随时待命，随时召唤。 当然上面是为了方便大家理解，较为通俗解释， 更准确地说法： OpenClaw是一个AI智能体平台（Agent Platform），或者说它是一个自托管的个人 AI 助手网关（Gateway），它的作用是作为统一的控制网关，将你常用的聊天应用（WhatsApp、Telegram、Discord、Slack、QQ、企业微信、飞书 等）连接到 AI 编程工具上。你需要在聊天应用中，下发指令，AI就能帮我们自动干活了。 1.2 OpenClaw 它不是什么？ OpenClaw很强大，但它也并非是万能的，有几个新手阶段较为常见的误解，越早澄清越好。 误解1：它不是ChatGPT、Manus替代品 和 ChatGPT 比： ChatGPT 只能动嘴，告诉你怎么做，最后干活的还是你自己。 和 Manus 比： Manus 虽然也能干活，但它是在云端的一个沙箱里运行的，就像是在别人的电脑上操作，很多本地的文件、特殊的软件它都碰不到，限制很多。 而 OpenClaw是一个平台，让你能搭建自己的AI助理，是直接跑在我们的地盘上（电脑或 VPS），这也是未来 AI 发展的主要形态！ 实际上，OpenClaw可以接入ChatGPT的API，也可以接入Claude、KIMI、MiniMax等其他模型。它是模型的使用者，不是模型的竞争者。 误解2：它是云端服务，数据存在别人服务器上 这是OpenClaw最大的特点之一：它是可以直接运行在你的个人电脑上的。 你的聊天记录存在本地 你的文件处理在本地完成 你的API Key不会经过第三方服务器 对于担心数据隐私的企业和个人，这是巨大的优势。 ⚠️ 注意：虽然OpenClaw本身在本地运行，但它调用AI模型时需要联网。你的消息会发送到对应的AI服务商（如OpenAI、KIMI等）。 误解3：它会自己上网乱买东西、乱删文件、瞎搞一通 OpenClaw的设计理念是最小权限原则。默认情况下，它什么都不能做。 想让它读写文件？你需要明确授权 想让它发邮件？你需要配置邮件工具 想让它执行命令？你需要开启沙箱并设置权限 而且，高风险操作可以设置二次确认，确保它不会"自作主张"。 1.3 OpenClaw 它能做什么？ 光说概念太虚了，来看三个真实的使用场景。 场景一： 你可以在飞书里@OpenClaw机器人，让它帮你自动整理日报 "帮我整理今天的日报，从项目群提取关键进展，从邮件提取待跟进事项。" OpenClaw机器人会自动执行： 读取指定群聊的今日消息 提取关键信息 按格式生成日报 发到指定文档 场景二： 以前你需要写一篇行业分析报告，涉及大量资料搜集，需要在十几个网站间来回切换，复制粘贴到手软。 现在他告诉OpenClaw，让它来自动帮你查资料写报告， "搜索2026年AI编程助手的市场规模，整理成表格，包含数据来源。" OpenClaw会自动执行： 调用搜索工具查找资料 访问多个网页提取信息 整理成结构化表格 标注数据来源 而你，从"体力活"中解放出来后，可以更加专注在分析和判断上。 场景三： 飞书里@它，帮你处理各种繁琐、重复的任务 比如，工作群里经常有人问： "谁能查一下上个月的BUG缺陷数据？" "帮忙翻译一下这个英文文档" "把这份PDF转成Markdown" 现在直接在群里@机器人： @OpenClaw机器人 把刚才发的PDF转成Markdown格式 机器人立即处理，把结果发回群里。 不用麻烦同事，不用切换工具，在聊天中就把事办了。 简单小结一下，当你用好OpenClaw，你将拥有： 一个能在飞书里@的AI机器人： 私聊问它问题 群里@它办事 让它帮你整理文档、查资料 一个可定制的AI助理： 根据你的需求写Skills 连接你的常用工具 自动化重复工作 完全掌控的数据隐私： 所有数据存在本地 不经过第三方服务器 企业级安全保障 1.4 为什么2026年它突然火了 AI Agent的概念不是2026年才有的，为什么现在才火？或者说为什么OpenClaw会爆火? 我们都很清楚当前 大多数的 AI 工具的核心痛点是： 太被动了 。 传统的对话模型就像咱们古代的算盘一样，拨一下才动一下，高度依赖 Prompt 的持续输入。而 OpenClaw 的突破，在于它直接将产品范式提升到了一个全新的维度，正如，OpenClaw的创作者 Peter Steinberger 对其给出的产品定位非常精准—— “真正会做事的 AI” 。 更离离不开，当前AI大环境发展趋势的推动 一方面，当前国内外主流AI大模型能力都到了"可用"的临界点 2024年的GPT-4和Claude 3已经很强，但还不够稳定。2025-2026年的模型（Claude Opus 4.6/Sonnet 4.6、GPT-5.3-Codex、KIMI K2.5等）在理解复杂指令和稳定输出格式上有了质的飞跃。早期的AI Agent更多是极客的玩具，现在它们真的能解决实际工作问题。 另一方面，AI配套的工程化工具愈发成熟了 光有聪明的大脑不够，还需要： 稳定的消息收发机制 可靠的工具调用框架 安全的权限管理系统 友好的配置界面 OpenClaw把这些工程难题都解决了，让普通用户也能搭起自己的AI助理。 正因如此，刚好有一款如同OpenClaw的产品出现，瞬间让大家明白，然来，存在脑海里的奇思妙想，真的是可以实现呢！ 这也是未来 AI 发展的核心形态，甚至我敢断言，今年几大主流 AI 厂商，必然会围绕这块市场展开激烈争夺。 2. 安装与部署 2.1 目前可行的部署方案有三种 1. 云厂商一键部署 这是非技术人员，想体验openclaw最推荐使用的方案，5-10 分钟就能搞定。适合不会命令行、想 7x24 小时稳定运行、需要国内低延迟 IM（飞书/企微/QQ/钉钉）的用户使用。可以零代码、一键镜像、官方/大厂背书、自动续费、带宽免费。月费在 9-40 元起。推荐腾讯云（最稳）、阿里云（最便宜）。缺点就是需实名认证且数据在云端不在本地，数据隐私和安全性需要考虑。 2. 本地一键安装部署 适用于有闲置 MacBook 或 Windows 电脑（其实我觉得未必，如果就一台电脑就先用着也完全没问题），想完全本地运行的用户使用。 速度是最快的、无服务器费用、隐私最高。 缺点就是你的这台电脑得常开着（或自己花钱用 Mac Mini 7x24 候着，一次性成本大概在 3-4000 块钱）。 3. Docker 部署 适用在 VPS / NAS / 本地想跑多实例，且对权限严格的用户使用。但需懂点儿技术，懂基本的 Docker 操作的。 4. 部署方式，我的建议，优先用本地 本地安装，其实也没有那么复杂，核心步骤只需要“一行命令，开箱即用”。而你用 VPS 部署，还需要配置服务器、调试网络、安全规则等复杂的步骤，好像这样就完全偏离了我们利用 AI 来提效的初衷。即使你可以用腾讯云或者阿里云，免去这些复杂步骤，也看似安全了，但你别忘了你的所有核心数据、文件、代码和隐私始终是存在云端的。 更重要的是，本地运行的 OpenClaw 可以直接获取你的文件系统、本地应用和工作流的系统级权限。你甚至可以在屏幕上实时“监工”，看着它一步步执行操作，这种所见即所得的直观反馈，是盯着浏览器里枯燥的远程终端无法比拟的。 很多人没意识到， VPS 部署其实只解锁了 OpenClaw 大约 20% 的能力 。像直接控制本地桌面应用、接管剪贴板、与系统环境深度交互等高阶 Agent 特性，在云端根本跑不通。云端部署本质上可以看做是一个“ 阉割版 ”，只是能满足你的快速体验。 所以说 OpenClaw 放弃本地部署，等于自废 80% 武功！ 2.2 本地部署环境准备 很多技术书一上来就列一堆要求，看得人想放弃，所以我们今天，就换个方式： 如果你想体验Openclaw，你只需要三样东西： 一台能上网的电脑（Windows/Mac/Linux都行） 一个AI大模型API Key（别被这个词吓到，就是一串密码） 10分钟时间（和一点点耐心） 没了。不需要你是程序员，不需要你懂AI，不需要买服务器。 1. 一台能上网的电脑 你完全不需要一上来就采购昂贵的新设备，除非你不在乎钱。你现有的任何设备包括在那儿吃灰的旧笔记本电脑、或者闲置的旧台式机，都足以成为 OpenClaw 的启动载体。 系统 要求 备注 macOS 10.15+ Intel和Apple Silicon都支持 Windows 10/11 推荐用WSL2（后面会讲） Linux 主流发行版 Ubuntu/Debian/CentOS/Fedora都行 简单说：只要是近5年的电脑，基本都能跑。 如果你确实需要一台新设备，目前 Mac mini 是当之无愧的“ 甜品级 ”神机。 另外，网络要求，也提一下吧，你需要能访问： npm registry（安装OpenClaw） 你选择的AI服务商（如KIMI、MiniMax、GLM等） 国内用户注意：OpenClaw本身不需要FQ，但部分AI服务商可能需要。 2. 一个AI大模型API Key API Key，听起来很高大上，其实就是一串密码。 类比一下： 饭店的VIP卡 → 证明你有资格享受服务 小区的门禁卡 → 证明你有权限进入 API Key → 证明你有权限调用AI服务 这里补充一下，很多新手容易搞混，AI编程（工具）和大模型本质上是两个不同的东西，大模型如 GPT、Claude、GLM，是 AI 能力的 “源头”，而 AI 编程工具如 Claude Code、Cursor、GitHub Copilot是基于大模型封装的、面向特定场景的专用应用。 OpenClaw也是如此，本质上，你就可以把它当作是一款工具，每次OpenClaw让AI帮你干活，都要出示这个Key，AI服务商根据Key来： 确认你是谁 计算你用了多少额度 决定是否响应你的请求 3. 国内三家Coding Plan（推荐） 对于国内用户，我推荐优先选择以下三家。它们都有专门针对开发者的 Coding Plan（比单独购买API调度额度要划算）。 KIMI Coding Plan（https://www.kimi.com/code） MiniMax Coding Plan（https://platform.minimaxi.com/subscribe/coding-plan） GLM Coding Plan （https://bigmodel.cn/glm-coding） 这三家，我用的是智谱GLM，为啥呢，因为我开了GLM Coding Pro-包年会员，且智谱帐号余额里还躺着一万多余额呢，大模型额度不用愁了，且今年我要吃定GLM了。 4. 抽10分钟时间 这10分钟你要做什么？确认你的电脑系统版本符合要求 选择一家Coding Plan，完成API Key申请 把Key保存在安全的地方（推荐密码管理器） 测试网络：访问你选择的AI服务商控制台，确认能正常打开 依赖环境检查 （花时间最多的地方，也是你要重点检查的） 无论你是 Mac 还是 Windows 只需预先安装好以下环境依赖工具： 1、Node.js Node.js是一个让JavaScript能在电脑本地运行的环境。简单说： Node.js就像JavaScript的"翻译官"，让它能在浏览器之外的地方工作。 你不需要深入理解它，只需要确认电脑上已经安装了。 没有安装的，可以前往 https://nodejs.org/zh-cn 进行下载 安装完成后，打开你的终端（Terminal），输入： node --version 期望看到的结果： v22.x.x 判断标准： ✅ 版本 >= v22：可以继续 ❌ 版本 < v22：需要升级 ❌ 提示"command not found"：需要安装 💡 Windows用户注意：官方推荐在WSL2中运行OpenClaw，能避免很多奇怪问题。WSL2安装指南：https://docs.microsoft.com/zh-cn/windows/wsl/install 2、 Git：用于拉取 Github 资源 没有安装的，可以前往 https://git-scm.com/install/windows 进行下载 安装完成后，验证环境命令（终端/CMD）： node-v npm -v git -v 2.3 OpenClaw 安装 OpenClaw安装，其实非常直白，你直接访问openclaw.ai ，拉到 Quick Start（快速开始）区域，选择npm方式安装 复制上图中那行官方提供的全局安装命令进行安装 npm i -g openclaw 这行命令在做什么？ npm：Node.js的包管理器 i为install的简写：安装 -g：全局安装（在任何目录都能用openclaw命令） 不管你是用 Mac（打开终端）还是 Windows（打开命令行），粘贴、回车，结束。没错，这就是全部。我这里以 Windows 系统为例！ 如果碰到网络超时下载中断或失败，你可以试着配置 NPM 的国内镜像（防止网络超时，如果在国外则不用），执行以下命令： npm configsetregistry https://registry.npmmirror.com 配置国内镜像完成后，再次执行 npm i -g openclaw 进行安装。 当然，还有一种更傻瓜更简单的方式，就是交给AI帮你完成安装，比如用是 OpenCode 把 Github 仓库地址 https://github.com/openclaw/openclaw 复制给它并告诉它帮我安装就可以。 如果你也采用 AI 帮你安装，那在安装的时候还有一点需要注意： 当系统引导让你连接并配置通讯软件的时候，建议你先不要做选择任何，跳过即可，因为后续咱们会单独配置飞书作为与 OpenClaw 的主要通讯软件。 安装完成后，然后到终端/CMD中输入以下命令来验证 OpenClaw 是否成功安装，能看到版本号即代表安装成功。 openclaw--version 期望看到类似输出： 2026.2.26 ❌ 如果提示"command not found" 可能原因：npm全局路径未加入系统PATH 解决方法： 重启终端 如果还不行，检查npm全局路径：npm prefix -g 把返回的路径加入PATH环境变量 2.4 运行向导：openclaw onboard 安装完成后，运行初始化向导： openclaw onboard # 或执行 openclaw onboard --install-daemon 参数说明： onboard：运行初始化向导 --install-daemon：同时安装后台服务（推荐） 这里为了方便，我们就直接运行openclaw onboard 1、启动向导后，通常你会先看到： 这一步主要是在提醒你，使用 OpenClaw 可能会有一些风险。请问你是否要继续（可以理解为烟盒上的标语：吸烟有害健康）。 这里按向左方向键 ←，选择 Yes，按 Enter 回车确认； 这里如果你和我的显示不一样，直接ctrl+c退出下，重新执行 2、选择yes后，进入到选择模式（Onboarding mode）向导会问你： 怎么选？ 选项 适合谁 结果 QuickStart 新手，想快速跑起来 自动配置推荐设置 Manual 想完全掌控配置 逐个配置每个选项 我的建议：第一次选 QuickStart，后面可以随时改配置。 3、选择QuickStart后，进入到选模型厂商（Provider）界面，向导会提示你选择模型提供商： 根据你自己已有的模型来选择即可，比如这里我们以智谱AI为例，选择Z.AI 选择第2个: Coding-Plan-CN 点击确认，复制智谱API KEY，粘贴进来即可 选择模型，这里我们保持默认即可（默认为智谱最新的模型：zai/glm-5） 4、模型设置完成之后，在 QuickStart 路径下，向导会直接进入渠道单选列表： 首次建议直接选 Skip for now，为什么先Skip？ 这是多轮实测验证出的最佳实践： 先把"TUI里能稳定对话"跑通 确认模型、鉴权、Gateway都正常 再接入渠道，出错时能明确判断是"渠道配置问题"还是"基础环境问题" 放心，后面还会详细讲飞书如何接入。 5、Channel 之后，向导会进入 Skills 检查与可选安装： 首次建议选 Yes，原因很简单：现在就把“能自动装的依赖”装掉，后面少踩坑。 6、接下来常见会看到： 给新手的默认建议： 如果你只想先跑通主线：可先 Skip for now； 如果你准备立刻玩 Skills：按需勾选安装项； node manager 选你本机已经在用的那个（不确定就用 npm）。 这里我们为了方便，直接按space键，选择第一个Skip for now 确认执行。 7、进入到下一步，配置 Google Places API Key，用于 OpenClaw 中 goplaces 这个功能模块，用于查询地点信息、地址解析、POI 检索等地理相关服务。 还用不到，直接选择No 8、配置GEMINI_API_KEY for nano-banana-pro，这一步，也暂时用不到，选择No(接下来，还有几步，这里就不贴图了，都是一些可选项，大家可根据需求自行选择) 9、配置 Hooks（建议最小开启） 官方说明里，Hooks 用来“在某些命令触发时自动执行动作”（例如 /new 时做会话记忆整理）。 建议的最小策略： 首次可先启用 1 个最核心 hook（最小可用，优先 session-memory，若列表里有）； 如果你现在还分不清 hook 的作用，也可以先 Skip for now； 10、在收尾阶段，向导会给你一个启动入口选择： 如果上述启动，提示Gateway网关失败， 可能原因： 端口18789被占用 权限不足 配置文件错误 记得，确认一下网关是否有安装启动 openclaw gateway install openclaw gateway start 解决方法： # Linux查看端口占用 lsof -i :18789 # Windows查看端口占用 netstat -ano | findstr :18789 # 或者换端口启动 openclaw gateway start --port 18790 11、openclaw常用命令速查 2.5 OpenClaw测试检查 1、检查openclaw服务是否一切启动正常 # 查看网关运行状态 openclaw gateway status # 全面诊断检查（配置、连接、权限等） openclaw doctor # 查看整体状态 openclaw status 2、访问控制界面 终端环境（无桌面 / 服务器，推荐）： # 通过 TUI 在终端中直接管理 openclaw tui 桌面环境： # 启动 Web 控制台 openclaw dashboard 或在浏览器中访问：http://127.0.0.1:18789/ 如需调试，可在前台启动网关查看实时日志：openclaw gateway --port 18789 3、首次对话，onboard 完成后，建议先在TUI 里完成第一轮 bootstrap 对话。 这一步建议你主动讲清楚下面 5 件事： 你是谁：怎么称呼你、你的时区和工作语言。 你要它扮演什么角色：比如“我的技术写作助手”。 你平时的工作场景：常用工具、文件目录、沟通方式（飞书/邮件等）。 你的偏好：回答风格、长度、是否先给结论。 你的边界：哪些操作必须先确认、哪些内容不要碰。 这一步做得越清楚，后续它越像“你自己的实例”，而不是“一个通用聊天机器人”。 4、Bootstrap 后，再发第一条“低上下文”消息 完成 bootstrap 后，建议先发一条不依赖你工作背景的消息做冒烟测试。 比如，如果你想测“查询能力”，可以这样发一条： 请告诉我武汉今天的天气，并给出穿衣建议（1 句话）。 按回车发送。 期望的回复： 它应该直接给出结构化结果（清单或天气建议），而不是继续做泛泛自我介绍。 如果看到回复，恭喜你！安装成功了！ 3. OpenClaw接入飞书集成 还记得前面在配置openclaw过程中，我们在Channel那一步选择了Skip。 这不是省略，而是有意为之。 实测经验告诉我们： 先把"TUI里能稳定对话"跑通，确认模型、鉴权、Gateway都正常 再做渠道接入，出错时就能明确判断是"渠道配置问题"还是"基础环境问题" 这种"两段式"路径成功率更高，也更容易排错 接下来，开始起飞吧~ 3.1 飞书接入的整体流程 不管你接的是哪个聊天软件，基本都遵循同一条流水线： 平台侧建应用（拿到凭证） OpenClaw侧配置渠道（openclaw channels add） 启动Gateway并验证收发 配对/白名单放行 再做群聊策略、提及策略和风控 你可以把这5步理解为"固定骨架"。先把飞书走通，其他渠道请走补充章或官方渠道文档。 3.2 前提准备 1、OpenClaw 已安装并升级到最新版 openclawupgrade # 或 openclaw update openclawversion # 确认 ≥2026.2.2 2、安装官方飞书插件（必须执行，即使你觉得已内置） 先查看插件列表： openclaw plugins list 如果存在feishu且状态是disabled，启用它： 执行下述命令，启用它 openclaw pluginsenablefeishu openclaw plugins list # 确认 feishu 已 loaded 💡 提示：官方文档也给出openclaw plugins install @openclaw/feishu。但结合我自己的实测，优先启用内置插件更稳定。 3、准备飞书账号（没有的自行注册一个） 3.3 在飞书开放平台创建应用 1、访问飞书开放平台->开发者后台（ https://open.feishu.cn/app ） 登录你的飞书账号（需要有企业管理员权限） 2、点击"创建企业自建应用" 应用名称：随便填（如 “OpenClaw 机器人”） 应用描述：随意 图标：可选，上传一个清晰的图标，点击 创建 3.4 获取App ID与App Secret 创建完成后，进入应用详情页： 点击左侧"凭证与基础信息" 记录以下信息： App ID（形如cli_xxxxxxxxxxxxxxxx） App Secret（点击"查看"按钮显示，一串长字符串，务必复制后立即保存到密码管理器，切勿泄露） ⚠️ 重要：App Secret务必保密，不要截图外传，不要发到群里。泄露了别人就能控制你的机器人。 3.5 启用机器人能力 左侧 → 添加应用能力 → 选择 机器人 → 添加启用，设置机器人名称（如 “OpenClaw 机器人”）并保存 设置机器人名称（如 “OpenClaw 机器人”）并保存 3.6 权限配置（批量导入） 这是最容易出错的步骤，仔细跟着做（关键！！！）。 点击左侧"权限管理" 点击"批量导入权限" 粘贴以下官方推荐 JSON（直接复制）： { "scopes": { "tenant": [ "aily:file:read", "aily:file:write", "application:application.app_message_stats.overview:readonly", "application:application:self_manage", "application:bot.menu:write", "contact:user.employee_id:readonly", "corehr:file:download", "event:ip_list", "im:chat.access_event.bot_p2p_chat:read", "im:chat.members:bot_access", "im:message", "im:message.group_at_msg:readonly", "im:message.p2p_msg:readonly", "im:message:readonly", "im:message:send_as_bot", "im:resource" ], "user": [ "aily:file:read", "aily:file:write", "im:chat.access_event.bot_p2p_chat:read" ] } } 点击导入 → 全选 → 粘贴，点击下一步 → 申请开通 → 保存成功 点击申请开通，基本都是立马审批通过的 这些权限是做什么的？ 权限 作用 im:message:send_as_bot 以机器人身份发送消息 im:message:readonly 读取消息内容 im:message.p2p_msg:readonly 读取私聊消息 im:chat.members:bot_access 访问群成员信息 3.7 首次发布应用 发布步骤： 点击左侧"版本管理与发布" 点击"创建版本" 填写版本信息： • 版本号：1.0.0 • 更新说明：初始版本 点击"保存" 点击"申请发布" 等待企业管理员审批（如果是你自己的企业，通常自动通过） 填写版本号 → 填写更新说明 → 点击保存，确认发布（首次创建免审核，保存提交后即可上线使用）。 审批通过后，应用状态会变为"已发布"。这时候才能进行下一步。 切记：这一步必须在开启长连接之前完成！ 实测经验：如果还没先发布应用就直接开启"长连接订阅"，通常会持续失败。 3.8 在 OpenClaw 配置飞书通道 推荐使用交互式向导（最简单）： openclaw channelsadd 选择 Feishu / Lark 依次输入App ID 、App Secret 选择飞书域名，这里选择国内版即可 群聊策略，这里按需选择即可，这里我选择Open 上述配置好之后，选择完成（Finish）即可。 配置完成后，查看Channel列表： openclaw channels list 3.9 启动 Gateway 并配置飞书事件订阅（关键步骤） 1、启动 OpenClaw Gateway（必须先启动！） openclaw gateway--port18789--verbose # 前台运行方便看日志 # 或后台守护进程（推荐） openclaw gateway install--daemon openclaw gateway start 确认输出： ✓ Gateway started on http://127.0.0.1:18789 浏览器打开http://你的服务器IP:18789 可查看控制面板。 2、回到飞书开放平台配置事件订阅，在应用详情页左侧 → 点击左侧"事件与回调"，在"事件订阅方式"中，选择"长连接"。添加事件：搜索并勾选 im.message.receive_v1，这个事件表示"收到消息时通知我"。 保存（此时 Gateway 必须在运行，否则保存失败） 3、创建一个v1.0.1版本，上述的修改，创建一个新版本并发布出来 4、重启 Gateway（让配置生效） openclawgateway restart openclaw logs --follow # 实时看日志 3.10 测试与配对使用 在飞书里： 1、搜索你的机器人名称 2、进入私聊界面，发送任意消息，比如"你好"，这时候消息还到不了 OpenClaw，因为需要先“配对”。 机器人会在飞书私聊里直接回一条配对提示，里面包含一段配对码（Pairing code）。 3、在终端审批配对，让用户把飞书私聊里看到的 Pairing code ，然后在终端执行： openclawpairing list feishu # 查看待审批 openclaw pairing approve feishu <CODE> 例如： openclaw pairing approve feishu A1B2C3D4 （把 A1B2C3D4 替换成飞书私聊里看到的真实配对码） 4、测试对话，直接在你的飞书发送消息： 你好，请介绍一下你自己 再比如你好，请在1分钟后给我发送一份AI最新资讯晨报 看到回复即为成功！ 真的，等了1分钟，给我发送了一份AI资讯报告哦， 5、开启群聊（可选） 私聊通了之后，可以开启群聊功能。把机器人拉进群 在飞书里创建一个群 点击"添加机器人" 搜索你的机器人名称 添加进群 在群里发送，直接@它即可，比如 @OpenClaw机器人 帮我查看一下C盘空间 它真的可以查询出我本地电脑的资源信息。 至此，飞书（Feishu）与 OpenClaw 的集成就完成了。 现在，你的「数字员工」就已经成功孵化并随时待命了！！！ 怎么样，老铁，你学会了吗？ 如果你还想学习更多的AI技能或系统化提升AI编程、AI应用开发、AI测试、AI智能体项目实战能力，欢迎一起加入到「狂师. AI 进化社」，狂师会带着你陪跑5年，且AI进化社中，会包括超20+个实战项目，每个项目皆是按照企业级标准进行开发实战，从需求分析->方案设计>编码实现->测试验证->部署上线（各个实战项目，都选取特定场景的问题来解决，搭配不同的AI工具+不同的技术栈+不同的部署方式，让大家学习提升不重样） 如果感兴趣，想进一步了解，可以阅读：从零基础到AI全栈专家：5年陪跑，带你手撸20个企业实战项目（附全景路线图） 4. 使用OpenClaw一点小建议 当系统跑通后，我相信可能很多人会像我一样，在兴奋的同时，第一反应就是赶紧发句“你好呀，帮我测测我正在开发的 XXX 项目是否有bug”。 但这其实浪费了 OpenClaw 最核心的潜力。它启动后的第一件事，必须是要做深度的信息对齐，千万别把这当成走过场的形式主义。 你可以想象这么一个场景，你作为公司的负责人，当你高薪挖来了一位全能型的新员工，你不给他讲公司的业务大盘、团队现状和战略目标，他怎么可能产出高价值的结果？对于 OpenClaw 也是一样的逻辑。 你如果想要用好它，重点要传递三个核心信息，且越早越好： 1、你是谁？ 你需要明确告诉 OpenClaw 你的核心竞争力、专业壁垒和真实身份。，比如我是XXX，一名懂计算机科学的软件工程师。我写过多年代码，带过大厂的技术咨询团队。现在我的主业是做 AI 内容创作者，同时开发软件产品。” 2、你的工作偏好 这决定了你们日常的沟通效率。明确告诉它，你希望以什么姿态共事。比如我需要你保持极度的主动性。不要事无巨细地来向我请示，拿到任务直接去执行。你的首要任务是想尽一切办法推进我们的目标与使命。 3、你到底想要什么 这是最关键的战略层。你到底想要什么？比如“我要打造一家 7x24 小时全自动运转的数字公司，并围绕每个有趣的项目持续输出内容。我的核心 KPI 是：在一年内，通过 SaaS 和产品矩阵跑通 100 万美元的营收。” 为什么这一步至关重要？ 因为这些明确的输入会成为 OpenClaw 底层的 全局永久记忆 。在未来，你们之间每一次的对话、每一个代码的 Commit、每一次商业的决策中，它都会自动带入这个背景上下文，精准地朝着你的“目标”发力。 如果你像我一样，现在手头儿上的任务还没有那么宏大，也没关系。哪怕是先从一个很小的 MVP 做起。比如“让它帮你自动在第二天早上通过飞书发送日报给”，你必须要给你的数字员工指明一个清晰的方向，这才是最关键的。 提供一份完整的官方文档： https://docs.openclaw.ai/channels/feishu 以及插件仓库： https://github.com/openclaw/feishu （可查看最新更新） 5. 写在最后 过去，我们每个人每天的产能上限基本上是固定的，被个体的精力与时间死死的卡住。但现在，牌桌上的游戏规则已经正在发生改变「你不再是一个人在战斗，而是直接拥有了N个 7x24 小时全天候 Oncall 的“数字员工”」，它不仅能无缝接管你的业务流，还能在执行中自我迭代，甚至主动为你寻找商业增量。 关键就在于我们如何正确的使用它。接下来的路，就看你如何发挥想象力，用它来解放你的双手了。 如果我们还把 OpenClaw 当作“另一个更聪明的 ChatGPT”，那只能说是浪费了它的潜能。 很多大牛，已经在把 OpenClaw 当作真正的核心员工来培养了，为它搭建高度定制化的 SOP，让它在业务闭环中实现飞轮自转与自我进化，而这一小撮人吃到的将是指数级的杠杆红利。 现在底层的技术基建已经 Ready，杠杆也已交到了咱们的手上。剩下的，就是看谁能最先扣动扳机了。 祝你和你的 OpenClaw 合作愉快！🚀