本地部署中文OpenClaw 飞书机器人部署指南

本地部署中文OpenClaw 飞书机器人部署指南

适用场景:在 Windows 本地(PowerShell)一键部署 OpenClaw,使用阿里云百炼作为大模型后端,通过飞书长连接模式实现 AI 机器人。


安装skills工具参考:OpenClaw 最新必安装 10 个 Skills-ZEEKLOG博客

自动化发布小红书:OpenClaw 实现小红书自动化发文:操作指南


步骤 1:安装 OpenClaw(openclaw中文社区)
  1. 打开 PowerShell
  2. 执行以下命令一键安装:
# 在 PowerShell 中运行 iwr -useb https://clawd.org.cn/install.ps1 | iex
  • 安装过程会自动下载 Node.js、依赖等,耗时几分钟。
  • 安装完成后会自动进入配置向导,或提示你继续下一步。
步骤 2:运行首次配置向导
  1. 重新打开一个 CMD
  2. 向导启动后:
    • 第一步通常会问是否继续 → 选择 YES
    • 在选择大模型提供商时,选 阿里云百炼(或你想用的其他平台,如 OpenAI、deepseek 等)。
    • 后面会引导你输入 API Key。

输入命令启动配置向导:

openclaw-cn onboard
步骤 3:获取阿里云百炼 API Key
  1. 浏览器访问阿里云百炼控制台
  2. 登录后,进入左侧菜单 密钥管理创建 API Key
  3. 创建完成后,立即复制 Key(通常以 sk- 或 bk- 开头)。
  4. 返回 onboard 向导,在对应位置粘贴这个 Key 并继续。
步骤 4:配置飞书机器人渠道
  1. 在 onboard 向导中,选择配置 Feishu渠道。
  • 访问飞书开放平台
  • 创建企业自建应用 → 选择机器人类型 → 填写基本信息 → 创建。

选择机器人,继续下一步

输入内容(自定义)

2.在权限管理/批量导入/导出权限中清空原有权限,粘贴复制下方内容

{ "scopes": { "tenant": [ "aily:file:read", "aily:file:write", "application:application.app_message_stats.overview:readonly", "application:application:self_manage", "application:bot.menu:write", "cardkit:card:write", "contact:contact.base:readonly", "contact:user.employee_id:readonly", "corehr:file:download", "docs:document.content:read", "event:ip_list", "im:chat", "im:chat.access_event.bot_p2p_chat:read", "im:chat.members:bot_access", "im:message", "im:message.group_at_msg:readonly", "im:message.group_msg", "im:message.p2p_msg:readonly", "im:message:readonly", "im:message:send_as_bot", "im:resource", "sheets:spreadsheet", "wiki:wiki:readonly" ], "user": [ "aily:file:read", "aily:file:write", "contact:contact.base:readonly", "im:chat.access_event.bot_p2p_chat:read" ] } }
  • 在「凭证与基础信息」中复制 App ID 和 App Secret。
  • 进入「事件与回调」:
  • 订阅方式选择 长连接订阅方式(不可选 HTTP 回调)。
  • 添加事件:至少包含 im.message.receive_v1(接收消息)。
  • 保存设置。

注意:事件订阅和回调配置建议在openclaw部署完成后统一在飞书后台设置,避免向导卡住。

3.在指定位置输入刚才复制的飞书机器人App IDApp Secret,继续下一步直到向导完成。

步骤 5:启动网关服务

配置完成后,启动 OpenClaw 的网关(负责 WebSocket 长连接):

openclaw-cn gateway
  • 看到类似 “Listening on http://127.0.0.1:18789” 或 “Gateway ready” 即启动成功。
  • 保持这个窗口运行(或用 nohup / pm2 后台运行)。
步骤 6:访问管理后台并验证
  1. 浏览器打开命令中提示的网址(通常是 http://127.0.0.1:18789http://localhost:18789,可能带 token 参数)。
  2. 登录 OpenClaw 管理后台。
  3. 确认飞书渠道已连接:
    • 检查事件订阅是否为 长连接模式
    • 确认已添加的事件列表完整。
步骤 7:测试部署是否成功
  • 将机器人拉入飞书群或私聊。
  • 发送消息(如 @机器人 你好)。
  • 如果机器人正常回复(可能简单问候或调用百炼模型生成回答),则部署成功!

快速排错提示

  • onboard 卡住或报错 → 检查网络,重新运行 openclaw-cn onboard。
  • gateway 启动失败 → 检查端口 18789 是否被占用,可加参数 --port 其他端口。
  • 飞书不回复 → 确认选了“长连接”、事件已订阅、App ID/Secret/Key 无误。
  • 模型无响应 → 确认百炼 API Key 有效、配额充足。

Read more

部署Qwen3-VL-32b的踩坑实录:多卡跑大模型为何vLLM卡死而llama.cpp却能“大力出奇迹”?

部署Qwen3-VL-32b的踩坑实录:多卡跑大模型为何vLLM卡死而llama.cpp却能“大力出奇迹”?

踩坑实录:多卡跑大模型Qwen-VL,为何vLLM模型加载卡死而llama.cpp奇迹跑通还更快? 前言:部署经历 针对 Qwen2.5-32B-VL-Instruct 满血版模型的部署实战。 手头的环境是一台配备了 4张 NVIDIA A30(24GB显存) 的服务器。按理说,96GB的总显存足以吞下 FP16 精度的 32B 模型(约65GB权重)。然而,在使用业界标杆 vLLM 进行部署时,系统却陷入了诡异的“死锁”——显存占满,但推理毫无反应,最终超时报错。 尝试切换到 Ollama(底层基于 llama.cpp),奇迹发生了:不仅部署成功,而且运行流畅。这引发了我深深的思考:同样的硬件,同样模型,为何两个主流框架的表现天差地别? 本文将围绕PCIe通信瓶颈、Tensor Parallelism(张量并行) 与 Pipeline

2026新手小白AI创业变现指南(二)- AI写作辅助平台

2026新手小白AI创业变现指南(二)- AI写作辅助平台

刚刚更新了2026新手小白AI创业变现指南l列表,新增加了测试过的炼字工坊、蛙蛙写作、笔杆平台(学术论文平台,非通用写作平台)。想简单介绍下,详情请点击2026新手小白AI创业变现指南(一)中平台列表中平台名称看详细介绍。 一、炼字工坊 平台基础信息 项目内容平台名称炼字工坊官方网址https://lianzigongfang.com平台介绍专为网文/剧本/漫剧作者设计的AI创作平台,帮你把精力花在“故事和表达”上,把重复、耗时、卡壳的部分交给AI。相比通用AI,炼字工坊在长篇稳定性上有明显优势。它用「问答+抽卡」帮你定题材卖点,用「设定库」自动归档世界观和角色,用「分层大纲」把控剧情节奏,用「续写润色」解决卡文问题。最重要的是:你的作品不会用于AI训练,版权完全归你。核心定位长篇创作的全流程辅助,从灵感、设定到续写、润色,让你专注创作本身。 🎯 它和通用AI(如DeepSeek、千问)

大模型测评:千问、DeepSeek、豆包、KIMI、元宝、文心一言,降英文AI率谁最能打?

大模型测评:千问、DeepSeek、豆包、KIMI、元宝、文心一言,降英文AI率谁最能打?

时间来到2026年,对于留学生和海外内容创作者来说,与AI检测工具的博弈早已成为日常。Turnitin、GPTZero、ZeroGPT的算法日益精进,单纯依靠ChatGPT或DeepSeek生成内容后直接提交,无异于“裸奔”。 为了通过检测,大家开始寻求各种“降AI率”工具。但市面上工具繁多,智写AI、通义千问、DeepSeek、豆包、KIMI、腾讯元宝、文心一言……这些名字频频出现。它们谁真的能打?谁只是花架子? 今天,我们将基于2026年最新的实测数据与用户反馈,对这七款工具在降英文AIGC率这场硬仗中的表现,进行一次彻底的横向对比。 测评说明:我们怎么测的? 为了公平起见,我们设定了一个标准的测试场景: * 测试文本:一段由AI生成的英文学术引言(主题:机器学习在金融风控中的应用),初始AI率经Turnitin模拟环境检测为 92%。 * 考核维度: 1. 降AI核心效果:处理后文本在主流检测工具中的AI率。 2. 文本质量:是否保留原意、专业术语是否准确、逻辑是否通顺。 3. 场景契合度:是否适合学术/

一句话生成动漫短剧:我在 Qoder 里“说”出了一个 AIGC 智能体

你是否曾幻想过:只要说出一个创意,就能自动生成一段精美动漫短剧? 如今,这个想法在 Qoder 中已成为现实。 大家好,我是阿里云解决方案架构师邵楷文。我在服务客户过程中发现:初创漫剧公司与教育机构普遍面临制作成本高、周期长、工具割裂等痛点。于是,我仅用自然语言,在 Qoder 中“说”出了一个端到端的 AIGC 漫剧生成智能体,实现了从“一句话创意”到“一分钟成片”的全流程自动化。 今天,我们就来揭秘这个惊艳 Demo 背后的实战逻辑。 为什么要做“一句话生成漫剧” 在实际业务中,我观察到两类典型用户: * 初创漫剧公司:缺乏专业动画团队,但需要高频产出轻量级营销短剧; * 教育机构:希望制作如“英语教学对话”“儿童行为引导”等场景化动漫内容。 然而,传统制作流程极其繁琐:写脚本 → 拆分镜 → 画角色立绘 → 绘制场景 → 制作动画