OpenClaw 飞书机器人搭建流程

OpenClaw 飞书机器人搭建流程

OpenClaw 飞书机器人搭建流程

手把手教你搭建属于自己的飞书 AI 机器人!


一、创建企业自建应用

首先进入飞书开发者后台:

👉 https://open.feishu.cn/app

填写应用名称和描述,直接点击创建即可。

创建完成后,会自动生成 App IDApp Secret,这两个凭证后面配置 OpenClaw 时会用到,先记下来。


二、添加机器人能力

在应用详情页左侧菜单找到「机器人」,点击添加。

添加成功后,机器人就可以在飞书中被搜索和使用了。


三、开通消息权限

进入「权限管理」,找到 im: 相关权限,全部勾选。

⚠️ 注意:以下这个权限建议不要勾选

获取群组中所有消息(im:message.group_msg)

否则群里所有消息机器人都会收到并响应,会造成不必要的干扰。我们只需要机器人在被 @ 的时候响应即可。

四、发布应用 & 事件配置

4.1 创建版本并发布


五、配置 OpenClaw

接下来让 OpenClaw 帮你完成配置!

5.1 选择合适的模型

根据你的需求,为机器人选择一个合适的 AI 模型:

5.2 提供凭证信息

把之前创建应用时获得的 App IDApp Secret 发给 OpenClaw,它会自动帮你写入配置文件并重启网关。


六、配置飞书事件订阅

网关重启后,回到飞书开发者后台配置事件订阅。

6.1 选择长连接方式

6.2 添加事件订阅

配置好长连接后,添加以下事件:


七、升级版本并发布

发布新版本后,飞书的「开发者小助手」会收到通知消息。


八、开始对话!

打开飞书,搜索你创建的机器人,直接开始对话吧!


🎉 搭建完成!

恭喜你,一个专属的飞书 AI 机器人就搭建好了!

Read more

2026最新保姆级教程:手把手教你零基础安装与配置本地 AI 智能体 OpenClaw

2026最新保姆级教程:手把手教你零基础安装与配置本地 AI 智能体 OpenClaw

文章目录 * 前言 * 一、下载并安装 OpenClaw * 二、启动配置向导与绑定 AI 大脑 * 1. 启动向导 * 2. 确认账户类型 * 3. 选择快速入门模式 * 4. 选择大模型 (AI 大脑) * 5. 选择 API 接口区域 * 6. 填入你的专属 API Key * 三、连接通讯渠道 (Telegram) * 1. 选择 Telegram * 2. 绑定机器人的 Token * 第四步:安装扩展插件与重启服务 * 1. 技能插件 (Skills) * 2. 附加功能 (Hooks) * 3. 重启并应用配置 * 第五步:设备安全授权与最终测试 (见证奇迹!) * 1.

Whisper 语音转文字免费软件下载安装使用教程!Whisper v0.2 从安装到使用全攻略

文章目录 * 一、先搞清楚:Whisper v0.2 这款语音转文字免费软件,到底好用在哪? * 二、Whisper v0.2 安装:3 步搞定,超简单 * 第 1 步:下载 Whisper 安装包 * 第 2 步:解压 Whisper 安装包 * 第 3 步:启动 Whisper + 设快捷方式 * 三、 Whisper 转文字:4 步出结果,新手也会 * 先做关键设置(避免出错!) * 正式转文字步骤 日常录了会议音频要转文字?手机录音想整理成文档?别再找付费工具了!试试Whisper v0.2 这款

OpenClaw最强Agent Skills推荐:从“会聊“到“会干“,你的AI只差一个插件(附完整安装教程)

文章目录 * 📌 引言 * 第一部分:Skills到底是什么? * 🤔 概念解析 * 🧩 Skill的组成 * 📦 Skills的获取渠道 * 第二部分:为什么你的OpenClaw必须装Skills? * 理由1:原生能力极其有限 * 理由2:Skills让AI"学会用工具" * 理由3:生态是OpenClaw的最大优势 * 第三部分:2026年十大热门Skills推荐 * 🥇 第1名:agent-browser —— 浏览器自动化工具 * 🥈 第2名:tavily-search —— 实时联网搜索 * 🥉 第3名:self-improving-agent —— "会成长的AI" * 第4名:find-skills —— 技能发现与管理神器 * 第5名:email-management —— 邮件管理助手 * 第6名:messaging-integration —— 通讯工具集成 * 第7名:database-query —— 自然语言数据库查询 * 第8名:n8n-workfl

从GAN到ChatGPT:AIGC技术演进与实战应用指南

快速体验 在开始今天关于 从GAN到ChatGPT:AIGC技术演进与实战应用指南 的探讨之前,我想先分享一个最近让我觉得很有意思的全栈技术挑战。 我们常说 AI 是未来,但作为开发者,如何将大模型(LLM)真正落地为一个低延迟、可交互的实时系统,而不仅仅是调个 API? 这里有一个非常硬核的动手实验:基于火山引擎豆包大模型,从零搭建一个实时语音通话应用。它不是简单的问答,而是需要你亲手打通 ASR(语音识别)→ LLM(大脑思考)→ TTS(语音合成)的完整 WebSocket 链路。对于想要掌握 AI 原生应用架构的同学来说,这是个绝佳的练手项目。 从0到1构建生产级别应用,脱离Demo,点击打开 从0打造个人豆包实时通话AI动手实验 从GAN到ChatGPT:AIGC技术演进与实战应用指南 技术背景:关键模型演进时间轴 2014年 - GAN横空出世 生成对抗网络(GAN)通过生成器与判别器的对抗训练,首次实现了高质量图像生成。核心突破在于: