OpenClaw中飞书机器人配置指南:如何让群消息免 @ 也能自动回复

用 OpenClaw 做飞书机器人时,默认配置下,群里的消息必须 @ 机器人 才能触发回复。这在很多场景下很不方便——如果希望机器人在群里"隐身"工作,不用 @ 就能自动监听和回复,需要额外配置。

本文记录我解决这个问题的完整过程,供同样踩坑的同学参考。


问题描述

现象:

  • 飞书群里 @ 机器人 → 正常回复 ✅
  • 飞书群里不 @ 机器人 → 没有任何反应 ❌

环境:

  • OpenClaw 框架
  • 飞书自建应用(机器人)
  • WebSocket 长连接模式

解决过程

第一步:修改 OpenClaw 配置

openclaw.json 中找到飞书渠道配置:

"channels":{"feishu":{"requireMention":false,...}}

requireMention 设为 false,让 OpenClaw 不再强制要求 @ 机器人。

但这还不够 ❌

第二步:申请飞书平台权限

修改 OpenClaw 配置后测试,发现消息依然收不到。

查日志发现:消息根本没有到达 OpenClaw——问题出在飞书平台层面

飞书默认只推送 @ 机器人 的消息到应用。如果要接收群里所有消息(不限于 @),需要在飞书开放平台申请一个敏感权限:

权限名称:im:message.group_msg(获取群组中所有消息)

第三步:在飞书开放平台申请权限

  1. 打开 飞书开放平台,进入你的应用
  2. 事件与回调事件配置接收消息 → 获取群组中所有信息(敏感权限) im:message.group_msg → 申请开通

第四步:验证效果

权限生效后,在群里发消息不用 @ 机器人,OpenClaw 就能正常收到并自动回复了 ✅


完整配置参考

OpenClaw 飞书渠道配置(完整示例)

"channels":{"feishu":{"enabled":true,"appId":"cli_xxxx","appSecret":"xxxx","domain":"feishu","connectionMode":"websocket","requireMention":false,"dmPolicy":"allowlist","allowFrom":["ou_你的用户ID"],"groupAllowFrom":["ou_你的用户ID"],"groupPolicy":"allowlist","groups":{"*":{"enabled":true}}}}

需要申请的飞书权限清单

权限标识名称类型说明
im:message发送消息基础权限机器人发消息
im:message.group_at_msg:readonly接收群@消息事件基础权限接收群内@机器人消息
im:message.group_msg获取群组中所有消息敏感权限接收群内所有消息(不限于@)
im:message.p2p_msg:readonly接收单聊消息基础权限接收私信

注意事项

  1. im:message.group_msg 是敏感权限
    • 需要企业管理员审批
    • 审批通过后才能使用
    • 建议同时申请 im:message.group_at_msg:readonly(基础权限)
  2. 权限申请后需要重新发布应用
    • 权限审批通过后,必须重新发布版本才能生效
  3. requireMention: false 的作用
    • 设为 false 后,OpenClaw 不会强制要求消息必须 @ 机器人
    • 但如果飞书平台没有相应权限,消息根本不会推送到 OpenClaw
  4. WebSocket vs Webhook
    • 推荐使用 WebSocket 模式,更简单
    • 如果用 Webhook 模式,还需要额外配置 verificationTokenencryptKey

相关文档


总结

飞书群消息免 @ 触发机器人的关键就两步:

  1. OpenClaw 侧requireMention: false
  2. 飞书平台侧:申请 im:message.group_msg 敏感权限并重新发布应用

两个缺一不可。按照这个流程配置,应该就能实现群里自由对话了。


首发于我的博客:https://blog.ZEEKLOG.net/QIU176161650
欢迎交流讨论!

Read more

Telegram搜索机器人推荐——查找海量资源,提升信息检索效率

大家好,本文首发于 ZEEKLOG 博客,主要面向需要在 Telegram 中高效检索资源的同学。我结合自己的实测体验,总结了几款实用的搜索机器人与完整操作流程,帮助大家解决“怎么快速找到频道、群组、文件”的痛点。如果你也在为信息筛选耗时头疼,建议耐心读完并亲手试试,收获会很大。觉得有帮助别忘了给个点赞、收藏和关注支持一下 🙂 📚 本文目录 * 使用准备 * 什么是Telegram搜索机器人? * Telegram搜索机器人的核心功能 * 推荐的Telegram搜索机器人 * 如何使用Telegram搜索机器人? * Telegram搜索机器人的应用场景 * 总结 在信息爆炸的时代,如何高效获取自己想要的资源?Telegram搜索机器人为你带来全新解决方案,无需翻找频道、群组,只需输入关键词,即可一键查找海量内容。无论是影视剧、电子书、图片还是优质群组,Telegram搜索机器人都能帮你轻松找到。推荐搜索机器人:@soso、@smss、@jisou 使用准备 1. 能访问外网,不会魔法的同学请参考:这里 2. 安装 Telegram

目标检测数据集——无人机视觉VisDrone数据集

目标检测数据集——无人机视觉VisDrone数据集

随着无人机技术的飞速发展,无人机在航拍、监控、农业、物流等领域的应用日益广泛。与此同时,无人机视角下的视觉任务,如目标检测、目标跟踪和场景理解,也成为了计算机视觉研究的热点。然而,相比传统的地面视角数据集,无人机视角下的图像具有高度变化、小目标密集、复杂背景等独特挑战,这对现有算法提出了更高的要求。 为了应对这些挑战并推动无人机视觉技术的发展,天津大学机器学习与数据挖掘实验室推出了 VisDrone数据集。作为一个大规模、标注精细的无人机视觉数据集,VisDrone 不仅涵盖了丰富的场景和多样化的目标类别,还为研究人员提供了一个极具挑战性的测试平台。无论是小目标检测的精度提升,还是密集场景下的鲁棒性优化,VisDrone 都成为了学术界和工业界不可或缺的资源。该数据集采集自中国14个不同城市,覆盖复杂城市场景、交通枢纽、密集人群等多种环境。 VisDrone官方Github下载渠道可点击访问: https://github.com/VisDrone/VisDrone-Dataset?tab=readme-ov-file 下载的数据集为VisDrone2019-DET-train

91n边缘计算设备部署轻量TensorFlow模型全流程

91n边缘计算设备部署轻量TensorFlow模型全流程 在工厂车间的流水线上,一台不起眼的小型嵌入式设备正实时分析摄像头传来的图像——它没有连接云端,也不依赖高性能GPU,却能在200毫秒内判断出产品表面是否存在划痕,并立即触发报警。这背后的核心技术,正是基于“91n”类边缘计算设备与轻量化TensorFlow模型的深度融合。 这类设备算力有限、内存紧张,却承担着工业智能化转型中最关键的一环:让AI真正落地到生产现场。而要实现这一目标,不仅需要合适的硬件平台,更离不开一套高效、稳定、可规模化的软件部署方案。TensorFlow Lite 正是在这样的需求背景下脱颖而出,成为当前工业级边缘AI应用的主流选择。 TensorFlow Lite 的工程实践价值 为什么是 TensorFlow Lite?这个问题的答案,藏在每一次模型转换、每一行推理代码和每一个实际部署案例中。 作为 TensorFlow 针对移动端和嵌入式场景优化的轻量版本,TFLite 并非简单地“裁剪”功能,而是从底层重新设计了推理引擎。它的核心逻辑可以概括为三个阶段:模型转换 → 解释器加载 → 本地推理

2025年度前端最受欢迎项目出炉,和你想的可能有点不一样?

2025年度前端最受欢迎项目出炉,和你想的可能有点不一样?

下面的图表比较了各个项目过去 12 个月在 GitHub 上获得的 star。项目来源于 Best of JS 网站,一个收集了 Web 平台优秀项目的网站。 最受欢迎项目 年度冠军项目: n8n 🏆 n8n 是2025年排行榜的绝对赢家,数据非常惊人:一年内增加了+112,000颗星。自从我们开始发布 Rising Stars 以来,还没有哪个项目在一年内获得如此多的星标。 n8n 是一个公平代码的工作流自动化平台,具有原生AI功能,允许您通过可视化工作流连接各种应用程序和服务。它的成功反映了对无代码自动化工具日益增长的需求,现在通过AI集成得到增强,以支持新兴的基于代理的工作流。 在工作流自动化领域,您可能对2025年创建的以下两个项目感兴趣: Motia(总体排名第17) workflow 另外三个与AI相关的项目进入TOP 10: Onlook:为React应用带来AI优先的可视化编辑 Dyad:一个免费的、本地的、开源的AI应用构建器,是v0/lovable/