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

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clawdbot无痛升级openclaw,飞书变个人AI助理保姆级教程

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大家好, 我是阿星👋! 上期我们已经教大家如何用本机+clawdbot在飞书上部署个人助理。clawdbot接入飞书阿里云,立即拥有24小时AI助理贾维斯 但是clawdbot又改名为OpenClaw了旧的已经不维护了。 新版还加了webui功能可以可视化进行配置。所以我们肯定是要升级的。 而且新版还可以比较方便安装一下下面功能,还能做功能拓展: 在新版,你可以优先勾选以下几个最实用的技能 所以,如果你想实现下面这些功能,可以跟着下面步骤升级到2026.2.9 * 📝 apple-notes / ⏰ apple-reminders : 这样你可以直接在飞书里跟机器人说“帮我记个笔记”或者“下午三点提醒我开会”。 * 🐙 github : 勾选这个可以让你通过机器人查询仓库动态或管理 Issue。 * 📸 camsnap : 很酷的功能,可以让机器人调用你 MacBook 的摄像头拍照并传给你(适合远程监控)。 * 📨 imsg : 允许机器人帮你收发 iMessage 短信。 * 🧩 clawhub : 核心组件,建议保留。 第一步:清理旧门户

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【人工智能】deepseek R1模型在蓝耘智算平台的搭建与机器学习的探索

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📝个人主页🌹:Eternity._ 🌹🌹期待您的关注 🌹🌹 ❀ 蓝耘智算平台 * deepseek R1简介与优点 * 蓝耘智算平台 * 蓝耘智算平台简介 * 蓝耘智算平台优势 * deepseek R1模型在蓝耘智算平台的搭建 * 模型使用与机器学习的探索 * 总结 前言:在人工智能技术日新月异的时代,AI 模型的不断优化创新,诞生了许多优秀的AI模型,DeepSeek就是后起之秀,DeepSeek一鸣惊人,凭借其独特的技术优势和创新特性,在AI的浩瀚星空中犹如一颗璀璨的明星,散发着耀眼的光芒。它不仅在数据处理、模式识别等方面表现出色,还具备高效的学习能力和适应性,为众多应用场景带来了革命性的变化。 接下来,我们将深入剖析 DeepSeek 的诸多优点,并详细探讨如何利用蓝耘智算平台搭建并优化我们的 DeepSeek R1 模型。蓝耘智算平台作为业界领先的高性能计算平台,为AI模型的研发与部署提供了强大的支持。通过该平台,我们可以充分利用其丰富的计算资源和高效的数据处理能力,为 DeepSeek R1 模型的训练与优化

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Obsidian+Claude Code打造本地AI知识库

Claudian + Obsidian Skills 1. 核心组件 * Claudian: Obsidian 第三方插件(暂未上架官方市场),适配 Claude Code。 * Obsidian Skills: 由 Obsidian CEO (Kepano) 发布的 Skill 包,赋予 AI 处理 Canvas、Markdown 及数据库的能力。 2. 环境部署流程 2.1 安装 Claudian 插件 (手动旁加载) 1. 获取文件: 访问 GitHub 仓库 claudian,下载以下三个核心文件: * main.js * manifest.json * styles.css 2. 放置插件:

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