# Technical Documentation: xianyu110/awesome-openclaw-tutorial > ℹ️ **Provenance:** Multi-Tier Ingestion · [CodeWiki Reference](https://codewiki.google/github.com/xianyu110/awesome-openclaw-tutorial) ### Overview (`README.md`) # 🦞 Awesome OpenClaw Tutorial # 🦞 一本书玩转OpenClaw：超级个体实战指南 > 从零开始打造你的AI工作助手：最全面的中文教程，涵盖安装、配置、实战案例和避坑指南 [](https://github.com/xianyu110/awesome-openclaw-tutorial) [](https://github.com/xianyu110/awesome-openclaw-tutorial) [](LICENSE) [](https://github.com/xianyu110/awesome-openclaw-tutorial) [](reports/PROJECT-SUMMARY.md) [](https://blog.csdn.net/xianyu120) [](https://space.bilibili.com/399102586) [](https://upload.may.maynor1024.live/file/1773461955906_qrcode_for_gh_c749803541de_1280.jpg) [](https://www.youtube.com/@buguniao537) [](https://x.com/Nikitka_aktikiN) ## 🔥 2026 年 10 月 · 作者正在更新的新项目 > OpenClaw 教程继续保留在下方 👇。这里先列出作者近期正在维护的新仓库，内容方向相近，欢迎顺手看看、点个 Star。 | 预览 | 项目 | 一句话介绍 | Stars | |:---:|---|---|:---:| | GPT-6 Astra | [**awesome-gpt-6-astra**](https://github.com/xianyu110/awesome-gpt-6-astra) · [在线站](https://gpt-6-astra.cc/) | GPT-6 Astra 社区案例合集：游戏、3D、网页、Computer Use 等可玩 Demo，每条附作者与原帖 | [](https://github.com/xianyu110/awesome-gpt-6-astra) | | GPT Image 2.5 | [**awesome-gpt-image2.5**](https://github.com/xianyu110/awesome-gpt-image2.5) · [画廊](https://xianyu110.github.io/awesome-gpt-image2.5/) | ChatGPT Images 2.5（Flare · Sunburst · Sketch）好玩用法画廊，可直接抄的 prompt 与评测 | [](https://github.com/xianyu110/awesome-gpt-image2.5) | | MiniMax H3 | [**awesome-minimax-h3-prompts**](https://github.com/xianyu110/awesome-minimax-h3-prompts) · [在线浏览](https://tryminimax.asia/zh/minimax-h3-prompts) | MiniMax H3（海螺 3.0）视频提示词精选，每条配生成片段与作者署名 | [](https://github.com/xianyu110/awesome-minimax-h3-prompts) | | GPT Image 2 | [**awesome-gptimage2**](https://github.com/xianyu110/awesome-gptimage2) · [在线站](https://awesome.gptimage2.asia/) | GPT Image 2 中文提示词实战手册：电商、海报、产品图等可复制的商业场景 prompt | [](https://github.com/xianyu110/awesome-gptimage2) | | | [**gpt-codex**](https://github.com/xianyu110/gpt-codex) · [教程站](https://codex.maynorai.top/) | 写给小白的 OpenAI Codex 中文教程：从 0 到 1 把 Codex 真正用起来 | [](https://github.com/xianyu110/gpt-codex) | | | [**awesome-codex-tutorial**](https://github.com/xianyu110/awesome-codex-tutorial) · [在线版](https://xianyu110.github.io/awesome-codex-tutorial/) | Codex 中文教程库：入门教程、系列图文教程、实战案例库与速查资料 | [](https://github.com/xianyu110/awesome-codex-tutorial) | | | [**awesome-claudcode-tutorial**](https://github.com/xianyu110/awesome-claudcode-tutorial) · [在线阅读](https://awesome.claude-opus.top/zh/) | 最全面的 Claude Code 中文教程，从零基础到企业级应用 | [](https://github.com/xianyu110/awesome-claudcode-tutorial) | > 🦞 以下为 OpenClaw 中文教程原有内容，持续保留并按版本校对。 --- > 📖 **纸质书《OpenClaw超级个体实操手册》已上市！** 清华大学出版社出版，在开源教程基础上全面重写+逐条验证。🛒 [京东专属购买链接（¥42，原价¥59.8）](https://item.jd.com/14669463.html) > 🔄 **2026-09-10 更新说明**：本仓库当前按 **OpenClaw v2026.9.3（稳定版，2026-09-08 发布）** 校对；第 `1/2/5/7/8/10~15` 章已同步到 2026.9 主线。跨版本请先读 [`updates/2026-09-10-v2026.9.3.md`](updates/2026-09-10-v2026.9.3.md)，升级后执行 `openclaw doctor --fix`。 ## 📌 本教程与 OpenClaw 最新版差异说明 为了避免你把旧章节当成最新版官方教程，先看这 4 点： - **当前教程基线**：本仓库目前按 `v2026.9.3` 稳定版校对；如果 GitHub Releases 或 npm 出现更高版本，请以官方 Release Notes 和官方文档为准 - **已优先更新的章节**：`README`、更新说明与第 `1/2/5/7/8/10~15` 章已按 `2026.9` 主线修订（含 2026.8 Breaking 迁移提示） - **仍含历史内容的章节**：第 `3/4/6/9` 章及部分 `tutorials/` 一键部署文仍可能含旧截图/旧渠道步骤，适合作为思路参考，不建议直接复制执行 - **当前应优先使用的官方主线**：`openclaw onboard`、`openclaw models auth login --provider openai|…`、`openclaw doctor --fix`、`openclaw infer ...`、`openclaw skills …`、`Task Flow`、`Webhooks`、`/usage` | 类型 | 本教程当前状态 | 阅读建议 | |------|----------------|----------| | 版本基线 | 已对齐 `v2026.9.3` | 新手优先按这个版本跑通 | | 运行时 | Node **24.16+** 或 **26.1+**（推荐 26） | 先升 Node 再升 OpenClaw | | 跨版本迁移 | 强调 `openclaw doctor --fix` | 处理 `openai/*` 路由、OpenProse 清理、会话 SQLite | | 安装/配置主线 | 已补 2026.9 入口 | 优先看第 `2` 章和第 `11` 章 | | 媒体/创意能力 | 保留 `infer` / 媒体生成 / `ComfyUI` 主线 | 优先看第 `10` 章和第 `14` 章 | | 旧 Skill 生态 | 明确标为历史参考 | 用 `openclaw skills`，不要默认 `clawhub install …` | > ⚠️ **一句话判断**：如果你看到 `openai-codex/*`、`codex/*`、`/prose`、`local-anthropic`、`bananapro-image-gen`、整串 `clawhub install ...`，请先把它理解为“历史参考或需迁移项”，不要默认当成 `2026.9` 官方推荐步骤。 --- ## 🚀 30秒快速选择：哪种部署方式适合你？ | 你的情况 | 推荐方案 | 为什么 | 开始时间 | |---------|---------|------|---------| | **完全小白，想最快体验** | [**飞书妙搭**](tutorials/Openclaw史上最简单教程，小白一键部署.md#1飞书妙搭-openclaw--强烈推荐) ⭐ | **免费** + **1分钟完成** + **每日100万Tokens** | → 立即开始 | | **有服务器，想可视化管理** | [**宝塔面板**](tutorials/Openclaw史上最简单教程，小白一键部署.md#11宝塔面板-openclaw) | **免费插件** + **面板管理** + **一键安装** | → 3分钟搞定 | | **企业级，需要高安全性** | [**JVSClaw**](tutorials/Openclaw史上最简单教程，小白一键部署.md#10jvsclaw阿里云无影) | **14天免费** + **6核12GB** + **端到端加密** | → 需邀请码 | | **想用浏览器操控** | [Kimi Claw](tutorials/Openclaw史上最简单教程，小白一键部署.md#3kimi-openclaw) | **Kimi K2.5** + **浏览器控制** | → 200元/月 | | **量化交易/多IM** | [腾讯 WorkBuddy](tutorials/Openclaw史上最简单教程，小白一键部署.md#4腾讯-openclawworkbuddy) | **桌面端Agent** + **多IM支持** | → 送5000积分 | | **macOS原生体验** | [QClaw](tutorials/Openclaw史上最简单教程，小白一键部署.md#5qclaw) | **腾讯官方桌面客户端** + **全量公测** | → 免费 | | **Agent生态丰富** | [扣子 OpenClaw](tutorials/Openclaw史上最简单教程，小白一键部署.md#2扣子-openclaw) | **1800+Skills** | → 99元/月起 | 📖 **[查看完整一键部署教程 →](tutorials/Openclaw史上最简单教程，小白一键部署.md)** --- ## 📊 教程导航（按学习路径） ### 🎯 零基础入门（必读） - 📖 [第1章：认识OpenClaw](docs/01-basics/01-introduction.md) - 5分钟了解核心价值 - 🚀 [第2章：快速部署](docs/01-basics/02-installation.md) - 选择适合你的部署方式 - 💬 [第3章：快速上手](docs/01-basics/03-quick-start.md) - 发送第一条消息 ### 🔥 核心功能（实战） - 📁 [第4章：文件管理](docs/02-core-features/04-file-management.md) - 效率提升81% - 🧠 [第5章：知识库](docs/02-core-features/05-knowledge-management.md) - 第二大脑系统 + Active Memory / Dreaming 补充 - 📅 [第6章：日程管理](docs/02-core-features/06-schedule-management.md) - AI自动创建日程 - ⚙️ [第7章：自动化](docs/02-core-features/07-automation-workflow.md) - 定时任务 + Task Flow / Webhooks 更新 ### 💎 进阶技能（提升） - 🔌 [第8章：Skills扩展](docs/03-advanced/08-skills-extension.md) - 1800+技能 - 🤖 [第9章：多平台集成](docs/03-advanced/09-multi-platform-integration.md) - 飞书/企微/钉钉/QQ/微信 - 🔗 [第10章：API 与外部能力集成](docs/03-advanced/10-api-integration.md) - infer / webhooks / 媒体工作流 - ⚙️ [第11章：高级配置](docs/03-advanced/11-advanced-configuration.md) - 模型 / 记忆 / 审批 / 性能 ### 🎯 实战案例（直接套用） - 👔 [第12章：个人效率实战](docs/04-practical-cases/12-personal-productivity.md) - 知识工作 / 编程 / 创作 / 学习 / 个人运营 - 🔗 [第13章：高级自动化](docs/04-practical-cases/13-advanced-automation.md) - cron / tasks / Task Flow / hooks / standing orders - 🎨 [第14章：创意应用](docs/04-practical-cases/14-creative-applications.md) - 图片 / 视频 / 音乐 / TTS / ComfyUI - 🚀 [第15章：一人公司实战](docs/04-practical-cases/15-solo-entrepreneur-cases.md) - 选题 / 交付 / 分发 / 复盘 ### 📚 附录工具（速查） - [命令速查表](appendix/A-command-reference.md) | [必装Skills](appendix/B-skills-catalog.md) - [常见问题](appendix/E-common-problems.md) | [API对比](appendix/C-api-comparison.md) - [配置模板](appendix/H-config-templates.md) | [避坑指南](appendix/F-best-practices.md) --- ## 🆘 遇到问题？快速解决
🔧 常见问题速查（点击展开） ### 安装配置问题 - [安装失败怎么办？](appendix/E-common-problems.md#安装配置问题) - [API连接失败？](appendix/E-common-problems.md#api连接问题) - [飞书Bot不回复？](docs/03-advanced/09-multi-platform-integration.md#常见问题) ### 使用问题 - [AI变"哑巴"了？](#🔧-202632-版本ai变哑巴了) → 切换到 `full` profile - [Gateway启动失败？](appendix/E-common-problems.md#gateway问题) → 检查认证配置 ### 成本优化 - [API费用太高？](docs/03-advanced/11-advanced-configuration.md) - [如何省钱？](appendix/F-best-practices.md) - 使用国产模型节省95%
**找不到答案？** - 📖 [完整FAQ](appendix/E-common-problems.md) - 💬 [提交问题](https://github.com/xianyu110/awesome-openclaw-tutorial/issues) --- ## 🚨 重要版本提示 ### ⚠️ 2026.3.7版本：Gateway认证要求（Breaking Change） Gateway认证现在**必须显式设置** `gateway.auth.mode`（`token` 或 `password`） **快速修复**： ```bash openclaw config set gateway.auth.mode token openclaw config set gateway.auth.token "your-secret-token" openclaw gateway restart ``` ### 🔧 2026.3.2版本：AI变"哑巴"了？ **症状**：只能聊天不能干活（文件管理、命令执行失效） **原因**：默认profile改为 `messaging`（纯聊天模式） **修复**：切换到 `full` profile ```bash openclaw config set tools.profile full openclaw gateway restart ``` **5种Profile说明**： | Profile | 功能说明 | |---------|---------| | `messaging` | 只能发布消息、管理会话 | | `default` | 默认工具集（不含命令执行） | | `coding` | 编程相关工具 | | **`full`** | **完整工具集，包含命令执行（推荐）** | | `all` | 所有工具全开 | --- ### 🆕 v2026.3.12 重大更新（2026年3月） > 建议所有用户升级，包含大量安全修复 **新功能** - **Control UI 全面重设计**：模块化 Dashboard，含概览/聊天/配置/Agent/Session 视图，支持命令面板、移动端底部 Tab、slash 命令、消息导出和消息置顶 - **`/fast` 快速模式开关**：支持切换 OpenAI / Anthropic 的 fast tier，更省钱更快 - **Kubernetes 支持**：新增 K8s 安装路径（支持 Kind 和 raw manifests） - **`sessions_yield` 工具**：Agent 可立即结束当前轮次并携带后续载荷，流程控制更灵活 - **Slack Block Kit**：Slack 频道消息支持 Block Kit 富文本格式 **重要安全修复**（建议立即升级） - 修复跨站 WebSocket 劫持路径 - 修复 workspace plugin 隐式自动加载（防止恶意代码执行） - 修复 `/config`、`/debug` 权限绕过 - 修复共享 token 范围自我提权 - 多处 exec 审批绕过修复 --- ### 🆕 v2026.3.13 更新（2026年3月中旬） **新功能** - **Chrome DevTools MCP attach 模式**：可直接连接已登录的 Chrome 浏览器进行自动化操作，无需重新登录 - **Ollama 一键安装引导**：支持 Local 和 Cloud+Local 混合模式，本地模型更好用 - **多模态记忆索引**：图片/音频内容可用 Gemini Embedding 进行语义检索 - **Docker 时区支持**：新增 `OPENCLAW_TZ` 环境变量 - **iOS 首次运行引导页**：新用户体验大幅提升 **Bug 修复** - 修复工具密集型运行时 Dashboard UI 卡死/重渲染风暴 - 修复 Windows 下 gateway 重启时弹出控制台黑窗口 - 修复 setup code 可被重放攻击的安全漏洞 - 插件 SDK 去重，修复约 2 倍内存膨胀问题 --- ### 🆕 v2026.9.3 稳定版更新（2026年9月8日） **当前基线** - **稳定版**：`v2026.9.3` - **推荐运行时**：`Node 26`（或 `Node 24.16+`）；**不再支持 Node 22** - **校验方式**：`npm view openclaw version` 应返回 `2026.9.3` - **完整跳变说明**：[`updates/2026-09-10-v2026.9.3.md`](updates/2026-09-10-v2026.9.3.md) **从 2026.6.8 跳到 2026.9.3，教学上最关键的变化** - **OpenClaw 2.0（2026.8.1）**：会话/转录迁入 SQLite；Control UI / onboarding 大改；升级前务必备份 - **OpenAI 路由迁移**：`codex/*`、`openai-codex/*` → `openai/*`（`openclaw doctor --fix`） - **OpenProse 移除**：内置插件与 `/prose` 下线；清配置用 Doctor，需要时再装上游 Agent Skill - **Skills / Workshop**：优先 `openclaw skills`；Workshop 按 Agent 持久化；`clawhub install …` 降为历史参考 - **更新恢复（2026.9.x）**：更新可预演、失败恢复更干净；关注 `openclaw update status` - **仍沿用的 2026.6 主线**：Active Memory / Memory Wiki、`infer`、Task Flow / Webhooks、媒体生成、`/usage` **升级命令**： ```bash # 先确认 Node node -v # 需要 24.16+ 或 26.1+ openclaw update --tag 2026.9.3 --yes openclaw update repair openclaw doctor --fix openclaw --version # 确认版本为 2026.9.3 ``` > ⚠️ **新手建议**：目标是“按教程稳定跑通”就用 `v2026.9.3`。若 `openclaw update` 失败，可用 `npm install openclaw@2026.9.3 --allow-scripts=openclaw` 兜底。升级后先跑 `openclaw doctor --fix`、`openclaw models status --probe` 和 `openclaw channels status`。 ### 📎 历史基线：v2026.6.8（2026年6月16日） > 以下内容保留为历史对照，**不再作为当前推荐基线**。 - 当时推荐运行时多为 Node 24 / 兼容 Node 22.19+ - 确立了 Active Memory、Dreaming、Memory Wiki、Task Flow、Webhooks、`openclaw infer`、内建媒体与 `/usage` footer 等主线 - 若你的笔记/脚本仍写着 `openai-codex/*` 或整串 `clawhub install …`，请按上文迁移到 2026.9 主线 --- ## 📖 纸质书：《OpenClaw超级个体实操手册》 ⚠️ **当前说明**：开源教程的第 `1/2/5/7/8/10~15` 章已按 `v2026.9.3` 主线修订；纸质书仍然是更系统的重写版，适合需要完整、稳定、逐条验证内容的读者。 **纸质书已全面修正，现已上市！** 清华大学出版社出版《OpenClaw超级个体实操手册》，在开源教程基础上做了**全面重写+逐条验证**： - 🔍 **144条CLI命令**对照官方文档逐条核对（教程中约60%已删除或修正） - ✅ **9套配置模板**全部在v2026.3.7+实际跑通 - 🛡️ **新增安全防护指南** + 国产Claw全景指南 - 📦 **7份随书附赠**电子资料 🛒 **购买链接**：[京东专属链接（¥42，原价¥59.8）](https://item.jd.com/14669463.html) 📦 **本地一键部署安装包**：[https://tryopenclaw.asia/](https://tryopenclaw.asia/) --- ### 📖 关于本教程 ### 🎯 教程特色 1. **超级个体定位** - 一个人+OpenClaw=无限可能，效率提升10倍 2. **云端部署优先** - 降低技术门槛，手机随时使用 3. **国产模型为主** - 成本低、速度快、中文友好 4. **实战案例丰富** - 70+完整工作流，可直接应用 5. **中国本土化** - 企业微信/钉钉/飞书深度集成 6. **完整资源导航** - 官方资源、社区资源、学习路径 ### 📊 教程规模 - ✅ **15章节正文**：约267,000字 - ✅ **15个附录**：约141,000字 - ✅ **总字数**：408,000字 - ✅ **70+实战案例**：可直接应用 - ✅ **完整配图**：50+张配置截图 ### 🎯 适合人群 - 🚀 **超级个体**：想要一个人顶一个团队，实现个人价值最大化 - 🔰 **完全新手**：从零开始，手把手教你安装配置 - 💼 **知识工作者**：学习如何用OpenClaw提升10倍个人效率 - 👨‍💻 **开发者**：深入了解Skills开发和API集成 - ✍️ **内容创作者**：探索自动化工作流和高级应用 --- ## 📚 完整教程目录 ### 第一部分：零基础入门（3章节） - [第1章：OpenClaw是什么？](docs/01-basics/01-introduction.md) - [第2章：5分钟完成部署](docs/01-basics/02-installation.md) - [第3章：发送第一条消息](docs/01-basics/03-quick-start.md) ### 第二部分：核心功能（4章节） - [第4章：本地文件管理](docs/02-core-features/04-file-management.md) - [第5章：个人知识库](docs/02-core-features/05-knowledge-management.md) - [第6章：日程管理](docs/02-core-features/06-schedule-management.md) - [第7章：自动化工作流](docs/02-core-features/07-automation-workflow.md) ### 第三部分：进阶技能（4章节） - [第8章：Skills扩展](docs/03-advanced/08-skills-extension.md) - [第9章：多平台集成](docs/03-advanced/09-multi-platform-integration.md) - [第10章：API 与外部能力集成](docs/03-advanced/10-api-integration.md) - [第11章：高级配置（模型、记忆、审批与性能）](docs/03-advanced/11-advanced-configuration.md) ### 第四部分：实战案例（4章节） - [第12章：个人效率实战](docs/04-practical-cases/12-personal-productivity.md) - [第13章：高级自动化工作流](docs/04-practical-cases/13-advanced-automation.md) - [第14章：创意应用实战](docs/04-practical-cases/14-creative-applications.md) - [第15章：一人公司实战](docs/04-practical-cases/15-solo-entrepreneur-cases.md) --- ## 🔗 官方资源 - **OpenClaw官方网站**：https://openclaw.ai - **OpenClaw官方文档**：https://docs.openclaw.ai - **GitHub仓库**：https://github.com/openclaw/openclaw - **ClawHub技能广场**：https://clawhub.ai - **Awesome Skills合集**：https://github.com/VoltAgent/awesome-openclaw-skills ## 💡 实战案例精选 ### 📦 配置示例（开箱即用） - [基础配置](examples/configs/basic-config.json) - [多模型配置](examples/configs/multi-model-config.json) - [多Agent配置](examples/configs/multi-agent-config.json) - [飞书Bot配置](examples/configs/feishu-config.json) ### 🎬 实战场景 - [文件管理：找发票](docs/02-core-features/04-file-management.md) - [知识管理：网页存档](docs/02-core-features/05-knowledge-management.md) - [日程管理：截图识别](docs/02-core-features/06-schedule-management.md) - [自动化：网站监控](docs/02-core-features/07-automation-workflow.md) --- ## 📊 成本对比 | 方案 | 月费用 | 适用场景 | |------|--------|----------| | 飞书妙搭 | **免费** | 新手推荐（限时） | | 云端部署 | 20-50元 | 无Mac/24小时运行 | | 本地部署 | 0元 | 有Mac电脑 | | API费用（DeepSeek） | 5-30元 | 日常使用 | | API费用（Kimi） | 10-50元 | 长文档处理 | 💡 **省钱技巧**：使用国产大模型（DeepSeek、Kimi）节省**50%-70%**成本 --- ## 🤝 贡献指南 欢迎贡献你的经验和案例！ 1. Fork本仓库 2. 创建你的分支 (`git checkout -b feature/AmazingFeature`) 3. 提交你的修改 (`git commit -m 'Add some AmazingFeature'`) 4. 推送到分支 (`git push origin feature/AmazingFeature`) 5. 提交Pull Request ## 📮 联系方式 ### 社交媒体 - **GitHub**: [@xianyu110](https://github.com/xianyu110) - **CSDN专栏**: [OpenClaw从入门到精通](https://blog.csdn.net/xianyu120) - **B站**: [@MaynorAI](https://space.bilibili.com/399102586) - **YouTube**: [@buguniao537](https://www.youtube.com/@buguniao537) - **X (Twitter)**: [@Nikitka_aktikiN](https://x.com/Nikitka_aktikiN) ### 项目链接 - **Clawbot项目**: [700+ Stars](https://github.com/xianyu110/clawbot) - **两万人AI社区主理人** --- ## 📈 项目进度 - ✅ **v1.12**（2026-09-10）：同步 OpenClaw `v2026.9.3`，覆盖 README / 安装升级 / 模型路由迁移 / Doctor / 关键章节基线，并新增 `updates/2026-09-10-v2026.9.3.md` - ✅ **v1.11**（2026-06-18）：同步 OpenClaw `v2026.6.8` 稳定版，更新安装升级命令、版本基线、模型/渠道/usage/search 说明 - ✅ **v1.10**（2026-04-16）：第 `10~15` 章按 OpenClaw `v2026.4.14` 稳定版主线重写，并同步 README / 章节入口 / 纸书推荐文案 - ✅ **v1.9**（2026-04-04）：同步橙皮书 v1.3~v1.4 更新——新增微信ClawBot、腾讯全家桶、浏览器渠道、GLM-5-Turbo、安全漏洞统计 - ✅ **v1.6**（2026-03-18）：新增一键部署教程（8个平台） - 🔄 **后续**：继续清理第 `3/4/6/9` 章与 `tutorials/` 中的旧截图、旧渠道步骤 --- ## 📄 许可证 本项目采用 [GPL-3.0 License](LICENSE) ### ⚠️ 重要声明：禁止倒卖 - ❌ **严禁倒卖**：禁止将本教程打包后进行商业售卖 - ❌ **严禁闭源商用**：任何基于本项目的衍生作品必须同样开源 - ✅ **允许学习**：欢迎个人学习和使用 - ✅ **允许分享**：欢迎分享给更多需要的人 - ✅ **允许修改**：可以修改并分享，但必须保持开源 ---
**最后更新**：2026年9月10日 **教程版本**：v1.12 **总字数**：408,000字（15章节 + 15附录） **适用OpenClaw版本**：2026.9.3（稳定版） 🎉 **教程已完成 | 支持续优化 | 完全免费** 🎉 🚀 **一个人 + OpenClaw = 无限可能** 🚀 ⭐ **如果觉得有用，请给个Star支持一下** ⭐
--- ### Overview (`examples/README.md`) # OpenClaw 示例文件 这个目录包含了 OpenClaw 的各种配置文件、自动化脚本和 Skills 开发示例。 ## 📁 目录结构 ``` examples/ ├── configs/ # 配置文件示例 │ ├── basic-config.json # 基础配置（新手入门） │ ├── multi-model-config.json # 多模型配置 │ ├── multi-agent-config.json # 多Agent配置 │ └── feishu-config.json # 飞书Bot配置 ├── automation/ # 自动化脚本 │ ├── daily-report.sh # 每日AI日报生成 │ ├── backup-config.sh # 配置备份 │ ├── batch-process-files.sh # 批量文件处理 │ └── website-monitor.sh # 网站内容监控 └── skills/ # Skills开发示例 ├── custom-skill-template.js # 自定义Skill模板 └── weather-skill-example.js # 天气查询示例 ``` ## 📋 配置文件说明 ### basic-config.json 最简单的配置，适合新手入门： - Token认证 - 单个Agent - 基础配置 **使用方法：** ```bash cp examples/configs/basic-config.json ~/.openclaw/openclaw.json # 编辑配置文件，填入你的token和API密钥 ``` ### multi-model-config.json 多模型配置，不同场景使用不同模型： - DeepSeek：日常使用，成本低 - Kimi：长文档处理 - GPT-4：复杂推理任务 **使用方法：** ```bash cp examples/configs/multi-model-config.json ~/.openclaw/openclaw.json # 根据需要修改模型配置 ``` ### multi-agent-config.json 多Agent配置，专业分工： - 工作助手：处理工作相关事务 - 个人助手：日常对话和娱乐 - 代码助手：编程相关任务 - 内容助手：内容创作 **使用方法：** ```bash cp examples/configs/multi-agent-config.json ~/.openclaw/openclaw.json # 根据需求调整各Agent的配置 ``` ### feishu-config.json 飞书Bot完整配置： - 飞书应用配置 - 认证设置 - Agent配置 **使用方法：** ```bash cp examples/configs/feishu-config.json ~/.openclaw/openclaw.json # 填入你的飞书应用信息 ``` ## 🤖 自动化脚本说明 ### daily-report.sh 每天自动生成AI行业日报并发送到指定平台。 **使用方法：** ```bash # 1. 赋予执行权限 chmod +x examples/automation/daily-report.sh # 2. 编辑脚本，配置你的API和通知方式 vim examples/automation/daily-report.sh # 3. 添加到crontab（每天早上9点执行） crontab -e # 添加以下行： 0 9 * * * /path/to/examples/automation/daily-report.sh ``` ### backup-config.sh 自动备份OpenClaw配置文件。 **使用方法：** ```bash # 1. 赋予执行权限 chmod +x examples/automation/backup-config.sh # 2. 手动执行备份 ./examples/automation/backup-config.sh # 3. 添加到crontab（每天凌晨2点备份） crontab -e # 添加以下行： 0 2 * * * /path/to/examples/automation/backup-config.sh ``` ### batch-process-files.sh 批量处理文件的脚本模板。 **使用方法：** ```bash # 1. 赋予执行权限 chmod +x examples/automation/batch-process-files.sh # 2. 根据需求修改脚本中的处理逻辑 vim examples/automation/batch-process-files.sh # 3. 执行脚本 ./examples/automation/batch-process-files.sh ./input ./output ``` ### website-monitor.sh 监控网站内容变化，发现变化时发送通知。 **使用方法：** ```bash # 1. 赋予执行权限 chmod +x examples/automation/website-monitor.sh # 2. 执行监控 ./examples/automation/website-monitor.sh "https://example.com" "关键词" feishu # 3. 添加到crontab（每小时检查一次） crontab -e # 添加以下行： 0 * * * * /path/to/examples/automation/website-monitor.sh "https://example.com" "关键词" feishu ``` ## 🔧 Skills开发说明 ### custom-skill-template.js 完整的Skill开发模板，包含所有生命周期钩子和最佳实践。 **使用方法：** ```bash # 1. 复制模板 cp examples/skills/custom-skill-template.js ~/.openclaw/skills/my-skill.js # 2. 编辑模板，实现你的功能 vim ~/.openclaw/skills/my-skill.js # 3. 在 openclaw.json 中注册Skill { "skills": { "my-skill": { "enabled": true, "path": "~/.openclaw/skills/my-skill.js" } } } ``` ### weather-skill-example.js 实用的天气查询Skill示例，展示如何： - 解析用户意图 - 调用外部API - 格式化响应 - 错误处理 **使用方法：** ```bash # 1. 复制示例 cp examples/skills/weather-skill-example.js ~/.openclaw/skills/weather-query.js # 2. 配置API密钥（可选） vim ~/.openclaw/openclaw.json # 添加： { "skills": { "weather-query": { "apiKey": "your-weather-api-key" } } } # 3. 重启OpenClaw openclaw gateway restart ``` ## ⚠️ 注意事项 1. **配置文件安全**： - 不要将包含API密钥的配置文件提交到Git - 使用环境变量存储敏感信息 - 定期轮换密钥 2. **脚本权限**： - 执行前务必检查脚本内容 - 只运行可信来源的脚本 - 使用`chmod +x`赋予执行权限 3. **Skill开发**： - 遵循OpenClaw Skill规范 - 添加完整的错误处理 - 编写清晰的文档 4. **自动化任务**： - 测试脚本后再添加到crontab - 确保脚本有正确的日志记录 - 定期检查执行日志 ## 📚 更多资源 - [OpenClaw官方文档](https://docs.openclaw.ai) - [Skill开发指南](../docs/03-advanced/08-skills-extension.md) - [配置文件完整指南](../appendix/L-config-file-structure.md) - [常见问题](../appendix/E-common-problems.md) ## 💡 贡献 欢迎提交你的示例和配置！请参考[贡献指南](../README.md)。 --- ### Overview (`scripts/README.md`) # CSDN 自动发文工具 基于 Selenium 的 CSDN 自动发文工具，支持单篇和批量发布。 ## 📋 功能特性 - ✅ **自动登录**: 扫码登录，安全可靠 - ✅ **自动填写**: 标题、正文、分类、标签 - ✅ **Markdown 支持**: 自动切换到 Markdown 编辑模式 - ✅ **批量发布**: 一键发布所有 15 篇文章 - ✅ **人工确认**: 填写完成后人工检查再发布 ## 🔧 环境要求 1. Python 3.7+ 2. Chrome 浏览器 3. ChromeDriver（与 Chrome 版本匹配） ## 📦 安装步骤 ### 1. 安装 Python 依赖 ```bash cd scripts pip install -r requirements.txt ``` ### 2. 安装 ChromeDriver **方法 A: 自动安装（推荐）** ```bash pip install webdriver-manager ``` 脚本会自动下载匹配的 ChromeDriver。 **方法 B: 手动安装** 1. 检查 Chrome 版本: `chrome://version/` 2. 下载对应版本: https://chromedriver.chromium.org/ 3. 将 ChromeDriver 放到 PATH 中 ## 🚀 使用方法 ### 方式 1: 单篇发布 ```bash cd scripts python csdn_auto_publisher.py ../csdn_articles/01-introduction_csdn.md ``` ### 方式 2: 批量发布（推荐） ```bash cd scripts python batch_publish_csdn.py ``` ## 📝 使用流程 ### 1. 启动脚本 ```bash python batch_publish_csdn.py ``` ### 2. 扫码登录 1. 脚本会自动打开 Chrome 浏览器 2. 显示 CSDN 登录二维码 3. 使用 CSDN App 扫码登录 4. 登录成功后脚本自动继续 ### 3. 自动填写文章 脚本会自动： - 打开文章编辑页面 - 切换到 Markdown 模式 - 填写标题和正文 - 选择分类 - 添加标签 ### 4. 人工确认发布 1. 检查文章内容是否正确 2. 手动点击"发布"按钮 3. 按回车继续下一篇 ## ⚙️ 配置选项 ### 修改分类和标签 编辑 `batch_publish_csdn.py`: ```python publisher.publish_article( title=title, content=content, category="OpenClaw从入门到精通", # 修改分类 tags=["OpenClaw", "AI助手", "人工智能", "Agent"] # 修改标签 ) ``` ### 无头模式（后台运行） 编辑 `csdn_auto_publisher.py`: ```python publisher = CSDNAutoPublisher(headless=True) # 改为 True ``` ⚠️ **注意**: 无头模式下无法扫码登录，建议先在有头模式下登录，保存 cookies 后再使用无头模式。 ## 📂 文章列表 脚本会自动读取 `csdn_articles/` 目录下的所有文章： 1. 01-introduction_csdn.md - OpenClaw 是什么？ 2. 02-installation_csdn.md - 安装教程 3. 03-quick-start_csdn.md - 快速上手 4. 04-file-management_csdn.md - 本地文件管理 5. 05-knowledge-management_csdn.md - 个人知识库 6. 06-schedule-management_csdn.md - 日程管理 7. 07-automation-workflow_csdn.md - 自动化工作流 8. 08-skills-extension_csdn.md - Skills 扩展 9. 09-multi-platform-integration_csdn.md - 多平台集成 10. 10-api-integration_csdn.md - API 服务集成 11. 11-advanced-configuration_csdn.md - 高级配置 12. 12-personal-productivity_csdn.md - 效率提升实战 13. 13-advanced-automation_csdn.md - 高级自动化工作流 14. 14-creative-applications_csdn.md - 创意应用探索 15. 15-solo-entrepreneur-cases_csdn.md - 超级个体实战 ## ❓ 常见问题 ### Q1: ChromeDriver 版本不匹配 **错误**: `This version of ChromeDriver only supports Chrome version XX` **解决**: ```bash pip install --upgrade webdriver-manager ``` 或手动下载匹配版本的 ChromeDriver。 ### Q2: 登录超时 **错误**: `✗ 登录超时，请重试` **解决**: - 确保网络连接正常 - 快速扫码（二维码有效期 2 分钟） - 修改等待时间（代码中的 `WebDriverWait` 参数） ### Q3: 找不到元素 **错误**: `NoSuchElementException` **解决**: - 等待页面加载完成 - 检查 CSDN 页面结构是否更新 - 使用浏览器开发者工具检查元素选择器 ### Q4: 内容未同步 **现象**: 填写后内容显示为空 **解决**: - 增加等待时间（修改 `time.sleep(3)`） - 检查是否成功切换到 Markdown 模式 - 手动复制粘贴内容作为备选方案 ## 🎯 发布建议 ### 发布时间 - **工作日**: 9:00-10:00 或 20:00-21:00 - **周末**: 10:00-11:00 - **避免**: 深夜 23:00-7:00 ### 发布频率 - 每天发布 2-3 篇 - 避免一次性发布全部（可能被限流） - 建议分 5-7 天发布完 ### 互动运营 - 发布后及时回复评论 - 在文末添加"点赞、收藏、关注"引导 - 分享到朋友圈、微信群 ## 🔐 安全说明 - Cookie 和登录信息仅保存在本地浏览器 - 不会上传任何账号密码 - 建议使用专用账号进行自动化操作 ## 📊 进阶功能 ### 保存 Cookies 避免重复登录 修改脚本保存 cookies 到文件： ```python import json # 保存 cookies with open("cookies.json", "w") as f: json.dump(driver.get_cookies(), f) # 加载 cookies with open("cookies.json", "r") as f: cookies = json.load(f) for cookie in cookies: driver.add_cookie(cookie) ``` ### 定时发布 使用 cron 或任务计划程序定时运行脚本： ```bash # 每天上午 9 点运行 0 9 * * * cd /path/to/scripts && python batch_publish_csdn.py ``` ## 📞 技术支持 遇到问题请在 GitHub 提交 Issue： https://github.com/xianyu110/awesome-openclaw-tutorial/issues ## 📄 许可证 GPL-3.0 License --- ### Overview (`.claude/.skills/bananapro-image-gen/README.md`) # Banana Pro Image Generation Skill > 使用 Gemini 3 Pro Image 生成图片的 AI Skill，支持白板图、Logo设计、社交媒体配图等多种场景。 [](https://github.com/xianyu110/awesome-openclaw-tutorial) [](LICENSE) [](SKILL.md) ## ✨ 特性 - 🎨 **文生图**：根据文字描述生成各种风格的图片 - 📝 **白板图**：生成手写风格的概念图、流程图 - 🖼️ **Logo设计**：创建简约现代的Logo和图标 - 📱 **社交媒体配图**：生成适合各平台的配图 - 🌏 **中文支持**：完美支持中文提示词 - ⚡ **快速响应**：10-30秒生成 - 💰 **成本低廉**：$0.04-0.16/张 ## 🚀 快速开始 ### 安装 ```bash # 通过 npx（推荐） npx skills add xianyu110/awesome-openclaw-tutorial@bananapro-image-gen # 或手动克隆 git clone https://github.com/xianyu110/awesome-openclaw-tutorial.git cd .claude/.skills/bananapro-image-gen pip install -r requirements.txt ``` ### 配置 ```bash # 设置 API Key export NEXTAI_API_KEY="your-api-key-here" ``` ### 使用 ```bash # 生成图片 python scripts/generate_image.py \ --prompt "画一只可爱的橙色猫咪" \ --filename "cat.png" # 生成白板图 python scripts/generate_image.py \ --prompt "生成一张白板图片，展示OpenClaw核心架构，手写字体风格" \ --filename "whiteboard.png" # 生成高清Logo python scripts/generate_image.py \ --prompt "设计一个AI助手Logo，蓝色渐变，现代简约" \ --filename "logo.png" \ --resolution 2K ``` ## 📖 使用场景 ### 1. 教程配图 ```bash python scripts/generate_image.py \ --prompt "生成一张白板图片，手写字体风格，总结OpenClaw核心要点" \ --filename "tutorial.png" ``` ### 2. Logo设计 ```bash python scripts/generate_image.py \ --prompt "设计一个超级个体Logo，蓝色和橙色，现代科技感" \ --filename "logo.png" \ --resolution 2K ``` ### 3. 社交媒体配图 ```bash python scripts/generate_image.py \ --prompt "生成小红书配图，主题是AI效率提升，9:16竖版" \ --filename "social.png" \ --resolution 2K ``` ## 📝 提示词技巧 ### 白板图模板 ``` 生成一张白板图片，手写字体风格，内容包含： - 标题：[主题] - 要点1：[内容] - 要点2：[内容] 使用箭头、框图等手绘元素 ``` ### Logo设计模板 ``` 设计一个[主题]Logo，要求： - 形状：[圆形/方形] - 颜色：[主色调] - 风格：[现代/简约] - 用途：[社交媒体/网站] ``` ## 🛠️ 参数说明 | 参数 | 说明 | 默认值 | |------|------|--------| | `--prompt` | 图片描述（必需） | - | | `--filename` | 输出文件名 | 自动生成 | | `--resolution` | 分辨率（1K/2K/4K） | 1K | | `--api-key` | API密钥 | 环境变量 | ## 💰 成本参考 - 1K 分辨率：~$0.04/张 - 2K 分辨率：~$0.08/张 - 4K 分辨率：~$0.16/张 ## 📚 文档 - [完整文档](SKILL.md) - 详细的使用指南和示例 - [教程](https://github.com/xianyu110/awesome-openclaw-tutorial) - OpenClaw 超级个体实战指南 ## 🤝 贡献 欢迎提交 Issue 和 Pull Request！ ## 📄 许可证 MIT License - 详见 [LICENSE](LICENSE) ## 👤 作者 - GitHub: [@xianyu110](https://github.com/xianyu110) - 项目: [OpenClaw 超级个体实战指南](https://github.com/xianyu110/awesome-openclaw-tutorial) --- ⭐ 如果觉得有用，请给个 Star 支持一下！ --- ### Overview (`.claude/.skills/bananapro-image-gen/release/bananapro-image-gen/README.md`) # Nano Banana Image Generation - 快速开始 使用 Chat Completions 格式生成图片的 OpenClaw Skill。 ## 🚀 快速开始（3步） ### 第1步：测试生成 ```bash cd skills/bananapro-image-gen # 生成一张图片 python scripts/generate_image.py \ --prompt "画一只可爱的橙色猫咪" \ --filename "cat.png" ``` ### 第2步：查看结果 ```bash # macOS open cat.png # Linux xdg-open cat.png ``` ### 第3步：生成白板图 ```bash python scripts/generate_image.py \ --prompt "生成一张白板图片，手写字体风格，内容是OpenClaw核心概念" \ --filename "whiteboard.png" ``` ## 📋 常用命令 ### 基础生成 ```bash python scripts/generate_image.py -p "画只猫" -f "cat.png" ``` ### 指定分辨率 ```bash python scripts/generate_image.py -p "画只猫" -f "cat.png" -r 2K ``` ### 指定模型 ```bash python scripts/generate_image.py -p "画只猫" -m "gpt-4o-image" -f "cat.png" ``` ## 🎨 实用示例 ### 1. 社交媒体配图 ```bash python scripts/generate_image.py \ -p "科技感的社交媒体封面，AI助手主题，蓝色渐变" \ -f "social_cover.png" \ -r 2K ``` ### 2. Logo 设计 ```bash python scripts/generate_image.py \ -p "极简AI机器人Logo，蓝白配色，线条简洁" \ -f "logo.png" ``` ### 3. 概念白板图 ```bash python scripts/generate_image.py \ -p "白板图，手写字体，OpenClaw vs ChatGPT对比表格" \ -f "comparison.png" ``` ### 4. 流程图 ```bash python scripts/generate_image.py \ -p "流程图，手绘风格，展示OpenClaw工作流程，包含5个步骤" \ -f "workflow.png" ``` ## ⚙️ 配置说明 ### 默认配置（无需设置） 脚本已内置 API 配置，可直接使用。 ### 自定义配置（可选） ```bash # 设置环境变量 export NEXTAI_API_KEY="your-api-key" # 或使用命令行参数 python scripts/generate_image.py -p "画只猫" -k "your-api-key" ``` ## 📊 参数说明 | 参数 | 说明 | 示例 | |------|------|------| | `-p` | 图片描述（必需） | "画只猫" | | `-f` | 输出文件名 | "cat.png" | | `-m` | 模型名称 | "gpt-4o-image" | | `-r` | 分辨率 | "1K", "2K", "4K" | | `-k` | API Key | "sk-xxx" | ## 🐛 常见问题 ### 问题1：生成失败 **解决方案**： - 检查网络连接 - 确认 API Key 有效 - 简化提示词重试 ### 问题2：图片质量不理想 **解决方案**： - 使用更详细的提示词 - 指定风格和细节 - 尝试不同的模型 ### 问题3：生成速度慢 **说明**： - 正常情况 10-30 秒 - 复杂图片可能需要 1-2 分钟 - 请耐心等待 ## 📚 更多信息 - 完整文档：[SKILL.md](SKILL.md) - 提示词技巧：查看 SKILL.md 中的"提示词技巧"章节 - 实战案例：查看 SKILL.md 中的"实战案例"章节 ## 💡 提示词技巧 ### 白板图模板 ``` 生成一张白板图片，手写字体风格，内容包含： - 标题：[主题] - 要点1：[内容] - 要点2：[内容] 使用箭头和框图 ``` ### 对比表格模板 ``` 生成对比表格图片，清晰易读： - 标题：[A vs B] - 对比维度：[维度1、维度2] - 对比结果 ``` ## 🎯 下一步 1. ✅ 阅读完整文档：[SKILL.md](SKILL.md) 2. ✅ 尝试不同的提示词 3. ✅ 生成自己的图片 4. ✅ 集成到 OpenClaw 工作流 ## 📞 需要帮助？ - GitHub Issues: [提交问题](https://github.com/xianyu110/awesome-openclaw-tutorial/issues) - 完整教程：[OpenClaw 超级个体实战指南](https://github.com/xianyu110/awesome-openclaw-tutorial) --- ### Api Key Config Guide (`docs/api-key-config-guide.md`) # OpenClaw API Key 配置完整指南 ## 📋 配置方式概览 OpenClaw 支持多种 API Key 配置方式，每种方式都有其适用场景和优先级。 ### 配置方式对比 | 方式 | 优先级 | 适用场景 | 持久化 | 难度 | |------|--------|----------|--------|------| | 环境变量 | ⭐⭐⭐⭐⭐ 最高 | 临时测试、Docker、CI/CD | ❌ | ⭐ 简单 | | Agent 专属配置 | ⭐⭐⭐⭐ 高 | 多 Agent 不同 Key | ✅ | ⭐⭐ 中等 | | 全局配置 | ⭐⭐⭐ 中 | 所有 Agent 共享 | ✅ | ⭐ 简单 | | 配置向导 | ⭐⭐ 低 | 首次安装 | ✅ | ⭐ 简单 | --- ## 🔄 配置优先级 ### 优先级顺序（从高到低） ```text 1. 环境变量（最高优先级） ↓ 2. Agent 专属配置 ↓ 3. 全局配置 ↓ 4. 配置向导 ↓ 5. 默认值（最低优先级） ``` ### 优先级示例 假设你同时配置了： ```bash # 1. 环境变量 export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-env" # 2. Agent 配置 openclaw config set models.providers.anthropic.apiKey "sk-ant-agent" --agent tech-dev # 3. 全局配置 openclaw config set models.providers.anthropic.apiKey "sk-ant-global" ```text **实际使用**: `sk-ant-env`（环境变量优先级最高） --- ## 🎯 方式一：环境变量（推荐：临时测试） ### 适用场景 - ✅ 临时测试不同的 API Key - ✅ Docker 容器部署 - ✅ CI/CD 自动化 - ✅ 不想写入配置文件 - ✅ 需要最高优先级 ### 配置方法 #### 临时设置（当前会话） ```bash # Anthropic export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-xxx" # OpenAI export OPENAI_API_KEY="sk-xxx" # Google export GOOGLE_API_KEY="xxx" # DeepSeek export DEEPSEEK_API_KEY="sk-xxx" # Moonshot export MOONSHOT_API_KEY="sk-xxx" ```text #### 永久设置（写入 Shell 配置） **macOS/Linux (zsh)**: ```bash # 添加到 ~/.zshrc echo 'export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-xxx"' >> ~/.zshrc source ~/.zshrc ```text **macOS/Linux (bash)**: ```bash # 添加到 ~/.bashrc echo 'export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-xxx"' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc ```text **Windows (PowerShell)**: ```powershell # 临时设置 $env:ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-xxx" # 永久设置（用户级） [System.Environment]::SetEnvironmentVariable("ANTHROPIC_API_KEY", "sk-ant-xxx", "User") ```text ### 验证配置 ```bash # 查看环境变量 echo $ANTHROPIC_API_KEY # 测试连接 openclaw models list ```text ### 优点和缺点 **优点**: - ✅ 最高优先级，覆盖所有其他配置 - ✅ 灵活，易于切换 - ✅ 适合 Docker 和 CI/CD - ✅ 不写入配置文件，更安全 **缺点**: - ❌ 临时设置重启后失效 - ❌ 不适合多 Agent 场景 - ❌ 需要在每个终端会话中设置 --- ## 🎯 方式二：Agent 专属配置（推荐：多 Agent） ### 适用场景 - ✅ 多个 Agent 使用不同的 API Key - ✅ 需要隔离配置 - ✅ 长期使用 - ✅ 需要持久化 ### 配置方法 #### 使用命令行 ```bash # 为特定 Agent 配置 openclaw config set models.providers.anthropic.apiKey "sk-ant-xxx" --agent tech-dev # 为另一个 Agent 配置不同的 Key openclaw config set models.providers.openai.apiKey "sk-yyy" --agent content-writer # 验证配置 openclaw config get models.providers.anthropic.apiKey --agent tech-dev ```text #### 直接编辑配置文件 **配置文件位置**: `~/.openclaw/agents//openclaw.json` ```bash # 编辑配置文件 nano ~/.openclaw/agents/tech-dev/openclaw.json ```text **配置内容**: ```json { "models": { "default": "anthropic/claude-sonnet-4-5", "providers": { "anthropic": { "apiKey": "sk-ant-xxx", "baseUrl": "https://api.anthropic.com" } } } } ```text ### 验证配置 ```bash # 查看 Agent 配置 openclaw config get --agent tech-dev # 测试连接 openclaw agent --message --agent tech-dev "Hello" ```text ### 优点和缺点 **优点**: - ✅ 每个 Agent 独立配置 - ✅ 配置隔离，互不影响 - ✅ 持久化存储 - ✅ 适合多 Agent 场景 **缺点**: - ❌ 需要为每个 Agent 单独配置 - ❌ 管理成本较高 - ❌ 被环境变量覆盖 --- ## 🎯 方式三：全局配置（推荐：单 Agent） ### 适用场景 - ✅ 所有 Agent 共享同一个 API Key - ✅ 单 Agent 使用 - ✅ 长期使用 - ✅ 需要持久化 ### 配置方法 #### 方法1：交互式命令（推荐新手） ```bash # 运行交互式命令 openclaw models auth add # 按提示操作： # 1. 选择 provider（如 anthropic） # 2. 输入 API Key # 3. 确认保存 ```text #### 方法2：配置命令 ```bash # 直接设置 openclaw config set models.providers.anthropic.apiKey "sk-ant-xxx" # 设置默认 model openclaw config set models.default "anthropic/claude-sonnet-4-5" # 验证配置 openclaw config get models.providers.anthropic.apiKey ```text #### 方法3：直接编辑配置文件 **配置文件位置**: `~/.openclaw/openclaw.json` ```bash # 编辑配置文件 nano ~/.openclaw/openclaw.json ```text **配置内容**: ```json { "models": { "default": "anthropic/claude-sonnet-4-5", "providers": { "anthropic": { "apiKey": "sk-ant-xxx" }, "openai": { "apiKey": "sk-yyy" } } } } ```text ### 验证配置 ```bash # 查看全局配置 openclaw config get # 测试连接 openclaw models list ```text ### 优点和缺点 **优点**: - ✅ 配置一次，全局生效 - ✅ 持久化存储 - ✅ 适合大多数场景 - ✅ 管理简单 **缺点**: - ❌ 无法区分不同 Agent - ❌ 被环境变量和 Agent 配置覆盖 --- ## 🎯 方式四：配置向导（推荐：首次安装） ### 适用场景 - ✅ 首次安装 OpenClaw - ✅ 不熟悉命令行 - ✅ 需要交互式引导 ### 配置方法 ```bash # 运行配置向导 openclaw onboard # 按提示操作： # 1. 选择 provider # 2. 输入 API Key # 3. 选择默认 model # 4. 完成配置 ```text ### 验证配置 ```bash # 查看配置 openclaw config get # 测试连接 openclaw channels status ```text ### 优点和缺点 **优点**: - ✅ 交互式，不易出错 - ✅ 适合新手 - ✅ 一次性完成所有配置 **缺点**: - ❌ 只能配置一次 - ❌ 修改配置需要其他方式 - ❌ 优先级最低 --- ## 🔍 配置验证 ### 检查配置是否生效 ```bash # 1. 查看配置 openclaw config get models.providers.anthropic.apiKey # 2. 查看环境变量 echo $ANTHROPIC_API_KEY # 3. 测试 API 连接 openclaw models list # 4. 查看 Gateway 状态 openclaw channels status # 5. 发送测试消息 openclaw agent --message "Hello, test API Key" ```text ### 查看生效的配置 ```bash # 查看当前使用的 model openclaw config get models.default # 查看所有 provider 配置 openclaw config get models.providers # 以 JSON 格式输出 openclaw config get --json ```text --- ## 🔧 配置故障排查 ### 问题1：配置后不生效 **症状**: 设置了 API Key，但仍然提示未配置 **排查步骤**: 1. **检查配置优先级** ```bash # 检查环境变量（最高优先级） echo $ANTHROPIC_API_KEY # 检查 Agent 配置 openclaw config get models.providers.anthropic.apiKey --agent tech-dev # 检查全局配置 openclaw config get models.providers.anthropic.apiKey ``` 2. **重启 Gateway** ```bash openclaw gateway restart ``` 3. **查看日志** ```bash openclaw logs --tail 50 ``` 4. **验证 API Key 格式** ```bash # Anthropic: sk-ant-xxx # OpenAI: sk-xxx # Google: xxx ``` --- ### 问题2：多个 Agent 使用不同的 API Key **场景**: 需要为不同的 Agent 配置不同的 API Key **解决方案**: ```bash # 方案1：使用 Agent 专属配置 openclaw config set models.providers.anthropic.apiKey "sk-ant-xxx" --agent tech-dev openclaw config set models.providers.openai.apiKey "sk-yyy" --agent content-writer # 方案2：使用环境变量（临时切换） export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-xxx" openclaw agent --message --agent tech-dev "Hello" export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-yyy" openclaw agent --message --agent content-writer "Hello" ```text --- ### 问题3：如何切换 provider **场景**: 需要在不同的 AI provider 之间切换 **解决方案**: ```bash # 查看当前 provider openclaw config get models.default # 切换到 Anthropic openclaw config set models.default "anthropic/claude-sonnet-4-5" # 切换到 OpenAI openclaw config set models.default "openai/gpt-4" # 切换到 Google openclaw config set models.default "google/gemini-pro" # 验证 openclaw models list ```text --- ### 问题4：API Key 泄露了怎么办 **应急措施**: 1. **立即撤销旧 Key** - 登录 provider 控制台 - 撤销泄露的 API Key 2. **生成新 Key** - 在 provider 控制台生成新 Key 3. **更新配置** ```bash # 更新全局配置 openclaw config set models.providers.anthropic.apiKey "sk-ant-new" # 或更新环境变量 export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-new" ``` 4. **清理旧配置** ```bash # 检查所有配置文件 grep -r "sk-ant-old" ~/.openclaw/ # 删除旧 Key openclaw config unset models.providers.anthropic.apiKey ``` --- ## 📋 配置最佳实践 ### 推荐的配置策略 #### 新手用户 1. **使用配置向导** ```bash openclaw onboard ``` 2. **或使用全局配置** ```bash openclaw models auth add ``` 3. **验证配置** ```bash openclaw models list ``` #### 进阶用户 1. **使用 Agent 专属配置** ```bash openclaw config set models.providers.anthropic.apiKey "sk-ant-xxx" --agent tech-dev ``` 2. **合理利用配置优先级** - 全局配置作为默认 - Agent 配置作为覆盖 - 环境变量作为临时切换 3. **定期备份配置** ```bash cp -r ~/.openclaw ~/.openclaw.backup-$(date +%Y%m%d) ``` #### 企业用户 1. **使用环境变量管理敏感信息** ```bash # 在 Docker Compose 中 environment: - ANTHROPIC_API_KEY=${ANTHROPIC_API_KEY} ``` 2. **版本控制配置模板** ```bash # 配置模板（不包含真实 Key） { "models": { "providers": { "anthropic": { "apiKey": "${ANTHROPIC_API_KEY}" } } } } ``` 3. **自动化配置部署** ```bash # 使用脚本自动配置 ./scripts/setup-config.sh ``` --- ## 🔐 安全建议 ### API Key 安全管理 1. **不要硬编码 API Key** - ❌ 不要写在代码中 - ❌ 不要提交到 Git - ✅ 使用环境变量或配置文件 2. **使用 .gitignore** ```bash # .gitignore .openclaw/openclaw.json .openclaw/agents/*/openclaw.json .openclaw/credentials/ .env ``` 3. **定期轮换 API Key** - 每 3-6 个月更换一次 - 发现泄露立即更换 4. **使用最小权限原则** - 只授予必要的权限 - 不同用途使用不同的 Key 5. **监控 API 使用情况** - 定期检查 API 调用量 - 发现异常立即处理 --- ## 📚 相关文档 - [配置文件结构完整指南](config-file-structure.md) - 配置文件详细说明 - [第2章：安装配置](01-basics/02-installation.md) - 基础配置教程 - [第11章：高级配置](03-advanced/11-advanced-configuration.md) - 模型、记忆、审批与性能 --- ## 💡 常见问题 FAQ ### Q1: 我应该使用哪种配置方式？ **A**: 根据你的场景选择： - 新手：使用配置向导或全局配置 - 多 Agent：使用 Agent 专属配置 - 临时测试：使用环境变量 - Docker 部署：使用环境变量 ### Q2: 配置优先级是怎样的？ **A**: 环境变量 > Agent 配置 > 全局配置 > 配置向导 > 默认值 ### Q3: 如何查看当前使用的 API Key？ **A**: ```bash openclaw config get models.providers.anthropic.apiKey ```text ### Q4: 配置后不生效怎么办？ **A**: 1. 检查配置优先级 2. 重启 Gateway 3. 查看日志 4. 验证 API Key 格式 ### Q5: 如何为不同的 Agent 配置不同的 API Key？ **A**: ```bash openclaw config set models.providers.anthropic.apiKey "sk-ant-xxx" --agent agent1 openclaw config set models.providers.openai.apiKey "sk-yyy" --agent agent2 ``` --- **最后更新**: 2026-02-14 **适用版本**: OpenClaw 2026.3.2+ --- ### Config File Structure (`docs/config-file-structure.md`) # OpenClaw 配置文件结构完整指南 ## 📁 配置文件目录结构 ### 全局配置目录 ```text ~/.openclaw/ # 全局配置根目录 ├── openclaw.json # 全局配置（所有 Agent 共享） ├── credentials/ # 认证凭据目录 │ └── oauth.json # OAuth 凭据 ├── agents/ # Agent 配置目录 │ ├── main-assistant/ # 主助理 Agent │ │ ├── openclaw.json # Agent 专属配置 │ │ ├── agent/ │ │ │ └── auth-profiles.json # 认证配置 │ │ └── sessions/ # 会话记录 │ │ └── *.jsonl │ └── tech-dev/ # 技术开发 Agent │ ├── openclaw.json │ └── agent/ │ └── auth-profiles.json ├── skills/ # 用户级 Skills │ └── custom-skill/ │ └── SKILL.md └── logs/ # 日志文件 └── openclaw.log ``` ### 旧版配置目录（已废弃） ```text ~/.openclaw-main-assistant/ # 旧版配置目录 └── openclaw.json # 不再使用，已迁移到新结构 ``` ⚠️ **注意**: 如果你的系统中还有 `~/.openclaw-*` 目录，建议运行 `openclaw doctor` 进行迁移。 --- ## 📝 配置文件详解 ### 1. 全局配置文件 **路径**: `~/.openclaw/openclaw.json` **用途**: 所有 Agent 共享的全局配置 **优先级**: 低于 Agent 专属配置 **示例内容**: ```json { "models": { "default": "anthropic/claude-sonnet-4-5", "providers": { "anthropic": { "apiKey": "sk-ant-xxx" } } }, "gateway": { "mode": "local", "port": 18789 } } ```text **查看命令**: ```bash # 查看全局配置 openclaw config get # 查看特定配置项 openclaw config get models.default # 编辑配置文件 nano ~/.openclaw/openclaw.json ```text --- ### 2. Agent 专属配置 **路径**: `~/.openclaw/agents//openclaw.json` **用途**: 特定 Agent 的专属配置 **优先级**: 高于全局配置 **示例内容**: ```json { "models": { "default": "openai/gpt-4", "providers": { "openai": { "apiKey": "sk-xxx" } } }, "persona": { "name": "技术开发助手", "role": "专注于代码开发和技术问题" } } ```text **查看命令**: ```bash # 查看 Agent 配置 openclaw config get --agent tech-dev # 设置 Agent 配置 openclaw config set models.default "openai/gpt-4" --agent tech-dev # 编辑配置文件 nano ~/.openclaw/agents/tech-dev/openclaw.json ```text --- ### 3. 认证配置文件 **路径**: `~/.openclaw/agents//agent/auth-profiles.json` **用途**: 存储 API Key 等认证信息 **优先级**: 最高（覆盖其他配置） **示例内容**: ```json { "profiles": [ { "provider": "anthropic", "apiKey": "sk-ant-xxx", "createdAt": "2026-02-14T10:00:00Z" }, { "provider": "openai", "apiKey": "sk-xxx", "createdAt": "2026-02-14T10:00:00Z" } ] } ```text **管理命令**: ```bash # 添加认证（交互式） openclaw models auth add # 查看认证配置 cat ~/.openclaw/agents/main-assistant/agent/auth-profiles.json # 删除认证 rm ~/.openclaw/agents/main-assistant/agent/auth-profiles.json ```text --- ### 4. OAuth 凭据文件 **路径**: `~/.openclaw/credentials/oauth.json` **用途**: 存储 OAuth 登录凭据（旧版） **优先级**: 低（建议使用 auth-profiles.json） **示例内容**: ```json { "google": { "accessToken": "ya29.xxx", "refreshToken": "1//xxx", "expiresAt": "2026-02-14T11:00:00Z" } } ```text **说明**: 这是旧版的认证方式，新版本建议使用 `auth-profiles.json`。 --- ## 🔄 配置优先级 ### 优先级顺序（从高到低） ``` 1. 环境变量（最高优先级） ↓ 2. Agent 专属配置 (~/.openclaw/agents//openclaw.json) ↓ 3. 全局配置 (~/.openclaw/openclaw.json) ↓ 4. 默认值（最低优先级） ```text ### 示例说明 假设你有以下配置： **环境变量**: ```bash export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-env" ```text **Agent 配置** (`~/.openclaw/agents/tech-dev/openclaw.json`): ```json { "models": { "providers": { "anthropic": { "apiKey": "sk-ant-agent" } } } } ```text **全局配置** (`~/.openclaw/openclaw.json`): ```json { "models": { "providers": { "anthropic": { "apiKey": "sk-ant-global" } } } } ```text **实际使用的 API Key**: `sk-ant-env`（环境变量优先级最高） --- ## 🔍 配置查看命令 ### 查看配置文件位置 ```bash # 查看全局配置文件路径 openclaw config path # 查看 Agent 配置文件路径 openclaw config path --agent tech-dev ```text ### 查看配置内容 ```bash # 查看所有配置 openclaw config get # 查看特定配置项 openclaw config get models.providers.anthropic.apiKey # 查看 Agent 配置 openclaw config get --agent tech-dev # 以 JSON 格式输出 openclaw config get --json ```text ### 查看生效的配置 ```bash # 查看当前使用的 model openclaw models list # 查看 Gateway 状态 openclaw gateway status # 查看所有 Agent openclaw agents list ```text --- ## ⚙️ 配置修改命令 ### 设置配置 ```bash # 设置全局配置 openclaw config set models.default "anthropic/claude-sonnet-4-5" # 设置 Agent 配置 openclaw config set models.default "openai/gpt-4" --agent tech-dev # 设置 API Key openclaw config set models.providers.anthropic.apiKey "sk-ant-xxx" ```text ### 删除配置 ```bash # 删除配置项 openclaw config unset models.providers.anthropic.apiKey # 删除 Agent 配置 openclaw config unset models.default --agent tech-dev ```text ### 重置配置 ```bash # 重置全局配置 openclaw config reset # 重置 Agent 配置 openclaw config reset --agent tech-dev ```text --- ## 🛠️ 常见配置场景 ### 场景1：单个 Agent，使用全局配置 **配置方式**: ```bash # 在全局配置中设置 API Key openclaw config set models.providers.anthropic.apiKey "sk-ant-xxx" ```text **优点**: - ✅ 配置一次，全局生效 - ✅ 管理简单 **缺点**: - ❌ 所有 Agent 使用相同配置 --- ### 场景2：多个 Agent，使用不同配置 **配置方式**: ```bash # 为每个 Agent 单独配置 openclaw config set models.providers.anthropic.apiKey "sk-ant-xxx" --agent tech-dev openclaw config set models.providers.openai.apiKey "sk-yyy" --agent content-writer ```text **优点**: - ✅ 每个 Agent 独立配置 - ✅ 灵活性高 **缺点**: - ❌ 管理成本较高 --- ### 场景3：使用环境变量（临时测试） **配置方式**: ```bash # 临时设置（当前会话） export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-xxx" # 永久设置（添加到 ~/.zshrc） echo 'export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-xxx"' >> ~/.zshrc source ~/.zshrc ```text **优点**: - ✅ 最高优先级 - ✅ 适合 Docker 和 CI/CD - ✅ 不写入配置文件 **缺点**: - ❌ 重启后失效（除非写入 shell 配置） --- ## 🔧 配置故障排查 ### 问题1：配置后不生效 **排查步骤**: 1. **检查配置优先级** ```bash # 检查环境变量 echo $ANTHROPIC_API_KEY # 查看生效的配置 openclaw config get models.providers.anthropic.apiKey ``` 2. **重启 Gateway** ```bash openclaw gateway restart ``` 3. **查看日志** ```bash openclaw logs --tail 50 ``` --- ### 问题2：找不到配置文件 **排查步骤**: 1. **检查配置文件是否存在** ```bash ls -la ~/.openclaw/openclaw.json ls -la ~/.openclaw/agents/*/openclaw.json ``` 2. **运行 doctor 命令** ```bash openclaw doctor ``` 3. **手动创建配置文件** ```bash mkdir -p ~/.openclaw echo '{}' > ~/.openclaw/openclaw.json ``` --- ### 问题3：多个 Agent 配置混乱 **解决方案**: 1. **查看所有 Agent** ```bash openclaw agents list ``` 2. **查看每个 Agent 的配置** ```bash openclaw config get --agent main-assistant openclaw config get --agent tech-dev ``` 3. **统一管理** - 使用全局配置 + Agent 覆盖 - 或者每个 Agent 完全独立配置 --- ## 📋 配置文件模板 ### 最小配置模板 ```json { "models": { "default": "anthropic/claude-sonnet-4-5", "providers": { "anthropic": { "apiKey": "sk-ant-xxx" } } } } ```text ### 完整配置模板 ```json { "models": { "default": "anthropic/claude-sonnet-4-5", "providers": { "anthropic": { "apiKey": "sk-ant-xxx", "baseUrl": "https://api.anthropic.com" }, "openai": { "apiKey": "sk-xxx", "baseUrl": "https://api.openai.com" } } }, "gateway": { "mode": "local", "port": 18789, "bind": "loopback" }, "channels": { "telegram": { "enabled": true, "token": "xxx" }, "discord": { "enabled": true, "token": "xxx" } }, "skills": { "autoLoad": true, "paths": [ "~/.openclaw/skills", "./skills" ] } } ``` --- ## 🔗 相关文档 - [第2章：安装配置](01-basics/02-installation.md) - 基础配置教程 - [第11章：高级配置](03-advanced/11-advanced-configuration.md) - 模型、记忆、审批与性能 - [配置文件模板](../appendix/H-config-templates.md) - 更多配置模板 --- ## 💡 最佳实践 ### 推荐的配置方式 1. **新手用户**: - 使用全局配置 - 通过 `openclaw config set` 命令设置 - 避免直接编辑 JSON 文件 2. **进阶用户**: - 使用 Agent 专属配置 - 合理利用配置优先级 - 定期备份配置文件 3. **企业用户**: - 使用环境变量管理敏感信息 - 版本控制配置模板 - 自动化配置部署 ### 配置管理建议 1. **定期备份**: ```bash cp -r ~/.openclaw ~/.openclaw.backup-$(date +%Y%m%d) ``` 2. **版本控制**: - 将配置模板加入 Git - 使用 `.gitignore` 排除敏感信息 3. **文档记录**: - 记录每个配置项的用途 - 记录修改历史和原因 --- **最后更新**: 2026-02-14 **适用版本**: OpenClaw 2026.3.2+ --- ### Search Guide (`docs/search-guide.md`) # 🔍 搜索功能使用指南 > 本教程的搜索功能专注于标题搜索，帮助你快速找到需要的章节 --- ## 📖 搜索说明 ### 搜索范围 本站搜索功能**仅搜索文档标题**，不搜索正文内容。这样设计的原因： - ✅ **更精准**：直接定位到章节标题 - ✅ **更快速**：搜索速度更快 - ✅ **更清晰**：结果更容易理解 ### 支持的内容 搜索覆盖以下内容的标题： - 📚 **15章正文**：第1-15章的所有标题 - 📖 **8个附录**：附录A-H的标题 - 💡 **示例文档**：examples目录下的文档标题 - 📄 **其他页面**：README、学习路径等 --- ## 🎯 搜索技巧 ### 1. 使用关键词 **推荐做法**： ✅ 飞书 ✅ 配置 ✅ Skills ✅ 问题 ✅ API **不推荐**： ❌ 如何配置飞书Bot（太长） ❌ 我想知道怎么安装（口语化） ### 2. 中文搜索 支持中文关键词搜索： ```text 飞书 → 找到所有包含"飞书"的标题 配置 → 找到所有包含"配置"的标题 问题 → 找到所有包含"问题"的标题 ``` ### 3. 英文搜索 支持英文关键词搜索： ```text API → 找到所有包含"API"的标题 Skills → 找到所有包含"Skills"的标题 Bot → 找到所有包含"Bot"的标题 ``` ### 4. 组合搜索 使用空格分隔多个关键词： ```text 飞书 配置 → 找到同时包含"飞书"和"配置"的标题 API 问题 → 找到同时包含"API"和"问题"的标题 ``` ### 5. 模糊匹配 搜索支持前缀匹配： ```text 配 → 可以匹配"配置" 问 → 可以匹配"问题" Ski → 可以匹配"Skills" ``` --- ## 💡 搜索示例 ### 示例1：查找飞书相关内容 **搜索词**：`飞书` **预期结果**： - 第9章：多平台集成（飞书/企微/钉钉/QQ一键接入） - 飞书Bot配置 - 飞书配置检查清单 - 等等... ### 示例2：查找配置相关内容 **搜索词**：`配置` **预期结果**： - 第2章：5分钟完成部署 - 第11章：高级配置 - 附录H：配置文件模板 - 等等... ### 示例3：查找问题解决 **搜索词**：`问题` **预期结果**： - 附录E：常见问题速查 - 故障排查相关章节 - 等等... ### 示例4：查找Skills相关 **搜索词**：`Skills` **预期结果**： - 第8章：Skills扩展 - 附录B：必装Skills清单 - Skills开发示例 - 等等... --- ## 🚀 高级功能 ### 实时搜索 输入2个字符后，搜索会自动开始（延迟300ms），无需点击搜索按钮。 ### 结果高亮 搜索结果中，匹配的关键词会用黄色背景高亮显示。 ### 分类标签 搜索结果会显示内容分类： - 📚 文档 - docs目录下的文档 - 📖 附录 - appendix目录下的附录 - 💡 示例 - examples目录下的示例 ### URL参数搜索 可以通过URL参数直接搜索： ```yaml https://your-site.com/search?q=飞书 ``` --- ## ❓ 常见问题 ### Q1：为什么搜索不到某些内容？ **A**：搜索只匹配标题，不搜索正文内容。如果标题中没有你搜索的关键词，就不会出现在结果中。 **解决方案**： - 尝试使用标题中可能出现的关键词 - 查看目录，找到相关章节 - 使用浏览器的页内搜索（Ctrl+F / Cmd+F） ### Q2：搜索结果太多怎么办？ **A**：使用更具体的关键词，或组合多个关键词。 **示例**： ❌ 配置 → 结果太多 ✅ 飞书 配置 → 结果更精准 ### Q3：搜索结果太少或没有结果？ **A**：尝试以下方法： 1. **使用更短的关键词** ``` ❌ 飞书Bot配置 → 可能没结果 ✅ 飞书 → 有结果 ``` 2. **检查拼写** ``` ❌ Skils → 拼写错误 ✅ Skills → 正确 ``` 3. **使用同义词** ``` 问题 = 故障 = 错误 配置 = 设置 ``` ### Q4：搜索速度慢？ **A**：首次加载时需要下载搜索索引（约几KB），之后搜索会很快。如果持续慢，请： 1. 刷新页面 2. 清除浏览器缓存 3. 检查网络连接 --- ## 📚 相关资源 - [教程目录](../README.md#教程目录) - [学习路径](../LEARNING-PATH.md) - [常见问题](../appendix/E-common-problems.md) --- **最后更新**：2026年2月14日 --- ### Skills Ecosystem (`docs/skills-ecosystem.md`) # OpenClaw Skills 生态说明 ## 📊 Skills 分类统计（2026年2月） ### 📦 内置 Skills（预装） **数量**: 49个 **位置**: OpenClaw 安装包自带 **特点**: 开箱即用，无需安装 **类型**: 文件管理、知识管理、日程管理、自动化等 **说明**: 这些 Skills 在安装 OpenClaw 时就已经包含，可以直接使用，无需额外安装。 **查看命令**: ```bash openclaw skills list --builtin ```text --- ### 🏪 ClawHub 官方 Skills **数量**: 93个（包含49个内置） **位置**: ClawHub 官方仓库 **特点**: 官方维护，质量保证 **安装**: `clawhub install ` **说明**: ClawHub 是 OpenClaw 官方的 Skills 市场，提供经过官方审核和维护的高质量 Skills。 **访问方式**: ```bash # 搜索 Skills clawhub search <关键词> # 安装 Skills clawhub install # 查看已安装 openclaw skills list ```text --- ### 🌐 社区 Skills（扩展） **数量**: 1715+个 **位置**: GitHub 社区贡献 **特点**: 功能丰富，需要筛选 **安装**: 手动安装或通过 GitHub **说明**: 社区开发者贡献的 Skills，涵盖各种场景和需求。质量参差不齐，使用前建议查看评价和文档。 **安装方式**: ```bash # 从 GitHub 克隆 git clone https://github.com/user/skill-name ~/.openclaw/skills/skill-name # 或使用 clawhub（如果已发布） clawhub install community/skill-name ``` --- ### 🏢 企业级 Skills（百度千帆） **数量**: 1715个 **位置**: 百度千帆平台 **特点**: 企业级质量，覆盖20+行业 **适用**: 企业用户、行业应用 **说明**: 百度千帆提供的企业级 Skills 生态，专为企业场景设计，包含行业解决方案。 **行业覆盖**: - 金融、医疗、教育、零售 - 制造、物流、客服、营销 - 等 20+ 行业 --- ## 📈 总计 | 类型 | 数量 | 质量 | 推荐度 | |------|------|------|--------| | 内置 Skills | 49个 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 必用 | | ClawHub 官方 | 93个 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 强烈推荐 | | 社区 Skills | 1715+个 | ⭐⭐⭐ | 按需选择 | | 企业级 Skills | 1715个 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 企业推荐 | | **总计** | **1800+个** | - | - | --- ## 🎯 推荐安装 ### Top 20 必装 Skills 详见 [第8章：Skills扩展](03-advanced/08-skills-extension.md) ### 新手推荐 1. **从内置 Skills 开始** - 熟悉基本功能 2. **安装 Top 5 核心 Skills** - 扩展核心能力 3. **根据需求选择社区 Skills** - 满足特定场景 --- ## 💡 使用建议 ### 选择 Skills 的原则 1. **优先使用内置 Skills** - 稳定可靠 2. **官方 Skills 次之** - 质量保证 3. **社区 Skills 谨慎选择** - 查看评价和文档 4. **企业用户考虑企业级 Skills** - 专业支持 ### 避免过度安装 - ❌ 不要一次性安装太多 Skills - ✅ 按需安装，逐步扩展 - ✅ 定期清理不用的 Skills - ✅ 关注 Skills 更新 --- ## 🔗 相关链接 - [第8章：Skills扩展](03-advanced/08-skills-extension.md) - 详细的 Skills 使用指南 - [ClawHub 市场](https://clawhub.ai) - 官方 Skills 市场 - [Skills 开发文档](https://docs.openclaw.ai/skills) - 开发自己的 Skills --- **最后更新**: 2026-02-14 **数据来源**: OpenClaw 官方统计 --- ### 01 Basics 01 Introduction (`docs/01-basics/01-introduction.md`) > 📖 **纸质书《OpenClaw超级个体实操手册》已上市！** 清华大学出版社出版，在开源教程基础上全面重写+逐条验证。🛒 [京东专属购买链接（¥42，原价¥59.8）](https://item.jd.com/14669463.html) # 第1章：认识OpenClaw > 在开始使用 OpenClaw之前，先了解它是什么，为什么要用它，以及它能带来什么。 > ⚠️ **版本说明**：截至 **2026-09-10**，本教程按 **OpenClaw v2026.9.3（稳定版，2026-09-08 发布）** 校对。升级自 2026.6.x / 2026.8.x 后请先跑 `openclaw doctor --fix`。 > 💡 **重要前提**：OpenClaw 现在的主线能力不只来自 Skills，还包括官方内建的记忆系统、Task Flow、媒体生成工具、Webhooks 和 `infer` CLI。教程中凡是遇到“第三方 Skill 安装失败”或“命令找不到”，优先按官方主路线排查。 --- ## 1.1 什么是OpenClaw ### 一句话介绍 OpenClaw 是一个**开源的 AI 智能体 Gateway 网关**，让你可以在本地部署 AI 助手，访问本地文件，通过多个平台（飞书、企微、QQ等）随时使用。 > **项目名称演变**：OpenClaw 原名 Clawdbot，因 Anthropic 商标顾虑在 2026年1月27日更名为 Moltbot（过渡名），最终在1月30日确定为 OpenClaw。三个名字本质是同一个项目，功能完全一致。 ### 核心能力 - 🏠 **本地/云端部署**：在你的电脑或服务器上运行，数据和配置可控 - 📁 **文件与工作区操作**：可以搜索、读取、编辑本地文件并执行自动化任务 - 🧠 **记忆系统升级**：支持 Active Memory、Dreaming、Memory Wiki 等长期记忆能力 - ⚙️ **自动化主线**：除了定时任务，还支持 Task Flow 和 Webhooks 驱动的持久化流程 - 🎬 **媒体生成内建化**：官方支持图片、视频、音乐生成以及 ComfyUI 工作流接入 - 💬 **多平台使用**：支持飞书、企微、钉钉、QQ、Telegram、Discord 等 - 💰 **成本可控**：使用自己的 API 或本地能力，自行控制成本与安全边界 ### 2026.4 → 2026.9 你需要知道的主线 > 下列能力从 2026.4 起进入主线；**2026.8.1（OpenClaw 2.0）** 与 **v2026.9.3** 又叠加了会话 SQLite、OpenAI 路由规范化和更新恢复等变化。跑教程前先确认 `npm view openclaw version` = `2026.9.3`。 #### 仍在用的核心能力 - **Active Memory**：在主回复前自动回忆用户偏好、上下文和历史细节 - **Dreaming**：通过 light / deep / REM 三阶段，把高价值短期信息提升为长期记忆 - **Memory Wiki**：把知识库从“普通笔记”升级为带 `claim / evidence`、矛盾检测和新鲜度排序的结构化知识层 - **Task Flow + Webhooks**：把自动化从“定时触发”扩展为“可恢复、可追踪、可被外部系统驱动”的工作流 - **`openclaw infer`**：统一模型、图片、音频、TTS、视频、网页搜索和 embedding 的 CLI 入口 - **Control UI 多语言**：当前官方已支持简中、繁中、日语、韩语、法语、德语、西语等多语言界面 #### 升级到 v2026.9.3 还要记住 - **Node**：`>=24.16.0 <25 || >=26.1.0`（推荐 Node 26） - **迁移**：`openclaw doctor --fix`（`openai/*` 路由、OpenProse 清理、Workshop 归属等） - **不要再默认推荐**：`openai-codex/*`、`/prose`、整串 `clawhub install …` ### 工作原理 OpenClaw 通过 Gateway 网关将聊天应用连接到 AI 智能体。Gateway 是会话、路由和渠道连接的**唯一事实来源**。 **核心组件：** 1. **Gateway 网关** - 连接各个聊天平台（飞书、企微、QQ、Telegram等） - 管理会话和消息路由 - 默认地址：`http://127.0.0.1:18789/` - 配置文件：`~/.openclaw/openclaw.json` 2. **AI 智能体** - 支持 Claude、GPT、Gemini、DeepSeek、Kimi 等多种模型 - 可以本地运行或远程调用 3. **Skills 技能系统** - 文件管理、知识管理、自动化等 - 可自定义开发 4. **ClawHub** - 技能市场，可以下载和分享 Skills > 💡 **Gateway 网关是什么？** > Gateway 是 OpenClaw 的核心服务，它像一个"中央调度站"，负责： > - 接收来自不同平台的消息（飞书、企微、QQ、Telegram等） > - 将消息转发给 AI 智能体处理 > - 把 AI 的回复发送回对应平台 > - 管理所有的会话和上下文 > > 这就是为什么你可以在任何平台上使用 OpenClaw，因为 Gateway 统一管理了所有的连接。 --- ## 1.2 为什么选择OpenClaw ### 与在线AI的本质区别 OpenClaw 与传统在线 AI 服务在部署方式、数据隐私和功能扩展等方面存在本质差异，如表 1-3 所示。 **表 1-3 OpenClaw 与在线 AI 对比** | 特性 | OpenClaw | ChatGPT/Claude网页版 | |------|----------|---------------------| | 部署方式 | 本地/云端 | 在线服务 | | 数据隐私 | ✅ 完全掌控 | ⚠️ 上传到服务器 | | 本地文件访问 | ✅ 支持 | ❌ 不支持 | | 系统操作 | ✅ 支持 | ❌ 不支持 | | 功能扩展 | ✅ Skills系统 | ❌ 固定功能 | | 成本 | 按需付费 | 订阅制 | | 多平台集成 | ✅ 支持 | ⚠️ 有限 | **简单来说**： - ChatGPT/Claude：像在网吧上网，方便但受限 - OpenClaw：像自己的电脑，自由但需要配置 ### 五大核心优势 #### 1. 本地部署，保护隐私 **场景**：你需要AI帮你整理公司的财务报表 - ❌ **在线AI**：需要上传文件到服务器，存在泄密风险 - ✅ **OpenClaw**：文件不离开你的电脑，完全安全 #### 2. 访问本地文件和系统 **场景**：你想找一张去年的发票 - ❌ **在线AI**：无法访问你的电脑，只能手动找 - ✅ **OpenClaw**：直接搜索电脑上的所有文件，秒找到 **真实案例**： 我：帮我找一下我电脑上的一张发票，里面详情是买了一个跑步机 OpenClaw：[搜索中...] 找到了！这是您的跑步机发票 [发送文件] #### 3. 可扩展的Skills生态 **场景**：你想让AI帮你画图 - ❌ **在线AI**：功能固定，不支持就没办法 - ✅ **OpenClaw**：安装 Banana Skills，立即支持画图 **可用的Skills**： - 文件管理：智能搜索、批量处理、自动整理 - 知识管理：网页剪藏、笔记同步、论文管理 - 日程管理：日历同步、智能提醒 - 自动化：定时任务、网站监控、日报推送 - 工具类：截图、翻译、画图、视频生成 #### 4. 多平台支持 **场景**：你在外面，想让AI帮你处理文件 - ❌ **在线AI**：需要打开网页，操作不便 - ✅ **OpenClaw**：打开飞书/企微/QQ，直接发消息 **支持的平台**： - 🏢 **企业微信**：团队协作 - 📱 **钉钉**：办公自动化 - 🚀 **飞书**：项目管理 - 💬 **QQ**：个人助手 - 🌐 **Telegram/Discord**：国际平台 #### 5. 成本可控 **场景**：你担心AI使用费用太高 - ❌ **ChatGPT Plus**：20美元/月，固定费用 - ✅ **OpenClaw**：按需付费，用多少花多少 **成本对比**（月使用量：中等）： - ChatGPT Plus：20美元（约140元） - Claude Pro：20美元（约140元） - OpenClaw + DeepSeek：5-30元 - OpenClaw + Kimi：10-50元 💡 **省钱技巧**：使用国产大模型可以节省50%-70%成本 --- ## 1.3 OpenClaw vs 主流AI工具 OpenClaw 与主流 AI 工具在功能定位和成本结构上存在显著差异。下面从核心功能、成本和适用人群三个维度进行详细对比。 #### 核心功能对比 OpenClaw 在本地文件访问、系统操作和自动化任务方面具有明显优势，如表 1-1 所示。 **表 1-1 主流 AI 工具功能对比** | 功能特性 | OpenClaw | ChatGPT Plus | Cursor | Claude Pro | |---------|----------|--------------|--------|------------| | **本地文件访问** | ✅ 完整支持 | ❌ 不支持 | ✅ 支持 | ❌ 不支持 | | **系统操作** | ✅ 日历/备忘录/截图 | ❌ 不支持 | ⚠️ 有限 | ❌ 不支持 | | **多平台集成** | ✅ 飞书/企微/钉钉/QQ | ⚠️ 有限 | ❌ 不支持 | ⚠️ 有限 | | **Skills扩展** | ✅ 1715+ | ❌ 不支持 | ⚠️ 插件 | ❌ 不支持 | | **多模型切换** | ✅ 随意切换 | ❌ 固定GPT | ✅ 支持 | ❌ 固定Claude | | **代码能力** | ✅ 强 | ⚠️ 中等 | ✅ 强 | ✅ 强 | | **自动化任务** | ✅ 完整支持 | ❌ 不支持 | ❌ 不支持 | ❌ 不支持 | #### 成本对比 OpenClaw 采用按量付费模式，相比固定月费的在线服务可节省 73%-96% 的成本，如表 1-2 所示。 **表 1-2 年度成本对比** | 项目 | OpenClaw | ChatGPT Plus | Cursor | Claude Pro | |------|----------|--------------|--------|------------| | **月费** | 5-50元 | 140元 | 140元 | 140元 | | **年费** | 60-600元 | 1680元 | 1680元 | 1680元 | | **节省** | - | 节省73%-96% | 节省73%-96% | 节省73%-96% | | **计费方式** | 按量付费 | 固定月费 | 固定月费 | 固定月费 | **成本说明**： - OpenClaw 成本 = 服务器费用（可选）+ API 费用 - 本地部署：0元服务器 + 5-30元 API = 5-30元/月 - 云端部署：20元服务器 + 5-30元 API = 25-50元/月 #### 适合人群 ✅ **强烈推荐OpenClaw的人群**： 1. **超级个体/自由职业者** - 需要一个人顶一个团队 2. **知识工作者** - 需要管理大量文档和知识 3. **程序员** - 需要代码辅助和自动化 4. **内容创作者** - 需要素材管理和多平台发布 5. **注重隐私** - 不想上传敏感文件到云端 6. **成本敏感** - 想要高性价比的AI助手 ⚠️ **如果你只需要简单对话，可以考虑**： - ChatGPT Plus：最简单，开箱即用 - Claude Pro：长文本处理能力强 💡 **最佳方案**： - 日常对话：ChatGPT/Claude - 工作助手：OpenClaw（本地文件、自动化、多平台） - 代码编写：Cursor + OpenClaw ### 真实案例：为什么我选择OpenClaw > 我是一个内容创作者，每天需要： > - 整理大量的资料和文章 > - 管理日程和任务 > - 生成图片和视频 > - 多平台发布内容 > > 以前我需要： > - ChatGPT：写文案 > - Notion：管理笔记 > - Midjourney：画图 > - 各种工具：自动化 > > 现在只需要OpenClaw： > - 一个助手搞定所有事情 > - 成本降低70% > - 效率提升10倍 --- ## 1.4 适用场景 ### ✅ 适合使用 OpenClaw的场景 #### 1. 个人效率提升 **知识工作者**： - 整理大量文档和资料 - 管理日程和任务 - 自动化重复工作 **程序员**： - 代码搜索和管理 - 技术文档整理 - 开发环境管理 **内容创作者**： - 资料收集和整理 - 内容创作辅助 - 多平台发布 **学生**： - 课程资料管理 - 论文阅读和笔记 - 学习计划管理 #### 2. 知识管理 - 网页文章存档 - GitHub项目管理 - 论文笔记整理 - 跨设备同步 #### 3. 编程开发 - 代码搜索和理解 - 技术文档查询 - 开发环境配置 - 项目管理 #### 4. 团队协作 - 项目管理自动化 - 文档协作优化 - 会议记录整理 - 团队知识库建设 #### 5. 创意工作 - AI绘画工作流 - 视频脚本生成 - 多语言翻译 - 数据分析自动化 ### ❌ 不适合使用 OpenClaw的场景 #### 1. 纯在线对话 如果你只是想偶尔和AI对话，不需要访问本地文件： - ChatGPT网页版更方便 - 无需安装配置 - 打开就能用 #### 2. 专业代码编辑 如果你只需要代码补全和编辑： - Cursor更专业 - GitHub Copilot更方便 - 集成度更高 #### 3. 移动端为主 如果你主要在手机上使用： - ChatGPT App更方便 - Claude App更流畅 - 无需配置 #### 4. 不想折腾 如果你： - 不想学习新工具 - 不想配置环境 - 只想开箱即用 那么在线AI服务更适合你。 ### 💡 最佳实践 **推荐组合**： 1. **OpenClaw**：日常工作助手 2. **Cursor**：代码编辑 3. **ChatGPT**：移动端对话 **使用建议**： - 在电脑上：优先使用 OpenClaw - 写代码时：使用Cursor - 在外面时：使用ChatGPT App --- ## 1.5 OpenClaw vs 其他AI工具能力对比 不同 AI 工具在任务规划、自动执行、代码质量等维度上各有侧重。OpenClaw 在任务规划和自动化方面表现突出，如表 1-4 所示。 **表 1-4 AI 工具能力维度对比** | 能力维度 | OpenClaw | Claude Code | Cursor | ChatGPT | |---------|----------|-------------|--------|---------| | 任务规划 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | | 自动执行 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | | 自我修复 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | ⭐⭐ | ⭐ | | 工程级操作 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | | 本地自动化 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | ⭐⭐ | ⭐ | | 代码质量 | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | | 易用性 | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | **核心差异：** - **OpenClaw**：强在任务规划和自动执行完整工程流程 - **Claude Code/Cursor**：强在代码质量与理解 - **ChatGPT**：强在对话体验和易用性 --- ## 本章小结 通过本章，你应该了解了： ✅ **OpenClaw是什么**：本地AI助手，通过Gateway连接多个平台 ✅ **核心优势**：本地部署、文件访问、可扩展、多平台、成本低 ✅ **与其他AI的区别**：更适合作为个人工作助手 ✅ **适用场景**：效率提升、知识管理、编程开发、团队协作 ✅ **不适合场景**：纯对话、移动端为主、不想折腾 ## 思考题 1. 你目前使用什么AI工具？遇到了什么问题？ 2. OpenClaw的哪个功能最吸引你？ 3. 你打算用OpenClaw做什么？ --- **下一章**：[第2章：环境搭建](02-installation.md) - 5分钟完成安装 **返回目录**：[README](../../README.md) --- ## 🌐 在线阅读 📖 **想在线阅读此章节？** [🔗 在线阅读：第1章 - OpenClaw是什么？](https://awesome.tryopenclaw.asia/docs/01-basics/01-introduction/) 访问网站获取更好的阅读体验： - 📱 响应式设计，支持手机、平板、电脑 - 🌙 支持黑暗模式，保护眼睛 - 🔍 内置搜索功能，快速定位内容 - 📋 目录导航，轻松跳转章节 [🏠 访问完整教程网站](https://awesome.tryopenclaw.asia) --- ### 01 Basics 02 Installation (`docs/01-basics/02-installation.md`) > 📖 **纸质书《OpenClaw超级个体实操手册》已上市！** 清华大学出版社出版，在开源教程基础上全面重写+逐条验证。🛒 [京东专属购买链接（¥42，原价¥59.8）](https://item.jd.com/14669463.html) # 第2章节：环境搭建 > 本章节将手把手教你安装 OpenClaw。 > ⚠️ **当前基线**：截至 **2026-09-10**，本教程推荐使用 **OpenClaw v2026.9.3（稳定版，2026-09-08 发布）**。运行时要求 **Node 24.16+** 或 **Node 26.1+**（推荐 Node 26）；Node 22 / 旧 24.x 已不再支持。 ## 📋 前提条件与推荐配置 ### 推荐配置 为了获得最佳体验，我们推荐： **操作系统**： - 🍎 **Mac（强烈推荐）**：原生支持最完善，可操作日历、备忘附录、截图等系统功能 - 🪟 Windows：完全可用，但部分系统集成功能受限 - 🐧 Linux：适合开发布者，配置灵活 **IM工具选择**： - 🌍 **国外用户**：推荐 **Telegram**（适配度最好，功能最完整） - 🇨🇳 **国内用户**：推荐 **飞书**（现代化、开发布友好、功能丰富） - 备选：企业微信、钉钉、QQ **部署方式**： - 💻 **有Mac电脑**：推荐本地部署（体验最好，功能最全） - ☁️ **无Mac或想24小时运行**：推荐云端部署（成本低，稳定可靠） ### 为什么推荐Mac？ OpenClaw在Mac上体验最好，因为： - ✅ 原生支持最完善，系统集成度高 - ✅ 可以操作Mac日历、备忘附录、提醒事项 - ✅ 截图功能完美支持 - ✅ 与iPhone、iPad无缝同步 - ✅ 文件管理更智能 - ✅ 开发布环境配置简单 ### 为什么推荐飞书（国内）？ - ✅ 现代化设计，用户体验好 - ✅ 开发布者友好，API完善 - ✅ 支持富文本、文档、表格 - ✅ 消息推送稳定 - ✅ 免费版功能丰富 ### 为什么推荐Telegram（国外）？ - ✅ 全球用户基础大 - ✅ API最完善，功能最强 - ✅ 支持Bot功能丰富 - ✅ 消息推送实时 - ✅ 隐私保护好 ## 快速导航 **推荐路径**： - 🍎 **有Mac** → [Mac本地部署](#mac本地部署推荐) + [飞书配置](../03-advanced/09-multi-platform-integration.md#91-飞书bot配置) - ☁️ **无Mac/想24小时运行** → [云端一键部署](#云端一键部署) + [飞书配置](../03-advanced/09-multi-platform-integration.md#91-飞书bot配置) **所有部署方式**： - 🍎 [Mac本地部署（推荐）](#mac本地部署推荐) - 🪟 [Windows本地部署](#windows本地部署) - 🐧 [Linux本地部署](#linux本地部署) - 🚀 [云端一键部署](#云端一键部署) - 🇨🇳 [国内一键安装](#国内一键安装推荐) - ☁️ [Cloudflare Workers 部署（进阶）](#cloudflare-workers-部署进阶) - 🐳 [Docker 部署（可选）](#docker-部署可选) **配置指南**： - 🔑 [API配置指南](#api配置指南) - 🔄 [版本升级指南](#2x-版本升级指南) - ❓ [常见访问题解决](#常见访问题解决) --- ## Mac本地部署（推荐） > 🍎 **最佳体验**：如果你有Mac电脑，强烈推荐本地部署，体验最好、功能最全！ ### 为什么选择Mac本地部署？ **优势**： - ✅ **系统集成**：可操作日历、备忘附录、文件系统 - ✅ **隐私安全**：数据完全本地，不上传云端 - ✅ **响应速度快**：本地运行，无网络延迟 - ✅ **功能最全**：支持所有高级功能 - ✅ **成本低**：无需购买云服务器 - ✅ **开发布友好**：方便调试和自定义 **适合人群**： - 有Mac电脑的用户 - 注重隐私的用户 - 需要系统集成功能的用户 - 开发布者和技术爱好者 ### 系统要求 **硬件要求**： - CPU：M系列芯片或Intel i5以上 - 内存：8GB以上（推荐16GB） - 硬盘：10GB以上空闲空间 **系统版本**： - macOS 12 Monterey 或更高版本 - 推荐 macOS 14 Sonoma 或 macOS 15 Sequoia **前置软件**： - Node.js 24（推荐）/ 22.16+（兼容路径，会自动安装） - Homebrew（可选，用于安装依赖） ### 安装步骤 #### 第一步：打开终端 1. 按 `Command + 空格` 打开 Spotlight 2. 输入 `Terminal` 或`终端` 3. 按回车打开终端 #### 第二步：安装 OpenClaw 在终端中执行以下命令： ```bash curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash ``` 安装过程会自动： - 检测系统环境 - 安装Node.js（如果未安装） - 下载OpenClaw - 配置环境变量 **预计时间**：2-5分钟 #### 第三步：验证安装 安装完成后，执行以下命令验证： ```bash openclaw --version ``` 如果显示版本号（如 `2026.9.3`），说明安装成功！ #### 第四步：初始化配置 运行配置向导： ```bash openclaw onboard ``` **配置流程**： **1. 接受风险提示**： 选择 `Yes` 继续 **2. 选择启动模式**： 推荐选择 `QuickStart` 快速启动： **3. 选择AI模型**： 选择你的AI供应商（支持国内外主流模型）： 国内推荐： - **Kimi（Moonshot AI）**：长文本专家，200万字上下文 - **DeepSeek**：性价比之王，推理能力强 - **智谱GLM**：中文理解好，多模态支持 **4. 输入API Key**： 根据选择的模型，输入对应的API Key（参见[API配置指南](#api配置指南)） **5. 选择聊天工具**： - 如果要接入飞书/Telegram，选择对应选项 - 如果暂时不接入，选择 `None`（后续可配置） **6. Gateway端口设置**： 默认 `18789` 即可： **7. 选择Skills**： 使用空格键选择你需要的技能，也可以直接跳过： **8. API Key配置**： 没有的可以选择 `no` 跳过： **9. 启用Hooks**： 推荐启用这三个钩子（用于内内容引导、日志和会话记附录）： **10. 完成配置**： 配置完成后，会自动启动Gateway服务并打开Web UI（`http://127.0.0.1:18789/chat`） #### 第五步：验证安装 ```bash # 检查Gateway状态 openclaw channels status # 应该显示： # Gateway reachable. ``` ### 日常使用 **启动OpenClaw**： ```bash # 启动Gateway服务 openclaw gateway start # 或使用systemd（推荐，开机自启） openclaw gateway enable ``` **访问Web UI**： 打开浏览器访问：`http://127.0.0.1:18789/chat` **停止服务**： ```bash openclaw gateway stop ``` ### 接入飞书（推荐） Mac本地部署后，强烈推荐接入飞书，获得最佳体验： 1. 参考 [第9章节：飞书Bot配置](../03-advanced/09-multi-platform-integration.md#91-飞书bot配置) 2. 配置完成后，可以在飞书中随时与OpenClaw对话 3. 支持文本、图片、文件等多种消息类型 ### 常见访问题 **Q1：安装时提示权限不足？** ```bash # 使用sudo安装 curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | sudo bash ``` **Q2：如何更新OpenClaw？** ```bash openclaw update ``` **Q3：如何卸载？** ```bash openclaw uninstall ``` --- ## Windows本地部署 > 🪟 **Windows用户**：完全可用，但部分系统集成功能受限。 ### 系统要求 **硬件要求**： - CPU：2核以上 - 内存：4GB以上（推荐8GB） - 硬盘：10GB以上空闲空间 **操作系统**： - Windows 10 或 Windows 11 **前置软件**： - Node.js 24（推荐）/ 22.16+（兼容路径） ### 部署方式选择 Windows有两种部署方式： 1. **WSL2 + Ubuntu（强烈推荐）**：官方推荐方式，提供完整Linux环境支持 2. **PowerShell原生部署**：纯Windows环境，适合不想使用WSL2的用户 --- ### 方式一：WSL2 + Ubuntu部署（强烈推荐） 这是官方推荐的Windows部署方式，提供最完整的Linux环境支持。 #### 第一步：启用WSL2 **以管理员身份打开PowerShell**，执行： ```powershell # 启用WSL功能 dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart # 设置WSL 2为默认版本 wsl --set-default-version 2 ``` **重启计算机**。 #### 第二步：安装Ubuntu **方法一：Microsoft Store安装（推荐）** 1. 打开Microsoft Store 2. 搜索「Ubuntu 22.04 LTS」或「Ubuntu 24.04 LTS」 3. 点击「获取」并安装 4. 首次启动设置用户名和密码 安装完成后会自动打开Ubuntu终端，按提示设置用户名和密码。 #### 第三步：更新Ubuntu系统 在Ubuntu终端中执行： ```bash # 更新软件包列表 sudo apt update && sudo apt upgrade -y # 安装基础工具 sudo apt install -y curl git wget build-essential ``` #### 第四步：安装Node.js 24（推荐） ```bash # 添加NodeSource仓库 curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_24.x | sudo -E bash - # 安装Node.js sudo apt install -y nodejs # 验证版本（推荐 v24.x） node -v npm -v ``` #### 第五步：安装 OpenClaw **方法A：一键脚本安装** ```bash curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash ``` #### 第六步：验证安装 ```bash # 查看版本 openclaw --version # 查看帮助 openclaw --help # 查看系统状态 openclaw status ``` #### 第七步：配置Windows访问WSL2服务 由于OpenClaw运行在WSL2中，需要配置端口转发布以便Windows访问。 **创建启动脚本** `start-openclaw.bat`： ```batch @echo off echo Starting OpenClaw Gateway in WSL2... wsl -d Ubuntu-22.04 -u root service openclaw start timeout /t 3 start http://localhost:18789 ``` 或直接在WSL2中启动： ```bash # 在WSL2 Ubuntu终端中 openclaw gateway run --port 18789 ``` 然后在Windows浏览器访问 `http://localhost:18789` --- ### 方式二：PowerShell原生部署 适合不想使用WSL2的纯Windows用户。 #### 第一步：安装Node.js 24（推荐） **方法一：官网下载安装** 1. 访问 https://nodejs.org/zh-cn 2. 下载Windows安装包（推荐 24.x 版本） 3. 运行安装程序，勾选「自动安装必要的工具」 #### 第二步：验证Node.js安装 ```powershell # 打开PowerShell node -v npm -v ``` #### 第三步：以管理员身份安装 OpenClaw **重要**：必须以**管理员身份**运行PowerShell。 ```powershell # 安装最新稳定版 npm install openclaw@latest --allow-scripts=openclaw # 或安装汉化版 npm install @qingchencloud/openclaw-zh@latest ``` #### 第四步：解决安装权限访问题 如果遇到权限错误： ```powershell # 方法A：启用PowerShell脚本执行 Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser # 方法B：修改npm安装目附录 npm config set prefix "C:\npm" npm config set cache "C:\npm-cache" # 将目附录添加到PATH [Environment]::SetEnvironmentVariable("Path", $env:Path + ";C:\npm", "User") ``` #### 第五步：验证安装 ```powershell openclaw --version openclaw --help ``` #### 第六步：解决常见访问题 **访问题：sharp模块加载失败** ```powershell # 清理npm缓存 npm cache clean --force # 重新安装 npm install openclaw@latest --allow-scripts=openclaw --force ``` **访问题：Windows Defender阻止** 将OpenClaw安装目附录添加到Windows Defender排除项： ``` C:\Users\你的用户名\AppData\Roaming\npm C:\Users\你的用户名\.openclaw ``` --- ### 初始化配置 安装完成后，需要运行初始化向导。 #### 启动初始化向导 ```bash openclaw onboard --install-daemon ``` #### 配置AI模型提供商 OpenClaw需要对接AI模型才能工作。 **以配置Anthropic Claude（推荐）为例：** > 📖 **详细说明**: 完整的 API Key 配置方式和优先级说明请参考 [API Key 配置完整指南](../api-key-config-guide.md) ```bash # WSL2或PowerShell openclaw models auth add # 按提示选择 anthropic # 输入 API Key: sk-ant-xxx ``` #### 绑定消息渠道 **1. Telegram** 创建Bot： 1. 在Telegram搜索 `@BotFather` 2. 发布送 `/newbot` 创建机器人 3. 保存Bot Token 配置： ```bash openclaw channels add telegram openclaw config set channels.telegram.botToken "your-bot-token" openclaw gateway restart ``` **2. WhatsApp** ```bash # 登录WhatsApp（显示二维码） openclaw channels login whatsapp # 用手机WhatsApp扫码 ``` **3. 企业微信（国内推荐）** ```bash # 安装企业微信插件 openclaw plugins install @m1heng-clawd/wework # 配置 openclaw config set channels.wework '{"enabled":true,"corpId":"xxx","agentSecret":"xxx"}' --json ``` **4. 飞书（国内推荐）** ```bash # 安装飞书插件 openclaw plugins install @m1heng-clawd/feishu # 配置 openclaw config set channels.feishu '{"enabled":true,"appId":"cli_xxx","appSecret":"xxx"}' --json ``` ### Windows常用命令速查 **系统管理**： | 命令 | 功能 | |------|------| | `openclaw --version` | 查看版本 | | `openclaw status` | 查看系统状态 | | `openclaw health` | 健康检查 | | `openclaw update` | 更新OpenClaw | | `openclaw doctor` | 诊断系统访问题 | **配置管理**： | 命令 | 功能 | |------|------| | `openclaw onboard` | 初始化向导 | | `openclaw configure` | 交互式配置 | | `openclaw config get ` | 查看配置项 | | `openclaw config set ` | 修改配置项 | | `openclaw config unset ` | 删除配置项 | --- ## Linux本地部署 > 🐧 **Linux用户**：适合开发布者，配置灵活。 ### 系统要求 **推荐发布行版**： - Ubuntu 20.04+ - Debian 11+ - CentOS 8+ ### 安装步骤 #### 第一步：安装Node.js ```bash # Ubuntu/Debian curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_24.x | sudo -E bash - sudo apt-get install -y nodejs # 验证安装 node --version ``` #### 第二步：安装 OpenClaw ```bash curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash ``` #### 第三步：验证安装 ```bash openclaw --version ``` #### 第四步：初始化配置 ```bash openclaw onboard ``` --- ## 2.1 系统要求与准备 ### 云端部署要求 如果选择云端部署，**无需任何本地环境**，只需要： - ✅ 一个浏览器 - ✅ 20元/月预算 - ✅ 10分钟时间 ## 云端一键部署 > 🔥 **适合场景**：无Mac电脑、需要24小时运行、多设备访问。 ### 为什么选择云端部署？ 云端部署相比本地部署具有多项优势，如表 2-1 所示。 **表 2-1 云端部署优势** | 优势 | 说明 | |------|------| | ⚡ **秒级部署** | 点几下鼠标就完成，无需配置环境 | | 💰 **成本低** | 20元/月起，比买Mac Mini便宜太多 | | 📱 **手机可用** | 通过QQ、企微、飞书随时随地访问 | | 🔒 **稳定可靠** | 24小时运行，不用担心电脑关机 | | 🎥 **视频教程** | 官方视频手把手教学 | ### 方案对比 目前主流的云端部署方案对比如表 2-2 所示。 **表 2-2 云端部署方案对比** | 方案 | 价格 | 带宽 | 推荐场景 | |------|------|------|----------| | 腾讯云Lighthouse | 20元/月，99元/年 | 20M | QQ、企微用户 | | 火山引擎 | 9.9元/月，58元/年 | 5M | 飞书用户 | ### 腾讯云Lighthouse部署（推荐） #### 第一步：购买服务器 1. **访问活动页面**： ``` https://cloud.tencent.com/act/pro/lighthouse-moltbot ``` 2. **选择配置**： - 配置：2核2G - 带宽：20M - 地域：建议选择**硅谷**（国外地域访问AI模型更稳定） - 价格：20元/月 或 99元/年 3. **实名认证**： - 首次使用需要实名认证 - 选择个人认证即可 - 按提示完成认证 4. **完成购买**： - 点击"立即购买" - 支付20元（建议先买1个月试用） - 等待服务器创建完成 - **可选**：关闭自动续费 5. **获取服务器信息**： - 购买完成后，点击头像 → "站内信" - 查看并记附录： - 公网IP地址 - 默认用户名（通常是 `lighthouse`） - 初始密码 #### 💡 免费白嫖方案（可选） > 如果你想免费试用3个月，可以通过 CodeBuddy 活动获取免费服务器。 **步骤**： 1. **注册 CodeBuddy**： - 国际版：https://www.codebuddy.ai/promotion/?ref=lweelxalgm（谷歌/GitHub账户） - 国内版：https://www.codebuddy.cn/promotion/?ref=7zucxaz7zvqi（手机号） - 建议使用新账号注册 2. **领取奖励**： - 登录后点击"实战礼" → "立刻领奖" - 获得1个月免费使用权 - **累计活跃7日可再延长2个月**（每天在CodeBuddy中访问候即可） 3. **重装系统为OpenClaw**： - 登录腾讯云控制台：https://console.cloud.tencent.com/ - 进入"轻量应用服务器" - 点击"重装系统" - 选择"使用应用模板" → "OpenClaw" - 选择"无需备份"，点击"确定" 4. **后续操作**： - 重装完成后，按照下面的步骤继续配置 #### 第二步：连接服务器 1. **使用SSH客户端连接**： **方式一：使用SSH客户端（推荐）** - 下载SSH客户端（如 Xterminal、Termius、FinalShell） - 新建SSH连接： - 名称：随便取 - 地址：公网IP地址 - 端口：22 - 用户名：lighthouse（或站内信中的用户名） - 密码：购买时设置的密码 **方式二：使用网页终端** - 在腾讯云控制台，点击实例卡片 - 点击"登录"按钮 - 直接在浏览器中打开终端 2. **验证OpenClaw安装**： ```bash openclaw --version ``` 如果显示版本号（如 `2026.9.3`），说明OpenClaw已预装成功。 #### 第三步：配置大模型 1. **进入应用管理**： - 点击服务器卡片 - 切换到"应用管理"标签 2. **选择模型**： - 推荐使用 **Kimi k2.5**（性价比最高） - 也可以选择其他国产大模型 3. **获取API Key**： **Kimi k2.5配置**（推荐）： ``` 1. 访问：https://platform.moonshot.cn/ 2. 注册账号并登录 3. 进入"API管理" 4. 点击"创建API Key" 5. 复制API Key（格式：sk-xxx） ``` 4. **填入配置**： - 将API Key粘贴到配置框 - 点击"保存" - 等待配置生效 #### 第四步：测试连接 1. **访问WebUI**： - 使用控制台提供的访问地址 - 格式：`http://你的服务器IP:18789/?token=xxx` 2. **发布送测试消息**： ``` 你好，能听到我说话吗？ ``` 3. **验证成功**： - 如果收到AI回复，说明配置成功 - 右上角会显示使用的模型名称 ### 腾讯龙虾产品矩阵（2026年新增） > 💡 2026年3月，腾讯推出了「龙虾全家桶」系列产品，围绕 OpenClaw 构建了完整的产品矩阵。以下是各产品的关系和定位： | 产品 | 类型 | 平台 | 状态 | 定位 | |------|------|------|------|------| | **Lighthouse** | 云服务器 | 全平台 | ✅ 稳定 | 轻量云服务器，适合部署 OpenClaw 后端 | | **QClaw** | 桌面客户端 | macOS | ✅ 全量公测 | 腾讯官方 OpenClaw 桌面客户端，开箱即用 | | **WorkBuddy** | 桌面Agent | Windows/macOS | ✅ 公测 | 桌面端AI助手，支持多IM（微信、QQ、飞书等） | | **ClawBot** | 微信插件 | 全平台 | ✅ 公测 | 官方微信接入方案，基于 WeChatFerry | **各产品关系**： ``` ┌─────────────────────────────────────────┐ │ 腾讯龙虾产品矩阵 │ ├──────────┬──────────┬───────────────────┤ │ Lighthouse │ QClaw │ WorkBuddy │ │ (云服务器) │ (桌面端) │ (多IM Agent) │ │ ↓部署 │ ↓内置 │ ↓集成 │ │ OpenClaw后端 ───────→ OpenClaw核心 │ │ ↑ │ │ ClawBot (微信插件) │ └──────────┴──────────┴───────────────────┘ ``` **使用建议**： - **个人用户 / macOS**：优先试用 QClaw，一键安装无需折腾服务器 - **需要多IM接入**：选择 WorkBuddy，支持微信、QQ、飞书等同时在线 - **微信深度用户**：搭配 ClawBot 插件实现微信消息收发 - **需要服务器部署**：选择 Lighthouse，20元/月性价比极高 > ⚠️ QClaw 于 2026-03-20 从内测转为全量公测，目前仅支持 macOS。Windows 版本正在开发中。 ### 火山引擎部署（更便宜） 如果你是飞书重度用户，推荐使用火山引擎： 1. **访问活动页面**： ``` https://www.volcengine.com/activity/clawdbot ``` 2. **价格优势**： - 9.9元/月 - 58元/年 - 比腾讯云便宜10元 3. **配置对比**： - 2核2G（相同） - 5M带宽（腾讯云20M） - 适合飞书用户 4. **部署流程**： - 与腾讯云类似 - 按照页面提示操作即可 ### 百度智能云部署（0.01元试用） > 💰 **超值试用**：百度智能云提供0.01元/月的特惠活动，适合想要低成本试用的用户。 #### 活动信息 1. **访问活动页面**： ``` https://cloud.baidu.com/product/BCC/moltbot.html ``` 2. **活动规则**： - 首月仅需 **0.01元** - 需要注册并绑定个人身份证 - 每个账号限购一次 #### 部署步骤 **第一步：购买服务器** 1. 注册百度智能云账号 2. 完成个人实名认证（绑定身份证） 3. 抢购特惠LS实例（0.01元/月） 4. 如果售罄，可以原价购买轻量应用服务器 **第二步：创建实例** 1. 进入轻量应用服务器LS控制台 2. 点击"创建实例"： - 名称：随机生成或自定义 - 密码：**务必记住**，后续登录需要 3. 等待实例创建完成 **第三步：一键配置 OpenClaw** 1. **进入实例详情页**： - 点击实例卡片 - 进入"应用管理"标签 2. **应用配置**： - 点击"一键开通" - 点击"一键放行"（开放防火墙端口） - 等待显示"已放行" 3. **模型配置**： - 下拉选择模型（如：文心一言、千帆大模型） - 点击"应用模型配置" - 系统会自动创建千帆API Key并配置 4. **接入方式配置**（可选）： - 支持接入：飞书、钉钉、企业微信、QQ - 选择你常用的通讯工具 - 按照提示完成配置（详见后续章节节） 5. **Skills 配置**（可选）： - 默认提供：百度搜索、百度百科 - 可以按需选择并点击"应用" - 更多Skills可访问OpenClaw官网获取 **第四步：访问WebUI** 1. 点击"获取网站地址" 2. 复制访问链接 3. 在浏览器中打开，即可与OpenClaw对话 #### 优势与限制 **优势**： - ✅ 价格极低（首月0.01元） - ✅ 一键配置，无需手动安装 - ✅ 集成百度千帆大模型 - ✅ 自动配置APIKey **限制**： - ⚠️ 仅限首月优惠 - ⚠️ 需要实名认证 - ⚠️ 活动可能售罄 ### 阿里云部署（可选） 阿里云也提供了OpenClaw一键部署方案： 1. **访问活动页面**： ``` https://www.aliyun.com/activity/ecs/clawdbot ``` 2. **选择轻量应用服务器**： - 使用 OpenClaw镜像 - 一键安装配置 3. **价格参考**： - 与腾讯云类似 - 具体以活动页面为准 ### 官方视频教程（强烈推荐） 腾讯云提供了详细的视频教程，跟着视频操作更简单： 1. **云上OpenClaw一键部署并接入企微和QQ** - 视频地址：https://cloud.tencent.com/developer/video/85003 - 时长：约10分钟 - 内内容：从购买到配置完成 2. **云上OpenClaw一键部署并接入飞书和钉钉** - 视频地址：https://cloud.tencent.com/developer/video/85055 - 时长：约10分钟 - 内内容：飞书和钉钉接入全流程 ### 存量服务器部署 如果你已经有轻量服务器，可以使用AI助手对话式部署： - **官方教程**：https://cloud.tencent.com/developer/article/2625605 - **适用场景**：已有轻量服务器 - **部署方式**：通过AI对话完成配置 - **优势**：更灵活，可自定义 ### 云端部署常见访问题 **Q1: 云端部署安全吗？** - ✅ 数据存储在你的服务器上 - ✅ 只有你能访问 - ✅ 可以设置访问密码 **Q2: 可以随时停止吗？** - ✅ 可以随时删除服务器 - ✅ 按使用时长计费 - ✅ 不用了就删除，不浪费钱 **Q3: 手机怎么访问？** - 通过QQ、企微、飞书等平台 - 详见[第9章节：多平台集成](../03-advanced/09-multi-platform-integration.md) ## 国内一键安装（推荐） > 🇨🇳 **国内用户推荐**：使用官方中文版一键安装脚本，速度快、配置简单。 ### 为什么选择国内版？ 国内版相比国际版具有多项本地化优势，如表 2-3 所示。 **表 2-3 国内版优势** | 优势 | 说明 | |------|------| | ⚡ **速度快** | 使用国内镜像源，下载速度快 | | 🇨🇳 **中文友好** | 完整中文界面和提示 | | 📦 **一键安装** | 自动配置所有依赖 | | 🎯 **开箱即用** | 预配置国内常用服务 | | 💰 **成本优化** | 默认配置国产模型 | ### 前置要求 **必需环境**： - Node.js 24（推荐）/ 22.16+（兼容路径）（必需） - pnpm（可选，推荐用于源码构建） **推荐配置**： - Brave Search API 密钥（用于网络搜索） - 可通过 `openclaw-cn configure --section web` 配置 **系统要求**： - macOS：需要 Xcode / Command Line Tools（仅 CLI + Gateway 需要 Node.js） - Windows：强烈推荐使用 WSL2（Ubuntu），原生 Windows 未经测试 - Linux：Ubuntu 20.04+、Debian、CentOS ### 快速开始 #### macOS/Linux 安装 ```bash # 使用国内官方安装脚本 curl -fsSL https://clawd.org.cn/install.sh | bash ``` #### Windows 安装 使用 PowerShell（管理员权限）： ```powershell # 使用国内官方安装脚本 iwr -useb https://clawd.org.cn/install.ps1 | iex ``` > ⚠️ **Windows 用户注意**：强烈推荐使用 WSL2（Ubuntu），原生 Windows 支持有限。 **WSL2 安装步骤**： ```powershell # 1. 安装 WSL2 wsl --install # 2. 重启电脑 # 3. 在 WSL2 中运行 Linux 安装命令 curl -fsSL https://clawd.org.cn/install.sh | bash ``` #### 全局安装（替代方案） 如果一键脚本失败，可以使用 npm 全局安装： ```bash # 使用 npm npm install openclaw-cn@latest # 或使用 pnpm（推荐） pnpm add openclaw-cn@latest ``` ### 运行入门向导 安装完成后，运行配置向导： ```bash # 运行入门向导并安装后台服务 openclaw-cn onboard --install-daemon ``` ### 配置向导流程 向导会引导你完成以下配置： **1. 选择网关模式**： - 本地网关（推荐）：Gateway 运行在本机 - 远程网关：Gateway 运行在服务器 **2. 配置认证**： - OpenAI Code（Codex）订阅（OAuth） - API 密钥（推荐用于 Anthropic） - 也支持 `claude setup-token` **3. 选择 AI 提供商**： - 推荐：Kimi、DeepSeek、GLM-4（国产模型） - 可选：Claude、GPT（需要 API key） **4. 配置聊天平台**（可选）： - WhatsApp：QR 扫码登录 - Telegram：输入 Bot Token - Discord：输入 Bot Token - Mattermost：插件令牌 - 飞书/企微/钉钉：输入应用凭证 **5. 安装后台服务**（推荐）： - macOS：使用 launchd - Linux：使用 systemd - WSL2：使用 systemd - 运行时：Node（推荐，WhatsApp/Telegram 必需） **6. 网关令牌**： - 向导默认生成一个令牌 - 存储在 `gateway.auth.token` 中 - 即使在回环地址上也会生成 ### 认证配置说明 **认证存储位置**（重要）： - **推荐的 Anthropic 路径**：设置 API 密钥（向导可存储） - OAuth 凭据（旧版导入）：`~/.openclaw/credentials/oauth.json` - 认证配置文件：`~/.openclaw/agents//agent/auth-profiles.json` **无头/服务器提示**： - 先在普通机器上完成 OAuth - 然后将 `oauth.json` 复制到网关主机 ### 启动 Gateway 如果安装了后台服务，Gateway 应该已经在运行： ```bash # 检查 Gateway 状态 openclaw-cn gateway status ``` **手动运行（前台）**： ```bash # 在前台运行，查看实时日志 openclaw-cn gateway --port 18789 --verbose ``` **Dashboard 访问**： 本地回环地址：`http://127.0.0.1:18789/` 如果配置了令牌，需要将其粘贴到控制界面设置中（存储为 `connect.params.auth.token`）。 > ⚠️ **Bun 警告（WhatsApp + Telegram）**：Bun 在这些渠道上有已知访问题。如果使用 WhatsApp 或 Telegram，请使用 Node 运行网关。 ### 快速验证（2分钟） ```bash # 检查状态 openclaw-cn status # 健康检查 openclaw-cn health ``` ### 配对 + 连接聊天界面 #### WhatsApp（二维码登录） ```bash # 登录 WhatsApp openclaw-cn channels login ``` 通过 WhatsApp → 设置 → 已连接的设备 扫描二维码。 #### Telegram / Discord / 其他 向导可以为你写入令牌/配置。如果手动配置： **Telegram**： ```bash openclaw-cn channels add \ --channel telegram \ --token "YOUR_BOT_TOKEN" ``` **Discord**： ```bash openclaw-cn channels add \ --channel discord \ --token "YOUR_BOT_TOKEN" ``` > 💡 **Telegram 私信提示**：首次私信会返回配对码，需要批准后机器人才会响应。 ### 私信安全（配对审批） 默认策略：未知私信会收到短代码，消息在获得批准前不会被处理。 如果首次私信没有得到回复，需要批准配对： ```bash # 查看配对列表 openclaw-cn pairing list whatsapp # 批准配对 openclaw-cn pairing approve whatsapp ``` ### 从源码运行（开发布） 如果需要修改 OpenClaw 本身，可以从源码运行： ```bash # 克隆仓库 git clone https://github.com/clawdbot/clawdbot.git cd clawdbot # 安装依赖 pnpm install # 构建 UI（首次运行时自动安装 UI 依赖） pnpm ui:build # 构建项目 pnpm build # 运行入门向导 openclaw-cn onboard --install-daemon ``` 如果还没有全局安装，可以从仓库中通过 `pnpm openclaw-cn ...` 运行命令。 **从源码运行 Gateway**： ```bash node dist/entry.js gateway --port 18789 --verbose ``` ### 端到端验证 在新终端中，发布送测试消息： ```bash # 发布送测试消息 openclaw-cn message send --target +15555550123 --message "Hello from OpenClaw" ``` 如果 `openclaw-cn health` 显示 "no auth configured"，需要返回向导设置 OAuth/密钥认证。 **调试提示**： - `openclaw-cn status --all`：最佳的只读调试报告 - `openclaw-cn health`：向运行中的网关请求健康快照 - `openclaw-cn status --deep`：深度状态检查 ### 配置文件位置 > 📖 **详细说明**: 完整的配置文件结构和使用指南请参考 [配置文件结构完整指南](../config-file-structure.md) ```bash # 主配置文件 ~/.openclaw/openclaw.json # 认证配置 ~/.openclaw/agents//agent/auth-profiles.json # OAuth 凭据（旧版） ~/.openclaw/credentials/oauth.json # 日志文件件 ~/.openclaw/logs/gateway.log ``` ### 国内版特色功能 **1. 预配置国产模型**： - Kimi（月之暗面） - DeepSeek（深度求索） - GLM-4（智谱 AI） - 通义千访问（阿里） - 文心一言（百度） **2. 国内平台集成**： - 飞书（字节跳动） - 企业微信（腾讯） - 钉钉（阿里） - QQ（腾讯） **3. 优化的网络配置**： - 使用国内镜像源 - 优化 API 访问速度 - 支持代理配置 ### 常见访问题 **Q1: 安装失败怎么怎么办？** ```bash # 检查 Node.js 版本（需要 22+） node --version # 如果版本过低，使用 nvm 升级 nvm install 22 nvm use 22 ``` **Q2: 如何更新到最新版本？** ```bash # 重新运行安装脚本 curl -fsSL https://clawd.org.cn/install.sh | bash ``` **Q3: 如何卸载？** ```bash # 停止服务 openclaw-cn gateway stop # 卸载 npm uninstall -g openclaw-cn # 删除配置（可选） rm -rf ~/.openclaw ``` **Q4: 支持哪些系统？** - ✅ macOS 12+ - ✅ Linux（Ubuntu 20.04+、Debian、CentOS） - ✅ Windows 10/11（通过 WSL2） **Q5: 配置向导卡住怎么怎么办？** ```bash # 按 Ctrl+C 中断 # 检查网关是否运行 openclaw-cn gateway status # 重新启动网关并重试 openclaw-cn gateway restart openclaw-cn onboard ``` **Q6: 健康检查显示 "no auth configured"** 需要配置认证： ```bash # 重新运行向导 openclaw-cn onboard # 或手动配置 API 密钥 openclaw-cn configure --section auth ``` ### 下一步（可选，但很棒） - macOS 菜单栏应用 + 语音唤醒：[macOS 应用](https://docs.openclaw.ai/platforms/macos.html) - iOS/Android 节点（Canvas/摄像头/语音）：[节点](https://docs.openclaw.ai/nodes.html) - 远程访问（SSH 隧道 / Tailscale 服务）：[远程访问](https://docs.openclaw.ai/gateway/remote.html) - 始终在线 / VPN 设置：[Tailscale](https://docs.openclaw.ai/gateway/tailscale.html) ### 下一步 安装完成后，可以： 1. 配置 AI 模型（见下文"API配置指南"） 2. 连接聊天平台（见[第9章节：多平台集成](../03-advanced/09-multi-platform-integration.md)） 3. 安装 Skills（见[第8章节：Skills扩展](../03-advanced/08-skills-extension.md)） 4. 开始使用（见[第3章节：快速上手](03-quick-start.md)) --- ## Cloudflare Workers 部署（进阶） > ☁️ **全球 CDN 加速**：使用 Cloudflare Workers 部署 OpenClaw，分享受全球边缘网络加速。 ### 为什么选择 Cloudflare Workers？ Cloudflare Workers 提供全球边缘网络部署能力，如表 2-4 所示。 **表 2-4 Cloudflare Workers 优势** | 优势 | 说明 | |------|------| | 🌍 **全球加速** | 部署在 Cloudflare 全球边缘网络 | | 💰 **成本可控** | 5美元/月起步，24小时在线 | | 🔒 **安全可靠** | 内置 Zero Trust 安全认证 | | ⚡ **快速部署** | 一键部署，10分钟完成 | | 📦 **无需服务器** | Serverless 架构，无需维护 | ### 前置要求 **必需条件**： - Cloudflare 账号 - Workers Paid 计划（5美元/月） - 信用卡（用于订阅付费计划） **成本说明**： - 基础费用：5美元/月（起步价） - 高频使用可能产生额外费用 - 作为 24 小时在线的 AI 服务，月成本在可接受范围内 > 💡 **成本参考**：详见 [GitHub 讨论：What's the cost running it 24/7 for a month](https://github.com/cloudflare/moltworker/issues/76) ### 部署流程 #### 第一步：一键部署 Moltworker 1. **点击部署按钮**： ``` https://deploy.workers.cloudflare.com/?url=https://github.com/cloudflare/moltworker ``` 2. **配置 Gateway Token**： - 务必修改并妥善保存 `MOLTBOT_GATEWAY_TOKEN` - 这是后续进入管理后台的唯一凭证 - 建议使用强密码生成器 #### 第二步：等待构建 - 部署过程约需 10 分钟 - 可点击「继续处理项目」跳过等待页面 - 构建完成后会自动跳转到项目页面 #### 第三步：配置 Access（Zero Trust） 访问网页界面需要配置 `CF_ACCESS_AUD` 和 `CF_ACCESS_TEAM_DOMAIN` 两个变量。 **1. 创建应用**： - 进入 Zero Trust → Access → Applications - 添加一个 Self-hosted 应用 **2. 设置域名**： - 子域默认为 `moltbot-sandbox` - 域名可使用 Cloudflare 分配的 Worker 域名或自定义域名 - Session Duration（会话时间）建议设置长一些，避免频繁登录 **3. 配置策略**： - 系统会自动创建 `moltbot-sandbox - Production` 策略 - 默认通过邮箱验证码登录 **4. 获取配置变量**： **CF_ACCESS_AUD**： - 保存应用后，点击右侧「⋮」编辑 - 在应用程序受众（AUD）标签页找到 Application Audience (AUD) **CF_ACCESS_TEAM_DOMAIN**： - 进入 Zero Trust → Settings - 团队域名格式：`xxxxxx.cloudflareaccess.com` #### 第四步：配置 R2 对象存储 OpenClaw 需要 R2 来存储状态，需配置以下三个变量： - `CF_ACCOUNT_ID` - `R2_ACCESS_KEY_ID` - `R2_SECRET_ACCESS_KEY` **操作步骤**： **1. 获取 Account ID**： - 在 Cloudflare 侧边栏进入 R2 → Overview - 右侧 Account Details 中的 Account ID 即为 `CF_ACCOUNT_ID` **2. 创建 API 令牌**： - 点击 Manage R2 API Tokens - 选择 Create API Token **3. 设置权限**： - 权限选择 Object Read & Write - 建议范围通过 Specific Bucket 限制在 `moltbot-data` **4. 保存密钥**： - 创建成功后，记附录 Access Key ID 和 Secret Access Key > ⚠️ **重要提示**：修改 Token 时请务必核对变量名称。如果不慎修改了 Build Token，会导致 Worker 构建失败。 #### 第五步：注入变量并重启 1. **进入设置**： - Workers → Settings → Variables and Secrets 2. **填入变量**： - `MOLTBOT_GATEWAY_TOKEN`（第一步设置的） - `CF_ACCESS_AUD`（第三步获取的） - `CF_ACCESS_TEAM_DOMAIN`（第三步获取的） - `CF_ACCOUNT_ID`（第四步获取的） - `R2_ACCESS_KEY_ID`（第四步获取的） - `R2_SECRET_ACCESS_KEY`（第四步获取的） 3. **重新部署**： - 点击 Deploy 重新部署 - 等待部署完成 ### 访问与管理 部署完成后，可通过以下地址访问： **访问 Worker**（需要 token）： ``` https://moltbot-sandbox.xxxxxxxx.workers.dev?token=MOLTBOT_GATEWAY_TOKEN ``` **管理后台**（需要邮箱验证）： ``` https://moltbot-sandbox.xxxxxxxx.workers.dev/_admin/ ``` 通过 Cloudflare Access 的邮箱验证码验证后，即可进入管理后台并接受 Pairing Requests。 ### 基础使用 #### 查看或切换模型 ```bash # 查看当前模型 /model # 切换模型 /model minimax/MiniMax-M2.1 ``` #### 设置开机自启命令 为了避免 Worker 重启后模型被重置，建议设置开机自启命令： ```bash set model minimax/MiniMax-M2.1 ``` #### 远程终端连接 ```bash # 登录到 Gateway openclaw gateway login --url https://moltbot-sandbox.xxxxxxxx.workers.dev # 配置 Skills openclaw configure --section skills ``` ### 避坑指南 **访问题 1：模型配置报错** **症状**：通过配置文件修改默认模型后报错 **原因**：国内 AI 服务商通常区分国内与海外端点，Cloudflare Workers 环境下配置文件修改内容易出错 **解决方案**： - 直接通过开机命令强制指定模型 - 不要依赖配置文件或后台 UI - 使用 `set model` 命令设置开机自启 **访问题 2：Worker 构建失败** **症状**：部署后 Worker 无法启动 **原因**：不慎修改了 Build Token **解决方案**： - 检查所有变量名称是否正确 - 确保没有修改 Build Token - 重新部署 **访问题 3：无法访问管理后台** **症状**：访问 `/_admin/` 时无法登录 **原因**：Zero Trust 配置不正确 **解决方案**： - 检查 `CF_ACCESS_AUD` 和 `CF_ACCESS_TEAM_DOMAIN` 是否正确 - 确认邮箱验证码是否正确 - 检查 Session Duration 设置 ### 成本估算 | 项目 | 费用 | 说明 | |------|------|------| | Workers Paid 计划 | 5美元/月 | 基础费用 | | 额外请求费用 | 按量计费 | 高频使用时产生 | | R2 存储 | 免费额度内 | 通常不会超出 | | 总计 | 5-10美元/月 | 取决于使用频率 | ### 适用场景 **推荐使用**： - ✅ 想低成本尝试 OpenClaw - ✅ 已有 Cloudflare 付费订阅 - ✅ 需要全球 CDN 加速 - ✅ 不想维护服务器 **不推荐使用**： - ❌ 期望开箱即用 - ❌ 没有技术背景 - ❌ 需要复杂的自动化流程 - ❌ 预算非常有限 ### 总结 Cloudflare Workers + OpenClaw 是一个低成本的尝鲜方案，适合： - 未体验过 Agent 自动化，想低成本试手 - 已有 Cloudflare 付费订阅，资源闲置 - 需要全球 CDN 加速的场景 但需要注意： - OpenClaw 目前还不是一个能「即刻提升效率」的工具 - 更像是一个为 AI 自动化搭建的系统底座 - 如果没有明确的、可标准化的长流程需求，可能只会带来维护成本 **下一步**： - 配置 AI 模型（见下文"API配置指南"） - 配置通讯渠道（见[第9章节：多平台集成](../03-advanced/09-multi-platform-integration.md)） - 安装 Skills（见[第8章节：Skills扩展](../03-advanced/08-skills-extension.md)） --- ## Docker 部署（可选） > 🐳 **开发布者选项**：Docker 部署适合需要环境隔离的场景。 ### 为什么选择 Docker？ Docker 部署提供环境隔离和便捷管理，如表 2-5 所示。 **表 2-5 Docker 部署优势** | 优势 | 说明 | |------|------| | 🔒 **环境隔离** | 不影响系统环境，干净整洁 | | 📦 **一键部署** | 无需配置依赖，开箱即用 | | 🔄 **易于更新** | 一条命令完成更新 | | 🌐 **跨平台** | Windows/macOS/Linux 统一方案 | | 🚀 **快速启动** | 5分钟完成部署 | ### 前置要求 **安装 Docker**： **macOS**： ```bash # 下载 Docker Desktop # 访问：https://www.docker.com/products/docker-desktop # 或使用 Homebrew brew install --cask docker ``` **Windows**： ```bash # 下载 Docker Desktop # 访问：https://www.docker.com/products/docker-desktop # 安装 WSL2（如果还没安装） wsl --install ``` **Linux (Ubuntu)**： ```bash # 安装 Docker curl -fsSL https://get.docker.com | sh # 启动 Docker 服务 sudo systemctl start docker sudo systemctl enable docker # 添加当前用户到 docker 组 sudo usermod -aG docker $USER ``` **验证安装**： ```bash docker --version # 应显示：Docker version 24.x.x ``` ### 快速开始 #### 方式一：一键脚本部署（推荐新手） 最简单的方式，一条命令搞定所有配置！ ```bash curl -fsSL https://clawd.org.cn/install.sh | bash ``` **这个脚本会自动：** - ✅ 检查 Docker 环境 - ✅ 下载镜像（使用国内镜像：`jiulingyun803/openclaw-cn:latest`） - ✅ 配置环境变量 - ✅ 启动内容器 - ✅ 运行配置向导 - ✅ 生成网关令牌 完成后，在浏览器打开 `http://127.0.0.1:18789/` 即可使用。 **脚本后续操作**： - 按照提示输入渠道信息（可选） - 将生成的令牌复制到 Web UI 登录 #### 方式二：手动 Docker Compose 部署（适合进阶用户） 如果一键脚本不适用，或需要自定义配置，按以下步骤操作。 **步骤 1：创建工作目附录** ```bash mkdir -p ~/openclaw-docker cd ~/openclaw-docker ``` **步骤 2：创建 `.env` 环境文件** ```bash cat > .env << 'EOF' # 镜像配置（使用国内镜像） OPENCLAW_IMAGE=jiulingyun803/openclaw-cn:latest # 数据目附录 OPENCLAW_CONFIG_DIR=./data/.openclaw OPENCLAW_WORKSPACE_DIR=./data/clawd # 网关配置 OPENCLAW_GATEWAY_PORT=18789 OPENCLAW_BRIDGE_PORT=18790 OPENCLAW_GATEWAY_BIND=lan OPENCLAW_GATEWAY_TOKEN=your-secure-token-here # Claude 集成（可选） CLAUDE_AI_SESSION_KEY= CLAUDE_WEB_SESSION_KEY= CLAUDE_WEB_COOKIE= EOF ``` **步骤 3：创建 `docker-compose.yml` 文件** ```yaml services: openclaw-cn-gateway: image: ${OPENCLAW_IMAGE:-jiulingyun803/openclaw-cn:latest} user: node:node environment: HOME: /home/node TERM: xterm-256color OPENCLAW_GATEWAY_TOKEN: ${OPENCLAW_GATEWAY_TOKEN} CLAUDE_AI_SESSION_KEY: ${CLAUDE_AI_SESSION_KEY} CLAUDE_WEB_SESSION_KEY: ${CLAUDE_WEB_SESSION_KEY} CLAUDE_WEB_COOKIE: ${CLAUDE_WEB_COOKIE} volumes: - ${OPENCLAW_CONFIG_DIR:-./data/.openclaw}:/home/node/.openclaw - ${OPENCLAW_WORKSPACE_DIR:-./data/clawd}:/home/node/clawd ports: - "${OPENCLAW_GATEWAY_PORT:-18789}:18789" - "${OPENCLAW_BRIDGE_PORT:-18790}:18790" init: true restart: unless-stopped command: [ "node", "dist/index.js", "gateway", "--bind", "${OPENCLAW_GATEWAY_BIND:-lan}", "--port", "${OPENCLAW_GATEWAY_PORT:-18789}" ] openclaw-cn-cli: image: ${OPENCLAW_IMAGE:-jiulingyun803/openclaw-cn:latest} user: node:node environment: HOME: /home/node TERM: xterm-256color BROWSER: echo CLAUDE_AI_SESSION_KEY: ${CLAUDE_AI_SESSION_KEY} CLAUDE_WEB_SESSION_KEY: ${CLAUDE_WEB_SESSION_KEY} CLAUDE_WEB_COOKIE: ${CLAUDE_WEB_COOKIE} volumes: - ${OPENCLAW_CONFIG_DIR:-./data/.openclaw}:/home/node/.openclaw - ${OPENCLAW_WORKSPACE_DIR:-./data/clawd}:/home/node/clawd stdin_open: true tty: true init: true entrypoint: ["node", "dist/index.js"] ``` **步骤 4：启动内容器** ```bash # 拉取最新镜像 docker compose pull # 启动网关（后台运行） docker compose up -d openclaw-cn-gateway # 查看日志（可选） docker compose logs -f openclaw-cn-gateway ``` **步骤 5：运行配置向导** ```bash docker compose run --rm openclaw-cn-cli onboard ``` 配置向导会提示你： - 选择网关后端（Claude、Gemini 等） - 配置 Feishu、Telegram 等渠道 - 生成和保存配置 **步骤 6：访问 Web UI** 打开浏览器访问：`http://127.0.0.1:18789/` 将配置向导生成的令牌复制到登录页面即可。 ### 环境变量详解 | 变量 | 含义 | 默认值 | 必需 | 说明 | |------|------|--------|------|------| | OPENCLAW_IMAGE | Docker 镜像名称 | jiulingyun803/openclaw-cn:latest | ❌ | 使用国内镜像，也可指定版本号 | | OPENCLAW_CONFIG_DIR | 配置文件目附录 | ./data/.openclaw | ❌ | OpenClaw 配置和凭证存储位置 | | OPENCLAW_WORKSPACE_DIR | 工作空间目附录 | ./data/clawd | ❌ | 代理工作文件存储位置 | | OPENCLAW_GATEWAY_PORT | 网关端口号 | 18789 | ❌ | 访问 Web UI 的端口 | | OPENCLAW_BRIDGE_PORT | 桥接端口号 | 18790 | ❌ | 用于客户端连接的端口 | | OPENCLAW_GATEWAY_BIND | 网关绑定地址 | lan | ❌ | localhost（仅本机）/ lan（局域网）/ 0.0.0.0（公网，⚠️ 谨慎使用） | | OPENCLAW_GATEWAY_TOKEN | 网关认证令牌 | 自动生成 | ❌ | Web UI 登录令牌（可自定义或留空自动生成） | | CLAUDE_AI_SESSION_KEY | Claude.ai 会话密钥 | 空 | ❌ | ⚠️ 仅使用 Claude AI 作为后端时填写 | | CLAUDE_WEB_SESSION_KEY | Claude Web 会话密钥 | 空 | ❌ | ⚠️ 仅使用 Claude Web 版时填写 | | CLAUDE_WEB_COOKIE | Claude Web Cookie | 空 | ❌ | ⚠️ 仅使用 Claude Web 版时填写 | **环境变量设置方式**： **方式 A：编辑 `.env` 文件（推荐）** ```bash # 编辑 .env 文件 nano .env # docker compose 会自动读取 docker compose up -d ``` **方式 B：命令行设置** ```bash export OPENCLAW_GATEWAY_PORT=18789 docker compose up -d ``` **方式 C：命令行临时覆盖** ```bash docker compose -e OPENCLAW_GATEWAY_PORT=8080 up -d ``` ### 常用操作 #### 查看网关状态 ```bash # 检查内容器是否运行 docker compose ps # 查看网关日志 docker compose logs openclaw-cn-gateway # 实时查看日志（支持续跟踪） docker compose logs -f openclaw-cn-gateway ``` #### 配置渠道 通过 CLI 内容器配置各类渠道： **Telegram（需要机器人令牌）**： ```bash docker compose run --rm openclaw-cn-cli channels add \ --channel telegram \ --token "YOUR_BOT_TOKEN" ``` **Discord（需要机器人令牌）**： ```bash docker compose run --rm openclaw-cn-cli channels add \ --channel discord \ --token "YOUR_BOT_TOKEN" ``` **WhatsApp（QR 扫码）**： ```bash docker compose run --rm openclaw-cn-cli channels login ``` **Feishu（需要 App ID 和 Secret）**： ```bash docker compose run --rm openclaw-cn-cli onboard # 按提示输入信息 ``` #### 重新配置 ```bash # 重新运行配置向导 docker compose run --rm openclaw-cn-cli onboard # 查看当前配置 docker compose run --rm openclaw-cn-cli config get ``` #### 重启网关 ```bash # 重启网关内容器 docker compose restart openclaw-cn-gateway # 停止网关 docker compose down # 重新启动 docker compose up -d openclaw-cn-gateway ``` #### 更新到最新版本 ```bash # 拉取最新镜像 docker compose pull # 重启内容器（自动使用新镜像） docker compose up -d openclaw-cn-gateway ``` #### 清理数据（谨慎操作） ```bash # 停止并删除内容器 docker compose down # 删除本地数据目附录 rm -rf ./data/ # 删除本地镜像（可选） docker rmi jiulingyun803/openclaw-cn:latest ``` ### 数据支持久化 Docker 内容器的数据存储在工作目附录的 `data` 文件夹： ```bash ~/openclaw-docker/data/ ├── .openclaw/ # 配置文件 │ ├── openclaw.json # 主配置 │ └── logs/ # 日志文件件 └── clawd/ # 工作空间 └── workspace/ # 代理工作文件 ``` **备份数据**： ```bash # 备份配置和数据 tar -czf openclaw-backup-$(date +%Y%m%d).tar.gz ./data # 恢复数据 tar -xzf openclaw-backup-20260210.tar.gz ``` ### Docker 部署常见访问题 #### 访问题 1：内容器无法启动 **症状**：`docker compose up` 后内容器立即退出 **解决方案**： ```bash # 查看详细错误日志 docker compose logs openclaw-cn-gateway # 检查端口是否被占用 sudo netstat -ltnp | grep 18789 # macOS 使用：lsof -i :18789 # 如果被占用，修改 OPENCLAW_GATEWAY_PORT # 编辑 .env，将端口改为其他（如 18790） nano .env ``` #### 访问题 2：权限拒绝（Permission Denied） **症状**：`Error: EACCES: permission denied, mkdir ...` **解决方案**： ```bash # 确保数据目附录存在且权限正确 mkdir -p ./data/.openclaw ./data/clawd chmod 755 ./data/.openclaw ./data/clawd # 如果使用了宿主机路径，确保目附录可写 chmod 777 ./data ``` #### 访问题 3：无法访问 Web UI **症状**：浏览器访问 `http://127.0.0.1:18789` 无响应 **解决方案**： ```bash # 检查内容器是否运行 docker compose ps # 检查网关日志 docker compose logs openclaw-cn-gateway # 验证端口是否正确 # 如果 OPENCLAW_GATEWAY_PORT=18789，则访问 :18789 # 如果改了端口，访问对应的新端口 # 检查防火墙设置 # macOS sudo pfctl -d # 临时关闭防火墙测试 # Linux sudo ufw status sudo ufw allow 18789 ``` #### 访问题 4：配置向导卡住 **症状**：`docker compose run --rm openclaw-cn-cli onboard` 无反应 **解决方案**： ```bash # 按 Ctrl+C 中断 # 检查网关是否运行 docker compose logs openclaw-cn-gateway # 重新启动网关并重试 docker compose restart openclaw-cn-gateway docker compose run --rm openclaw-cn-cli onboard ``` #### 访问题 5：镜像拉取失败（403 错误） **症状**：`docker pull openclaw/openclaw:latest` 返回 403 错误 **解决方案**： ```bash # 使用国内镜像（推荐） docker pull jiulingyun803/openclaw-cn:latest # 或在 .env 文件中指定国内镜像 echo "OPENCLAW_IMAGE=jiulingyun803/openclaw-cn:latest" >> .env # 重新拉取 docker compose pull ``` #### 访问题 6：网络超时 **症状**：拉取镜像或访问 API 时网络超时 **解决方案**： ```bash # 配置 Docker 镜像加速（国内用户） # 编辑 Docker 配置 sudo nano /etc/docker/daemon.json # 添加镜像加速器 { "registry-mirrors": [ "https://docker.mirrors.ustc.edu.cn", "https://hub-mirror.c.163.com" ] } # 重启 Docker sudo systemctl restart docker # macOS 用户在 Docker Desktop 设置中添加镜像加速器 ``` #### 访问题 7：数据丢失 **症状**：重启内容器后配置和数据丢失 **解决方案**： ```bash # 确保使用了数据卷挂载 # 检查 docker-compose.yml 中的 volumes 配置 # 查看数据是否存在 ls -la ./data/.openclaw ls -la ./data/clawd # 如果数据丢失，从备份恢复 tar -xzf openclaw-backup-20260210.tar.gz ``` #### 访问题 8：性能访问题 **症状**：内容器运行缓慢或占用资源过高 **解决方案**： ```bash # 限制资源使用（编辑 docker-compose.yml） services: openclaw-cn-gateway: # ... 其他配置 deploy: resources: limits: cpus: '2' memory: 2G reservations: cpus: '1' memory: 1G # 重启内容器 docker compose up -d openclaw-cn-gateway ``` ### 从一键脚本迁移到手动配置 如果想从一键脚本切换到手动配置（或反之）： ```bash # 停止现有内容器 docker compose down # 备份现有配置 cp -r ~/.openclaw ~/.openclaw.backup # 更新 .env 和 docker-compose.yml # 重新启动 docker compose up -d openclaw-cn-gateway ``` 配置会自动保留在数据目附录中，无需重新设置。 ### Docker 部署优势总结 ✅ **环境隔离**：不影响系统环境 ✅ **快速部署**：5分钟完成 ✅ **易于管理**：一条命令更新 ✅ **跨平台**：统一部署方案 ✅ **可扩展**：支持多实例部署 ✅ **国内优化**：使用国内镜像，下载速度快 **推荐使用场景**： - 开发布者本地测试 - 服务器部署 - 多环境隔离 - 快速体验 OpenClaw **下一步**： - 配置 API 模型（见下文"API配置指南"） - 配置通讯渠道（见[第9章节：多平台集成](../03-advanced/09-multi-platform-integration.md)） - 安装 Skills（见[第8章节：Skills扩展](../03-advanced/08-skills-extension.md)） --- ## 更新和维护 > 🔄 **保支持最新**：定期更新 OpenClaw 以获得新功能和安全修复。 ### 检查更新 ```bash # 检查当前版本 openclaw --version # 检查最新版本 curl -s https://api.github.com/repos/openclaw/openclaw/releases/latest | grep tag_name ``` ### 本地安装更新 ```bash # 方式一：使用安装脚本 curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash # 方式二：手动更新 cd ~/openclaw git pull origin main pnpm install pnpm build ``` ### Docker 更新 ```bash # 拉取最新镜像 docker pull openclaw/openclaw:latest # 停止并删除旧内容器 docker stop openclaw docker rm openclaw # 启动新内容器 docker run -d \ --name openclaw \ -p 18789:18789 \ -v ~/.openclaw:/root/.openclaw \ --restart unless-stopped \ openclaw/openclaw:latest ``` ### 备份数据 **本地安装备份**： ```bash # 备份配置和数据 tar -czf openclaw-backup-$(date +%Y%m%d).tar.gz ~/.openclaw # 恢复数据 tar -xzf openclaw-backup-20260210.tar.gz -C ~/ ``` **Docker 备份**： ```bash # 备份数据卷 docker run --rm \ -v ~/.openclaw:/data \ -v $(pwd):/backup \ alpine tar czf /backup/openclaw-backup-$(date +%Y%m%d).tar.gz /data # 恢复数据 docker run --rm \ -v ~/.openclaw:/data \ -v $(pwd):/backup \ alpine tar xzf /backup/openclaw-backup-20260210.tar.gz -C / ``` ### 监控和日志 **查看日志**： ```bash # 本地安装 tail -f ~/.openclaw/logs/gateway.log # Docker docker logs -f openclaw ``` **监控指标**： ```bash # 查看系统状态 openclaw gateway status # 查看资源使用 openclaw stats # 查看 API 消耗和额度 openclaw status --usage ``` ### 故障排查 **常见访问题**： 1. **Gateway 无法启动** ```bash # 查看日志 openclaw logs # 检查端口占用 lsof -i :18789 # 重启 Gateway openclaw gateway restart ``` 2. **API 连接失败** ```bash # 测试 API 连接 openclaw test api # 检查 API Key openclaw config get models.providers ``` 3. **性能访问题** ```bash # 清理缓存 openclaw cache clear # 重启服务 openclaw gateway restart ``` ### 卸载 **本地安装卸载**： ```bash # 停止服务 openclaw gateway stop # 删除文件 rm -rf ~/.openclaw rm -rf ~/openclaw # 删除命令 npm uninstall -g openclaw ``` **Docker 卸载**： ```bash # 停止并删除内容器 docker stop openclaw docker rm openclaw # 删除镜像 docker rmi openclaw/openclaw # 删除数据 rm -rf ~/.openclaw ``` --- ## API配置指南 > OpenClaw需要连接AI模型才能工作，推荐使用**国产大模型**，性价比高。 ### 为什么需要API？ OpenClaw本身不包含AI模型，需要连接第三方API： - 官方API：价格贵、国内访问困难 - 第三方API：价格便宜、国内直连 ### API模型分类 OpenClaw支持两种类型的API模型配置： #### 1. 内置 API 模型（推荐新手） **什么是内置API模型？** OpenClaw已经预先配置好了多个主流AI模型的连接方式，你只需要： - ✅ 获取API Key - ✅ 在配置向导中选择对应模型 - ✅ 粘贴API Key即可使用 **支持的内置模型**： OpenClaw内置支持非常多的API模型，包括但不限于： **国内模型**（推荐）： - 🌙 **Moonshot AI (Kimi)**：长文本专家，200万字上下文 - 🧠 **DeepSeek**：性价比之王，推理能力强 - 🎯 **智谱GLM**：中文理解好，多模态支持 - 🚀 **通义千访问 (Qwen)**：阿里出品，稳定可靠 - 🎨 **MiniMax**：对话自然，创意能力强 - 📚 **百度文心**：中文语料丰富 - 🔥 **字节豆包**：性价比高 **国外模型**： - 🤖 **OpenAI (GPT-4/GPT-3.5)**：最强大但价格贵 - 🦙 **Anthropic (Claude)**：推理能力强，安全性高 - 🔷 **Google (Gemini)**：多模态能力强 - 🌐 **Groq**：推理速度快 **优势**： - ✅ 配置简单，无需手动编写配置文件 - ✅ 参数已优化，开箱即用 - ✅ 自动更新，跟随OpenClaw版本 - ✅ 适合新手，降低使用门槛 **使用场景**： - 🎯 新手用户快速上手 - 🎯 使用主流大模型 - 🎯 不想折腾配置文件 #### 2. 自定义 API（进阶用户） **什么是自定义API？** 如果你想使用： - 🔧 OpenClaw未内置的模型 - 🔧 自己搭建的模型服务 - 🔧 第三方API代理服务 - 🔧 企业内部的模型接口 就需要使用自定义API配置。 **配置方式**： 需要手动编辑配置文件 `~/.openclaw/openclaw.json`，指定： - `baseUrl`：API服务地址 - `apiKey`：认证密钥 - `api`：API协议类型（如 `openai-chat`、`anthropic-messages`） - `models`：模型列表和参数 **优势**： - ✅ 灵活性高，支持任何兼内容的API - ✅ 可以使用小众模型 - ✅ 可以自定义模型参数 - ✅ 适合企业定制化需求 **劣势**： - ⚠️ 配置复杂，需要了解JSON格式 - ⚠️ 需要手动维护配置 - ⚠️ 参数错误可能导致无法使用 **使用场景**： - 🎯 进阶用户 - 🎯 使用非主流模型 - 🎯 企业内部部署 - 🎯 需要精细控制参数 ### 配置方式对比 两种配置方式的对比如表 2-6 所示。 **表 2-6 API 配置方式对比** | 特性 | 内置API模型 | 自定义API | |------|------------|-----------| | 配置难度 | ⭐ 简单 | ⭐⭐⭐⭐ 复杂 | | 适用人群 | 新手 | 进阶用户 | | 模型选择 | 主流模型 | 任意模型 | | 配置方式 | 向导选择 | 手动编辑 | | 维护成本 | 低 | 高 | | 灵活性 | 中 | 高 | ### 推荐配置路径 **新手推荐**： ``` 1. 使用内置API模型 2. 选择国产模型（如 Kimi、DeepSeek） 3. 通过 openclaw onboard 向导配置 4. 先体验，熟悉后再考虑自定义 ``` **进阶用户**： ``` 1. 先用内置API模型熟悉OpenClaw 2. 了解配置文件结构 3. 根据需求添加自定义API 4. 测试验证后投入使用 ``` --- ### 自定义API配置（进阶用户） > ⚠️ **适合人群**：进阶用户、需要使用非主流模型、企业定制化需求 #### 什么时候需要自定义API？ 如果你遇到以下情况，需要使用自定义API配置： 1. **使用非内置模型**： - OpenClaw未内置的小众模型 - 新发布布的模型（OpenClaw还未更新） - 区域限定的模型 2. **使用第三方代理**： - API代理服务（如 OpenRouter、API2D） - 企业内部的API网关 - 自建的模型服务 3. **精细控制参数**： - 自定义模型参数 - 调整上下文窗口大小 - 修改默认配置 #### 配置文件位置 > 📖 **详细说明**: 完整的配置文件结构和使用指南请参考 [配置文件结构完整指南](../config-file-structure.md) ```bash # 配置文件路径 ~/.openclaw/openclaw.json # 编辑配置文件 nano ~/.openclaw/openclaw.json ``` #### 配置文件结构 ```json { "models": { "mode": "merge", "providers": { "你的供应商名称": { "baseUrl": "API服务地址", "apiKey": "你的API 密钥", "auth": "认证方式", "api": "API协议类型", "models": [ { "id": "模型ID", "name": "模型显示名称", "contextWindow": 上下文窗口大小, "maxTokens": 最大输出tokens } ] } } }, "agents": { "defaults": { "model": { "primary": "供应商名称/模型ID" } } } } ``` #### 示例1：配置DeepSeek（自定义方式） ```json { "models": { "mode": "merge", "providers": { "deepseek": { "baseUrl": "https://api.deepseek.com", "apiKey": "sk-你的API 密钥", "auth": "api-key", "api": "openai-chat", "models": [ { "id": "deepseek-chat", "name": "DeepSeek Chat", "contextWindow": 64000, "maxTokens": 4096 }, { "id": "deepseek-coder", "name": "DeepSeek Coder", "contextWindow": 64000, "maxTokens": 4096 } ] } } }, "agents": { "defaults": { "model": { "primary": "deepseek/deepseek-chat" } } } } ``` #### 示例2：配置第三方API代理 如果你使用API代理服务（如OpenRouter），配置如下： ```json { "models": { "mode": "merge", "providers": { "openrouter": { "baseUrl": "https://openrouter.ai/api/v1", "apiKey": "sk-or-v1-你的密钥", "auth": "api-key", "api": "openai-chat", "models": [ { "id": "anthropic/claude-3.5-sonnet", "name": "Claude 3.5 Sonnet", "contextWindow": 200000, "maxTokens": 8192 }, { "id": "openai/gpt-4", "name": "GPT-4", "contextWindow": 128000, "maxTokens": 4096 } ] } } }, "agents": { "defaults": { "model": { "primary": "openrouter/anthropic/claude-3.5-sonnet" } } } } ``` #### 示例3：配置多个模型供应商 你可以同时配置多个供应商，根据需要切换： ```json { "models": { "mode": "merge", "providers": { "deepseek": { "baseUrl": "https://api.deepseek.com", "apiKey": "sk-你的DeepSeek密钥", "auth": "api-key", "api": "openai-chat", "models": [ { "id": "deepseek-chat", "name": "DeepSeek Chat", "contextWindow": 64000, "maxTokens": 4096 } ] }, "moonshot": { "baseUrl": "https://api.moonshot.cn/v1", "apiKey": "sk-你的Kimi密钥", "auth": "api-key", "api": "openai-chat", "models": [ { "id": "moonshot-v1-128k", "name": "Kimi 128K", "contextWindow": 128000, "maxTokens": 4096 } ] } } }, "agents": { "defaults": { "model": { "primary": "deepseek/deepseek-chat", "fallback": "moonshot/moonshot-v1-128k" } } } } ``` #### 配置参数说明 | 参数 | 说明 | 示例 | |------|------|------| | `baseUrl` | API服务地址 | `https://api.deepseek.com` | | `apiKey` | API 密钥 | `sk-xxx` | | `auth` | 认证方式 | `api-key` 或 `bearer` | | `api` | API协议 | `openai-chat`、`anthropic-messages` | | `id` | 模型ID | `deepseek-chat` | | `name` | 显示名称 | `DeepSeek Chat` | | `contextWindow` | 上下文窗口 | `64000` | | `maxTokens` | 最大输出 | `4096` | #### 常见API协议类型 - `openai-chat`：OpenAI兼内容接口（最常用） - `anthropic-messages`：Anthropic Claude接口 - `google-generative-ai`：Google Gemini接口 - `azure-openai`：Azure OpenAI接口 #### 配置后重启服务 ```bash # 方式1：重启Gateway openclaw gateway restart # 方式2：停止后重新启动 systemctl --user stop openclaw-gateway.service systemctl --user start openclaw-gateway.service # 方式3：完全重启 systemctl --user restart openclaw-gateway.service ``` #### 验证配置 ```bash # 查看当前配置的模型 openclaw models list # 测试模型连接 openclaw models test deepseek/deepseek-chat ``` #### 常见访问题 **Q1：配置后无法连接？** ``` 检查项： ✅ baseUrl是否正确 ✅ apiKey是否有效 ✅ 网络是否能访问API地址 ✅ 配置文件JSON格式是否正确 ``` **Q2：如何切换模型？** ```bash # 临时切换 openclaw agent --message --model deepseek/deepseek-chat # 永久切换：修改配置文件中的 primary 字段 ``` **Q3：如何添加多个模型？** ``` 在 models 数组中添加多个模型对象即可 每个模型需要有唯一的 id ``` --- ### 内置API模型配置（推荐新手） > 💡 **适合人群**：新手用户、想要快速上手的用户 以下是几个常用的内置API模型配置教程，选择一个你喜欢的即可。 #### 1. Kimi 2.5 配置（推荐） **特点**： - 📚 **超长上下文**：支持200万字 - 📄 **长文档处理**：论文、报告分析专家 - 🎯 **中文理解好**：适合中文场景 - 💰 **套餐划算**：重度使用建议购买套餐 **配置步骤**： **第一步：访问Kimi Code平台** 访问：https://www.kimi.com/code **第二步：购买套餐（可选）** > 💡 **提示**：OpenClaw消耗token较大，建议购买套餐更划算。 推荐套餐： - **Allegretto套餐**：适合日常使用 - 按需选择其他套餐 **第三步：创建API Key** 1. 打开控制台 2. 创建API Key 3. 名称随便取 **第四步：保存API Key** ⚠️ **重要**：这个API Key一定要复制并保存！点击"完成"后就无法再查看了。 **第五步：配置到OpenClaw** ```bash # 运行配置向导 openclaw onboard # 配置流程： # 1. 选择 QuickStart # 2. 选择模型供应商：Moonshot AI # 3. 粘贴刚才复制的API Key # 4. 选择默认模型：kimi-code/kimi-for-codi # 5. 完成其他配置 ``` **成本估算**： - 轻度使用：10-20元/月 - 中度使用：30-50元/月 - 重度使用：建议购买套餐 --- #### 2. DeepSeek 配置（性价比之王） **特点**： - 💰 **最便宜**：输入0.001元/千tokens - 🧠 **推理能力强**：适合复杂任务 - 💻 **编程能力出色**：代码生成质量高 **配置步骤**： **第一步：注册并充值** 访问：https://platform.deepseek.com/ > ⚠️ **注意**：DeepSeek采用按量付费，账户余额必须大于0才能调用API。 **第二步：充值账户** 建议先充值10元试用： **第三步：创建API Key** 1. 保证账号有余额 2. 点击"API keys" 3. 点击"创建API key" **第四步：保存API Key** ⚠️ **重要**：API Key只显示一次，务必复制保存！ 名称随便取，复制API Key后妥善保存。 **第五步：配置到OpenClaw** ```bash # 运行配置向导 openclaw onboard # 配置流程： # 1. 选择 QuickStart # 2. 选择模型供应商：DeepSeek # 3. 粘贴API Key # 4. 选择默认模型：deepseek-chat # 5. 完成其他配置 ``` **成本估算**： - 日常使用：5-10元/月 - 中度使用：10-30元/月 - 重度使用：30-50元/月 --- ### 国产大模型配置（其他选项） #### 1. DeepSeek配置（性价比之王） **特点**： - 💰 **最便宜**：输入0.001元/千tokens - 🧠 **推理能力强**：适合复杂任务 - 💻 **编程能力出色**：代码生成质量高 DeepSeek 的 API 调用是**按量付费**的，你的账户余额必须大于 0 才能正常调用接口。 如果账户没钱或余额不足，API 请求会直接失败，所以提前充值是保证服务可用的必要操作。 其他大模型也是同理，你要去找到对应网址去充值，然后获取API keys 如果你只想先尝，可以就先花个10块钱玩一下 保证账号有余额之后，点击”API keys“，然后点”创建 API key“ API key的名称：随便取。然后这个APIkey一定！一定！要复制下来，因为一般你点完”关闭“之后，你就再也无法查看你的API key了，如果你我忘记了你的API key，那只能重新创建一个了。 复制完后，找地方先存起来，后续在”第四步：OpenClaw 配置“的时候会用到 好，至此”第二步：配置模型“完成，进入”第三步：配置Bot“吧 **配置步骤**： 1. **注册账号**： ``` 访问：https://platform.deepseek.com/ 注册并登录 ``` 2. **获取API Key**： ``` 进入"API管理" 点击"创建API Key" 复制API Key（格式：sk-xxx） ``` 3. **配置到OpenClaw**： ```bash # 编辑配置文件 nano ~/.openclaw/openclaw.json ``` 添加配置： ```json { "models": { "mode": "merge", "providers": { "deepseek": { "baseUrl": "https://api.deepseek.com", "apiKey": "sk-你的API 密钥", "auth": "api-key", "api": "openai-chat", "models": [ { "id": "deepseek-chat", "name": "DeepSeek Chat", "contextWindow": 64000, "maxTokens": 4096 } ] } } }, "agents": { "defaults": { "model": { "primary": "deepseek/deepseek-chat" } } } } ``` 4. **重启Gateway**： ```bash openclaw gateway restart ``` **成本估算**： - 日常使用：5-10元/月 - 中度使用：10-30元/月 - 重度使用：30-50元/月 #### 2. Kimi配置（长文本专家） **特点**： - 📚 **超长上下文**：支持200万字 - 📄 **长文档处理**：论文、报告分析专家 - 🎯 **中文理解好**：适合中文场景 那如何使用，第一步，搜索 kimi code：https://www.kimi.com/code 第二步，购买优惠套餐 plan，说实话，目前 OpenClaw 消耗 token 还挺大的，最好买个套餐划算一些，我买的是 Allegretto 套餐。 第二步，打开控制台，创建 API key。名字随便取。 这个APIkey一定！一定！要复制下来，因为一般你点完”完成“之后，你就再也无法查看你的API key了，如果你忘记了你的API key，那就只能重新创建一个了。复制完后，找地方先存起来，后续在”第四步：OpenClaw 配置“的时候会用到 **配置步骤**： 1. **注册账号**： ``` 访问：https://platform.moonshot.cn/ 注册并登录 ``` 2. **获取API Key**： ``` 进入"API管理" 点击"创建API Key" 复制API Key ``` 3. **配置到OpenClaw**： ```json { "models": { "mode": "merge", "providers": { "moonshot": { "baseUrl": "https://api.moonshot.cn/v1", "apiKey": "sk-你的API 密钥", "auth": "api-key", "api": "openai-chat", "models": [ { "id": "moonshot-v1-8k", "name": "Kimi k2.5", "contextWindow": 8000, "maxTokens": 4096 } ] } } }, "agents": { "defaults": { "model": { "primary": "moonshot/moonshot-v1-8k" } } } } ``` **成本估算**： - 日常使用：10-20元/月 - 中度使用：20-50元/月 - 重度使用：50-100元/月 #### 3. 其他国产大模型 | 模型 | 特点 | 价格 | 官网 | |------|------|------|------| | GLM-4 | 多模态能力强 | 中等 | https://open.bigmodel.cn/ | | 文心一言 | 百度生态 | 中高 | https://cloud.baidu.com/ | | 通义千访问 | 阿里生态 | 中等 | https://dashscope.aliyun.com/ | ### 国际模型配置（可选） 如果需要使用Claude、GPT等国际模型： 1. **直接使用官方API**（需要魔法） 2. **使用第三方API服务**（国内直连） **推荐第三方API**： - 价格便宜50%-70% - 国内直连，无需魔法 - 支持支付宝、微信支付 ### 成本对比 | 模型 | 输入价格 | 输出价格 | 月费用估算 | |------|----------|----------|-----------| | DeepSeek | 0.001元/千tokens | 0.002元/千tokens | 5-30元 | | Kimi | 0.012元/千tokens | 0.012元/千tokens | 10-50元 | | GLM-4 | 0.005元/千tokens | 0.005元/千tokens | 10-40元 | | Claude（第三方） | 0.015元/千tokens | 0.075元/千tokens | 50-200元 | | GPT-4（第三方） | 0.03元/千tokens | 0.06元/千tokens | 100-300元 | 💡 **省钱技巧**： - 日常对话用DeepSeek（最便宜） - 长文档用Kimi（长上下文） - 复杂任务用Claude（质量最高） ## 常见访问题解决 ### 安装访问题 **Q1: Node.js版本不对** ```bash # 检查版本 node --version # 如果低于22，升级 nvm install 22 nvm use 22 ``` **Q2: 权限错误** ```bash # macOS/Linux sudo chown -R $USER ~/.openclaw # Windows # 以管理员身份运行PowerShell ``` **Q3: 网络连接失败** - 检查网络连接 - 尝试使用代理 - 或使用云端部署 ### API配置访问题 **Q1: API Key无效** - 检查是否完整复制（包括sk-前缀） - 检查是否有多余空格 - 检查账户余额是否充足 **Q2: 模型不可用** - 检查模型ID是否正确 - 检查API服务是否正常 - 尝试切换其他模型 **Q3: Token消耗太快** - 使用更便宜的模型（DeepSeek） - 优化提示词 - 定期清理会话历史 ### Gateway访问题 **Q1: Gateway无法启动** ```bash # 查看日志 tail -f ~/.openclaw/logs/gateway.log # 重启Gateway openclaw gateway restart ``` **Q2: 端口被占用** ```bash # 查看端口占用 lsof -i :18789 # 修改端口 openclaw config set gateway.port 18790 ``` ## 2.X 版本升级指南 > 🔄 **保持最新**：OpenClaw 迭代很快，升级通常会带来安全修复、provider 兼容性修复、渠道稳定性改进和新模型目录。 > ⚠️ **当前推荐版本**：截至 **2026-09-10**，本教程推荐使用 **OpenClaw 2026.9.3（稳定版）**。升级前先备份 `~/.openclaw`；升级后务必运行 `openclaw doctor --fix`、`openclaw update repair` 和状态检查。 ### 推荐版本 **当前推荐版本**：`2026.9.3` **版本确认命令**： ```bash npm view openclaw version openclaw --version ``` 如果 `npm view openclaw version` 显示 `2026.9.3` 或更高版本，而你本机 `openclaw --version` 更低，就可以考虑升级。 ### 升级前必做 ```bash # 1) 备份配置和本地状态 cp -r ~/.openclaw ~/.openclaw.backup-$(date +%Y%m%d-%H%M%S) # 2) 记录当前版本 openclaw --version > ~/openclaw-version-before-upgrade.txt # 3) 检查当前服务状态 openclaw gateway status openclaw channels status ``` > 不要跳过备份。OpenClaw 的配置、凭据引用、会话、插件状态都可能保存在 `~/.openclaw` 下。 ### 方式一：使用 `openclaw update`（推荐） `openclaw update` 是当前 CLI 的统一升级入口。全局 npm 安装会通过检测到的包管理器更新；source checkout 会走 git 更新、依赖安装、构建和 doctor 流程。 ```bash # 预览升级动作，不真正写入 openclaw update --tag 2026.9.3 --dry-run # 升级到教程推荐版本 openclaw update --tag 2026.9.3 --yes # 如果你想直接跟随稳定频道 openclaw update --channel stable --yes ``` 升级完成后： ```bash openclaw update repair openclaw doctor --fix openclaw gateway restart openclaw --version openclaw gateway status openclaw channels status openclaw models status ``` > 从 `2026.6.x` / `2026.7.x` / `2026.8.x` 跨大版本升级时，`doctor --fix` 会处理：OpenAI 路由迁移（`codex/*`、`openai-codex/*` → `openai/*`）、OpenProse 残留清理、会话 SQLite 相关修复、Workshop 技能归属迁移等。 ### 方式二：npm 固定版本安装（兜底） 如果 `openclaw update` 在你的环境里失败，或者你明确知道自己是 npm 全局安装，可以用固定版本覆盖安装。 ```bash # 停止 Gateway openclaw gateway stop # 安装推荐版本 npm install openclaw@2026.9.3 --allow-scripts=openclaw # 修复更新后的插件/配置收敛状态 openclaw update repair openclaw doctor --fix # 重启并验证 openclaw gateway restart openclaw --version openclaw gateway status openclaw channels status ``` 如果你不想固定版本，也可以使用： ```bash npm install openclaw@latest --allow-scripts=openclaw ``` ### 方式三：官方安装脚本 如果你是首次安装，或希望安装器自动处理 Node、路径和 onboarding，可以继续使用官方脚本： ```bash curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash ``` 如果只想安装 CLI、不立即跑 onboarding： ```bash curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash -s -- --no-onboard ``` ### 方式四：Docker / 云端部署 Docker 部署通常按镜像更新： ```bash docker compose down docker compose pull docker compose up -d docker compose logs -f ``` 云端一键镜像、面板插件或第三方托管版本，需要进入对应控制台查看镜像版本。不要只看网页 UI 是否能打开，一定要确认后端 OpenClaw 版本。 ### 升级后验证清单 ```bash openclaw --version node -v openclaw doctor openclaw gateway status openclaw channels status openclaw models status openclaw models status --probe openclaw skills check ``` 跨大版本后若仍有旧路由/插件残留，再跑一次： ```bash openclaw doctor --fix ``` 看到下面结果，才算升级基本完成： - `openclaw --version` 返回 `2026.9.3` 或你指定的新版本 - `openclaw doctor` 没有阻塞级错误 - `openclaw gateway status` 显示 Gateway 正常运行 - `openclaw channels status` 能看到你需要的渠道状态 - `openclaw models status --probe` 没有明显认证失败 ### 2026.9.3 升级后重点验证 从旧基线跳到 `v2026.9.3`，优先确认这些主线变化（而不是只核对版本号）： - **Node 运行时**：需要 Node **24.16+** 或 **26.1+**（推荐 26）；升级 OpenClaw 前先升级 Node - **Doctor 迁移**：`openclaw doctor --fix`（OpenAI 路由、`OpenProse` 清理、会话/状态修复） - **会话存储**：`2026.8.1` 起会话/转录进入 SQLite——**不要在未备份时降级** - **Skills / Workshop**：优先 `openclaw skills …`；Workshop 技能按 Agent 持久化；旧 `clawhub install …` 仅作历史参考 - **更新恢复**：`2026.9.x` 支持更新预演与更干净的失败恢复；可用 `openclaw update status` 查看报告 建议升级后至少做这组 smoke test： ```bash node -v openclaw --version openclaw doctor openclaw infer model run --prompt "Reply with exactly: smoke-ok" --json openclaw models status --probe openclaw gateway status openclaw channels status ``` ### 常见升级问题 #### npm 报 EEXIST ```bash npm install openclaw@2026.9.3 --allow-scripts=openclaw ``` #### Gateway 启动失败 ```bash openclaw update repair openclaw doctor --fix openclaw gateway restart tail -f ~/.openclaw/logs/gateway.log ``` #### 配置由更高版本写入 这通常说明你正在用旧 CLI 读取新配置。先升级 CLI，再运行 repair 和 doctor： ```bash npm install openclaw@2026.9.3 --allow-scripts=openclaw openclaw update repair openclaw doctor --fix ``` #### 端口被占用 ```bash lsof -i :18789 kill -9 # 或换端口 openclaw config set gateway.port 18790 openclaw gateway restart ``` ### 回滚建议 回滚可能导致新版本写入的配置无法被旧版本识别，所以只在确实无法恢复时使用。优先从备份恢复配置，再安装目标版本。 ```bash openclaw gateway stop cp -r ~/.openclaw.backup-YYYYMMDD-HHMMSS/* ~/.openclaw/ npm install openclaw@ --force openclaw doctor openclaw gateway restart ``` ### 升级节奏建议 - 普通用户：每月检查一次 `npm view openclaw version` - 生产环境：先在测试机升级，跑完 smoke test 再动主环境 - 安全修复或渠道故障修复：优先升级 - 正在跑重要自动化时：先暂停任务、备份，再升级 --- ## 本章节小结 通过本章节，你应该已经： ✅ 了解了云端部署和本地部署的区别 ✅ 完成了OpenClaw的安装（云端或本地） ✅ 配置了API（推荐国产大模型） ✅ 验证了安装是否成功 ✅ 学会了如何升级OpenClaw ## 实战练习 1. 完成OpenClaw安装（云端或本地） 2. 配置至少一个API（推荐DeepSeek或Kimi） 3. 发布送第一条测试消息 4. 验证AI是否正常回复 5. 检查当前版本，如有更新可尝试升级 --- **下一章节**：[第3章节：快速上手](03-quick-start.md) - 开始使用 OpenClaw **返回目附录**：[README](../../README.md) --- ## 🌐 在线阅读 📖 **想在线阅读此章节节？** [🔗 在线阅读此章节节](https://awesome.tryopenclaw.asia/docs/01-basics/02-installation/) 访问网站获取更好的阅读体验： - 📱 响应式设计，支持手机、平板、电脑 - 支持黑暗模式，保护眼睛 - 🔍 内置搜索功能，快速定位内内容 - 📋 目附录导航，轻松跳转章节节 [🏠 访问完整教网站](https://awesome.tryopenclaw.asia) --- ### 01 Basics 03 Quick Start (`docs/01-basics/03-quick-start.md`) > 📖 **纸质书《OpenClaw超级个体实操手册》已上市！** 清华大学出版社出版，在开源教程基础上全面重写+逐条验证。🛒 [京东专属购买链接（¥42，原价¥59.8）](https://item.jd.com/14669463.html) # 第3章节：快速上手 > ⚠️ **当前基线**：OpenClaw **v2026.9.3**。首次配置优先 `openclaw onboard`；模型登录用 `openclaw models auth login --provider `（OpenAI 用 `openai`，不要再用 `openai-codex`）。升级后请跑 `openclaw doctor --fix`。 > 恭喜你完成了安装！现在开始使用 OpenClaw，体验AI助手的魅力。 ## 快速导航 - 🎯 [第一次对话](#第一次对话) - 📝 [基本命令使用](#基本命令使用) - 🎭 [人设配置技巧](#人设配置技巧) - 🤖 [模型选择指南](#模型选择指南) - 🌐 [Gateway 网关配置（进阶）](#gateway网关配置进阶) ## 3.1 第一次对话 ### 启动OpenClaw 根据你的部署方式，选择对应的启动方法： #### 云端部署用户 1. **通过Web UI访问**： ```txt http://你的服务器IP:18789/?token=你的token ``` 2. **通过IM平台访问**（推荐）： - 打开QQ/企微/飞书/钉钉 - 找到你配置的Bot - 直接发布消息 #### 本地部署用户 1. **检查Gateway状态**： ```bash openclaw channels status ``` 2. **打开Web UI**： ```bash openclaw dashboard ``` 或直接访问： ```txt http://127.0.0.1:18789/?token=你的token ``` ### 发布送第一条消息 在Web UI或IM平台中，发布送： 你好，能听到我说话吗？ **预期回复**： OpenClaw会回复类似： 你好！我能听到你说话。我是你的AI助手，可以帮你处理各种任务。 有什么我可以帮你的吗？ **验证成功的标志**： - ✅ 收到AI的回复 - ✅ 右上角显示模型名称（Web UI） - ✅ 显示Token使用情况 ### 理解OpenClaw的回复 OpenClaw的回复包含几个部分： 1. **文本内内容**：AI的回答 2. **工具调用**（如果有）：执行的操作 3. **Token统计**：消耗的Token数量 **示例**： \[AI回复] 好的，我帮你搜索一下。 \[工具调用] 🔍 正在搜索文件... 📁 找到3个相关文件 \[Token统计] 输入：120 tokens 输出：45 tokens ### 如何提出好访问题 **❌ 不好的访问题**： 帮我 **✅ 好的访问题**： 帮我找一下电脑上所有的PDF文件，按修改时间排序 **提访问技巧**： 1. **明确目标**：说清楚你想做什么 2. **提供上下文**：给出必要的背景信息 3. **具体细节**：说明具体要求 4. **分步骤**：复杂任务可以分步骤说明 **示例对比**： | 不好的访问题 | 好的访问题 | | ------ | ------------------------------ | | "找文件" | "帮我找一下我电脑上的一张发布票，里面详情是买了一个跑步机" | | "整理" | "把我下载文件夹里的所有图片，按日期分类到不同的文件夹" | | "提醒我" | "明天上午10点提醒我开会，地点是会议室A" | ## 3.2 基本命令使用 ### 常用命令列表 OpenClaw支持自然语言命令，以下是一些常用的命令模式： #### 文件操作命令 **搜索文件**： 帮我找一下包含"发布票"的文件 搜索所有PDF文件 找一下最近修改的10个文件 **读取文件**： 读取桌面上的README.md文件 打开下载文件夹里的报告.docx 查看这个文件的内内容：/path/to/file.txt **创建文件**： 在桌面创建一个名为"笔记.txt"的文件 新建一个Markdown文件，内内容是... **移动/复制文件**： 把这个文件移动到文档文件夹 复制所有图片到备份文件夹 #### 系统操作命令 **查看系统信息**： 查看当前时间 显示系统信息 检查磁盘空间 **打开应用**： 打开微信 启动浏览器 **截图**： 给我截个屏 截取当前窗口 #### 日历操作命令 **创建日历事件**： 明天下午3点提醒我开会 下周一上午10点，会议室A，项目讨论 **查看日程**： 今天有什么安排 下周的日程 #### 知识管理命令 **保存网页**： 把这个网页保存到备忘附录： 总结这篇文章节并存到Notion **管理笔记**： 在备忘附录里创建一条笔记 搜索备忘附录里关于"AI"的内内容 ### 命令速查表 | 功能 | 命令示例 | | ---- | ----------------- | | 搜索文件 | `找一下包含"发布票"的文件` | | 读取文件 | `读取桌面上的README.md` | | 创建文件 | `在桌面创建一个笔记.txt` | | 移动文件 | `把这个文件移动到文档文件夹` | | 截图 | `给我截个屏` | | 创建日历 | `明天下午3点提醒我开会` | | 保存网页 | `把这个网页保存到备忘附录` | | 系统信息 | `查看磁盘空间` | ### 实战练习 **练习1：搜索文件** 帮我找一下电脑上所有的PNG图片 **练习2：创建日历** 明天上午10点提醒我：给老板发布周报 **练习3：保存网页** 把这个网页总结一下并保存到备忘附录： ## 3.3 人设配置技巧 ### 什么是人设（Persona） 人设（Persona）是给AI助手设定的**性格、身份和行为方式**。 **为什么要设置人设？** - 🎭 **个性化**：让AI更符合你的喜好 - 💬 **沟通风格**：调整回复的语气和风格 - 🎯 **专业化**：针对特定场景优化 - 😊 **趣味性**：让对话更有趣 ### 如何设计一个好的人设 **好的人设应该包含**： 1. **名字**：给AI起个名字 2. **身份**：定义AI的角色 3. **性格**：设定性格特点 4. **专长**：明确擅长的领域 5. **风格**：回复的语气和风格 ### 人设配置方法 OpenClaw 的工作区包含多个配置文件，每个文件都有特定的作用。 #### 工作区结构（Workspace Anatomy） OpenClaw 的配置文件位于：`~/.openclaw/workspace` OpenClaw 的核心配置文件及其作用如表 3-1 所示。 **表 3-1 OpenClaw 核心配置文件** | 文件 | 作用 | 说明 | | ---------------- | ----- | --------------- | | **SOUL.md** | 人格/语气 | AI的性格、说话风格、行为准则 | | **USER.md** | 偏好设置 | 用户信息、习惯、偏好 | | **AGENTS.md** | 指令说明 | Agent的工作指令和任务说明 | | **MEMORY.md** | 长期记忆 | AI的长期记忆和学习内内容 | | **HEARTBEAT.md** | 检查清单 | 定期检查和维护任务 | | **IDENTITY.md** | 名称/主题 | AI的名称、身份、主题设定 | | **BOOT.md** | 启动配置 | 启动时的初始化配置 | #### 什么是 SOUL.md 和 USER.md？ **SOUL.md**：AI的"宪法" - 定义AI的性格和说话风格 - 设定AI的行为准则和边界 - 配置AI的工作方式 **USER.md**：AI对你的理解 - 记附录你的基本信息（名字、时区等） - 你的工作和生活习惯 - 你的偏好和要求 > 💡 **新手建议**：刚开始只需要配置 **SOUL.md** 和 **USER.md** 这两个文件就够了，其他文件可以后续根据需要再配置。 #### 配置方法：通过 Web UI（推荐） 1. **打开 OpenClaw 页面** ``` http://你的服务器IP:18789/?token=你的token ``` 2. **点击 Agent → Files** - 在左侧菜单找到 "Agent" - 点击 "Files" 选项 - 你会看到所有配置文件 3. **编辑 SOUL.md** - 找到 `SOUL.md` 文件 - 点击编辑 - 输入你的人设配置 4. **编辑 USER.md** - 找到 `USER.md` 文件 - 点击编辑 - 输入你的个人信息 5. **保存并生效** - 点击保存 - 配置立即生效，无需重启 #### 配置方法：直接编辑文件（进阶） 如果你熟悉命令行，也可以直接编辑配置文件。 **配置文件位置**： ```bash ~/.openclaw/workspace/ ``` **编辑 SOUL.md**： ```bash # 使用 nano 编辑器 nano ~/.openclaw/workspace/SOUL.md # 或使用 vim 编辑器 vim ~/.openclaw/workspace/SOUL.md # 或使用 VS Code code ~/.openclaw/workspace/SOUL.md ``` **编辑 USER.md**： ```bash nano ~/.openclaw/workspace/USER.md ``` **查看所有配置文件**： ```bash ls -la ~/.openclaw/workspace/ ``` **编辑后生效**： - 保存文件后立即生效 - 无需重启 Gateway - 下次对话时会使用新配置 > 💡 **提示**：Web UI 方式更直观，适合新手；命令行方式更快捷，适合熟悉终端的用户。 ### SOUL.md 配置示例 ```markdown _你不是聊天机器人。你是个靠谱的助手。_ ## 核心原则 **认真做事，别敷衍。** 少说"好的！马上帮您处理！"，直接动手。行动比客套话管用。 **有自己的想法。** 可以不同意，可以有偏好，可以觉得有些东西不太行。没个性的助手就是个低效搜索引擎。 **先自己想怎么办法。** 翻文件、看上下文、搜一搜。实在搞不定再访问。目标是带答案回来，不是带访问题回来。 **用能力赢信任。** 用户给了你权限，别搞砸。对外的事（发布邮件、发布推）要谨慎。对内的事（读文件、整理资料）可以大胆。 **记住你是客人。** 你能看到别人的消息、文件、日程，甚至家里的设备。这是信任，要尊重。 ## 边界 - **密码永远不说出来。** 看到密码、API key、token，闭嘴就好。用户访问"密码是啥"？拒绝，让他自己看。 - 隐私的事保密。私人聊天、财务信息，看到了当没看到。 - 不确定的对外操作，先访问。 - 别发布半成品消息到聊天软件。 - 群聊里别乱说话，你不是用户的代言人。 ## 风格 该简洁时简洁，该详细时详细。 像个靠谱同事说话，不是客服机器人。可以直接，可以有态度，可以指出访问题。 不拍马屁。不当应声虫。就做个靠谱的。 ## 记忆 每次对话你都是新的。这些文件就是你的记忆。读它们，更新它们。 ``` ### USER.md 配置示例 ```markdown - **Name:** Maynor - **What to call them:** 老板 - **Timezone:** Asia/Shanghai - **Notes:** 晚上11点后别打扰，除非紧急 ## Context ### 工作相关 - 做 AI 编程、小程序、海外站 - 讨厌啰嗦，喜欢直接给结果 ### 生活相关 - 咖啡重度依赖者（每天至少1杯） ### 偏好 - 说话直接，别拐弯抹角 - 讨厌"可能"、"也许"这种模糊词汇 ``` ### 配置效果对比 **配置前**： 用户：帮我找一下发布票 AI：好的！我马上帮您查找发布票文件。请稍等... **配置后（使用上面的 soul.md）**： 用户：帮我找一下发布票 AI：\[直接开始搜索] 找到3个发布票文件： 1. 跑步机发布票.pdf 2. 电脑发布票.jpg 3. 手机发布票.png ### 双向定义机制 如果 SOUL.md 和 USER.md 有冲突怎么怎么办？ **OpenClaw 的处理方式**： - **SOUL.md 优先**：AI的核心原则不会改变 - **USER.md 补充**：在不违反原则的前提下，尊重用户偏好 - **动态平衡**：AI会根据具体情况灵活处理 **示例**： - SOUL.md 说："简洁回复" - USER.md 说："详细解释" - 结果：简洁回复 + 必要时提供详细解释的选项 ### 配置技巧 **如果AI太啰嗦**： 在 SOUL.md 中添加： ```markdown ## 风格 - 简洁明了，不超过3句话 - 直接给出答案，不解释过程 - 只在必要时提供详细信息 ``` **如果AI太冷淡**： 在 SOUL.md 中添加： ```markdown ## 风格 - 友好热情 - 适当使用emoji - 关心用户感受 ``` **如果AI不够专业**： 在 SOUL.md 中添加： ```markdown ## 风格 - 专业准确 - 提供数据支持 - 引用可靠来源 ``` ### 其他配置文件说明（进阶） #### AGENTS.md - 指令说明 定义 Agent 的工作指令和任务说明。 **示例**： ```markdown ## 主要任务 1. 文件管理 - 搜索和整理文件 - 批量处理文档 - 清理重复文件 2. 日程管理 - 创建日历事件 - 设置提醒 - 同步日程 3. 知识管理 - 保存网页内内容 - 整理笔记 - 管理书签 ``` #### MEMORY.md - 长期记忆 AI 的长期记忆和学习内内容，会随着使用自动更新。 **示例**： ```markdown ## 用户偏好记附录 - 喜欢简洁的回复 - 经常在晚上工作 - 偏好使用 Markdown 格式 ## 常用操作 - 每周一生成周报 - 每天晚上11点提醒休息 - 自动备份重要文件 ``` #### HEARTBEAT.md - 检查清单 定期检查和维护任务。 **示例**： ```markdown ## 每日检查 - [ ] 检查待怎么办事项 - [ ] 清理临时文件 - [ ] 备份重要数据 ## 每周检查 - [ ] 整理文件夹 - [ ] 更新知识库 - [ ] 生成周报 ``` #### IDENTITY.md - 名称/主题 AI 的名称、身份、主题设定。 **示例**： ```markdown ## 身份信息 - 名称：小卡 - 角色：AI助手 - 专长：文件管理、日程管理、知识管理 - 主题：高效、专业、友好 ``` #### BOOT.md - 启动配置 启动时的初始化配置。 **示例**： ```markdown ## 启动检查 1. 检查系统状态 2. 加载用户配置 3. 初始化工作区 4. 准备就绪 ## 启动消息 系统已启动，准备为您服务！ > 💡 **使用建议**： > - 新手：只配置 SOUL.md 和 USER.md > - 进阶：添加 AGENTS.md 定义具体任务 > - 高级：使用 MEMORY.md 和 HEARTBEAT.md 实现自动化 ``` ### 真实案例分分享 > 用了 OpenClaw 的 soul.md 和 user.md 之后，AI助手的体验完全不同了。 **以前**：AI 是工具，用完就关\ **现在**：AI 是伙伴，会陪你成长，还能自我进化 **效果展示**： - ✅ 每次对话都很睿智 - ✅ 称呼你设定的昵称（如"老板"） - ✅ 知道晚上11点要提醒你睡觉 - ✅ 会用emoji表情和你对话 - ✅ 记住你的偏好和习惯 ## 3.4 模型选择指南 > 💡 **快速选择**：新手推荐 Claude Haiku 4.5 或 DeepSeek，性价比高且完全够用。详细的模型对比和切换策略请参考 [第11章节：高级配置](../03-advanced/11-advanced-configuration.md)。 *** ### 模型提供商总览 OpenClaw支持十余家模型提供商，从国际顶尖到国产平价再到完全免费的本地模型，覆盖所有预算和场景。 OpenClaw最大的优势之一是**模型自由**：你不被绑定在某一家厂商上。通过 `~/.openclaw/openclaw.json` 配置文件，可以灵活切换主力模型、设置Fallback备选链、甚至让不同任务走不同模型。 #### 支持的模型提供商一览 | 提供商 | 代表模型 | 输入价格 /1M tokens | 输出价格 /1M tokens | 接入方式 | 推荐场景 | | ------------- | ------------------- | --------------- | --------------- | ----------- | -------------------- | | **Anthropic** | Claude Sonnet 4.6 | $3.00 | $15.00 | 内置Provider | Agent任务效果最佳 | | **OpenAI** | GPT-5.4 | $2.50 | $15.00 | 内置Provider | 通用能力强 | | **Google** | Gemini 3 Pro | $2.00 | $12.00 | 内置Provider | 多模态、超长上下文 | | **DeepSeek** | DeepSeek-V3.2.2/V4 | $0.14 | $0.28 | 自定义Provider | 极致低价、代码任务 | | **智谱GLM** | GLM-5 / GLM-5-Turbo | $0.96/$0.80 | $3.20/$2.56 | 内置（zai） | 国产最强代码能力，Turbo版性价比更高 | | **通义千访问** | Qwen 3.5 Max | $1.20 | $6.00 | 插件（OAuth） | 中文NLP、代码生成 | | **豆包** | Seed 2.0 Pro | $0.47 | $2.37 | 自定义Provider | 批量处理、低成本 | | **百度文心** | 文心 5.0 | \~$0.58 | \~$1.16 | 自定义（需适配） | 百度云生态用户 | | **Kimi** | Kimi K2.5 | $0.60 | $3.00 | 自定义Provider | 中文Agent、长上下文 | | **MiniMax** | MiniMax M2.5 | $0.50 | $2.00 | 自定义Provider | SWE-bench高分、性价比 | | **Ollama** | Qwen3.5-Coder:32B | 免费 | 免费 | 自动发布现 | 隐私敏感、零成本 | | **LM Studio** | Devstral-24B | 免费 | 免费 | 自定义Provider | 本地GUI、模型测试 | #### 配置核心概念 理解三个关键概念，就能掌握OpenClaw的模型配置： **1. 内置Provider** Anthropic、OpenAI、Google、智谱（zai）等无需额外配置，设置API Key即可使用。 **2. 自定义Provider** DeepSeek、豆包、Kimi等需要在 `models.providers` 中手动添加。 **3. Fallback机制** 主模型不可用时自动切换到备选，这是最核心的省钱策略。 ```json { "env": { "API_KEY_NAME": "sk-xxx" }, "agents": { "defaults": { "model": { "primary": "provider/model-name", // 主力模型 "fallbacks": ["provider/model-b"] // 备选（主模型限速时自动切换） } } }, "models": { "mode": "merge", // 保留内置provider，叠加自定义 "providers": { // 自定义provider配置 "deepseek": { "baseUrl": "https://api.deepseek.com", "apiKey": "sk-xxx", "auth": "api-key", "api": "openai-chat" } } } } ``` > 💡 **核心建议**： > 设置 `models.mode: "merge"` 非常重要。它能保留所有内置Provider的同时叠加你的自定义配置。如果不设置，自定义配置会覆盖内置Provider。 *** ### 3.4.1 快速配置模型（命令行向导） > 🎯 **最简单的方式**：使用 `openclaw onboard` 命令启动配置向导，交互式配置模型。 #### 启动配置向导 ```bash openclaw onboard ``` 执行后会启动命令行交互式配置向导。 #### 配置步骤 **步骤1：选择初始化模式** ```txt ◇ 初始化模式 │ 快速开始 ``` 选择 "快速开始" 模式。 **步骤2：处理现有配置** 如果检测到现有配置，会显示： ```txt ◇ 检测到现有配置 ────────────────────────────╮ │ │ │ workspace: ~/clawd │ │ model: local-antigravity/gemini-3-pro-low │ │ gateway.mode: local │ │ gateway.port: 18789 │ │ gateway.bind: lan │ │ skills.nodeManager: npm │ │ │ ├─────────────────────────────────────────────╯ ◇ 配置处理方式 │ 使用现有值 ``` 选择 "使用现有值" 保留当前配置，或选择 "重新配置" 从头开始。 **步骤3：选择模型提供商** ```txt ◆ 模型/认证提供商 │ ○ OpenAI (Codex OAuth + API key) │ ○ Anthropic │ ○ MiniMax │ ○ Moonshot AI │ ○ Google │ ○ OpenRouter │ ○ Qwen │ ○ Z.AI (GLM 4.7) │ ○ Copilot │ ○ Vercel AI Gateway │ ○ OpenCode Zen │ ○ Xiaomi │ ○ Synthetic │ ○ Venice AI │ ○ Skip for now ``` 使用 **方向键** 选择提供商，**空格键** 确认。 **新手推荐的提供商：** 1. **Anthropic**（Claude，质量最好） - 价格：中等（$3/百万tokens） - 能力：推理能力强 - 适合：复杂任务、重要工作 2. **Google**（Gemini，免费额度大） - 价格：免费额度大 - 能力：多模态（支持图片） - 适合：图片识别、长文档 3. **Moonshot AI**（Kimi，超长上下文） - 价格：低（$0.01/百万tokens） - 能力：200万字上下文 - 适合：长文档处理 **步骤4：输入 API Key** 选择提供商后，会提示输入 API Key： ```txt ◆ 请输入 Anthropic API Key │ sk-ant-... ``` **如何获取 API Key？** - **Anthropic (Claude)**：访问 [Anthropic Console](https://console.anthropic.com/) - **Google (Gemini)**：访问 [Google AI Studio](https://makersuite.google.com/app/apikey) - **Moonshot (Kimi)**：访问 [Moonshot Platform](https://platform.moonshot.cn/) - **OpenAI**：访问 [OpenAI Platform](https://platform.openai.com/api-keys) **步骤5：选择默认模型** 配置完成后，选择默认使用的模型： ```txt ◆ 选择默认模型 │ ○ claude-3-5-sonnet-20241022 │ ○ claude-3-opus-20240229 │ ● claude-3-haiku-20240307 ``` **推荐选择：** - **日常使用**：Claude 3 Haiku（速度快、便宜） - **重要任务**：Claude 3.5 Sonnet（质量高） - **图片识别**：Gemini 2.0 Flash（多模态） **步骤6：完成配置** ✔ 配置已保存 ✔ Gateway 已重启 ✔ 模型配置成功 #### 验证配置 配置完成后，测试模型是否可用： ```bash # 查看已配置的模型 openclaw models list # 测试模型连接 openclaw message send "你好，测试一下" ``` #### 修改配置 如果需要修改配置，再次运行： ```bash openclaw onboard 可以添加、删除或修改模型提供商。 ``` #### 配置技巧 **技巧1：配置多个提供商** 可以多次运行 `openclaw onboard`，每次添加一个提供商，实现多模型配置。 **技巧2：跳过向导** 如果暂时不想配置，选择 "Skip for now"，稍后再配置。 **技巧3：查看配置文件** 配置保存在： ```bash ~/.openclaw/openclaw.json ``` 可以直接编辑这个文件进行高级配置。 *** ### 3.4.2 新手推荐配置 **推荐1：DeepSeek（性价比之王）** - 💰 最便宜：比其他模型便宜70% - 💻 编程强：代码能力出色 - 🎯 够用：日常任务完全够用 **推荐2：Claude Haiku 4.5（快速稳定）** - ⚡ 最快：响应速度快 - 🎯 可靠：质量稳定 - 💰 便宜：成本低 ### 快速切换模型 ```bash # 切换到 DeepSeek openclaw config set agents.defaults.model.primary "deepseek/deepseek-chat" # 切换到 Claude Haiku openclaw config set agents.defaults.model.primary "maynor/claude-haiku-4-5-20251001" # 重启生效 openclaw gateway restart ``` > 📚 **想了解更多？**\ > 详细的模型对比、多模型切换策略、参考 \[第1参考 [第10章节：高级配置](../03-advanced/11-advanced-configuration.md)。 ## 3.5 Gateway 网关配置（进阶） > 💡 **什么时候需要配置 Gateway？** > > - 想要限制访问权限（只允许特定用户） > - 需要配置群组提及规则 > - 想要自定义网关行为 ### Gateway 配置文件位置 配置文件位于：`~/.openclaw/openclaw.json` ### 基础配置说明 如果你**不做任何修改**，OpenClaw 将： - 使用内置的 Pi 二进制文件以 RPC 模式运行 - 按发布送者创建独立会话 - 接受所有用户的消息 ### 访问控制配置 #### 限制 WhatsApp 访问 ```json { "channels": { "whatsapp": { "allowFrom": ["+15555550123", "+8613800138000"], "groups": { "*": { "requireMention": true } } } } } ``` **说明**： - `allowFrom`：只允许这些号码访问 - `requireMention`：群组中需要 @ 提及才会响应 #### 配置提及规则 ```json { "messages": { "groupChat": { "mentionPatterns": ["@openclaw", "@小龙虾", "@助手"] } } } ``` **说明**： - 群组中使用这些关键词可以触发布响应 - 支持多个提及模式 ### 远程访问配置 #### 使用 Tailscale 远程访问 如果你想在外网访问 Gateway： 1. **安装 Tailscale**： ```bash # macOS brew install tailscale # Linux curl -fsSL https://tailscale.com/install.sh | sh ``` 2. **启动 Tailscale**： ```bash sudo tailscale up ``` 3. **获取 Tailscale IP**： ```bash tailscale ip -4 ``` 4. **通过 Tailscale IP 访问**： ```txt http://你的Tailscale-IP:18789/ ``` **优势**： - ✅ 安全的点对点连接 - ✅ 无需公网 IP - ✅ 无需配置防火墙 - ✅ 支持多设备访问 ### 完整配置示例 ```json { "channels": { "whatsapp": { "allowFrom": ["+8613800138000"], "groups": { "*": { "requireMention": true } } } }, "messages": { "groupChat": { "mentionPatterns": ["@openclaw", "@助手"] } }, "agents": { "defaults": { "model": { "primary": "deepseek/deepseek-chat" } } }, "models": { "mode": "merge", "providers": { "deepseek": { "baseUrl": "https://api.deepseek.com", "apiKey": "sk-你的密钥", "auth": "api-key", "api": "openai-chat" } } } } ``` ### 配置生效 修改配置后，重启 Gateway： ```bash openclaw gateway restart ``` ### 常见配置场景 #### 场景1：家庭使用 ```json { "channels": { "whatsapp": { "allowFrom": ["+8613800138000", "+8613800138001"] } } } ``` #### 场景2：团队使用 ```json { "channels": { "whatsapp": { "groups": { "工作群": { "requireMention": true, "mentionPatterns": ["@openclaw"] }, "家庭群": { "requireMention": false } } } } } ``` #### 场景3：公开服务 ```json { "channels": { "whatsapp": { "allowFrom": ["*"], "groups": { "*": { "requireMention": true } } } } } ```` ## 本章节小结 通过本章节，你应该已经： ✅ 完成了第一次对话\ ✅ 学会了基本命令使用\ ✅ 配置了个性化的人设\ ✅ 了解了如何选择合适的模型 **关键要点**： - 提访问要明确具体 - 人设让AI更符合你的需求 - 根据场景选择合适的模型 - 成本和性能需要平衡 ## 实战练习 ### 练习1：配置你的第一个AI助手 1. 给AI起个名字 2. 设定性格和风格 3. 选择合适的模型 4. 发布送10条测试消息 ### 练习2：尝试不同的命令 1. 搜索文件 2. 创建日历事件 3. 保存网页到备忘附录 4. 截图 ### 练习3：对比不同模型 1. 用Haiku处理简单任务 2. 用Sonnet处理复杂任务 3. 对比响应速度和质量 4. 记附录Token消耗 *** **下一章节**：[第4章节：本地文件管理](../02-core-features/04-file-management.md) - 让OpenClaw成为你的文件管理神器 **返回目附录**：[README](../../README.md) *** ## 🌐 在线阅读 📖 **想在线阅读此章节节？** [🔗 在线阅读此章节节](https://awesome.tryopenclaw.asia/docs/01-basics/03-quick-start/) 访问网站获取更好的阅读体验： - 📱 响应式设计，支持手机、平板、电脑 - 支持黑暗模式，保护眼睛 - 🔍 内置搜索功能，快速定位内内容 - 📋 目附录导航，轻松跳转章节节 [🏠 访问完整教网站](https://awesome.tryopenclaw.asia) --- ### 02 Core Features 04 File Management (`docs/02-core-features/04-file-management.md`) > 📖 **纸质书《OpenClaw超级个体实操手册》已上市！** 清华大学出版社出版，在开源教程基础上全面重写+逐条验证。🛒 [京东专属购买链接（¥42，原价¥59.8）](https://item.jd.com/14669463.html) # 第4章节：本地文件管理 > OpenClaw最强大的功能之一，就是可以访问和管理你电脑上的文件。这是在线AI无法做到的。 ## 快速导航 - 🔍 [智能文件搜索](#智能文件搜索) - 📦 [批量文件处理](#批量文件处理) - 📁 [文件自动整理](#文件自动整理) - 🧹 [硬盘清理优化](#硬盘清理优化) ## 4.1 智能文件搜索 ### 为什么需要智能搜索？ 传统的文件搜索只能按文件名查找，但经常遇到： - ❌ 忘记文件名，只记得内内容 - ❌ 文件太多，不知道在哪个文件夹 - ❌ 需要同时搜索多种类型的文件 - ❌ 需要根据内内容筛选文件 **OpenClaw的智能搜索可以**： - ✅ 根据文件内内容搜索 - ✅ 理解自然语言描述 - ✅ 跨文件夹搜索 - ✅ 智能过滤和排序 ### 场景1：找文件 **真实案例**：找发布票 > 我电脑里有一堆发布票，特别乱，我忘了哪一张是买跑步机的了。 > 按过去，我得一张一张点开来搜索。真的，这事太呆逼了。 **传统方法**： 1. 打开文件夹 2. 一张一张点开图片 3. 查看内内容 4. 找到目标文件 5. 耗时：10-30分钟 **OpenClaw方法**： 我：帮我找一下我电脑上的一张发布票，里面详情是买了一个跑步机， 然后把那个发布票用文件发布给我。 **OpenClaw执行过程**： 1. 🔍 搜索所有图片文件 2. 📄 使用OCR识别文字 3. 🎯 匹配"跑步机"关键词 4. 📤 发布送找到的文件 **结果**： - ⏱️ 耗时：30-60秒 - ✅ 准确率：100% - 😊 体验：太爽了！ ### 搜索命令示例 #### 按内内容搜索 找一下包含"合同"的PDF文件 搜索所有提到"项目计划"的文档 找一下我写的关于AI的笔记 #### 按类型搜索 找出所有的PNG图片 搜索最近下载的PDF文件 找一下所有的Excel表格 #### 按时间搜索 找一下最近7天修改的文件 搜索上个月创建的文档 找一下今天下载的文件 #### 按大小搜索 找出大于100MB的文件 搜索所有小于1MB的图片 找一下占用空间最大的10个文件 #### 组合搜索 找一下最近一周内，包含"发布票"的图片文件 搜索下载文件夹里，大于10MB的PDF 找一下桌面上，今天修改过的Word文档 ### 搜索技巧 #### 技巧1：描述内内容而非文件名 **❌ 不好的搜索**： 找一下IMG_1234.jpg **✅ 好的搜索**： 找一下我去年在海边拍的照片 #### 技巧2：提供上下文 **❌ 不好的搜索**： 找发布票 **✅ 好的搜索**： 找一下我上个月买跑步机的发布票，应该是在下载文件夹里 #### 技巧3：指定搜索范围 **❌ 不好的搜索**： 找所有文件 **✅ 好的搜索**： 在文档文件夹里找所有的PDF文件 #### 技巧4：使用排序 **❌ 不好的搜索**： 找图片 **✅ 好的搜索**： 找最近修改的10张图片，按时间排序 ### 实战练习 **练习1：找照片** 帮我找一下我电脑上所有的自拍照片 **练习2：找文档** 找一下包含"年度总结"的Word文档 **练习3：找下载文件** 找一下我最近下载的所有PDF文件 ## 4.2 批量文件处理 ### 场景2：整理发布票报销 **真实案例**：自动填写报销单 > 公司财务有个非常严格的规定，就是发布票需要填写在1个excel模板上， > 然后把发布票和这个excel文件一起提交给财务。 > > 以前，虽然都不会笨到用手填，但还是要把所有发布票都传到ChatGPT > 或者别的AI产品上，然后让他们来帮忙填写。 **传统方法**： 1. 打开ChatGPT 2. 上传发布票图片（一张一张） 3. 让AI提取信息 4. 复制到Excel 5. 重复N次 6. 耗时：30-60分钟 **OpenClaw方法**： 我：我希望你帮我把我本地那个1月发布票文件夹里的所有发布票都整理一下， 按照那个下载文件里报销单.xlsx的模板格式填进去， 再把填好的表格用文件发布送给我。 **OpenClaw执行过程**： 1. 📁 读取发布票文件夹 2. 🔍 识别所有发布票图片 3. 📄 OCR提取信息（日期、金额、商家等） 4. 📊 读取Excel模板 5. ✍️ 按模板格式填写 6. 💾 保存新文件 7. 📤 发布送给你 **结果**： - ⏱️ 耗时：2-5分钟 - ✅ 准确率：95%+ - 😊 体验：直接搞定！ ### 批量处理命令示例 #### 批量读取 读取文档文件夹里所有的PDF文件 提取所有图片中的文字 读取所有Excel表格的第一行 #### 批量提取信息 从所有发布票中提取日期、金额、商家信息 从所有简历中提取姓名、电话、邮箱 从所有合同中提取甲方、乙方、金额 #### 批量格式转换 把所有Word文档转换成PDF 把所有PNG图片转换成JPG 把所有Excel表格导出为CSV #### 批量数据整理 把所有发布票信息整理到一个Excel表格 把所有联系人信息整理成通讯附录 把所有会议记附录整理成一份总结 ### 实战案例 #### 案例1：整理客户信息 **场景**： - 有100份客户资料（Word文档） - 需要提取：公司名、联系人、电话、邮箱 - 整理到Excel表格 **命令**： 帮我从"客户资料"文件夹里的所有Word文档中， 提取公司名、联系人、电话、邮箱， 整理到一个Excel表格里， 按公司名排序。 **结果**： - 自动提取100份资料 - 生成规范的Excel表格 - 耗时：5-10分钟 #### 案例2：批量提取PDF内内容 **场景**： - 有50份PDF报告 - 需要提取每份报告的摘要 - 整理成一份汇总文档 **命令**： 读取"报告"文件夹里所有的PDF文件， 提取每份报告的摘要部分（通常在第一页）， 整理成一份Word文档， 每个摘要标注来源文件名。 **结果**： - 自动读取50份PDF - 提取摘要内内容 - 生成汇总文档 #### 案例3：批量图片识别 **场景**： - 有200张名片照片 - 需要提取联系信息 - 整理成通讯附录 **命令**： 识别"名片"文件夹里所有图片， 提取姓名、公司、职位、电话、邮箱， 整理成Excel通讯附录， 按公司分类。 **结果**： - OCR识别200张名片 - 自动分类整理 - 生成标准通讯附录 ### 错误处理和内容错 #### 处理识别错误 我：帮我检查一下刚才生成的Excel表格， 看看有没有识别错误的地方， 比如电话号码格式不对、金额异常等。 #### 处理缺失信息 我：有些发布票可能信息不全， 如果缺少必填项，请单独列出来， 我手动补充。 #### 处理格式访问题 我：如果遇到无法识别的文件格式， 请跳过并告诉我， 我会手动处理。 ## 4.3 文件自动整理 ### 场景3：批量重命名文件 **真实案例**：邀请函重命名 > 设计同学给我做了一些邀请函，是微信发布我的，然后我存下来的。 > 存完了以后，发布现一个BUG。 > 名字全特么是微信文件XXX。 > 太BUG了，我根本不知道谁是谁的。 **传统方法**： 1. 打开每张图片 2. 看内内容 3. 手动重命名 4. 重复N次 5. 耗时：20-30分钟 **OpenClaw方法**： 我：让OpenClaw根据我邀请函里面对应的人名， 把外面的名字改成"人名-邀请函.jpg"的格式。 **OpenClaw执行过程**： 1. 📁 读取所有图片 2. 🔍 OCR识别人名 3. ✍️ 生成新文件名 4. 📝 批量重命名 5. ✅ 完成 **结果**： - ⏱️ 耗时：1-2分钟 - ✅ 准确率：100% - 😊 体验：一句话搞定！ ### 文件整理命令示例 #### 批量重命名 把所有图片按拍摄日期重命名，格式：YYYY-MM-DD_序号.jpg 把所有文档按内内容主题重命名 把所有下载文件按类型重命名 #### 文件分类 把桌面上的文件按类型分类到不同文件夹 把下载文件夹里的文件按日期分类 把照片按拍摄地点分类 #### 文件夹结构优化 帮我整理一下项目文件夹，按功能模块分类 优化我的文档文件夹结构，让它更清晰 把所有散乱的文件整理到合适的文件夹 ### 实战案例 #### 案例1：整理下载文件夹 **场景**： - 下载文件夹有500+文件 - 各种类型混在一起 - 需要分类整理 **命令**： 帮我整理下载文件夹： 1. 按文件类型分类（文档、图片、视频、压缩包等） 2. 每个类型创建一个子文件夹 3. 把文件移动到对应文件夹 4. 删除重复文件 5. 告诉我整理结果 **结果**： ✅ 整理完成！ 📊 统计： - 文档：120个 → Documents/ - 图片：200个 → Images/ - 视频：50个 → Videos/ - 压缩包：30个 → Archives/ - 其他：100个 → Others/ 🗑️ 删除重复文件：15个 💾 释放空间：2.3GB #### 案例2：照片自动分类 **场景**： - 有1000+张照片 - 需要按日期和地点分类 - 方便查找 **命令**： 帮我整理照片文件夹： 1. 按拍摄日期创建文件夹（YYYY-MM格式） 2. 如果照片有地理位置信息，在文件名中标注 3. 删除模糊和重复的照片 4. 生成一个索引文件 **结果**： ✅ 整理完成！ 📁 文件夹结构： Photos/ ├── 2025-12/ │ ├── 2025-12-01_北京_001.jpg │ ├── 2025-12-01_北京_002.jpg │ └── ... ├── 2026-01/ │ ├── 2026-01-15_上海_001.jpg │ └── ... └── index.txt (索引文件) 🗑️ 删除模糊照片：50张 🗑️ 删除重复照片：30张 #### 案例3：文档归档 **场景**： - 项目结束，需要归档 - 文档散落在各处 - 需要统一整理 **命令**： 帮我归档"XX项目"的所有文档： 1. 搜索所有相关文档（包含项目名称） 2. 按文档类型分类（需求、设计、代码、测试等） 3. 创建归档文件夹结构 4. 移动文件到对应位置 5. 生成项目文档清单 **结果**： ✅ 归档完成！ 📁 文件夹结构： XX项目_归档_2026-02-10/ ├── 01_需求文档/ ├── 02_设计文档/ ├── 03_开发布文档/ ├── 04_测试文档/ ├── 05_部署文档/ └── 文档清单.xlsx 📊 统计： - 总文件数：156个 - 总大小：1.2GB ### 自动化脚本编写 如果你经常需要整理某类文件，可以让OpenClaw生成自动化脚本： 我：帮我写1个脚本，每周自动整理下载文件夹， 按照刚才的规则分类。 OpenClaw会生成一个可以定时运行的脚本，实现自动化整理。 ## 4.4 硬盘清理优化 ### 场景4：清理硬盘垃圾 **真实案例**：释放硬盘空间 > 如果你硬盘快满了，你也别下那些扫描清垃圾的软件了。 > 直接让OpenClaw给你过一遍。 **传统方法**： 1. 下载清理软件 2. 扫描硬盘 3. 手动选择删除 4. 担心误删重要文件 5. 耗时：30-60分钟 **OpenClaw方法**： 我：帮我分析一下硬盘空间使用情况， 找出占用空间最大的文件和文件夹， 建议哪些可以清理。 **OpenClaw执行过程**： 1. 📊 扫描硬盘 2. 📈 分析空间占用 3. 🔍 找出大文件 4. 🗑️ 识别垃圾文件 5. 💡 提供清理建议 ### 清理命令示例 #### 查找大文件 找出占用空间最大的10个文件 查找大于1GB的文件 分析哪个文件夹占用空间最多 #### 查找重复文件 找出所有重复的文件 查找重复的照片 找出重复的文档 #### 查找临时文件 找出所有临时文件 查找缓存文件 找出可以安全删除的文件 #### 清理建议 分析我的硬盘，给出清理建议 哪些文件可以移动到外部硬盘 哪些文件可以压缩存储 ### 实战案例：释放100GB空间 **第一步：分析空间占用** 我：帮我分析一下硬盘空间使用情况 **OpenClaw回复**： 📊 硬盘空间分析： 总内容量：500GB 已使用：450GB (90%) 剩余：50GB (10%) ⚠️ 空间不足警告！ 占用空间最多的文件夹： 1. ~/Library/Caches - 80GB 2. ~/Downloads - 50GB 3. ~/Movies - 120GB 4. ~/Documents - 100GB 5. ~/Desktop - 30GB **第二步：查找大文件** 我：找出大于1GB的文件 **OpenClaw回复**： 🔍 找到35个大于1GB的文件： 视频文件（25个）： 1. 项目演示.mov - 15GB 2. 会议附录像_2025-12.mp4 - 8GB 3. ... 虚拟机镜像（5个）： 1. Windows.vmdk - 50GB 2. Ubuntu.vmdk - 30GB 3. ... 备份文件（5个）： 1. iPhone备份_2025-12.backup - 20GB 2. ... 💡 建议： - 视频文件可以压缩或移动到外部硬盘 - 旧的虚拟机镜像可以删除 - 旧的备份文件可以删除 **第三步：查找重复文件** 我：找出所有重复的文件 **OpenClaw回复**： 🔍 找到120组重复文件： 重复照片（80组）： - IMG_1234.jpg (3份) - 15MB - IMG_5678.jpg (2份) - 10MB - ... 重复文档（30组）： - 报告_v1.docx (4份) - 5MB - 方案_final.pptx (3份) - 20MB - ... 重复下载（10组）： - setup.exe (2份) - 100MB - ... 💡 可释放空间：约8GB **第四步：清理临时文件** 我：找出所有可以安全删除的临时文件和缓存 **OpenClaw回复**： 🗑️ 可安全删除的文件： 系统缓存： - ~/Library/Caches - 80GB - Safari缓存 - 20GB - Chrome缓存 - 30GB - 其他应用缓存 - 30GB 临时文件： - /tmp - 5GB - ~/Downloads/临时文件 - 10GB 日志文件件： - ~/Library/Logs - 3GB 💡 可释放空间：约98GB ⚠️ 建议： - 系统缓存可以全部清理 - 临时文件可以全部删除 - 日志文件件保留最近1个月的 **第五步：执行清理** 我：好的，帮我清理这些文件， 但是要先备份重要的， 然后再删除。 **OpenClaw回复**： ✅ 清理完成！ 📊 清理结果： - 删除缓存文件：80GB - 删除临时文件：15GB - 删除重复文件：8GB - 删除旧备份：20GB 💾 总共释放空间：123GB 📁 备份位置： - 重要文件已备份到：~/Backup/清理前备份_2026-02-10/ ⚠️ 建议： - 定期清理缓存（每月一次） - 及时删除不需要的下载文件 - 使用外部硬盘存储大文件 ### 安全删除策略 #### 三步确认法 1. **第一步：分析** ``` 分析哪些文件可以删除 ``` 2. **第二步：备份** ``` 把重要文件备份到安全位置 ``` 3. **第三步：删除** ``` 确认无误后，删除文件 ``` #### 保护重要文件 我：在清理之前，请确保以下文件夹不被删除： - ~/Documents/重要文档 - ~/Projects - ~/Photos #### 可恢复删除 我：先把文件移动到回收站， 而不是直接删除， 这样如果误删了还能恢复。 ### 定期清理计划 让OpenClaw帮你制定定期清理计划： 我：帮我制定一个定期清理计划， 每周自动清理缓存和临时文件， 每月检查大文件和重复文件。 **OpenClaw回复**： ✅ 已创建定期清理计划： 📅 每周任务（每周日晚上10点）： - 清理系统缓存 - 清理浏览器缓存 - 清理临时文件 - 清理下载文件夹（超过30天的文件） 📅 每月任务（每月1号）： - 查找大文件（>1GB） - 查找重复文件 - 分析空间占用 - 生成清理报告 💡 预计每月可释放：20-30GB ⚠️ 重要提醒： - 清理前会自动备份 - 清理后会发布送通知 - 可以随时取消任务 ## 本章节小结 通过本章节，你应该已经掌握了： ✅ **智能文件搜索**：根据内内容找文件，不再依赖文件名 ✅ **批量文件处理**：一次处理100+文件，自动提取信息 ✅ **文件自动整理**：智能分类、重命名、归档 ✅ **硬盘清理优化**：找出垃圾文件，释放大量空间 **关键要点**： - OpenClaw可以访问本地文件，这是在线AI做不到的 - 描述内内容而非文件名，让AI理解你的需求 - 批量处理节省大量时间 - 定期清理保支持硬盘健康 ## 实战项目：打造你的文件管理助手 ### 项目目标 创建一个完整的文件管理工作流，包括： 1. 每天自动整理下载文件夹 2. 每周清理缓存和临时文件 3. 每月检查大文件和重复文件 4. 重要文件自动备份 ### 实施步骤 **第一步：设置自动整理** 帮我设置每天晚上10点自动整理下载文件夹， 按文件类型分类。 **第二步：设置定期清理** 设置每周日晚上11点清理缓存和临时文件。 **第三步：设置月度检查** 设置每月1号检查大文件和重复文件， 生成清理报告。 **第四步：设置自动备份** 设置每天自动备份重要文件夹到外部硬盘。 ### 预期效果 - 📁 下载文件夹始终保支持整洁 - 💾 硬盘空间充足（至少保支持20%空闲） - 🔒 重要文件有备份 - ⏱️ 每月节省5-10小时整理时间 --- **下一章节**：[第5章节：知识库管理](05-knowledge-management.md) - 打造个人知识库系统 **返回目附录**：[README](../../README.md) --- ## 🌐 在线阅读 📖 **想在线阅读此章节节？** [🔗 在线阅读此章节节](https://awesome.tryopenclaw.asia/docs/02-core-features/04-file-management/) 访问网站获取更好的阅读体验： - 📱 响应式设计，支持手机、平板、电脑 - 支持黑暗模式，保护眼睛 - 🔍 内置搜索功能，快速定位内内容 - 📋 目附录导航，轻松跳转章节节 [🏠 访问完整教网站](https://awesome.tryopenclaw.asia) --- ### 02 Core Features 05 Knowledge Management (`docs/02-core-features/05-knowledge-management.md`) > 📖 **纸质书《OpenClaw超级个体实操手册》已上市！** 清华大学出版社出版，在开源教程基础上全面重写+逐条验证。🛒 [京东专属购买链接（¥42，原价¥59.8）](https://item.jd.com/14669463.html) # 第5章节 知识库与第二大脑（Active Memory / Memory Wiki / 研究归档） > 本章目标：用 OpenClaw 当前官方主线，把“知识库”这件事讲清楚：什么交给 Active Memory，什么交给 Memory Wiki，什么只是临时资料，不要再把旧的第三方同步 Skill 当默认方案。 --- ## 版本基线 - **当前稳定版**：`v2026.9.3`（2026-09-08 发布） - 本章默认按 `v2026.9.3` 稳定版写 --- ## 先给小白的阅读说明 ### 这一章到底解决什么问题 很多人一提“知识库”，脑子里想到的是： - 把网页存进 Notion - 把笔记同步到 Obsidian - 做一堆目录和标签 这些不是没用，但它们已经不是 OpenClaw 当前的主线。现在更推荐你把知识系统拆成 3 层： 1. **Active Memory**：回复前先回忆相关上下文 2. **Memory Wiki**：把长期知识整理成结构化、可检索的知识层 3. **临时资料处理**：网页抓取、会议纪要、研究摘录，先整理再决定要不要进入长期知识层 ### 如果你只想先跑通，先看这几节 - **想让 OpenClaw 更“记得住你”**：看 `5.2` - **想开始搭第二大脑**：看 `5.3` - **想做文章、项目、论文资料沉淀**：看 `5.4` - **你已经在用 Obsidian**：看 `5.5` ### 小白最容易犯的 3 个错 - 一上来就先折腾同步，而不是先把记忆主线配通 - 把“临时资料”直接塞进长期知识库，最后越存越乱 - 以为所有知识都必须结构化，结果迟迟不开始 ### 本章一句话结论 先让 OpenClaw 能**记得住**，再让它能**查得到**，最后才考虑它要不要**同步到别的笔记工具**。 --- ## 5.1 2026.4 之后，知识库的正确主线是什么？ 旧版教程里，“知识库”主要靠网页归档、Notion 同步、Obsidian 同步来实现。但在当前官方主线里，更重要的是下面这套组合： | 层级 | 负责什么 | 适合什么场景 | |------|----------|--------------| | `Active Memory` | 回复前先回忆相关偏好、事实、上下文 | 聊天、长期协作、偏好记忆 | | `Memory Wiki` | 把长期知识编译成结构化知识层 | 项目知识、研究资料、长期主题沉淀 | | `openclaw infer web fetch/search` | 收集外部资料 | 网页、文档、新闻、调研资料 | | `wiki ingest / compile / search / get` | 资料入库、整理、检索 | 第二大脑、团队知识、项目档案 | 你可以这样理解： - **Active Memory** 解决的是“回复时能不能想起来” - **Memory Wiki** 解决的是“长期资料能不能整理好、查得准” - **网页抓取 / 转写 / 摘要** 解决的是“怎么把外部信息先拿进来” --- ## 5.2 Active Memory：先让 OpenClaw 记得住你 官方文档对 Active Memory 的定义很明确：它是一个**在主回复之前运行的阻塞式记忆子代理**。它会在合适的会话里先用 `memory_search`、`memory_get` 找相关记忆，再把精简结果交给主回复。 ### 5.2.1 什么时候该开 适合直接开启的情况： - 你经常和同一个 agent 长期协作 - 你希望它记住你的习惯、偏好、工作背景 - 你希望它少问重复问题 先不要急着开的情况： - 你只是偶尔临时问几句 - 你现在主要在排查模型/认证问题 - 你对延迟非常敏感，想先把基础链路跑通 ### 5.2.2 官方推荐起步配置 根据官方文档，最安全的起步方式是：启用插件、只绑定一个对话 agent、只先在 direct chat 里使用。 把下面这段写到 `openclaw.json`： ```json5 { plugins: { entries: { "active-memory": { enabled: true, config: { agents: ["main"], allowedChatTypes: ["direct"], modelFallback: "google/gemini-3-flash", queryMode: "recent", promptStyle: "balanced", timeoutMs: 15000, maxSummaryChars: 220, persistTranscripts: false, logging: true } } } } } ``` 改完以后，重启你当前使用的 Gateway 进程或服务。 ### 5.2.3 看到什么算 Active Memory 已经跑通 你可以先用最简单的方式判断： - 同一个对话里，OpenClaw 开始更稳定地记住你的偏好和背景 - 开启 `/verbose` 或 `/trace` 时，能看到 Active Memory 的状态信息 - 没有明显的模型报错、超时报错或空转 ### 5.2.4 小白怎么理解这些配置项 - `agents: ["main"]`：只让 `main` 这个 agent 用主动记忆 - `allowedChatTypes: ["direct"]`：先只在私聊/直接对话里使用，避免一上来全局打开 - `queryMode: "recent"`：优先看最近上下文，速度和效果更平衡 - `promptStyle: "balanced"`：默认是稳妥模式，适合大多数用户 - `timeoutMs: 15000`：超过 15 秒就放弃，避免拖慢回复太多 如果你是第一次用，不建议一开始就改得太激进。默认先跑稳，再谈优化。 --- ## 5.3 Memory Wiki：把长期知识整理成“能查、能证据回溯”的知识层 官方对 `memory-wiki` 的定位不是普通笔记插件，而是一个**把 durable memory 编译成知识 vault 的 bundled plugin**。 它和 Active Memory 的关系是： - Active Memory 负责“回复时先想起来” - Memory Wiki 负责“把长期知识整理成稳定页面、claims、evidence、dashboards” ### 5.3.1 为什么它比“随手记笔记”更适合长期知识 Memory Wiki 的优势不只是“能存”，而是： - 有专门的 wiki vault - 支持结构化 `claim / evidence` - 能编译出稳定页面和 digest - 能用 `wiki_search` / `wiki_get` 精准检索 - 可以和活动记忆层做 shared search 这更像一个“知识层”，而不是一个“笔记堆”。 ### 5.3.2 官方推荐起步配置 官方文档建议把配置放到 `plugins.entries.memory-wiki.config`。下面这份是比较适合新手的起步版本： ```json5 { plugins: { entries: { "memory-wiki": { enabled: true, config: { vaultMode: "isolated", vault: { path: "~/.openclaw/wiki/main", renderMode: "obsidian" }, obsidian: { enabled: true, useOfficialCli: true, vaultName: "OpenClaw Wiki", openAfterWrites: false }, bridge: { enabled: false, readMemoryArtifacts: true, indexDreamReports: true, indexDailyNotes: true, indexMemoryRoot: true, followMemoryEvents: true }, ingest: { autoCompile: true, maxConcurrentJobs: 1, allowUrlIngest: true }, search: { backend: "shared", corpus: "wiki" }, context: { includeCompiledDigestPrompt: false }, render: { preserveHumanBlocks: true, createBacklinks: true, createDashboards: true } } } } } } ``` ### 5.3.3 小白先记住 4 个关键开关就够了 - `vaultMode: "isolated"`：最适合刚开始，先把 wiki 当独立知识层 - `renderMode: "obsidian"`：如果你已经在用 Obsidian，会比较顺手 - `search.backend: "shared"`：需要时可以和共享记忆检索打通 - `createDashboards: true`：让 wiki 自动生成更容易浏览的汇总页 ### 5.3.4 什么时候用 `bridge` 模式 只有在你已经明确知道： - 自己的 active memory backend 已经有公开 bridge artifacts - 想把记忆层里的长期资料编译进 wiki 这时再考虑 `bridge`。如果你现在只是第一次上手，先用 `isolated`。 --- ## 5.4 最适合小白先跑通的知识库流程 这一节不讲大而全的系统，只讲最短闭环。 ### 5.4.1 流程 A：把一份本地笔记收进 Wiki 先初始化： ```bash openclaw wiki init openclaw wiki status ``` 然后准备一份最简单的 Markdown 笔记，例如 `./notes/customer-onboarding.md`： ```md # Customer Onboarding ## 现状 - 新用户第一次接触产品时，最容易卡在权限配置 - 现有帮助文档太散，入口不统一 ## 我的判断 - 应该做一份统一 onboarding checklist - 首屏应该先给 3 个最常见动作 ``` 把它导入 Wiki： ```bash openclaw wiki ingest ./notes/customer-onboarding.md openclaw wiki compile openclaw wiki lint ``` 搜索并读取： ```bash openclaw wiki search "onboarding" openclaw wiki get ``` ### 5.4.2 看到什么算 Wiki 已经跑通 至少满足下面 4 条： - `openclaw wiki status` 能看到 vault 状态正常 - `openclaw wiki ingest` 能成功吃进你的文件 - `openclaw wiki compile` 没有报结构错误 - `openclaw wiki search` 能搜到你刚导入的主题 ### 5.4.3 流程 B：把网页资料变成长期知识 更推荐的顺序不是“直接同步到第三方笔记工具”，而是： 1. 先抓网页资料 2. 让 OpenClaw 摘要成你自己的笔记 3. 再决定是否进入 Wiki 先抓取网页： ```bash openclaw infer web search --query "OpenClaw Active Memory use cases" --json openclaw infer web fetch --url https://docs.openclaw.ai/concepts/active-memory --json ``` 然后你可以让 OpenClaw 帮你整理成一份 Markdown 摘要，再保存到 `./notes/`，最后继续： ```bash openclaw wiki ingest ./notes/active-memory-summary.md openclaw wiki compile ``` ### 5.4.4 流程 C：项目知识沉淀 项目知识最适合进 Wiki 的内容是： - 架构决策 - 常见故障排查 - 客户/用户共性问题 - 术语解释 - 上线复盘 不适合一股脑塞进去的内容是： - 一次性的临时聊天记录 - 未经整理的超长日志 - 还没确认真假的外部信息 最好的习惯是：**先整理，再入库**。 --- ## 5.5 如果你已经在用 Obsidian，应该怎么理解它和 Wiki 的关系 这一章不再把 Obsidian 当成默认主线，而把它放回它更适合的位置：**展示层 / 编辑层**。 ### 更推荐的关系是 - OpenClaw 负责记忆、编译、检索 - Wiki 负责知识结构 - Obsidian 负责你的人类阅读和手工编辑体验 如果你已经在用 Obsidian，可以重点关注这些命令： ```bash openclaw wiki obsidian status openclaw wiki obsidian search "onboarding" openclaw wiki obsidian open syntheses/alpha-summary.md openclaw wiki obsidian daily ``` ### 不再推荐当默认主线的旧写法 下面这些旧路线，现在不再建议当成入门默认方案： - `clawhub install notion-sync` - `clawhub install obsidian-sync` - 先装同步 Skill，再把第三方笔记工具当记忆主系统 它们不是完全不能做，而是更适合作为**你已经有现成工作流时的补充集成**，而不是当前官方知识主线。 --- ## 5.6 本章最容易踩的坑 ### 坑 1：把所有资料都当长期知识 不是所有东西都值得进 Wiki。一个很实用的判断标准是： - 这条信息以后还会反复被用到吗？ - 它是否已经整理到足够清楚？ - 它是否值得被检索、引用和复盘？ ### 坑 2：一上来就开太多模式 新手建议顺序： 1. 先开 Active Memory 2. 再初始化 Wiki 3. 先用 `isolated` 模式 4. 跑通后再考虑 `bridge` ### 坑 3：把同步当成目标，把知识本身忘了 Notion、Obsidian、备忘录都只是载体。真正该优先解决的，是： - OpenClaw 能不能想起来 - 资料能不能查得到 - 结论有没有证据来源 --- ## 5.7 给小白的最短落地顺序 如果你今天只想花 30 分钟先把“知识库”跑起来，按这个顺序做： 1. 打开 Active Memory 2. 初始化 Memory Wiki 3. 写一份自己的本地 Markdown 笔记 4. `wiki ingest` + `wiki compile` 5. `wiki search` 看能不能搜到 6. 再决定要不要接 Obsidian --- ## 5.8 官方参考 - Active Memory：https://docs.openclaw.ai/concepts/active-memory - Memory Wiki：https://docs.openclaw.ai/plugins/memory-wiki - Wiki CLI：https://docs.openclaw.ai/cli/wiki - Inference CLI：https://docs.openclaw.ai/cli/infer --- ### 02 Core Features 06 Schedule Management (`docs/02-core-features/06-schedule-management.md`) > 📖 **纸质书《OpenClaw超级个体实操手册》已上市！** 清华大学出版社出版，在开源教程基础上全面重写+逐条验证。🛒 [京东专属购买链接（¥42，原价¥59.8）](https://item.jd.com/14669463.html) # 第6章节 日程与任务管理 > 💡 **本章节目标**：学会使用 OpenClaw管理日程和任务，实现日历自动创建、微信截图识别、批量日程导入和智能提醒设置。 ## 📅 本章节内内容 - 6.1 日历自动创建 - 6.2 微信截图识别 - 6.3 批量日程导入 - 6.4 提醒设置技巧 --- ## 6.1 日历自动创建 ### 6.1.1 为什么需要日历自动创建 在日常工作中，经常遇到这些场景： - 📱 微信聊天中约定会议时间 - 📧 邮件中收到活动邀请 - 💬 群聊中讨论项目deadline - 📝 文档中记附录的重要日期 传统做法： 1. 记住时间地点 2. 打开日历App 3. 手动创建事件 4. 设置提醒 **访问题**： - ❌ 内容易遗忘 - ❌ 操作繁琐 - ❌ 信息内容易丢失 - ❌ 效率低下 OpenClaw可以自动识别并创建日历事件！ ### 6.1.2 核心原理 OpenClaw的日历管理基于Mac日历Skills： 文本/截图 → OpenClaw识别 → 提取信息 → 创建日历事件 → 同步到iPhone **关键能力**： 1. **智能识别**：自动识别时间、地点、人物 2. **自动创建**：一键创建日历事件 3. **跨设备同步**：Mac日历自动同步到iPhone 4. **智能提醒**：自动设置合理的提醒时间 ### 6.1.3 实战案例1：文本创建日历 **场景**：你在微信上约了一个会议。 **微信聊天内内容**： 张三：明天下午3点，在会议室A讨论项目方案，记得带笔记本 **OpenClaw操作**： 你：帮我创建一个日历事件： 明天下午3点，在会议室A讨论项目方案 OpenClaw：好的，我来帮你创建日历事件。 [分析中...] OpenClaw：已创建日历事件！ 📅 事件详情： - 标题：讨论项目方案 - 时间：2026-02-11 15:00-16:00 - 地点：会议室A - 参与人：张三 - 备注：记得带笔记本 提醒设置： - 提前15分钟提醒 - 提前1小时提醒 已同步到： - Mac日历 ✅ - iPhone日历 ✅ **查看效果**： 打开Mac日历，你会看到： 2026年2月11日 星期二 15:00-16:00 讨论项目方案 📍 会议室A 👤 张三 📝 记得带笔记本 🔔 提前15分钟提醒 🔔 提前1小时提醒 打开iPhone日历，自动同步显示相同内内容。 ### 6.1.4 实战案例2：复杂日程创建 **场景**：你收到一封会议邀请邮件。 **邮件内内容**： 主题：2026年Q1产品规划会议 时间：2026年2月15日（周五）14:00-17:00 地点：总部大楼3楼会议室 参会人员：产品团队全体成员 会议议程： 1. Q1产品回顾（30分钟） 2. Q2产品规划（60分钟） 3. 资源分配讨论（60分钟） 4. 总结与行动项（30分钟） 请提前准备： - Q1产品数据报告 - Q2产品规划草案 - 资源需求清单 **OpenClaw操作**： 你：帮我根据这封邮件创建日历事件 [粘贴邮件内内容] OpenClaw：正在分析邮件内内容... [分析完成] OpenClaw：已创建详细日历事件！ 📅 事件详情： - 标题：2026年Q1产品规划会议 - 时间：2026-02-15 14:00-17:00（3小时） - 地点：总部大楼3楼会议室 - 参与人：产品团队全体成员 会议议程： 1. 14:00-14:30 Q1产品回顾 2. 14:30-15:30 Q2产品规划 3. 15:30-16:30 资源分配讨论 4. 16:30-17:00 总结与行动项 准备事项： ✓ Q1产品数据报告 ✓ Q2产品规划草案 ✓ 资源需求清单 提醒设置： - 提前1天提醒（准备材料） - 提前2小时提醒（检查准备） - 提前30分钟提醒（前往会议室） 已同步到Mac和iPhone日历 ✅ ### 6.1.5 实战案例3：周期性事件 **场景**：你需要设置每周例会。 **OpenClaw操作**： 你：帮我创建一个周期性日历事件： 每周一上午10点，团队周会，支持续1小时，会议室B OpenClaw：已创建周期性事件！ 📅 事件详情： - 标题：团队周会 - 时间：每周一 10:00-11:00 - 地点：会议室B - 重复：每周 - 结束：无限期（或指定结束日期） 提醒设置： - 提前15分钟提醒 已创建未来12周的事件： - 2026-02-10（周一）10:00 - 2026-02-17（周一）10:00 - 2026-02-24（周一）10:00 - ... （共12次） 已同步到Mac和iPhone日历 ✅ ### 6.1.6 日历模板和最佳实践 **常用日历模板**： **模板1：会议事件** 标题：[会议主题] 时间：[日期] [开始时间]-[结束时间] 地点：[会议室/线上链接] 参与人：[参会人员] 议程：[会议议程] 准备：[需要准备的材料] 提醒：提前1天、提前1小时、提前15分钟 **模板2：项目deadline** 标题：[项目名称] - Deadline 时间：[截止日期] 全天 优先级：高 提醒：提前1周、提前3天、提前1天、当天早上 备注：[交付物清单] **模板3：个人事项** 标题：[事项名称] 时间：[日期] [时间] 地点：[地点] 提醒：提前30分钟 备注：[相关信息] **最佳实践**： 1. **统一命名规范** 会议：[会议] 项目讨论 任务：[任务] 完成报告 活动：[活动] 团建 学习：[学习] 技术分分享 2. **合理设置提醒** 重要会议：提前1天、1小时、15分钟 普通会议：提前1小时、15分钟 deadline：提前1周、3天、1天 个人事项：提前30分钟 3. **添加详细信息** - 会议链接（线上会议） - 会议室位置（线下会议） - 参会人员联系方式 - 准备材料清单 - 相关文档链接 4. **使用颜色分类** 红色：紧急重要 橙色：重要不紧急 黄色：紧急不重要 绿色：个人事项 蓝色：学习成长 --- ## 6.2 微信截图识别 ### 6.2.1 为什么需要截图识别 **真实场景**： 你在微信上收到这样的消息： 张三：明天下午2点，在星巴克（国贸店）见面讨论新项目的事， 记得带上你的方案，我请你喝咖啡😊 **传统做法**： 1. 看到消息 2. 记住时间地点 3. 打开日历 4. 手动输入信息 5. 设置提醒 **访问题**： - ❌ 步骤繁琐（5步） - ❌ 内容易遗忘 - ❌ 信息可能记错 - ❌ 效率低下 **OpenClaw做法**： 1. 截图发布给OpenClaw 2. 完成！ ### 6.2.2 核心原理 OpenClaw的截图识别流程： 微信截图 → OCR文字识别 → NLP信息提取 → 创建日历事件 **关键技术**： 1. **OCR识别**：提取截图中的文字 2. **时间解析**：识别"明天下午2点"等自然语言 3. **地点提取**：识别"星巴克（国贸店）" 4. **人物识别**：识别"张三" 5. **事项提取**：识别"聊新项目" ### 6.2.3 实战案例1：简单约会 **微信截图内内容**： 李四：后天晚上7点，老地方吃饭？ 你：好的！ **OpenClaw操作**： 你：[发布送微信截图] 帮我创建日历事件 OpenClaw：正在识别截图内内容... [OCR识别完成] OpenClaw：已识别到约会信息！ 📅 事件详情： - 标题：和李四吃饭 - 时间：2026-02-12 19:00-20:30 - 地点：老地方（需要你确认具体地址） - 参与人：李四 提醒设置： - 提前2小时提醒 已创建日历事件 ✅ 💡 提示：如果"老地方"有具体地址， 可以告诉我，我帮你更新到日历中。 **补充地址**： 你：老地方是"海底捞（三里屯店）" OpenClaw：已更新地址！ 📍 地点：海底捞（三里屯店） 📍 地址：北京市朝阳区三里屯路19号 已同步到日历 ✅ ### 6.2.4 实战案例2：复杂会议安排 **微信群聊截图**： 项目经理：@全体成员 下周三上午9:30，在公司5楼大会议室开项目启动会 请务必参加，会议预计2小时 需要准备： 1. 项目需求文档 2. 技术方案 3. 时间排期 会后会有工作午餐 **OpenClaw操作**： 你：[发布送群聊截图] 帮我创建日历事件 OpenClaw：正在识别群聊内内容... [识别完成] OpenClaw：已识别到会议信息！ 📅 事件详情： - 标题：项目启动会 - 时间：2026-02-19 09:30-11:30（2小时） - 地点：公司5楼大会议室 - 参与人：项目团队全体成员 准备事项： ✓ 项目需求文档 ✓ 技术方案 ✓ 时间排期 备注： - 会后有工作午餐 - 务必参加 提醒设置： - 提前1天提醒（准备材料） - 提前1小时提醒 - 提前15分钟提醒 已创建日历事件 ✅ 💡 提示：已自动预留11:30-13:00的午餐时间 ### 6.2.5 实战案例3：多个事件批量创建 **微信截图内内容**： 本周安排： 周一10:00 - 团队周会（会议室A） 周三14:00 - 客户拜访（客户公司） 周五16:00 - 项目复盘（线上会议） **OpenClaw操作**： 你：[发布送截图] 帮我批量创建这些日历事件 OpenClaw：正在识别多个事件... [识别完成] OpenClaw：已识别到3个事件！ 📅 事件1：团队周会 - 时间：2026-02-10 10:00-11:00 - 地点：会议室A ✅ 已创建 📅 事件2：客户拜访 - 时间：2026-02-12 14:00-15:30 - 地点：客户公司（需要具体地址） ✅ 已创建 📅 事件3：项目复盘 - 时间：2026-02-14 16:00-17:00 - 地点：线上会议（需要会议链接） ✅ 已创建 所有事件已同步到日历 ✅ 💡 提示： - 客户拜访需要补充具体地址 - 项目复盘需要添加会议链接 ### 6.2.6 识别准确率优化 **提高识别准确率的技巧**： **技巧1：清晰的截图** ✅ 好的截图： - 文字清晰 - 光线充足 - 完整内内容 ❌ 不好的截图： - 模糊不清 - 光线太暗 - 内内容被截断 **技巧2：结构化的信息** ✅ 内容易识别： 时间：明天下午3点 地点：会议室A 事项：讨论项目 ❌ 难以识别： 明天下午在那个地方讨论那个事 **技巧3：补充说明** 你：[发布送截图] 这是约明天下午的会议，地点在公司 OpenClaw：收到！我会结合你的说明来识别。 **技巧4：确认和修正** OpenClaw：我识别到的信息是： 时间：明天下午3点 地点：会议室A 请确认是否正确？ 你：时间对了，但地点是会议室B OpenClaw：好的，已修正为会议室B ✅ --- ## 6.3 批量日程导入 ### 6.3.1 为什么需要批量导入 **常见场景**： 1. **新学期课程表** - 10-20门课程 - 每周重复 - 不同教室 2. **项目里程碑** - 多个关键节点 - 不同负责人 - 各种deadline 3. **会议日程** - 多场会议 - 不同时间地点 - 不同参与人 **传统做法**： - 一个一个手动创建 - 耗时1-2小时 - 内容易出错 **OpenClaw做法**： - 准备Excel/CSV文件 - 一键批量导入 - 5分钟完成 ### 6.3.2 Excel日程导入 **步骤1：准备Excel文件** 创建一个Excel文件（`课程表.xlsx`）： | 标题 | 日期 | 开始时间 | 结束时间 | 地点 | 备注 | 重复 | |------|------|----------|----------|------|------|------| | 高等数学 | 2026-02-10 | 08:00 | 09:40 | 教学楼A101 | 王老师 | 每周一 | | 大学英语 | 2026-02-10 | 10:00 | 11:40 | 教学楼B203 | 李老师 | 每周一 | | 计算机基础 | 2026-02-11 | 14:00 | 15:40 | 实验楼C301 | 张老师 | 每周二 | | 体育课 | 2026-02-12 | 08:00 | 09:40 | 体育馆 | 刘老师 | 每周三 | **步骤2：OpenClaw导入** 你：帮我导入这个课程表到日历 [上传 课程表.xlsx] OpenClaw：正在读取Excel文件... [读取完成] OpenClaw：已识别到4门课程！ 正在创建日历事件... ✅ 高等数学（每周一 08:00-09:40） ✅ 大学英语（每周一 10:00-11:40） ✅ 计算机基础（每周二 14:00-15:40） ✅ 体育课（每周三 08:00-09:40） 已创建本学期所有课程（共16周，64个事件） 提醒设置： - 每节课提前15分钟提醒 已同步到Mac和iPhone日历 ✅ ### 6.3.3 CSV格式处理 **CSV文件示例**（`项目里程碑.csv`）： ```csv 标题,日期,时间,地点,负责人,优先级 需求评审,2026-02-15,14:00-16:00,会议室A,张三,高 设计评审,2026-02-20,10:00-12:00,会议室B,李四,高 开发布完成,2026-03-01,全天,无,王五,高 测试完成,2026-03-10,全天,无,赵六,中 上线发布布,2026-03-15,09:00-18:00,机房,张三,高 **OpenClaw导入**： 你：帮我导入项目里程碑 [上传 项目里程碑.csv] OpenClaw：正在读取CSV文件... [读取完成] OpenClaw：已识别到5个里程碑！ 📅 需求评审 - 时间：2026-02-15 14:00-16:00 - 负责人：张三 - 优先级：高 ✅ 已创建 📅 设计评审 - 时间：2026-02-20 10:00-12:00 - 负责人：李四 - 优先级：高 ✅ 已创建 📅 开发布完成 - 时间：2026-03-01 全天 - 负责人：王五 - 优先级：高 ✅ 已创建 📅 测试完成 - 时间：2026-03-10 全天 - 负责人：赵六 - 优先级：中 ✅ 已创建 📅 上线发布布 - 时间：2026-03-15 09:00-18:00 - 负责人：张三 - 优先级：高 ✅ 已创建 所有里程碑已同步到日历 ✅ 提醒设置： - 高优先级：提前1周、3天、1天 - 中优先级：提前3天、1天 ### 6.3.4 批量创建事件 **场景**：你需要创建一系列会议。 **OpenClaw操作**： 你：帮我创建以下会议： 1. 每周一10:00，团队周会，会议室A，1小时 2. 每周三14:00，技术分分享，会议室B，2小时 3. 每周五16:00，项目复盘，线上会议，1小时 从下周开始，支持续12周 OpenClaw：正在批量创建会议... [创建中...] OpenClaw：已完成批量创建！ 📊 创建统计： - 团队周会：12次 - 技术分分享：12次 - 项目复盘：12次 - 总计：36个事件 时间范围： - 开始：2026-02-17 - 结束：2026-05-09 提醒设置： - 所有会议提前15分钟提醒 已同步到Mac和iPhone日历 ✅ 💡 提示：可以在日历中单独修改某次会议 ### 6.3.5 数据验证和错误处理 **OpenClaw的智能验证**： **验证1：时间冲突检测** OpenClaw：⚠️ 检测到时间冲突！ 冲突事件： - 2026-02-15 14:00 需求评审（会议室A） - 2026-02-15 14:30 客户拜访（客户公司） 建议： 1. 调整需求评审到15:00 2. 调整客户拜访到16:00 3. 取消其中一个 请选择处理方式： **验证2：日期格式错误** OpenClaw：⚠️ 发布现日期格式错误！ 错误行： - 第3行：日期"2026/02/30"无效（2月没有30日） - 第5行：时间"25:00"无效（超过24小时） 已自动修正： - 第3行：改为"2026-03-01" - 第5行：改为"23:00" 请确认是否正确？ **验证3：必填字段缺失** OpenClaw：⚠️ 发布现必填字段缺失！ 缺失信息： - 第2行：缺少"标题" - 第4行：缺少"日期" 建议： 1. 补充缺失信息 2. 跳过这些行 3. 使用默认值 请选择处理方式： --- ## 6.4 提醒设置技巧 ### 6.4.1 提醒类型和时机 **提醒类型**： 1. **时间提醒** - 提前X分钟/小时/天 - 准时提醒 - 延迟提醒 2. **位置提醒** - 到达某地时提醒 - 离开某地时提醒 3. **重复提醒** - 每天/每周/每月 - 自定义周期 **提醒时机选择**： 不同类型的事件需要不同的提醒策略，如表 6-1 所示。 **表 6-1 不同事件类型的推荐提醒时机** | 事件类型 | 推荐提醒时机 | 理由 | |---------|-------------|------| | 重要会议 | 提前1天、1小时、15分钟 | 充分准备 | | 普通会议 | 提前1小时、15分钟 | 及时赶到 | | 项目deadline | 提前1周、3天、1天 | 避免拖延 | | 日常任务 | 提前30分钟 | 不打断工作 | | 约会 | 提前2小时、30分钟 | 预留准备时间 | | 课程 | 提前15分钟 | 准时到达 | ### 6.4.2 多级提醒设置 **场景**：重要项目deadline。 **OpenClaw操作**： 你：帮我设置项目deadline的提醒： 2026年3月15日，产品上线 OpenClaw：好的，我来设置多级提醒！ 📅 事件：产品上线 ⏰ 日期：2026-03-15 提醒设置： 🔔 第1级提醒（提前2周） - 时间：2026-03-01 09:00 - 内内容：距离产品上线还有2周，开始最后冲刺 - 行动：检查进度，确认资源 🔔 第2级提醒（提前1周） - 时间：2026-03-08 09:00 - 内内容：距离产品上线还有1周，进入倒计时 - 行动：完成测试，准备上线方案 🔔 第3级提醒（提前3天） - 时间：2026-03-12 09:00 - 内内容：距离产品上线还有3天，最后检查 - 行动：确认上线流程，准备回滚方案 🔔 第4级提醒（提前1天） - 时间：2026-03-14 09:00 - 内内容：明天产品上线，做好准备 - 行动：团队动员，确认值班安排 🔔 第5级提醒（当天早上） - 时间：2026-03-15 08:00 - 内内容：今天产品上线，加油！ - 行动：最后检查，准备上线 已设置5级提醒 ✅ ### 6.4.3 智能提醒策略 **OpenClaw的智能提醒**： **策略1：根据事件重要性** 你：帮我创建一个重要会议： 明天下午3点，董事会会议 OpenClaw：检测到"董事会会议"， 这是重要会议，建议设置： 🔔 提前1天提醒（准备材料） 🔔 提前2小时提醒（检查准备） 🔔 提前30分钟提醒（前往会议室） 🔔 提前10分钟提醒（最后确认） 是否采用此提醒方案？ **策略2：根据地点距离** 你：帮我创建日历： 明天下午2点，在客户公司开会 OpenClaw：检测到需要外出， 根据地点距离（约30分钟车程），建议： 🔔 提前2小时提醒（准备出发布） 🔔 提前1小时提醒（确认路线） 🔔 提前30分钟提醒（立即出发布） 已自动计算路程时间 ✅ **策略3：根据准备需求** 你：帮我创建日历： 下周一上午10点，产品演示 OpenClaw：检测到需要准备演示，建议： 🔔 提前3天提醒（准备演示材料） 🔔 提前1天提醒（演练演示流程） 🔔 提前2小时提醒（检查设备） 🔔 提前30分钟提醒（前往会议室） 准备清单： ✓ 演示PPT ✓ 产品Demo ✓ 备用方案 ✓ 投影设备 已创建提醒和清单 ✅ ### 6.4.4 与其他工具集成 **集成1：飞书提醒** 你：把日历提醒同步到飞书 OpenClaw：已配置飞书提醒！ 提醒方式： - 日历提醒（Mac/iPhone） - 飞书消息提醒 - 飞书日历同步 示例： 当"明天下午3点会议"提前1小时时： 1. Mac通知中心弹窗 ✅ 2. iPhone锁屏通知 ✅ 3. 飞书消息提醒 ✅ 已同步到飞书 ✅ **集成2：企业微信提醒** 你：把重要会议提醒发布到企业微信 OpenClaw：已配置企业微信提醒！ 提醒规则： - 标记为"重要"的会议 - 提前1天、1小时发布送企业微信消息 消息格式： 📅 重要会议提醒 标题：[会议名称] 时间：[会议时间] 地点：[会议地点] 准备：[准备事项] 已配置完成 ✅ **集成3：邮件提醒** 你：把项目deadline发布邮件提醒我 OpenClaw：已配置邮件提醒！ 提醒规则： - 所有deadline事件 - 提前1周、3天、1天发布送邮件 邮件内内容： 主题：[项目名称] Deadline提醒 内内容： - 截止时间 - 剩余天数 - 完成进度 - 行动建议 已配置完成 ✅ ### 6.4.5 提醒管理技巧 **技巧1：避免提醒疲劳** ❌ 不好的做法： - 所有事件都设置多个提醒 - 提醒时间过于密集 - 提醒内内容千篇一律 ✅ 好的做法： - 重要事件多提醒，普通事件少提醒 - 提醒时间合理分散 - 提醒内内容个性化 **技巧2：提醒内内容优化** ❌ 普通提醒： "会议提醒：15分钟后开会" ✅ 优化提醒： "📅 产品评审会议 ⏰ 15分钟后（14:45） 📍 会议室A（3楼） 👤 参会人：产品团队 📝 记得带：产品方案、数据报告" **技巧3：提醒优先级** 🔴 高优先级（立即处理） - 重要会议（提前10分钟） - 紧急任务（当天） - 客户约会（提前30分钟） 🟡 中优先级（尽快处理） - 普通会议（提前15分钟） - 常规任务（提前1天） - 团队活动（提前2小时） 🟢 低优先级（有空处理） - 学习计划（提前1天） - 个人事项（提前30分钟） - 兴趣活动（提前2小时） **技巧4：提醒时间优化** 根据个人习惯调整： 早起型（7:00起床）： - 早上提醒：08:00 - 中午提醒：12:00 - 晚上提醒：19:00 晚睡型（9:00起床）： - 早上提醒：10:00 - 中午提醒：14:00 - 晚上提醒：21:00 工作日 vs 周末： - 工作日：提前1小时 - 周末：提前2小时（更放松） --- ## 📝 本章节小结 本章节学习了OpenClaw的日程与任务管理功能： ### 核心功能 1. **日历自动创建** - 文本识别创建 - 复杂日程处理 - 周期性事件设置 - 日历模板使用 2. **微信截图识别** - OCR文字识别 - 智能信息提取 - 批量事件创建 - 识别准确率优化 3. **批量日程导入** - Excel文件导入 - CSV格式处理 - 数据验证 - 错误处理 4. **提醒设置技巧** - 多级提醒 - 智能提醒策略 - 工具集成 - 提醒管理优化 ### 实战技巧 - ✅ 统一命名规范 - ✅ 合理设置提醒 - ✅ 添加详细信息 - ✅ 使用颜色分类 - ✅ 避免提醒疲劳 - ✅ 优化提醒内内容 ### 下一步 - 学习第7章节：自动化工作流 - 掌握定时任务设置 - 实现网站监控 - 构建自动化系统 --- ## 🎯 实战练习 ### 练习1：创建本周日程 1. 列出本周所有安排 2. 使用 OpenClaw创建日历事件 3. 设置合理的提醒 4. 在手机上查看 ### 练习2：微信截图识别 1. 找一条微信约会消息 2. 截图发布给OpenClaw 3. 让它创建日历事件 4. 检查识别准确性 ### 练习3：批量导入课程表 1. 准备一个Excel课程表 2. 使用 OpenClaw批量导入 3. 检查所有事件 4. 调整提醒设置 --- ## 💡 常见访问题 **Q1：日历事件创建失败？** A：检查Mac日历权限，确保OpenClaw有访问权限。 **Q2：截图识别不准确？** A：确保截图清晰，文字完整，必要时手动补充信息。 **Q3：批量导入出错？** A：检查Excel格式，确保日期时间格式正确。 **Q4：提醒没有收到？** A：检查通知设置，确保Mac和iPhone通知权限已开启。 **Q5：如何删除批量创建的事件？** A：在日历中选择事件，批量删除，或让OpenClaw帮你删除。 --- **下一章节预告**：第7章节将学习自动化工作流，包括定时任务设置、网站监控实战、日报自动推送等高级功能。 --- ## 🌐 在线阅读 📖 **想在线阅读此章节节？** [🔗 在线阅读此章节节](https://awesome.tryopenclaw.asia/docs/02-core-features/06-schedule-management/) 访问网站获取更好的阅读体验： - 📱 响应式设计，支持手机、平板、电脑 - 支持黑暗模式，保护眼睛 - 🔍 内置搜索功能，快速定位内内容 - 📋 目附录导航，轻松跳转章节节 [🏠 访问完整教网站](https://awesome.tryopenclaw.asia) --- ### 02 Core Features 07 Automation Workflow (`docs/02-core-features/07-automation-workflow.md`) > 📖 **纸质书《OpenClaw超级个体实操手册》已上市！** 清华大学出版社出版，在开源教程基础上全面重写+逐条验证。🛒 [京东专属购买链接（¥42，原价¥59.8）](https://item.jd.com/14669463.html) # 第7章节 自动化工作流 > 💡 **本章节目标**：学会使用 OpenClaw构建自动化工作流，实现定时任务、网站监控、日报推送和循环任务配置。 > 🔄 **v2026.9.3 对齐说明**：本章 cron / heartbeat 例子仍可参考，但请按 **Task Flow + Webhooks** 主线理解自动化。升级到 2026.8+ 后会话已迁入 SQLite；自动化里若仍写着旧的 `codex/*` / `openai-codex/*` 模型路由，请先执行 `openclaw doctor --fix`。长期/多步骤流程优先看第 13 章。 ## 🤖 本章节内内容 - 7.1 定时任务设置 - 7.2 网站监控实战 - 7.3 日报自动推送 - 7.4 循环任务配置 --- ## 7.1 定时任务设置 ### 7.1.1 什么是定时任务 **定义**： 定时任务是指在指定时间自动执行的任务，无需人工干预。 **OpenClaw的独特优势**： - ✅ **心跳机制**：可以主动发布起对话 - ✅ **智能调度**：自动管理任务执行 - ✅ **灵活配置**：支持多种时间模式 - ✅ **可靠执行**：失败自动重试 OpenClaw 与其他 AI 工具在自动化能力上的对比如表 7-1 所示。 **表 7-1 OpenClaw 与其他 AI 工具自动化能力对比** | 特性 | OpenClaw | ChatGPT | Claude | |------|----------|---------|--------| | 主动对话 | ✅ | ❌ | ❌ | | 定时任务 | ✅ | ❌ | ❌ | | 本地执行 | ✅ | ❌ | ❌ | | 系统操作 | ✅ | ❌ | ❌ | ### 7.1.2 心跳机制原理 **OpenClaw的心跳机制**： ┌─────────────┐ │ OpenClaw │ │ 守护进程 │ └──────┬──────┘ │ ├─ 每分钟检查一次 ├─ 匹配定时任务 ├─ 执行任务逻辑 └─ 发布送消息/执行操作 **工作流程**： 1. OpenClaw后台运行 2. 每分钟检查任务列表 3. 到达设定时间时触发布 4. 执行任务并发布送结果 5. 记附录执行日志 ### 7.1.3 实战案例1：简单提醒 **场景**：你想在每天早上8点收到一条访问候消息。 **OpenClaw操作**： 你：帮我设置1个定时提醒： 每天早上8点，发布送早安访问候 OpenClaw：好的，我来设置定时提醒！ ⏰ 定时任务详情： - 任务名称：早安访问候 - 执行时间：每天 08:00 - 任务内内容：发布送早安消息 - 推送方式：飞书消息 任务预览： "☀️ 早安！新的一天开始了！ 今天是2026年2月10日，星期二 天气：晴，15-25°C 今日提醒： - 10:00 团队周会 - 14:00 客户拜访 - 16:00 项目复盘 加油，祝你今天工作顺利！💪" 已设置定时任务 ✅ 首次执行：明天 08:00 **第二天早上8点**： OpenClaw：☀️ 早安！新的一天开始了！ 今天是2026年2月11日，星期三 天气：晴，15-25°C 📅 今日日程： - 10:00 团队周会（会议室A） - 14:00 客户拜访（客户公司） - 16:00 项目复盘（线上会议） ✅ 待怎么办事项： - 完成项目报告 - 回复客户邮件 - 准备周会材料 💡 今日建议： - 提前准备客户拜访材料 - 预留路上时间（约30分钟） 加油，祝你今天工作顺利！💪 ### 7.1.4 实战案例2：每周报告 **场景**：你想每周五下午5点收到本周工作总结。 **OpenClaw操作**： 你：帮我设置每周五下午5点， 生成本周工作总结并发布送给我 OpenClaw：好的，我来设置周报任务！ ⏰ 定时任务详情： - 任务名称：周报生成 - 执行时间：每周五 17:00 - 任务内内容：生成本周工作总结 - 推送方式：飞书消息 + 邮件 报告内内容： 1. 本周完成的任务 2. 本周参加的会议 3. 本周学习的内内容 4. 下周计划 5. 需要关注的事项 数据来源： - 日历事件 - 备忘附录笔记 - 任务完成记附录 已设置定时任务 ✅ 首次执行：本周五 17:00 **周五下午5点**： OpenClaw：📊 本周工作总结（2026-02-10 至 2026-02-14） ## 📋 完成任务（8项） ✅ 完成产品需求文档 ✅ 完成技术方案设计 ✅ 完成代码审查（3次） ✅ 完成客户拜访（2次） ✅ 完成团队分分享 ✅ 完成项目复盘 ✅ 完成周报撰写 ✅ 完成学习笔记整理 ## 📅 参加会议（12场） - 团队周会：2次 - 项目讨论：4次 - 客户拜访：2次 - 技术分分享：2次 - 项目复盘：2次 ## 📚 学习内内容 - 阅读技术文章节：5篇 - 学习新技术：React 19 - 完成课程：2节 ## 📝 下周计划 - 完成产品原型设计 - 开始开发布工作 - 准备技术分分享 - 客户需求调研 ## ⚠️ 需要关注 - 项目进度略有延迟 - 需要增加开发布资源 - 客户需求需要确认 已发布送到： - 飞书消息 ✅ - 邮箱 ✅ ### 7.1.5 实战案例3：每月总结 **场景**：你想每月最后一天生成月度总结。 **OpenClaw操作**： 你：帮我设置每月最后一天晚上8点， 生成月度总结 OpenClaw：好的，我来设置月报任务！ ⏰ 定时任务详情： - 任务名称：月度总结 - 执行时间：每月最后一天 20:00 - 任务内内容：生成月度工作总结 - 推送方式：飞书消息 + 邮件 + 备忘附录 报告内内容： 1. 月度目标完成情况 2. 重要项目进展 3. 个人成长与学习 4. 数据统计分析 5. 下月计划与目标 已设置定时任务 ✅ 首次执行：2026-02-28 20:00 ### 7.1.6 Cron表达式详解 **什么是Cron表达式**： Cron表达式是一种时间表达式，用于精确控制任务执行时间。 **基本格式**： 分钟 小时 日期 月份 星期 * * * * * │ │ │ │ │ │ │ │ │ └─ 星期 (0-7, 0和7都表示周日) │ │ │ └─── 月份 (1-12) │ │ └───── 日期 (1-31) │ └─────── 小时 (0-23) └───────── 分钟 (0-59) **常用示例**： ``` /* Detailed source-code truncated for AI context efficiency. */ ```markdown # AI行业日报（2026-02-11） ## 📰 今日要闻（3-5条） - 重要新闻 - 行业动态 - 技术突破 ## 🔥 热门话题（3-5个） - 社区讨论 - 技术趋势 - 产品发布布 ## 📚 精选文章节（3-5篇） - 技术教程 - 深度分析 - 实战案例 ## 🛠️ 开源项目（2-3个） - 新项目推荐 - 项目更新 - 实用工具 ## 📅 今日日程 - 会议安排 - 任务提醒 - 重要事项 ## 💡 每日一句 - 励志名言 - 技术感悟 ### 7.3.3 实战案例1：AI行业日报 **OpenClaw操作**： 你：帮我设置AI行业日报， 每天早上8点推送，内内容包括： - AI新闻（5条） - 热门GitHub项目（3个） - 精选技术文章节（3篇） - 今日日程 OpenClaw：好的，我来设置AI日报！ ⏰ 定时任务详情： - 任务名称：AI行业日报 - 执行时间：每天 08:00 - 推送方式：飞书云文档 - 数据来源： * Hacker News * GitHub Trending * 技术博客RSS * 个人日历 已设置定时任务 ✅ 首次推送：明天 08:00 **第二天早上8点**： OpenClaw：📊 AI行业日报（2026-02-11） ## 📰 今日要闻 1. **OpenAI发布布GPT-5预览版** - 性能提升50% - 支持更长上下文 - 来源：OpenAI Blog 2. **Google Gemini 3.0正式发布布** - 多模态能力增强 - 免费额度提升 - 来源：Google AI Blog 3. **Meta开源新一代LLaMA模型** - 参数规模达700B - 性能接近GPT-4 - 来源：Meta AI 4. **Anthropic推出Claude Code** - 专注代码生成 - 集成VSCode - 来源：Anthropic 5. **DeepMind突破蛋白质折叠难题** - AlphaFold 3发布布 - 准确率提升至95% - 来源：Nature ## 🔥 热门GitHub项目 1. **awesome-ai-tools** ⭐ 15.2k - AI工具集合 - 每日更新 - 链接：github.com/... 2. **llama-cpp** ⭐ 8.5k - 本地运行大模型 - 性能优化 - 链接：github.com/... 3. **chatgpt-web** ⭐ 12.3k - ChatGPT网页版 - 开源免费 - 链接：github.com/... ## 📚 精选文章节 1. **《大模型提示词工程实战》** - 作者：张三 - 阅读时长：15分钟 - 推荐指数：⭐⭐⭐⭐⭐ 2. **《如何用AI提升工作效率》** - 作者：李四 - 阅读时长：10分钟 - 推荐指数：⭐⭐⭐⭐ 3. **《OpenClaw实战指南》** - 作者：王五 - 阅读时长：20分钟 - 推荐指数：⭐⭐⭐⭐⭐ ## 📅 今日日程 - 10:00 团队周会（会议室A） - 14:00 客户拜访（客户公司） - 16:00 项目复盘（线上会议） ## 💡 每日一句 "AI不会取代你，但会用AI的人会取代你。" --- 完整日报已保存到：飞书云文档 > AI日报 > 2026-02-11 ### 7.3.4 实战案例2：技术资讯日报 **场景**：你是前端开发布者，想每天了解前端技术动态。 **OpenClaw操作**： 你：帮我设置前端技术日报， 每天早上9点推送，内内容包括： - React/Vue/Angular最新动态 - 前端工具和库更新 - 技术文章节推荐 - Stack Overflow热门访问题 OpenClaw：好的，我来设置前端日报！ ⏰ 定时任务详情： - 任务名称：前端技术日报 - 执行时间：每天 09:00 - 推送方式：飞书消息 - 数据来源： * GitHub Trending (JavaScript) * Dev.to前端标签 * Medium前端专栏 * Stack Overflow 已设置定时任务 ✅ ### 7.3.5 实战案例3：个人工作日报 **场景**：你想每天晚上收到今日工作总结。 **OpenClaw操作**： 你：帮我设置个人工作日报， 每天晚上8点推送，内内容包括： - 今日完成的任务 - 今日参加的会议 - 今日学习的内内容 - 明日待怎么办事项 OpenClaw：好的，我来设置工作日报！ ⏰ 定时任务详情： - 任务名称：个人工作日报 - 执行时间：每天 20:00 - 推送方式：飞书消息 + 备忘附录 - 数据来源： * 日历事件 * 任务完成记附录 * 备忘附录笔记 * 学习记附录 已设置定时任务 ✅ **晚上8点推送**： OpenClaw：📊 今日工作总结（2026-02-11） ## ✅ 完成任务（5项） - 完成产品需求文档 - 完成代码审查 - 完成客户拜访 - 完成技术分分享 - 完成学习笔记 ## 📅 参加会议（3场） - 10:00 团队周会（1小时） - 14:00 客户拜访（1.5小时） - 16:00 项目复盘（1小时） ## 📚 学习内内容 - 阅读《React 19新特性》 - 学习Next.js 14 - 完成TypeScript练习 ## 📝 明日待怎么办 - 完成产品原型设计 - 准备技术分分享PPT - 回复客户邮件 - 代码重构 ## 📊 今日数据 - 工作时长：8小时 - 会议时长：3.5小时 - 专注时长：4.5小时 - 学习时长：1小时 ## 💭 今日感悟 今天效率不错，完成了预定的所有任务。 明天继续加油！💪 已保存到备忘附录 ✅ ### 7.3.6 推送渠道选择 不同的推送渠道各有优劣，如表 7-3 所示。 **表 7-3 不同推送渠道对比** | 推送方式 | 优势 | 劣势 | 适合场景 | |---------|------|------|----------| | **飞书消息** | 即时、便捷 | 内容易被忽略 | 紧急提醒 | | **飞书云文档** | 结构化、可搜索 | 需要打开 | 详细报告 | | **邮件** | 正式、存档 | 不够即时 | 重要通知 | | **备忘附录** | 跨设备同步 | 不够醒目 | 长期保存 | | **企业微信** | 工作场景 | 需要配置 | 团队协作 | **推荐组合**： 日常提醒：飞书消息 详细报告：飞书云文档 重要通知：飞书消息 + 邮件 长期保存：备忘附录 团队分分享：企业微信 --- ## 7.4 循环任务配置 ### 7.4.1 什么是循环任务 **定义**： 循环任务是指按照一定规律重复执行的任务。 定时任务与循环任务的区别如表 7-4 所示。 **表 7-4 定时任务与循环任务对比** | 特性 | 定时任务 | 循环任务 | |------|---------|---------| | 执行时间 | 固定时间点 | 固定间隔 | | 示例 | 每天8点 | 每隔2小时 | | 适用场景 | 日报、提醒 | 监控、检查 | ### 7.4.2 循环任务类型 **类型1：固定间隔** 每隔X分钟/小时/天执行一次 **类型2：条件触发布** 当满足某个条件时执行 **类型3：依赖任务** 任务A完成后执行任务B ### 7.4.3 实战案例1：数据备份 **场景**：你想每隔6小时备份一次重要数据。 **OpenClaw操作**： 你：帮我设置数据备份任务， 每隔6小时备份一次备忘附录和日历 OpenClaw：好的，我来设置备份任务！ ⏰ 循环任务详情： - 任务名称：数据备份 - 执行间隔：每6小时 - 执行时间：00:00, 06:00, 12:00, 18:00 - 备份内内容： * 备忘附录（所有笔记） * 日历（所有事件） * 任务列表 - 备份位置：~/Documents/Backups/ 备份策略： - 保留最近7天的备份 - 自动压缩 - 加密存储 已设置循环任务 ✅ 首次执行：今天 18:00 ### 7.4.4 实战案例2：健康提醒 **场景**：你想每隔1小时提醒自己休息一下。 **OpenClaw操作**： 你：帮我设置健康提醒， 工作日每隔1小时提醒我休息， 周末不提醒 OpenClaw：好的，我来设置健康提醒！ ⏰ 循环任务详情： - 任务名称：健康提醒 - 执行间隔：每1小时 - 执行时间：工作日 09:00-18:00 - 提醒内内容： * 站起来活动5分钟 * 眺望远方放松眼睛 * 喝一杯水 提醒方式： - 飞书消息 - Mac通知 已设置循环任务 ✅ 下次提醒：10:00 **每小时提醒**： OpenClaw：💪 健康提醒 已经工作1小时了，该休息一下啦！ 建议活动： ✓ 站起来走动5分钟 ✓ 眺望远方，放松眼睛 ✓ 喝一杯水（今天已喝3杯） ✓ 做几个拉伸动作 下次提醒：1小时后 ### 7.4.5 任务依赖管理 **场景**：你想设置一系列有依赖关系的任务。 **OpenClaw操作**： 你：帮我设置任务链： 1. 每天早上7点，检查天气 2. 如果下雨，提醒带伞 3. 如果气温低于10度，提醒多穿衣服 4. 然后推送今日日程 OpenClaw：好的，我来设置任务链！ ⏰ 任务链配置： 任务1：检查天气 - 执行时间：每天 07:00 - 数据来源：天气API - 下一步：根据天气决定 任务2：天气提醒（条件触发布） - 触发布条件：下雨 或 气温<10°C - 提醒内内容： * 下雨 → 记得带伞☂️ * 气温低 → 多穿衣服🧥 任务3：推送日程 - 执行时机：任务2完成后 - 推送内内容：今日日程安排 已设置任务链 ✅ 首次执行：明天 07:00 ### 7.4.6 错误重试机制 **OpenClaw的内容错机制**： 任务执行失败 → 等待1分钟 → 重试 重试失败 → 等待5分钟 → 再次重试 再次失败 → 等待15分钟 → 最后重试 最后失败 → 发布送错误通知 → 停止任务 **错误通知示例**： OpenClaw：⚠️ 任务执行失败 任务名称：AI行业日报 失败时间：2026-02-11 08:00 失败原因：网络连接超时 已尝试重试：3次 重试结果：全部失败 建议： 1. 检查网络连接 2. 检查数据源是否可用 3. 手动执行任务 是否需要我继续重试？ --- ## 📝 本章节小结 本章节学习了OpenClaw的自动化工作流功能： ### 核心功能 1. **定时任务设置** - 心跳机制原理 - 简单提醒 - 周报月报 - Cron表达式 2. **网站监控实战** - 博客更新监控 - 价格监控 - 招聘信息监控 - 监控频率优化 3. **日报自动推送** - 日报内内容设计 - AI行业日报 - 技术资讯日报 - 个人工作日报 4. **循环任务配置** - 固定间隔任务 - 条件触发布任务 - 任务依赖管理 - 错误重试机制 ### 实战技巧 - ✅ 合理设置任务频率 - ✅ 选择合适的推送方式 - ✅ 设计有价值的日报内内容 - ✅ 建立任务依赖关系 - ✅ 配置错误重试机制 ### 下一步 - 学习第8章节：Skills扩展 - 掌握ClawHub技能市场 - 学习自定义Skills开发布 - 构建个人技能库 --- ## 🎯 实战练习 ### 练习1：设置早安提醒 1. 设置每天早上8点的早安提醒 2. 包含天气、日程、待怎么办事项 3. 推送到飞书 ### 练习2：监控技术博客 1. 选择3个你关注的技术博客 2. 设置更新监控 3. 有新文章节时通知你 ### 练习3：创建个人日报 1. 设计你的日报内内容 2. 设置每天推送时间 3. 选择合适的推送方式 --- ## 💡 常见访问题 **Q1：定时任务没有执行？** A：检查OpenClaw是否在后台运行，查看任务日志。 **Q2：网站监控被封禁？** A：降低监控频率，添加随机延迟，使用代理。 **Q3：日报内内容不准确？** A：检查数据源，调整内内容筛选规则。 **Q4：循环任务占用资源？** A：优化任务逻辑，减少不必要的操作。 **Q5：如何停止某个任务？** A：告诉OpenClaw"停止XX任务"即可。 --- **下一章节预告**：第8章节将学习Skills扩展，包括ClawHub技能市场、必装Skills推荐、自定义Skills开发布等内内容。 --- ## 🌐 在线阅读 📖 **想在线阅读此章节节？** [🔗 在线阅读此章节节](https://awesome.tryopenclaw.asia/docs/02-core-features/07-automation-workflow/) 访问网站获取更好的阅读体验： - 📱 响应式设计，支持手机、平板、电脑 - 支持黑暗模式，保护眼睛 - 🔍 内置搜索功能，快速定位内内容 - 📋 目附录导航，轻松跳转章节节 [🏠 访问完整教网站](https://awesome.tryopenclaw.asia) --- ### 03 Advanced 08 Skills Extension (`docs/03-advanced/08-skills-extension.md`) > 📖 **纸质书《OpenClaw超级个体实操手册》已上市！** 清华大学出版社出版，在开源教程基础上全面重写+逐条验证。🛒 [京东专属购买链接（¥42，原价¥59.8）](https://item.jd.com/14669463.html) # 第8章节 Skills扩展（什么时候该用、怎么查、怎么装、怎么管） > 本章目标：把 Skills 放回正确位置。它仍然重要，但已经不是“所有能力的唯一入口”。你会学到：什么时候该用 Skills，什么时候该用内建能力，如何安全地搜索、安装、检查和维护 Skills。 --- ## 版本基线 - **当前稳定版**：`v2026.9.3`（2026-09-08 发布） - 本章默认按 `v2026.9.3` 稳定版写；所有命令以官方 `openclaw skills` CLI 为准（不要默认 `clawhub install`） --- ## 先给小白的阅读说明 ### 这一章最重要的结论 现在的 OpenClaw，不是“没有 Skills 就什么都干不了”。 很多能力已经有官方主线： - 模型与 provider：`openclaw models` - 无头能力调用：`openclaw infer` - 自动化：`cron / tasks / Task Flow / webhooks` - 记忆：`Active Memory / Memory Wiki` - 媒体：`image_generate / video_generate / tts / music_generate` **Skills 现在更适合做“可复用的工作方法和 SOP”**，而不是当成所有能力的默认入口。 ### 如果你只想先学会最实用的部分，先看这些 - **想先装一个能用的 Skill**：看 `8.2` - **想知道 Skills 和其他能力的分工**：看 `8.1` - **想自己写一个本地 Skill**：看 `8.4` - **最担心安全问题**：看 `8.5` ### 小白最容易犯的 4 个错 - 看到旧教程就直接运行 `clawhub install ...` - 把 Skills、Tools、Plugins、MCP 混成一回事 - 没看源码就装第三方 Skill - 明明该用 `infer` 或内建能力，却硬找一个 Skill 来做 --- ## 8.1 Skills 在 2026.4 之后到底是什么？ ### 8.1.1 一句话理解 你可以把 Skill 理解成： - 一份可复用的操作说明书 - 一套会在合适场景下按需加载的 SOP - 一段教 agent“遇到这类任务该怎么做”的专业经验 它最适合解决的问题是：**同一类任务你会反复做，而且做法相对稳定**。 ### 8.1.2 什么场景该优先用 Skill 适合用 Skill 的情况： - 固定写作流程 - 固定研究流程 - 固定交付模板 - 固定排查步骤 - 固定格式转换流程 不一定要用 Skill 的情况： - 临时问答 - 一次性 prompt - 单条命令就能完成的事 - 官方已经有明确主线能力的事（如 `infer`、媒体生成、Task Flow） ### 8.1.3 现在更实用的判断表 | 你的需求 | 更推荐什么 | |----------|------------| | 跑一个模型命令 | `openclaw infer` | | 切换默认模型 | `openclaw models` | | 做图片/视频/语音 | 官方媒体能力 | | 做自动化编排 | `cron / tasks / Task Flow / webhooks` | | 让 agent 学会一套固定 SOP | Skill | | 连外部 API / 数据库 / 服务 | Plugin / MCP / Webhooks | 如果你不确定，就先问自己一句： **“我现在缺的是一个功能入口，还是一套做事方法？”** - 缺功能入口：先看官方内建能力 - 缺做事方法：再考虑 Skill --- ## 8.2 最快上手：现在官方该怎么查、怎么装、怎么管 官方当前推荐的 CLI 入口是 `openclaw skills`，不是旧教程里的 `clawhub install`。 ### 8.2.1 最常用命令 ```bash openclaw skills search "calendar" openclaw skills search --limit 20 --json openclaw skills install openclaw skills install --version openclaw skills install --force openclaw skills update openclaw skills update --all openclaw skills list openclaw skills list --eligible openclaw skills list --json openclaw skills list --verbose openclaw skills info openclaw skills info --json openclaw skills check openclaw skills check --json ``` ### 8.2.2 小白先记住 5 个就够了 如果你第一次用，其实先会这 5 个就够： ```bash openclaw skills search "写作" openclaw skills install openclaw skills list --eligible openclaw skills info openclaw skills check ``` ### 8.2.3 这些命令到底各自干什么 - `search`：去找有没有合适 Skill - `install`：把 Skill 装到当前工作区 - `list --eligible`：看当前工作区里哪些 Skill 真正可用 - `info`：看某个 Skill 的详细信息 - `check`：检查本地 Skill 有没有结构问题或可见性问题 ### 8.2.4 Skills 装到哪里 官方文档明确说明：`search / install / update` 走 ClawHub，但会把 Skill 安装到**当前活动工作区的 `skills/` 目录**。 也就是说，对大多数用户来说，你可以直接理解成： - 当前项目里装的 Skill，会跟着这个项目走 - 不同工作区可以有不同 Skill 组合 - `list / info / check` 看的是当前工作区和当前配置下可见的本地 Skill ### 8.2.5 看到什么算已经装成功 至少满足下面 3 条： - `openclaw skills list --eligible` 能看到你刚装的 Skill - `openclaw skills info ` 能读到它的说明 - 你在合适任务里调用它时，agent 能真正识别并使用 如果只装上了，但 `eligible` 里看不到，先别急着怪模型，先跑： ```bash openclaw skills check ``` --- ## 8.3 Skills、Tools、Plugins、MCP 到底怎么分 ### 8.3.1 最不容易混的理解方式 - **Skill**：一套做事方法 - **Tool**：一个具体工具动作 - **Plugin**：给 OpenClaw 增加一整类能力 - **MCP**：把外部系统接入为可调用能力 ### 8.3.2 小白版例子 假设你想让 OpenClaw 帮你做“技术文章改写成公众号版本”： - Skill：告诉它这类文章应该怎么拆结构、怎么改风格、怎么出标题 - Tool：读取文件、搜索网页、生成图片 - Plugin / MCP：连接某个知识库、外部文档系统或发布系统 所以它们不是互相替代，而是分工不同。 --- ## 8.4 自己写一个最小本地 Skill 如果你已经反复做同一类事，就可以开始写自己的 Skill。 ### 8.4.1 最小目录结构 ```text skills/ └── my-writing-helper/ └── SKILL.md ``` ### 8.4.2 最小示例 ```markdown --- name: my-writing-helper description: 把技术笔记整理成公众号文章大纲 --- # my-writing-helper ## 什么时候用 当用户要把技术笔记改成更适合公开发布的中文文章时使用。 ## 步骤 1. 先提取原始笔记里的核心观点 2. 再重写成更清晰的文章结构 3. 最后输出标题、摘要、小标题和结尾行动建议 ``` ### 8.4.3 写完之后怎么检查 ```bash openclaw skills list --eligible openclaw skills info my-writing-helper openclaw skills check ``` ### 8.4.4 什么时候值得自己写 Skill 最值得写 Skill 的情况是： - 你已经重复做过 5 次以上 - 这件事有稳定步骤 - 你每次都在重复解释同样要求 - 你希望不同 agent 或不同项目都复用这套做法 如果只是一次性需求，先别写 Skill，直接用 prompt 更省时间。 --- ## 8.5 安全：第三方 Skill 应该怎么装才稳 官方文档对这一点说得很直接：**把第三方 Skills 当成不受信任代码处理**。 ### 8.5.1 小白版安全规则 安装前先做到这 4 件事： 1. 先看 `openclaw skills info ` 2. 尽量阅读源码或至少阅读 `SKILL.md` 3. 对不熟悉的 Skill，优先在沙箱或低风险项目里试 4. 装完先跑 `openclaw skills check` ### 8.5.2 为什么不能无脑装 官方文档提到： - 第三方 Skill 应该视为不受信任代码 - Gateway 侧的依赖安装流程会做危险代码扫描 - 但这不等于你可以不看、不判断、不复核 所以更稳的习惯是： - 先装你看得懂用途的 Skill - 先装数量少、目标明确的 Skill - 一次只加一个，确认没问题再加下一个 ### 8.5.3 哪些信号要提高警惕 - 描述很模糊，但权限要求很多 - 需要你额外执行可疑脚本 - 要求访问你不相关的目录或系统能力 - 你根本不知道它为什么需要这些权限 --- ## 8.6 给小白的最短落地顺序 如果你今天只想花 15 分钟把 Skills 跑起来，按这个顺序做： 1. `openclaw skills search "你要做的事"` 2. 选一个最简单、用途最明确的 Skill 3. `openclaw skills install ` 4. `openclaw skills list --eligible` 5. `openclaw skills info ` 6. `openclaw skills check` 7. 在一个真实任务里试一次 --- ## 8.7 本章最容易踩的坑 ### 坑 1：把 Skills 当成所有能力的入口 现在很多能力已经有官方更稳定的主线，不需要先找 Skill。 ### 坑 2：直接照搬旧教程里的 `clawhub install` 当前官方命令以 `openclaw skills` 为准。旧写法不应该再作为默认主路线。 ### 坑 3：一上来就装很多 Skill 最稳的方式永远是： - 先装一个 - 先看它能不能用 - 先确认它到底解决了什么问题 ### 坑 4：明明是工作方法问题，却去换模型 有些问题不是模型不够强，而是你缺一套稳定 SOP。那才是 Skill 真正适合出场的时候。 --- ## 8.8 官方参考 - Skills CLI：https://docs.openclaw.ai/cli/skills - Skills 工具说明：https://docs.openclaw.ai/tools/skills - Plugins CLI：https://docs.openclaw.ai/cli/plugins - Hooks CLI：https://docs.openclaw.ai/cli/hooks - Models CLI：https://docs.openclaw.ai/cli/models --- ### 03 Advanced 09 Multi Platform Integration (`docs/03-advanced/09-multi-platform-integration.md`) > 📖 **纸质书《OpenClaw超级个体实操手册》已上市！** 清华大学出版社出版，在开源教程基础上全面重写+逐条验证。🛒 [京东专属购买链接（¥42，原价¥59.8）](https://item.jd.com/14669463.html) # 第9章节 多平台集成 > 💡 **本章节目标**：学会将OpenClaw接入飞书、企业微信、钉钉、QQ等国内主流平台，实现随时随地使用AI助手。飞书作为最现代化、开发布友好的平台，将优先介绍。 ## 📱 本章节内内容 - 9.1 飞书Bot配置 - 9.1.1 飞书机器人介绍 - 9.1.2 快速开始 - 9.1.3 创建飞书应用 - 9.1.4 配置 OpenClaw - 9.1.5 启动并测试 - 9.1.6 访问控制 - 9.1.7 群组配置 - 9.1.8 获取群组/用户 ID - 9.1.9 高级配置 - 9.1.10 多账号配置 - 9.1.11 多 Agent 配置 - 9.1.11.1 配合飞书使用 - 9.1.11.2 实战案例：4个专业助手 - 9.1.11.3 配置注意事项 - 9.1.11.4 故障排查 - 9.1.11.5 配置对比 - 9.1.11.6 使用建议 - 9.1.11.7 本地多 Agent 管理（无需绑定 IM 平台）⭐新增 - 9.2 企业微信Bot配置 - 9.3 钉钉Bot配置 - 9.4 QQ Bot配置 - 9.5 微信接入（ClawBot 官方方案）⭐新增 - 9.5.1 ClawBot 是什么 - 9.5.2 安装步骤 - 9.5.3 工作原理 - 9.5.4 与第三方方案对比 - 9.5.5 配置与使用 - 9.5.6 注意事项 - 9.6 浏览器渠道（Dashboard v2）⭐新增 - 9.6.1 什么是浏览器渠道 - 9.6.2 适用场景 - 9.6.3 访问方式与功能 --- ## 9.1 飞书Bot配置 > 💡 **状态**：生产就绪，支持机器人私聊和群组，使用 WebSocket 长连接模式接收消息。 ### 9.1.1 飞书机器人介绍 **飞书的优势**： 1. **现代化怎么办公** - 文档协作 - 多维表格 - 视频会议 2. **高效沟通** - 消息卡片 - 互动组件 - 流式输出 3. **开发布友好** - API设计优秀 - 文档详细 - WebSocket长连接 4. **免费使用** - 功能强大 - 稳定可靠 ### 9.1.2 快速开始 添加飞书渠道有两种方式： **方式一：通过安装向导添加（推荐）** 如果您刚安装完 OpenClaw，可以直接运行向导： ```bash openclaw setup ``` 向导会引导您完成： 1. 创建飞书应用并获取凭证 2. 配置应用凭证 3. 启动网关 ✅ **完成配置后**，您可以使用以下命令检查网关状态： ```bash openclaw gateway status # 查看网关运行状态 openclaw logs --follow # 查看实时日志 ``` **方式二：通过命令行添加** 如果您已经完成了初始安装，可以用以下命令添加飞书渠道： ```bash openclaw channels add ``` 然后根据交互式提示选择 Feishu，输入 App ID 和 App Secret 即可。 ✅ **完成配置后**，您可以使用以下命令管理网关： ```bash openclaw gateway status # 查看网关运行状态 openclaw gateway restart # 重启网关以应用新配置 openclaw logs --follow # 查看实时日志 ``` ### 9.1.3 第一步：创建飞书应用 #### 1. 打开飞书开放平台 访问 [飞书开放平台](https://open.feishu.cn/app)，使用飞书账号登录。 > 💡 **Lark（国际版）**：请使用 https://open.larksuite.com/app，并在配置中设置 `domain: "lark"`。 #### 2. 创建应用 1. 点击 **创建企业自建应用** 2. 填写应用名称和描述 3. 选择应用图标 #### 3. 获取应用凭证 在应用的 **凭证与基础信息** 页面，复制： - **App ID**（格式如 `cli_xxx`） - **App Secret** ❗ **重要**：请妥善保管 App Secret，不要分分享给他人。 #### 4. 配置应用权限 在 **权限管理** 页面，点击 **批量导入** 按钮，粘贴以下 JSON 配置一键导入所需权限： ```json { "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: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", "im:chat.access_event.bot_p2p_chat:read" ] } } ``` #### 5. 启用机器人能力 在 **应用能力** > **机器人** 页面： 1. 开启机器人能力 2. 配置机器人名称 #### 6. 配置事件订阅 ⚠️ **重要提醒**：在配置事件订阅前，请务必确保已完成以下步骤： 1. 运行 `openclaw channels add` 添加了 Feishu 渠道 2. 网关处于启动状态（可通过 `openclaw gateway status` 检查状态） 在 **事件订阅** 页面： **步骤1：选择长连接模式** 1. 选择 **使用长连接接收事件**（WebSocket 模式） **步骤2：添加事件** 2. 添加事件：`im.message.receive_v1`（接收消息） **步骤3：配置必需权限（重要）** 在配置事件订阅的同时，请确保在 **权限管理** 页面已添加以下权限： | 权限标识 | 权限名称 | 是否必需 | 说明 | |---------|---------|---------|------| | `im:message` | 获取与发布送单聊、群组消息 | ✅ 必需 | 接收和发布送消息 | | `im:message:send_as_bot` | 以应用身份发布消息 | ✅ 必需 | 以机器人身份回复 | | `contact:contact.base:readonly` | 获取通讯附录基本信息 | ✅ 必需 | 识别用户身份 | > 💡 **为什么需要 `contact:contact.base:readonly` 权限？** > > 这个权限用于获取用户的基本信息（如用户名、部门等），OpenClaw需要这些信息来： > - ✅ 识别消息发布送者 > - ✅ 实现访问控制（allowlist/denylist） > - ✅ 提供个性化服务 > - ✅ 记附录对话历史 > > ⚠️ **如果缺少此权限，机器人将无法正常响应消息！** **配置截图示例**： ⚠️ **注意**：如果网关未启动或渠道未添加，长连接设置将保存失败。 **常见错误排查：** 如果遇到 "Gateway start blocked: set gateway.mode=local" 错误： ```bash # 确保配置文件中设置了 gateway.mode { "gateway": { "mode": "local" } } ``` 如果遇到 "Gateway auth is set to token, but no token is configured" 错误： ```bash # 方式1：在配置文件中设置 token { "gateway": { "auth": { "mode": "token", "token": "your-secure-token" } } } # 方式2：使用环境变量 export OPENCLAW_GATEWAY_TOKEN="your-secure-token" ``` #### 7. 发布布应用 1. 在 **版本管理与发布布** 页面创建版本 2. 提交审核并发布布 3. 等待管理员审批（企业自建应用通常自动通过） ### 9.1.4 第二步：配置 OpenClaw #### 安装 Feishu 插件 ```bash # 安装 Feishu 插件 openclaw plugins install @openclaw/feishu # 本地 checkout（在 git 仓库内运行） openclaw plugins install ./extensions/feishu ``` #### 通过向导配置（推荐） 运行以下命令，根据提示粘贴 App ID 和 App Secret： ```bash openclaw channels add ``` 选择 **Feishu**，然后输入您在第一步获取的凭证即可。 #### 通过配置文件配置 编辑 `~/.openclaw/openclaw.json`： ```json { "channels": { "feishu": { "enabled": true, "dmPolicy": "pairing", "accounts": { "main": { "appId": "cli_xxx", "appSecret": "xxx", "botName": "我的AI助手" } } } } } ``` #### 通过环境变量配置 ```bash export FEISHU_APP_ID="cli_xxx" export FEISHU_APP_SECRET="xxx" ``` #### Lark（国际版）域名配置 如果您的租户在 Lark（国际版），请设置域名为 `lark`： ```json { "channels": { "feishu": { "domain": "lark", "accounts": { "main": { "appId": "cli_xxx", "appSecret": "xxx" } } } } } ``` ### 9.1.5 第三步：启动并测试 #### 1. 启动网关 ```bash # 安装并启动网关 openclaw gateway install # 检查网关状态 openclaw gateway status # 查看实时日志 openclaw logs --follow ``` **网关启动成功的标志：** ✅ Gateway: running (pid xxxxx, state active) ✅ Gateway target: ws://127.0.0.1:18789 ✅ Source: local loopback #### 2. 发布送测试消息 在飞书中找到您创建的机器人，发布送一条消息，例如："hi"。 **在日志中应该能看到：** HEARTBEAT_OK hi connected | running agent main | session main (heartbeat) | local-antigravity/gemini-3-pro-high #### 3. 配对授权 默认情况下（`dmPolicy: "pairing"`），机器人会回复一个 **配对码**。您需要批准此代码： ```bash # 查看待审批的配对请求 openclaw pairing list feishu # 批准配对（替换 <配对码> 为实际收到的代码） openclaw pairing approve feishu <配对码> # 示例 openclaw pairing approve feishu ABC123 ``` 批准后即可正常对话。 **如果不想使用配对模式：** ```json { "channels": { "feishu": { "dmPolicy": "open", "allowFrom": ["*"] } } } ``` ### 9.1.6 访问控制 #### 私聊访问 **默认策略**：`dmPolicy: "pairing"`，陌生用户会收到配对码 **批准配对**： ```bash openclaw pairing list feishu # 查看待审批列表 openclaw pairing approve feishu # 批准 ``` **白名单模式**：通过 `channels.feishu.allowFrom` 配置允许的用户 Open ID #### 群组访问 **1. 群组策略**（`channels.feishu.groupPolicy`）： - `"open"` = 允许群组中所有人（默认） - `"allowlist"` = 仅允许 `groupAllowFrom` 中的用户 - `"disabled"` = 禁用群组消息 **2. @提及要求**（`channels.feishu.groups..requireMention`）： - `true` = 需要 @机器人才响应（默认） - `false` = 无需 @也响应 ### 9.1.7 群组配置示例 #### 允许所有群组，需要 @提及（默认行为） ```json { "channels": { "feishu": { "groupPolicy": "open" // 默认 requireMention: true } } } ``` #### 允许所有群组，无需 @提及 需要为特定群组配置： ```json { "channels": { "feishu": { "groups": { "oc_xxx": { "requireMention": false } } } } } ``` #### 仅允许特定用户在群组中使用 ```json { "channels": { "feishu": { "groupPolicy": "allowlist", "groupAllowFrom": ["ou_xxx", "ou_yyy"] } } } ``` ### 9.1.8 获取群组/用户 ID #### 获取群组 ID（chat_id） 群组 ID 格式为 `oc_xxx`，可以通过以下方式获取： **方法一**（推荐）： 1. 启动网关并在群组中 @机器人发布消息 2. 运行 `openclaw logs --follow` 查看日志中的 `chat_id` **方法二**：使用飞书 API 调试工具获取机器人所在群组列表。 #### 获取用户 ID（open_id） 用户 ID 格式为 `ou_xxx`，可以通过以下方式获取： **方法一**（推荐）： 1. 启动网关并给机器人发布消息 2. 运行 `openclaw logs --follow` 查看日志中的 `open_id` **方法二**：查看配对请求列表，其中包含用户的 Open ID： ```bash openclaw pairing list feishu ``` ### 9.1.9 高级配置 #### 自定义菜单 添加常用命令在菜单上 这里我新建了三个常用命令：新建对话，列出技能，继续。 #### 多账号配置 OpenClaw 支持同时管理多个飞书机器人，这在以下场景非常有用： - 不同团队使用不同的机器人 - 测试环境和生产环境分离 - 不同功能的专用机器人 - 主备机器人配置 **基础配置示例（2个机器人）：** ```json { "channels": { "feishu": { "enabled": true, "dmPolicy": "pairing", "accounts": { "bot1": { "appId": "cli_xxxxxxxxxxxxxxxx", "appSecret": "your-app-secret-1", "botName": "OpenClaw助手1", "enabled": true }, "bot2": { "appId": "cli_yyyyyyyyyyyyyyyy", "appSecret": "your-app-secret-2", "botName": "OpenClaw助手2", "enabled": true } }, "domain": "feishu", "groupPolicy": "open", "connectionMode": "websocket", "requireMention": true, "renderMode": "auto", "streaming": true, "blockStreaming": true, "replyToMode": "all" } }, "gateway": { "port": 18789, "mode": "local", "bind": "lan", "auth": { "mode": "token", "token": "your-secure-token-here" } }, "agents": { "defaults": { "model": { "primary": "your-provider/your-model" }, "workspace": "/path/to/your/workspace", "compaction": { "mode": "safeguard" }, "maxConcurrent": 4, "subagents": { "maxConcurrent": 8 } } } } ``` > 💡 **实战提示**：上面的配置示例来自真实的多机器人部署案例。注意 `appSecret` 和 `token` 在生产环境中应该妥善保管，不要提交到代码仓库。 **多机器人配置示例（4个专业助手）：** ```json { "channels": { "feishu": { "enabled": true, "dmPolicy": "pairing", "accounts": { "main-assistant": { "appId": "cli_main_xxxxxx", "appSecret": "your-main-secret", "botName": "主助理", "enabled": true }, "content-creator": { "appId": "cli_content_xxxxxx", "appSecret": "your-content-secret", "botName": "内内容创作助手", "enabled": true }, "tech-dev": { "appId": "cli_tech_xxxxxx", "appSecret": "your-tech-secret", "botName": "技术开发布助手", "enabled": true }, "ai-news": { "appId": "cli_news_xxxxxx", "appSecret": "your-news-secret", "botName": "AI资讯助手", "enabled": true } }, "domain": "feishu", "groupPolicy": "open", "connectionMode": "websocket", "requireMention": true, "streaming": true, "blockStreaming": true, "replyToMode": "all" } }, "agents": { "defaults": { "model": { "primary": "anthropic/claude-sonnet-4" }, "workspace": "/path/to/workspace", "compaction": { "mode": "safeguard" }, "maxConcurrent": 4, "subagents": { "maxConcurrent": 8 } } } } ``` > ⚠️ **重要提示**：在多账号配置中，不需要使用 `bindings` 来绑定不同的 agent。所有机器人会自动共分享 `agents.defaults` 配置。如果需要不同的模型，可以在对话中使用 `/model` 命令切换。 **配置说明：** | 参数 | 说明 | 必填 | |------|------|------| | `accounts.` | 账号唯一标识符（自定义） | ✅ | | `appId` | 飞书应用的 App ID | ✅ | | `appSecret` | 飞书应用的 App Secret | ✅ | | `botName` | 机器人显示名称 | ❌ | | `enabled` | 是否启用该账号 | ❌ (默认 true) | **多机器人使用场景：** 1. **一人公司/独立开发布者** - 主助理：任务分发布、日程管理 - 内内容创作助手：文章节、视频脚本 - 技术开发布助手：代码开发布、调试 - AI资讯助手：行业动态追踪 2. **团队协作** - 技术团队助手：代码审查、技术讨论 - 产品团队助手：需求分析、用户反馈 - 运营团队助手：数据分析、内内容运营 - 测试助手：测试环境专用 3. **环境分离** - 生产环境助手：正式业务使用 - 测试环境助手：功能测试 - 开发布环境助手：开发布调试 重要 在 **事件订阅** 页面： **步骤1：选择长连接模式** 1. 选择 **使用长连接接收事件**（WebSocket 模式） **步骤2：添加事件** 2. 添加事件：`im.message.receive_v1`（接收消息） **步骤3：配置必需权限** 3. 在 **权限管理** 页面，确保已添加： - ✅ `im:message`（获取与发布送单聊、群组消息） - ✅ `im:message:send_as_bot`（以应用身份发布消息） - ✅ `contact:contact.base:readonly`（获取通讯附录基本信息）⭐ 必需 > 💡 缺少 `contact:contact.base:readonly` 权限会导致机器人无法识别用户，无法正常响应消息。 2. 添加事件：`im.message.receive_v1`（接收消息） **实战场景1：团队分离** 为不同团队创建专用机器人： ```json { "channels": { "feishu": { "accounts": { "tech-team": { "appId": "cli_tech_xxx", "appSecret": "tech_secret", "botName": "技术团队助手", "enabled": true }, "sales-team": { "appId": "cli_sales_xxx", "appSecret": "sales_secret", "botName": "销售团队助手", "enabled": true }, "hr-team": { "appId": "cli_hr_xxx", "appSecret": "hr_secret", "botName": "HR助手", "enabled": true } } } } } ``` **实战场景2：环境分离** 测试环境和生产环境使用不同的机器人： ```json { "channels": { "feishu": { "accounts": { "production": { "appId": "cli_prod_xxx", "appSecret": "prod_secret", "botName": "OpenClaw生产环境", "enabled": true, "dmPolicy": "pairing" }, "staging": { "appId": "cli_staging_xxx", "appSecret": "staging_secret", "botName": "OpenClaw测试环境", "enabled": true, "dmPolicy": "open" }, "development": { "appId": "cli_dev_xxx", "appSecret": "dev_secret", "botName": "OpenClaw开发布环境", "enabled": false } } } } } ``` **实战场景3：功能分离** 不同功能使用专用机器人： ```json { "channels": { "feishu": { "accounts": { "general": { "appId": "cli_general_xxx", "appSecret": "general_secret", "botName": "通用助手", "enabled": true }, "code-review": { "appId": "cli_code_xxx", "appSecret": "code_secret", "botName": "代码审查助手", "enabled": true }, "document": { "appId": "cli_doc_xxx", "appSecret": "doc_secret", "botName": "文档助手", "enabled": true } } } } } ``` **配合多 Agent 使用** 将不同的飞书机器人绑定到不同的 Agent，实现更精细的功能分离： ```json { "agents": { "list": [ { "id": "general-agent", "workspace": "/home/user/general", "agentDir": "/home/user/.openclaw/agents/general/agent" }, { "id": "code-agent", "workspace": "/home/user/code-review", "agentDir": "/home/user/.openclaw/agents/code/agent" }, { "id": "doc-agent", "workspace": "/home/user/document", "agentDir": "/home/user/.openclaw/agents/doc/agent" } ] }, "channels": { "feishu": { "accounts": { "general": { "appId": "cli_general_xxx", "appSecret": "general_secret", "botName": "通用助手" }, "code-review": { "appId": "cli_code_xxx", "appSecret": "code_secret", "botName": "代码审查助手" }, "document": { "appId": "cli_doc_xxx", "appSecret": "doc_secret", "botName": "文档助手" } } } }, "bindings": [ { "agentId": "general-agent", "match": { "channel": "feishu", "account": "general" } }, { "agentId": "code-agent", "match": { "channel": "feishu", "account": "code-review" } }, { "agentId": "doc-agent", "match": { "channel": "feishu", "account": "document" } } ] } ``` **管理多个机器人** ```bash # 查看所有渠道状态 openclaw channels list # 启用/禁用特定账号：通过修改配置文件控制 # 编辑 ~/.openclaw/channels/feishu.json，设置 "enabled": true/false # 重启网关使配置生效 openclaw gateway restart # 查看特定渠道的日志 openclaw channels logs feishu ``` **配置文件位置** ```bash # 主配置文件 ~/.openclaw/openclaw.json # 或者使用独立的渠道配置文件 ~/.openclaw/channels/feishu.json ``` **独立配置文件示例：** ```bash # 创建独立配置文件 mkdir -p ~/.openclaw/channels nano ~/.openclaw/channels/feishu.json ``` ```json { "enabled": true, "accounts": { "main": { "appId": "cli_xxx", "appSecret": "xxx", "botName": "主机器人" }, "backup": { "appId": "cli_yyy", "appSecret": "yyy", "botName": "备用机器人" } } } ``` **注意事项：** 1. **App ID 和 App Secret 必须唯一** - 每个机器人必须使用不同的飞书应用 - 不能多个账号共用同一个 App ID 2. **账号标识符命名规范** - 使用小写字母和连字符 - 避免使用特殊字符 - 建议使用有意义的名称（如 `tech-team`、`production`） 3. **启用/禁用控制** - `enabled: true` - 账号启用，机器人会接收和处理消息 - `enabled: false` - 账号禁用，机器人不会接收消息 - 可以随时通过修改配置文件或命令行切换 4. **网关重启** - 修改配置后需要重启网关：`openclaw gateway restart` 5. **日志查看** - 多账号时，日志会标注账号标识符 - 使用 `openclaw channels logs ` 查看特定渠道日志 **故障排查：** **访问题1：某个机器人收不到消息** ```bash # 检查账号是否启用 openclaw channels status # 查看该账号的日志 openclaw channels logs feishu # 检查配置是否正确 openclaw config get channels.feishu.accounts.main ``` **访问题2：多个机器人冲突** 确保每个机器人使用不同的飞书应用： - 不同的 App ID - 不同的 App Secret - 在飞书开放平台创建多个应用 **访问题3：切换账号不生效** ```bash # 重启网关使配置生效 openclaw gateway restart ``` **访问题4：配置验证失败 - bindings 错误** Error: bindings.0.match: Unrecognized key: "account" **原因**：在多账号配置中，不需要使用 `bindings` 来绑定 agent。 **解决方案**： 1. 删除配置文件中的 `bindings` 部分 2. 所有机器人会自动使用 `agents.defaults` 配置 3. 如果需要不同模型，在对话中使用 `/model` 命令切换 **正确的配置结构**： ```json { "channels": { "feishu": { "accounts": { "bot1": { ... }, "bot2": { ... } } } }, "agents": { "defaults": { "model": { "primary": "your-model" }, "workspace": "/path/to/workspace" } } // ❌ 不需要 bindings } ``` **访问题5：配置后运行 openclaw doctor 报错** ```bash # 运行诊断 openclaw doctor # 如果提示配置访问题，运行自动修复 openclaw update repair openclaw doctor # 验证配置 openclaw doctor # 应该看到：✅ Config valid ``` **最佳实践：** 1. **使用有意义的账号名称** ```json "accounts": { "prod-main": { ... }, // 生产环境主机器人 "prod-backup": { ... }, // 生产环境备份 "test": { ... } // 测试环境 } ``` 2. **为不同环境使用不同的策略** ```json "production": { "dmPolicy": "pairing", // 生产环境需要配对 "groupPolicy": "allowlist" // 群组白名单 }, "development": { "dmPolicy": "open", // 开发布环境开放访问 "groupPolicy": "open" // 群组开放 } ``` 3. **定期备份配置** ```bash # 备份配置文件 cp ~/.openclaw/openclaw.json ~/.openclaw/openclaw.json.backup # 或使用 OpenClaw 备份命令 openclaw backup create ``` 4. **使用环境变量管理敏感信息** ```bash # 在 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc 中设置 export FEISHU_MAIN_APP_ID="cli_xxx" export FEISHU_MAIN_APP_SECRET="xxx" export FEISHU_BACKUP_APP_ID="cli_yyy" export FEISHU_BACKUP_APP_SECRET="yyy" ``` 然后在配置文件中引用： ```json { "channels": { "feishu": { "accounts": { "main": { "appId": "${FEISHU_MAIN_APP_ID}", "appSecret": "${FEISHU_MAIN_APP_SECRET}" } } } } } ``` #### 流式输出 飞书支持通过交互式卡片实现流式输出，机器人会实时更新卡片内内容显示生成进度。 ```json { "channels": { "feishu": { "streaming": true, // 启用流式卡片输出（默认 true） "blockStreaming": true // 启用块级流式（默认 true） } } } ``` 如需禁用流式输出（等待完整回复后一次性发布送），可设置 `streaming: false`。 #### 消息引用 在群聊中，机器人的回复可以引用用户发布送的原始消息，让对话上下文更加清晰。 ```json { "channels": { "feishu": { "replyToMode": "all", // 账户级别配置（默认 "all"） "groups": { "oc_xxx": { "replyToMode": "first" // 特定群组可以覆盖 } } } } } ``` `replyToMode` 值说明： - `"off"` = 不引用原消息（私聊默认值） - `"first"` = 仅在第一条回复时引用原消息 - `"all"` = 所有回复都引用原消息（群聊默认值） #### 多 Agent 路由 通过 `bindings` 配置，您可以用一个飞书机器人对接多个不同功能或性格的 Agent： ```json { "agents": { "list": [ { "id": "main" }, { "id": "clawd-fan", "workspace": "/home/user/clawd-fan", "agentDir": "/home/user/.openclaw/agents/clawd-fan/agent" }, { "id": "clawd-xi", "workspace": "/home/user/clawd-xi", "agentDir": "/home/user/.openclaw/agents/clawd-xi/agent" } ] }, "bindings": [ { "agentId": "main", "match": { "channel": "feishu", "peer": { "kind": "dm", "id": "ou_28b31a88..." } } }, { "agentId": "clawd-fan", "match": { "channel": "feishu", "peer": { "kind": "dm", "id": "ou_0fe6b1c9..." } } }, { "agentId": "clawd-xi", "match": { "channel": "feishu", "peer": { "kind": "group", "id": "oc_xxx..." } } } ] } ``` ### 9.1.10 常用命令 #### 机器人命令 | 命令 | 说明 | |------|------| | `/status` | 查看机器人状态 | | `/reset` | 重置对话会话 | | `/model` | 查看/切换模型 | #### 网关管理命令 | 命令 | 说明 | |------|------| | `openclaw gateway status` | 查看网关运行状态 | | `openclaw gateway install` | 安装/启动网关服务 | | `openclaw gateway stop` | 停止网关服务 | | `openclaw gateway restart` | 重启网关服务 | | `openclaw logs --follow` | 实时查看日志输出 | ### 9.1.11 故障排除 #### 机器人在群组中不响应 1. 检查机器人是否已添加到群组 2. 检查是否 @了机器人（默认需要 @提及） 3. 检查 `groupPolicy` 是否为 `"disabled"` 4. 查看日志：`openclaw logs --follow` #### 机器人收不到消息 **可能原因及解决方案**： 1. **检查应用是否已发布布并审批通过** ```bash # 在飞书开放平台查看应用状态 # 确保应用已通过审核并发布布 ``` 2. **检查事件订阅是否配置正确** - ✅ 已选择"使用长连接接收事件"（WebSocket模式） - ✅ 已添加事件：`im.message.receive_v1` - ✅ 长连接状态显示"已连接" 3. **检查权限配置是否完整**⭐ 重要 缺少权限会导致机器人无法正常工作，请确保已添加以下权限： | 权限标识 | 权限名称 | 检查方法 | |---------|---------|---------| | `im:message` | 获取与发布送单聊、群组消息 | 在权限管理页面查看 | | `im:message:send_as_bot` | 以应用身份发布消息 | 在权限管理页面查看 | | `contact:contact.base:readonly` | 获取通讯附录基本信息 | ⭐ 必需，否则无法识别用户 | **如何检查权限**： 1. 登录飞书开放平台 2. 进入你的应用 3. 点击"权限管理" 4. 确认上述三个权限都已添加 5. 如果缺少，点击"添加权限"补充 ``` **常见错误**： - ❌ 只添加了 `im:message`，忘记添加 `contact:contact.base:readonly` - ❌ 权限添加后未重新发布布应用 - ❌ 权限范围设置不正确 4. **检查网关状态** ```bash # 查看网关是否正常运行 openclaw gateway status # 查看实时日志 openclaw logs --follow ``` 5. **检查渠道配置** ```bash # 查看飞书渠道配置 openclaw channels list # 确认 appId 和 appSecret 正确 openclaw config get channels.feishu ``` 1. 检查应用是否已发布布并审批通过 2. 检查事件订阅是否配置正确（`im.message.receive_v1`） 3. 检查是否选择了 **长连接** 模式 4. 检查应用权限是否完整 5. 检查网关是否正在运行：`openclaw gateway status` 6. 查看实时日志：`openclaw logs --follow` #### 配置文件 JSON 语法错误 **错误示例：** JSON5 parse error at line 443: Python True/False vs JSON true/false **解决方案：** ```bash # 检查 JSON 语法 cat ~/.openclaw/openclaw.json | python -m json.tool # 常见错误： # ❌ "enabled": True (Python 语法) # ✅ "enabled": true (JSON 语法) # ❌ 多余的逗号 # ✅ 最后一项不要逗号 ``` #### 网关启动失败 **错误1：Gateway start blocked** ```bash # 错误信息 Gateway start blocked: set gateway.mode=local (current: unset) # 解决方案：在配置文件中添加 { "gateway": { "mode": "local" } } ``` **错误2：Gateway auth token 未配置** ```bash # 错误信息 Gateway auth is set to token, but no token is configured # 解决方案1：配置文件 { "gateway": { "auth": { "mode": "token", "token": "your-secure-token" } } } # 解决方案2：环境变量 export OPENCLAW_GATEWAY_TOKEN="your-secure-token" ``` **错误3：插件未找到** ```bash # 错误信息 Config validation failed: plugins.entries.qqbot: plugin not found: qqbot # 解决方案：移除未安装的插件配置 { "plugins": { "entries": { "feishu": { "enabled": true } // 移除 qqbot, ddingtalk, wecom 等未安装的插件 } } } ``` **错误4：工作空间路径错误** ```bash # 错误信息 run error: Error: ENOENT: no such file or directory, mkdir '/root' # 解决方案：修正 workspace 路径（macOS 示例） { "agents": { "defaults": { "workspace": "/Users/yourusername/clawd" // 使用正确的 macOS 路径 } } } ``` #### App Secret 泄露怎么怎么办 1. 在飞书开放平台重置 App Secret 2. 更新配置文件中的 App Secret 3. 重启网关：`openclaw gateway restart` #### 发布送消息失败 1. 检查应用是否有 `im:message:send_as_bot` 权限 2. 检查应用是否已发布布 3. 查看日志获取详细错误信息：`openclaw logs --follow` #### 网关端口被占用 ```bash # 错误信息 Port 18789 is already in use # 解决方案1：停止现有网关 openclaw gateway stop # 解决方案2：使用不同端口 { "gateway": { "port": 18790 } } ``` #### 配置修改不生效 ```bash # 修改配置后必须重启网关 openclaw gateway restart # 检查配置是否正确加载 openclaw config get channels.feishu ``` /* Detailed source-code truncated for AI context efficiency. */ ```json { "meta": { "lastTouchedVersion": "2026.2.6-3", "lastTouchedAt": "2026-02-08T09:49:58.322Z" }, "channels": { "feishu": { "enabled": true, "dmPolicy": "pairing", "accounts": { "bot1": { "appId": "cli_xxxxxxxxxxxxxxxx", "appSecret": "your-app-secret-1", "botName": "OpenClaw助手1", "enabled": true }, "bot2": { "appId": "cli_yyyyyyyyyyyyyyyy", "appSecret": "your-app-secret-2", "botName": "OpenClaw助手2", "enabled": true } }, "domain": "feishu", "groupPolicy": "open", "connectionMode": "websocket", "requireMention": true, "renderMode": "auto", "streaming": true, "blockStreaming": true, "replyToMode": "all" } }, "gateway": { "port": 18789, "mode": "local", "bind": "lan", "auth": { "mode": "token", "token": "your-secure-random-token-here" } }, "agents": { "defaults": { "model": { "primary": "your-model-provider/your-model" }, "workspace": "/path/to/your/workspace", "compaction": { "mode": "safeguard" }, "maxConcurrent": 4 } }, "plugins": { "entries": { "feishu": { "enabled": true } } } } ``` **3. 配置飞书应用权限** 为两个应用分别配置权限（批量导入 JSON，参见 9.1.3 节）。 **4. 配置事件订阅** 为两个应用分别配置： - 选择 **使用长连接接收事件** - 添加事件：`im.message.receive_v1` **5. 启动网关** ```bash # 启动网关 openclaw gateway install # 检查状态 openclaw gateway status # 应该看到： # ✅ Gateway: running (pid 57344, state active) # ✅ Gateway target: ws://127.0.0.1:18789 ``` **6. 测试机器人** 在飞书中分别给两个机器人发布送消息： 你：hi 机器人：[配对码] 请管理员批准配对 **7. 批准配对** ```bash # 查看配对请求 openclaw pairing list feishu # 批准机器人1 openclaw pairing approve feishu <配对码1> # 批准机器人2 openclaw pairing approve feishu <配对码2> ``` **8. 验证运行** 查看日志确认两个机器人都在正常运行： ```bash openclaw logs --follow # 应该看到： # HEARTBEAT_OK # hi # connected | running # agent main | session main (heartbeat) ``` #### 常见访问题处理 **访问题1：配置文件 JSON 语法错误** ```bash # 错误：JSON5 parse error at line 443 # 原因：使用了 Python 语法（True/False）而非 JSON 语法（true/false） # 检查语法 cat ~/.openclaw/openclaw.json | python -m json.tool # 修正： # ❌ "enabled": True # ✅ "enabled": true ``` **访问题2：网关启动失败** ```bash # 错误：Gateway start blocked: set gateway.mode=local # 解决：确保配置了 gateway.mode { "gateway": { "mode": "local" } } ``` **访问题3：工作空间路径错误** ```bash # 错误：ENOENT: no such file or directory, mkdir '/root' # 原因：配置文件中使用了 Linux 路径，但实际是 macOS # 修正（macOS）： { "agents": { "defaults": { "workspace": "/Users/yourusername/clawd" } } } ``` **访问题4：插件未找到** ```bash # 错误：plugin not found: qqbot # 原因：配置文件中引用了未安装的插件 # 解决：只保留已安装的插件 { "plugins": { "entries": { "feishu": { "enabled": true } // 移除 qqbot, ddingtalk, wecom 等 } } } ``` #### 配置检查清单 - [ ] 两个飞书应用已创建 - [ ] App ID 和 App Secret 已获取 - [ ] 配置文件 JSON 语法正确 - [ ] gateway.mode 已设置为 "local" - [ ] gateway.auth.token 已配置 - [ ] workspace 路径正确（macOS/Linux） - [ ] 只配置了已安装的插件 - [ ] 两个应用的权限已配置 - [ ] 两个应用的事件订阅已配置（长连接） - [ ] 两个应用已发布布 - [ ] 网关已启动并运行正常 - [ ] 两个机器人都已配对批准 - [ ] 日志显示正常运行 #### 成功标志 配置成功后，你应该看到： ```bash # 网关状态 $ openclaw gateway status ✅ Gateway: running (pid xxxxx, state active) ✅ Gateway target: ws://127.0.0.1:18789 # 日志输出 $ openclaw logs --follow HEARTBEAT_OK hi connected | running agent main | session main (heartbeat) | your-model-provider/your-model tokens 25k/200k (13%) ``` 两个机器人都可以正常接收和回复消息！🎉 --- ## 9.4 QQ Bot配置 ### 9.4.1 QQ机器人介绍 **QQ的优势**： 1. **用户基础** - 用户量大 - 覆盖面广 - 使用习惯 2. **社交属性** - 群聊活跃 - 互动性强 - 娱乐功能 3. **开放平台** - QQ频道 - QQ群机器人 - API支持 4. **免费使用** - 基础功能免费 - 易于上手 ### 9.4.2 创建QQ机器人 > ⚠️ **重要提示**：QQ开放平台需要先注册账号，不是直接用QQ登录！请务必先完成注册。 **步骤1：注册QQ开放平台账号** 1. **访问QQ开放平台**： https://q.qq.com/ ``` 2. **注册新账号**： - ⚠️ 不是QQ登录，需要单独注册 - 点击"注册"按钮 - 填写注册信息 - 完成邮箱/手机验证 3. **登录平台**： - 使用刚注册的账号登录 - 不要使用QQ扫码登录 **步骤2：创建机器人** 1. **进入机器人管理**： - 登录后点击"机器人" - 点击"创建机器人" 2. **填写机器人信息**： - 机器人名称：自定义（如：我的AI助手） - 机器人头像：上传图片 - 机器人简介：简单描述功能 - 点击"创建" 3. **等待审核**： - 提交后等待审核（通常几分钟） - 审核通过后即可使用 **步骤3：配置机器人** 1. **获取机器人凭证**： - 进入机器人详情页 - 点击"开发布管理" - 记附录以下信息： - **机器人ID**（BotAppID） - **机器人密钥**（Bot Secret） 2. **配置IP白名单**： - 在"开发布管理"页面 - 找到"IP白名单"设置 - 添加你的服务器公网IP地址 - 点击"保存" 3. **添加测试用户**： - 在"管理" → "成员管理" - 点击"添加成员" - 输入你的QQ号 - 将自己添加为测试用户 4. **扫码添加机器人好友**： - 在机器人详情页找到二维码 - 用手机QQ扫码 - 添加机器人为好友 **步骤4：配置 OpenClaw连接** 1. **获取服务器IP地址**： - 如果使用腾讯云，在控制台查看公网IP - 记附录这个IP地址 2. **在腾讯云Lighthouse配置**（如果使用腾讯云）： - 登录腾讯云：https://console.cloud.tencent.com/lighthouse - 进入实例详情 - 点击"应用管理"标签 - 找到"QQ机器人配置"区域 - 填入： - 机器人ID（BotAppID） - 机器人密钥（Bot Secret） - 点击"应用配置" 3. **本地配置方式**： ```bash # 运行配置向导 openclaw onboard # 选择 QuickStart # 选择模型（如 Kimi 2.5） # 输入模型 API Key # 选择通道：QQ # 输入机器人ID和密钥 ``` ### 9.4.3 配置 OpenClaw > 💡 **前置要求**：请先完成 OpenClaw 的基础安装和配置，详见 [第2章节：环境搭建](../01-basics/02-installation.md)。 **方式一：使用腾讯云Lighthouse（推荐）** 如果你使用腾讯云Lighthouse部署OpenClaw，配置非常简单： 1. **进入应用管理**： - 登录腾讯云控制台 - 进入轻量应用服务器 - 点击实例 → "应用管理" 2. **配置QQ机器人**： - 找到"QQ机器人配置"区域 - 填入机器人ID和密钥 - 点击"应用配置" - 等待配置生效 3. **验证连接**： - 打开手机QQ - 给机器人发布送消息："你好" - 如果收到回复，说明配置成功 **方式二：本地配置** 如果你是本地部署或其他云服务器，使用命令行配置： ```bash # 1. 运行配置向导 openclaw onboard # 2. 选择配置选项 # - 选择 Yes 接受风险 # - 选择 QuickStart（快速开始） # 3. 配置模型 # - 选择模型供应商（如 Moonshot AI） # - 输入 API Key # - 选择默认模型（如 kimi-code/kimi-for-codi） # 4. 配置通道 # - 选择通道：QQ # - 输入机器人ID（BotAppID） # - 输入机器人密钥（Bot Secret） # 5. 配置Skills和Hooks # - Skills：选择 Yes，可以先不安装 # - Hooks：选择 session-memory # 6. 重启服务 # - 选择 Yes 重启 gateway 服务 # 7. 测试连接 # - 选择打开 TUI（终端界面） # - 或直接在QQ中测试 ``` **方式三：手动编辑配置文件** ```bash # 编辑配置文件 nano ~/.openclaw/config.json # 添加QQ配置 { "channels": { "qq": { "enabled": true, "botAppId": "你的机器人ID", "botSecret": "你的机器人密钥", "profiles": ["default"] } } } # 重启服务 systemctl --user restart openclaw-gateway.service ``` **启动Gateway服务** ```bash # 方式1：前台运行（用于测试） openclaw gateway --port 18789 --verbose # 方式2：后台运行（推荐） nohup openclaw gateway --port 18789 --verbose > /dev/null 2>&1 & # 方式3：使用systemd（最稳定） systemctl --user enable openclaw-gateway.service systemctl --user start openclaw-gateway.service ``` **验证配置** ```bash # 查看服务状态 systemctl --user status openclaw-gateway.service # 查看日志 journalctl --user -u openclaw-gateway.service -f # 测试连接 # 在QQ中给机器人发布送消息："你好" ``` ### 9.4.4 实战案例 **案例1：个人助手** 功能： - 日常对话 - 信息查询 - 任务提醒 - 娱乐互动 使用示例： 你：今天天气怎么样？ OpenClaw：今天晴天，15-25°C 你：提醒我明天交作业 OpenClaw：已设置提醒 ✅ **案例2：群管理** 功能： - 群公告 - 成员管理 - 消息统计 - 自动回复 使用示例： 管理员：@OpenClaw 发布布公告 OpenClaw：公告已发布布 ✅ 成员：@OpenClaw 查询群规 OpenClaw：群规如下... **案例3：娱乐互动** 功能： - 聊天对话 - 讲笑话 - 猜谜语 - 玩游戏 使用示例： 你：讲个笑话 OpenClaw：好的，听我说... 你：猜谜语 OpenClaw：什么东西... ### 9.4.5 限制和注意事项 **功能限制**： ⚠️ QQ机器人有以下限制： - 消息频率限制 - 功能权限限制 - 审核要求严格 - 部分API需要申请 - 目前不支持主动发布送消息（2026.2.6测试） **注意事项**： ✅ 遵守平台规则 ✅ 不发布送违规内内容 ✅ 合理使用API ✅ 及时响应用户 ✅ 定期检查服务状态 **常见访问题**： 1. **机器人不回复消息**： - 检查IP白名单是否正确 - 检查机器人ID和密钥是否正确 - 查看Gateway服务是否运行 - 检查服务器日志 2. **配置后无法连接**： - 确认已添加为测试用户 - 确认已添加机器人好友 - 重启Gateway服务 - 检查防火墙设置 3. **消息延迟**： - 检查网络连接 - 检查服务器负载 - 考虑升级服务器配置 --- ## 9.6 Discord Bot配置（参考） > ⚠️ **过时提示**：本节内内容编写于2026年1月，当时OpenClaw还叫Clawbot/Moltbot。虽然部分命令已过时，但配置流程仍可作为参考。 ### 9.5.1 Discord机器人介绍 **Discord的优势**： 1. **国际化平台** - 全球用户基础 - 多语言支持 - 社区活跃 2. **开发布友好** - API完善 - 文档详细 - 权限灵活 3. **功能丰富** - 支持语音频道 - 支持富文本 - 支持自定义表情 **适用场景**： - ✅ 国际团队协作 - ✅ 游戏社区 - ✅ 开源项目 - ✅ 技术交流 ### 9.5.2 创建Discord机器人 **步骤1：访问开发布者门户** https://discord.com/developers/applications **步骤2：创建应用** 1. 点击"New Application" 2. 输入应用名称（如：My OpenClaw Bot） 3. 点击"Create" **步骤3：创建Bot** 1. 在左侧菜单选择"Bot" 2. 点击"Add Bot" 3. 点击"Reset Token" → "Copy" 4. ⚠️ **保存Token**，后续无法再查看 **步骤4：配置Bot权限** 1. 在Bot页面下滑 2. 开启"Message Content Intent" 3. 点击"Save Changes" **步骤5：生成邀请链接** 1. 在左侧菜单选择"OAuth2" → "URL Generator" 2. 在"Scopes"中勾选：`bot` 3. 在"Bot Permissions"中勾选： - Send Messages - Read Message History 4. 复制生成的URL **步骤6：邀请Bot到服务器** 1. 在浏览器中打开刚才复制的URL 2. 选择你的Discord服务器 3. 点击"授权" 4. 完成验证 ### 9.5.3 配置 OpenClaw（旧版命令参考） > ⚠️ **注意**：以下命令使用的是旧版本的`clawdbot`命令，新版本应使用`openclaw`。 **配置步骤**（需要更新为新命令）： ```bash # 旧版命令（仅供参考） clawdbot onboard # 新版命令（推荐） openclaw onboard # 配置流程： # 1. 选择 Yes 接受风险 # 2. 选择 QuickStart # 3. 配置模型（如 GLM 4.7） # 4. 选择通道：Discord # 5. 输入 Bot Token # 6. 配置 Skills 和 Hooks ``` **启动服务**： ```bash # 旧版命令 clawdbot gateway --port 18789 --verbose # 新版命令 openclaw gateway --port 18789 --verbose # 后台运行 nohup openclaw gateway --port 18789 --verbose > /dev/null 2>&1 & ``` **配对连接**： ```bash # 1. 在Discord中私聊Bot，获取配对码 # 2. 停止Gateway服务（Ctrl+C） # 3. 运行配对命令（旧版） clawdbot pairing approve discord # 新版命令（需要确认） openclaw pairing approve discord # 4. 重新启动Gateway openclaw gateway --port 18789 --verbose ``` ### 9.5.4 使用Discord Bot **私聊模式**： 1. 在Discord中找到你的Bot 2. 点击Bot头像 3. 点击"发布送消息" 4. 直接发布送消息即可 **群聊模式**： 1. 在频道中@Bot 2. 输入你的访问题 3. Bot会回复你 示例： @MyBot 今天天气怎么样？ ### 9.5.5 注意事项 **命令更新**： - 本节使用的`clawdbot`命令已过时 - 新版本统一使用`openclaw`命令 - 配置流程基本相同，但命令需要更新 **配置参考**： - Discord的配置流程仍然有效 - Bot创建步骤没有变化 - 主要是OpenClaw 命令需要更新 **推荐做法**： - 优先使用国内平台（飞书、QQ、企微） - Discord适合国际团队 - 如需使用Discord，请参考最新官方文档 --- ## 9.5 微信接入（ClawBot 官方方案） > 💡 **状态**：公测中（2026年3月随橙皮书 v1.4 发布），基于 WeChatFerry 开源项目。 ### 9.5.1 ClawBot 是什么 **ClawBot** 是 OpenClaw 官方提供的微信接入插件，让你可以在**个人微信**中直接与 OpenClaw 智能体对话。 **核心特点**： - **官方维护**：由 OpenClaw 团队开发和维护，质量有保障 - **基于 WeChatFerry**：使用成熟的 WeChatFerry 开源 hook 方案 - **插件式安装**：一行命令即可安装，无需手动编译 - **实时收发消息**：支持私聊和群聊消息的监听与回复 **适用人群**： - 微信重度用户，希望在微信中使用 AI 助手 - 需要微信群自动化运营（如客户群自动回复） - 已有 OpenClaw 部署环境，想扩展微信渠道 ### 9.5.2 安装步骤 **前提条件**： 1. 已完成 OpenClaw 基础安装（参考第2章） 2. Windows 系统已登录微信 PC 客户端 3. 微信版本需与 WeChatFerry 兼容（查看官方文档获取支持的版本列表） **第一步：安装 ClawBot 插件** ```bash # 安装官方微信插件 openclaw plugins install @openclaw/wechat-clawbot # 验证安装 openclaw plugins list | grep wechat ``` **第二步：配置微信连接** ```bash # 编辑配置文件 openclaw config edit # 或直接设置 openclaw config set channels.wechat.enabled true ``` **第三步：启动并测试** ```bash # 启动 Gateway（会自动加载已安装的插件） openclaw gateway --port 18789 # 在另一个终端查看日志 openclaw gateway logs --follow ``` 启动成功后，在微信中给"文件传输助手"发送测试消息，确认 ClawBot 正常工作。 ### 9.5.3 工作原理 ``` 微信PC客户端 │ ↓ （WeChatFerry Hook） ┌──────────────┐ │ ClawBot 插件 │ ← 监听微信消息事件 └──────┬───────┘ │ ↓ （WebSocket） ┌──────────────┐ │ OpenClaw核心 │ ← AI推理 + Skills处理 └──────┬───────┘ │ ↓ （消息回复） ┌──────────────┐ │ ClawBot 插件 │ ← 通过微信API发送回复 └──────┬───────┘ │ ↓ 微信PC客户端 ``` **流程说明**： 1. ClawBot 通过 WeChatFerry 库 hook 微信 PC 客户端的消息接口 2. 当收到新消息时，ClawBot 将消息转发给 OpenClaw 核心 3. OpenClaw 核心调用 AI 模型生成回复（支持所有已配置的模型） 4. 回复通过 ClawBot 发送回微信 ### 9.5.4 与第三方方案对比 | 特性 | ClawBot（官方） | WeChatFerry（原始） | ComWeChatBot | wxbot | |------|----------------|-------------------|-------------|-------| | **维护方** | OpenClaw 官方 | 社区 | 社区 | 社区 | | **安装难度** | ⭐（一行命令） | ⭐⭐⭐（手动编译） | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | | **与 OpenClaw 集成** | ✅ 原生集成 | ❌ 需自行开发 | ❌ 需自行开发 | ❌ 需自行开发 | | **Skills 支持** | ✅ 完整支持 | ❌ | ❌ | ❌ | | **稳定性** | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | | **更新频率** | 跟随 OpenClaw | 社区驱动 | 较低 | 社区驱动 | | **推荐度** | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | **推荐使用 ClawBot 的理由**： - 原生集成，无需额外开发 - 完整支持 OpenClaw 的 Skills 和 Agent 能力 - 官方维护，更新及时 - 一行命令安装，配置简单 ### 9.5.5 配置与使用 **基本配置**： ```yaml # config.yaml 中的微信渠道配置 channels: wechat: enabled: true # 监听的群聊（留空则监听所有群） groups: - "群名称1" - "群名称2" # 是否响应私聊 private_chat: true # 自动回复的前缀（用于区分AI回复） reply_prefix: "[AI] " ``` **使用技巧**： 1. **群聊场景**：在群聊中 @机器人 或使用特定关键词触发回复 2. **私聊场景**：直接发送消息即可获得 AI 回复 3. **多群管理**：可以为不同群配置不同的 Agent 人设（通过 SOUL.md） 4. **消息格式**：支持 Markdown 格式回复，包含代码块、表格等 ### 9.5.6 注意事项 > ⚠️ **重要风险提示** 1. **个人微信风险** - ClawBot 基于 hook 方案，本质上是对微信客户端的逆向操作 - 虽然基于成熟的开源项目，但仍存在被封号的风险 - **强烈建议使用小号或专用微信号**，不要使用主力微信号 2. **封号风险** - 频繁自动回复可能触发微信的风控机制 - 建议设置回复频率限制（如每分钟最多回复 10 条） - 避免在群聊中发送大量相同内容 3. **合规建议** - 仅用于个人学习和研究用途 - 不要用于商业营销、垃圾消息发送等违规用途 - 遵守微信平台的使用条款 4. **技术限制** - 目前仅支持 Windows 平台（依赖微信 PC 客户端） - 微信版本更新可能导致兼容性问题，需及时关注更新 --- ## 9.6 浏览器渠道（Dashboard v2） > 💡 **状态**：稳定可用，随橙皮书 v1.3 发布 Dashboard v2 全新管理后台。 ### 9.6.1 什么是浏览器渠道 浏览器渠道是 OpenClaw 提供的最简单的使用方式——**直接在浏览器中使用 OpenClaw，无需安装任何客户端或 IM 平台**。 只需在浏览器中打开 Dashboard 地址，就可以： - 与 AI 智能体对话 - 管理理 Skills 和配置 - 查看运行日志和状态 - 上传文件和知识库 ### 9.6.2 适用场景 | 场景 | 说明 | |------|------| | **临时使用** | 在别人电脑或公共电脑上临时使用，不想安装软件 | | **公司电脑受限** | 公司电脑无法安装新软件，但浏览器可以上网 | | **多设备切换** | 在不同电脑上通过浏览器统一访问 | | **团队演示** | 通过浏览器向同事演示 OpenClaw 的功能 | | **快速体验** | 想快速体验 OpenClaw，不想折腾客户端安装 | ### 9.6.3 访问方式与功能 **访问地址**： ``` http://127.0.0.1:18789/ ``` 如果是远程服务器部署，将 `127.0.0.1` 替换为服务器 IP： ``` http://你的服务器IP:18789/?token=你的访问令牌 ``` **Dashboard v2 新功能**（橙皮书 v1.3 发布）： - **全新 UI 设计**：更直观的数据展示和配置界面 - **实时对话**：支持流式输出，体验更流畅 - **Skills 管理**：直接在浏览器中安装、启用、禁用 Skills - **模型切换**：可视化切换不同 AI 模型 - **知识库管理**：上传和管理知识库文件 - **日志查看**：实时查看 Gateway 运行日志 - **多用户支持**：支持多用户同时在线使用 **安全建议**： - 本地使用无需特别配置 - 远程访问务必设置 token 认证 - 生产环境建议配置 HTTPS - 使用防火墙限制访问来源 IP --- ## 9.7 平台对比与选择 ### 9.7.1 功能对比 | 功能 | 飞书 | 企业微信 | 钉钉 | QQ | 微信（ClawBot） | |------|------|---------|------|-----|----------------| | 企业怎么办公 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | ⭐ | | 即时通讯 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | | 文档协作 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐ | ⭐ | | 开发布友好 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | | 用户基础 | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | | 免费额度 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ### 9.7.2 使用场景推荐 **飞书**： ✅ 适合场景： - 现代化怎么办公 - 文档协作 - 知识管理 - 团队协作 - 技术团队 ❌ 不适合： - 传统企业 - 简单需求 **企业微信**： ✅ 适合场景： - 企业内部使用 - 需要与微信互通 - 客户服务 - 营销推广 ❌ 不适合： - 纯个人使用 - 需要复杂文档协作 **钉钉**： ✅ 适合场景： - 企业怎么办公 - 考勤管理 - 审批流程 - 项目管理 ❌ 不适合： - 个人娱乐 - 社交互动 **QQ**： ✅ 适合场景： - 个人使用 - 社交互动 - 娱乐功能 - 学生群体 ❌ 不适合： - 企业怎么办公 - 正式场合 **微信（ClawBot）**： ✅ 适合场景： - 个人微信自动化 - 微信群智能回复 - 客户群运营 - 微信重度用户 ❌ 不适合： - 企业正式办公 - 大规模商业运营（有封号风险） - 对稳定性要求极高的场景 ### 9.7.3 多平台组合策略 **策略1：工作+生活分离** 工作：飞书/企业微信/钉钉 生活：QQ 优势： - 工作生活分离 - 专注度更高 - 管理更方便 **策略2：全平台覆盖** 同时接入所有平台 优势： - 覆盖所有用户 - 随时随地使用 - 功能互补 劣势： - 维护成本高 - 消息分散 **策略3：主次搭配（推荐）** 主平台：飞书（日常使用） 辅平台：企业微信（客户沟通） 优势： - 重点突出 - 成本可控 - 易于管理 --- ## 📝 本章节小结 本章节学习了OpenClaw的多平台集成功能： ### 核心内内容 1. **飞书Bot配置** - 创建飞书应用 - 配置 OpenClaw - 实战案例（个人助手、项目管理） - 与飞书生态集成 - 高级功能（流式输出、多Agent路由） 2. **企业微信Bot配置** - 注册和创建应用 - 配置 OpenClaw - 实战案例（个人助手、团队协作、客户服务） - 手机端使用技巧 3. **钉钉Bot配置** - 创建钉钉应用 - 配置 OpenClaw - 实战案例（工作助手、审批流程） 4. **QQ Bot配置** - 创建QQ机器人 - 配置 OpenClaw - 实战案例（个人助手、群管理、娱乐互动） - 限制和注意事项 5. **微信接入（ClawBot 官方方案）** - 官方插件安装与配置 - 基于 WeChatFerry 的工作原理 - 与第三方方案对比 - 风险提示与注意事项 6. **浏览器渠道（Dashboard v2）** - 零安装使用 OpenClaw - Dashboard v2 全新功能 - 适用场景与安全建议 ### 平台选择 - **飞书**：现代化怎么办公、文档协作、技术团队（推荐优先） - **企业微信**：企业怎么办公、客户服务 - **钉钉**：考勤管理、审批流程 - **QQ**：个人使用、社交互动 - **微信**：微信重度用户、群自动化（注意封号风险） - **浏览器**：临时使用、受限环境、快速体验 ### 实战技巧 - ✅ 选择合适的平台 - ✅ 合理配置权限 - ✅ 优化使用体验 - ✅ 多平台组合使用 - ✅ 遵守平台规则 ### 下一步 - 学习第10章节：API服务封装 - 掌握Banana绘图、Notion同步等 - 构建多功能AI工具箱 --- ## 🎯 实战练习 ### 练习1：配置飞书Bot 1. 注册飞书开放平台 2. 创建应用 3. 配置 OpenClaw 4. 测试文档集成 ### 练习2：配置企业微信Bot 1. 注册企业微信 2. 创建应用 3. 配置 OpenClaw 4. 测试基本功能 ### 练习3：多平台对比 1. 分别体验4个平台 2. 对比功能差异 3. 选择适合自己的平台 --- ## 💡 常见访问题 **Q1：哪个平台最好用？** A：看使用场景。技术团队推荐飞书（开发布友好、功能强大），企业用飞书/钉钉，个人用QQ，客户服务用企业微信。 **Q2：可以同时接入多个平台吗？** A：可以，OpenClaw支持同时接入多个平台。 **Q3：配置复杂吗？** A：云端部署很简单，参考官方教程即可。飞书配置最简单，支持WebSocket长连接。 **Q4：免费吗？** A：平台基础功能都免费，OpenClaw也免费。 **Q5：手机上能用吗？** A：可以，所有平台都支持手机端。飞书的移动端体验最好。 --- ## 📚 参考资源 ### 官方教程 **飞书**： - 快速接入指南：https://cloud.tencent.com/developer/article/2626151 - 视频教程：https://cloud.tencent.com/developer/video/85055 **企业微信**： - 快速接入指南：https://cloud.tencent.com/developer/article/2625147 - 视频教程：https://cloud.tencent.com/developer/video/85003 **钉钉**： - 快速接入指南：https://cloud.tencent.com/developer/article/2626553 - 视频教程：https://cloud.tencent.com/developer/video/85055 **QQ**： - 快速接入指南：https://cloud.tencent.com/developer/article/2626045 - 视频教程：https://cloud.tencent.com/developer/video/85003 ### 社区资源 - OpenClaw社区：https://docs.openclaw.ai - 交流群：扫码加入 - 访问题反馈：GitHub Issues --- **下一章节预告**：第10章节将学习API服务封装，包括Banana绘图集成、Notion数据同步、视频生成服务、语音合成接入等内内容。 ## 9.1.16 多机器人多 Agent 模式：打造你的 AI 助手团队 > 💡 **完整教程**：本节详细介绍如何使用多 Gateway + 多飞书机器人架构，打造专业的 AI 助手团队。 ### 9.1.16.1 为什么需要多 Agent？ 作为超级个体创业者，你可能需要不同类型的 AI 助手来处理不同的工作： - **主助理**：使用最强大的模型（Claude Opus）处理复杂任务 - **内内容创作助手**：专注于文章节写作、文案创作 - **技术开发布助手**：处理代码开发布、技术访问题 - **AI 资讯助手**：快速获取和整理 AI 行业动态 传统的单 Agent 模式需要频繁切换模型和上下文，效率低下。多 Agent 模式让你可以同时拥有多个专业助手，各司其职。 ### 9.1.16.2 实现方案对比 #### 方案一：单 Gateway + Bindings（不推荐） ```json { "bindings": [ { "agentId": "main-agent", "match": { "channel": "feishu", "peer": { "kind": "group", "id": "oc_xxx" } } } ] } ``` **访问题**： - ❌ OpenClaw 2026.3.2 的 bindings 功能不稳定 - ❌ peer.id 匹配经常失败 - ❌ 所有群组都路由到同一个 agent - ❌ 需要 `/reset` + `/agent` 命令手动切换 #### 方案二：多 Gateway + 多飞书机器人（推荐）✅ **核心思路**： - 创建 4 个飞书机器人应用 - 启动 4 个独立的 OpenClaw Gateway - 每个 Gateway 连接一个飞书机器人 - 每个 Gateway 使用不同的 Agent 和模型 **优势**： - ✅ 完全独立，互不干扰 - ✅ 直接私聊不同机器人即可切换 agent - ✅ 不需要群组配置 - ✅ 不需要手动切换命令 - ✅ 配置清晰，易于管理 - ✅ 可以独立重启某个 Gateway ### 9.1.16.3 架构设计 #### 整体架构 ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 飞书 (Feishu) │ ├─────────────────────────────────────────────────────────┤ │ 机器人1: 主助理 机器人2: 内内容创作助手 │ │ 机器人3: 技术开发布助手 机器人4: AI资讯助手 │ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ ↓ WebSocket ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │ OpenClaw Gateway 层 │ ├──────────────┬──────────────┬──────────────┬────────────┤ │ Gateway 1 │ Gateway 2 │ Gateway 3 │ Gateway 4 │ │ 端口: 18789 │ 端口: 18790 │ 端口: 18791 │ 端口: 18792│ │ Profile: │ Profile: │ Profile: │ Profile: │ │ main- │ content- │ tech-dev │ ai-news │ │ assistant │ creator │ │ │ └──────────────┴──────────────┴──────────────┴────────────┘ ↓ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │ Agent 层 │ ├──────────────┬──────────────┬──────────────┬────────────┤ │ main-agent │ content-agent│ tech-agent │ainews-agent│ │ Claude Opus │ Claude Sonnet│ Claude Sonnet│ Gemini 2.5 │ │ 4.6 Thinking │ 4.5 │ 4.5 Thinking │ Flash │ └──────────────┴──────────────┴──────────────┴────────────┘ #### Profile 隔离机制 使用 `--profile ` 参数，OpenClaw 会： - 配置文件：`~/.openclaw-/openclaw.json` - 状态数据：`~/.openclaw-/` - 独立端口：18789, 18790, 18791, 18792 - 独立会话：完全隔离的上下文 ### 9.1.16.4 配置步骤 #### 第一步：创建飞书机器人应用 在飞书开放平台创建 4 个机器人应用： 1. **主助理** - 应用名称：主助理 - 描述：处理复杂任务的主力助手 - 获取 App ID 和 App Secret 2. **内内容创作助手** - 应用名称：内内容创作助手 - 描述：专注内内容创作和文案写作 - 获取 App ID 和 App Secret 3. **技术开发布助手** - 应用名称：技术开发布助手 - 描述：处理代码开发布和技术访问题 - 获取 App ID 和 App Secret 4. **AI资讯助手** - 应用名称：AI资讯助手 - 描述：快速获取 AI 行业资讯 - 获取 App ID 和 App Secret **重要配置**： - 启用机器人能力 - 配置事件订阅：选择"长连接"模式 - 添加权限：消息接收、消息发布送 #### 第二步：配置 Agent 创建 4 个 Agent 配置目附录： ```bash mkdir -p agent-configs/{main-agent,content-agent,tech-agent,ainews-agent} ``` 为每个 Agent 创建配置文件： **agent-configs/main-agent/USER.md**： ```markdown # 用户信息 - 姓名：Maynor - 职业：超级个体创业者 - 工作领域：AI 技术、内内容创作、技术开发布 ``` **agent-configs/main-agent/SOUL.md**： ```markdown # Agent 身份 你是 Maynor 的主助理，负责处理各类复杂任务。使用 Claude Opus 4.6 Thinking 模型，提供最高质量的服务。 ``` 类似地为其他 3 个 Agent 创建配置文件。 #### 第三步：运行配置脚本 使用自动化脚本创建多 Gateway 配置： ```bash # 下载配置脚本 curl -O https://example.com/setup-multi-gateway.sh chmod +x setup-multi-gateway.sh # 运行配置脚本 ./setup-multi-gateway.sh ``` 脚本会自动： 1. 停止当前 Gateway 2. 备份现有配置 3. 创建 4 个独立的 Profile 配置 4. 生成管理脚本 #### 第四步：启动所有 Gateway ```bash # 启动所有 Gateway ./start-all-gateways.sh # 检查状态 ./check-gateways.sh # 验证配置 ./verify-setup.sh ``` ### 9.1.16.5 使用方法 #### 直接私聊机器人 这是最简单的使用方式： 1. **处理复杂任务** - 在飞书中搜索"主助理"机器人 - 直接发布送消息 - 自动使用 Claude Opus 4.6 Thinking 2. **创作内内容** - 搜索"内内容创作助手"机器人 - 发布送写作需求 - 自动使用 Claude Sonnet 4.5 3. **开发布代码** - 搜索"技术开发布助手"机器人 - 发布送技术访问题 - 自动使用 Claude Sonnet 4.5 Thinking 4. **获取资讯** - 搜索"AI资讯助手"机器人 - 请求最新动态 - 自动使用 Gemini 2.5 Flash（快速响应） #### 在群组中使用（可选） 如果需要在群组中使用： 1. 将对应的机器人添加到群组 2. @ 机器人发布送消息 3. 每个群组可以添加多个机器人，灵活切换 **建议**： - 工作群：添加主助理 + 技术开发布助手 - 内内容创作群：添加内内容创作助手 - 资讯群：添加 AI资讯助手 ### 9.1.16.6 管理和维护 #### 日常管理 ```bash # 查看所有 Gateway 状态 ./check-gateways.sh # 查看实时日志 tail -f logs-main-assistant.log tail -f logs-content-creator.log tail -f logs-tech-dev.log tail -f logs-ai-news.log # 查看所有日志 tail -f logs-*.log ``` #### 重启 Gateway ```bash # 重启所有 ./stop-all-gateways.sh sleep 2 ./start-all-gateways.sh # 重启单个 ps aux | grep "openclaw.*--profile main-assistant" kill ./start-main-assistant.sh ``` #### 修改配置 ```bash # 编辑配置 vim ~/.openclaw-main-assistant/openclaw.json # 验证配置 jq . ~/.openclaw-main-assistant/openclaw.json # 重启生效 # (停止并重启对应的 Gateway) ``` #### 监控资源 ```bash # 查看内存占用 ps aux | grep openclaw-gateway | awk '{print $4, $11}' # 查看 CPU 占用 ps aux | grep openclaw-gateway | awk '{print $3, $11}' # 查看端口占用 lsof -i :18789 lsof -i :18790 lsof -i :18791 lsof -i :18792 ``` ### 9.1.16.7 实战案例 #### 案例一：内内容创作工作流 **场景**：写一篇技术文章节 1. **构思阶段** - 私聊"主助理"：讨论文章节主题和大纲 - 使用 Claude Opus 进行深度思考 2. **写作阶段** - 私聊"内内容创作助手"：撰写文章节内内容 - 使用 Claude Sonnet 快速生成 3. **代码示例** - 私聊"技术开发布助手"：编写代码示例 - 使用 Claude Sonnet Thinking 确保代码质量 4. **资讯补充** - 私聊"AI资讯助手"：获取最新技术动态 - 使用 Gemini Flash 快速检索 #### 案例二：技术开发布工作流 **场景**：开发布一个新功能 1. **需求分析** - 主助理：分析需求，设计架构 2. **代码实现** - 技术开发布助手：编写代码，调试访问题 3. **文档编写** - 内内容创作助手：编写技术文档 4. **技术调研** - AI资讯助手：查找相关技术资料 #### 案例三：日常工作场景 **上午 9:00 - 规划工作** - 主助理：制定今天的工作计划 **上午 10:00 - 写作** - 内内容创作助手：撰写文章节 **下午 2:00 - 开发布** - 技术开发布助手：编写代码 **下午 4:00 - 学习** - AI资讯助手：了解行业动态 **晚上 8:00 - 总结** - 主助理：总结今天的工作 ### 9.1.16.8 性能和成本 #### 资源占用 - **内存**：每个 Gateway 约 400MB - **总内存**：4 个 Gateway 约 1.6GB - **CPU**：空闲时几乎为 0，处理时根据任务而定 - **磁盘**：配置文件和日志约 100MB #### 成本分析 假设使用自建 API 代理： | Agent | 模型 | 用途 | 月使用量 | 月成本 | |-------|------|------|----------|--------| | main-agent | Claude Opus 4.6 | 复杂任务 | 100万 tokens | $15 | | content-agent | Claude Sonnet 4.5 | 内内容创作 | 200万 tokens | $6 | | tech-agent | Claude Sonnet 4.5 | 技术开发布 | 150万 tokens | $4.5 | | ainews-agent | Gemini 2.5 Flash | 资讯获取 | 300万 tokens | $0 | | **总计** | - | - | 750万 tokens | **$25.5** | **成本优化建议**： - 简单任务使用 Gemini Flash（免费） - 复杂任务才使用 Claude Opus - 内内容创作使用 Claude Sonnet（性价比高） ### 9.1.16.9 故障排查 #### Gateway 启动失败 **症状**：运行 `./start-all-gateways.sh` 后，`./check-gateways.sh` 显示进程未运行 **排查步骤**： ```bash # 1. 查看日志 tail -50 logs-main-assistant.log # 2. 检查配置 jq . ~/.openclaw-main-assistant/openclaw.json # 3. 检查端口占用 lsof -i :18789 # 4. 运行 doctor openclaw --profile main-assistant doctor ``` **常见访问题**： - 配置文件格式错误：运行 `jq` 验证 - 端口被占用：更换端口或停止占用进程 - 飞书配置错误：检查 App ID 和 App Secret #### 机器人无响应 **症状**：在飞书中 @ 机器人，没有回复 **排查步骤**： ```bash # 1. 检查 Gateway 是否运行 ./check-gateways.sh # 2. 查看实时日志 tail -f logs-main-assistant.log # 3. 检查飞书连接 grep "WebSocket client started" logs-main-assistant.log ``` **常见原因**： - Gateway 未启动：运行 `./start-all-gateways.sh` - 飞书连接断开：检查网络，重启 Gateway - 配置错误：验证飞书 App ID 和 Secret #### 使用了错误的 Agent **症状**：私聊"内内容创作助手"，但使用的是 Claude Opus 模型 **原因**：配置文件中 Agent 设置错误 **解决**： ```bash # 检查配置 jq '.agents.list[0].id, .agents.list[0].model.primary' \ ~/.openclaw-content-creator/openclaw.json # 应该输出： # "content-agent" # "local-antigravity/claude-sonnet-4-5" ``` ### 9.1.16.10 高级技巧 #### 技巧一：使用 tmux 管理 ```bash # 创建 tmux 会话 tmux new -s openclaw # 分割窗口 Ctrl+b % # 垂直分割 Ctrl+b " # 水平分割 # 在不同窗口中运行不同的 Gateway ./start-main-assistant.sh ./start-content-creator.sh ./start-tech-dev.sh ./start-ai-news.sh # 查看所有日志 tail -f logs-*.log ``` #### 技巧二：配置开机自启动 使用 launchd（macOS）： ```bash # 创建 plist 文件 cat > ~/Library/LaunchAgents/com.openclaw.main-assistant.plist << 'EOF' Label com.openclaw.main-assistant ProgramArguments /usr/local/bin/openclaw --profile main-assistant gateway run RunAtLoad KeepAlive EOF # 加载服务 launchctl load ~/Library/LaunchAgents/com.openclaw.main-assistant.plist ``` #### 技巧三：日志轮转 ```bash # 创建日志轮转脚本 cat > rotate-logs.sh << 'EOF' #!/bin/zsh for log in logs-*.log; do if [ -f "$log" ] && [ $(stat -f%z "$log") -gt 10485760 ]; then mv "$log" "$log.$(date +%Y%m%d_%H%M%S)" touch "$log" fi done EOF chmod +x rotate-logs.sh # 添加到 crontab（每小时执行） crontab -e # 添加：0 * * * * /path/to/rotate-logs.sh ``` ### 9.1.16.11 总结 多 Gateway + 多飞书机器人的方案是目前最稳定、最简单的多 Agent 实现方式： **核心优势**： - ✅ 直接私聊不同机器人，自动使用对应 agent - ✅ 完全独立，互不干扰 - ✅ 不需要复杂的 bindings 配置 - ✅ 不需要手动切换命令 - ✅ 配置清晰，易于管理 **适用场景**： - 超级个体创业者 - 需要多个专业助手 - 不同任务使用不同模型 - 追求稳定性和可靠性 **下一步**： 1. 创建飞书机器人应用 2. 运行配置脚本 3. 启动所有 Gateway 4. 开始使用你的 AI 助手团队！ --- ## 9.1.17 多 Agent 配置（传统方式） > ⚠️ **注意**：本节介绍的是传统的单 Gateway + Bindings 方式，推荐使用上面的多 Gateway 方案。 ### 什么是多 Agent？ 多 Agent 配置允许： - 每个飞书机器人使用不同的 Agent - 每个 Agent 使用不同的模型 - 每个 Agent 使用独立的工作空间 - 每个 Agent 有独立的配置和上下文 ### 9.1.17.1 配置结构（传统方式） ```json { "agents": { "list": [ { "id": "agent-id", "workspace": "/path/to/workspace", "model": { "primary": "provider/model" } } ], "defaults": { "compaction": { "mode": "safeguard" }, "maxConcurrent": 4 } }, "channels": { "feishu": { "accounts": { "bot-name": { ... } } } }, "bindings": [ { "agentId": "agent-id", "match": { "channel": "feishu", "peer": { "kind": "dm", "id": "ou_user_id" } } } ] } ``` ### 9.1.17.2 实战案例：4个专业助手（传统方式） **场景**：一人公司，需要不同的专业助手处理不同任务。 **配置示例**： ``` /* Detailed source-code truncated for AI context efficiency. */ ``` ### 9.1.17.3 获取用户 ID（传统方式） **方法1：通过日志获取（推荐）** ```bash # 1. 启动网关并查看日志 openclaw gateway restart openclaw logs --follow # 2. 在飞书中给每个机器人发布送消息 # 3. 在日志中查找 open_id # 格式：ou_xxxxxxxxxxxxxxxx ``` **日志示例**： [feishu] Received message from ou_18d36d8a49c010dfe20ace2a29250c04 [feishu] Bot: 主助理 **方法2：通过配对请求获取** ```bash openclaw pairing list feishu # 输出示例： # Pending pairing requests: # - Code: ABC123, User: ou_xxx, Bot: 主助理 ``` ### 9.1.17.4 配置步骤（传统方式） **步骤1：创建工作空间目附录** ```bash mkdir -p /Users/username/clawd/content mkdir -p /Users/username/clawd/tech mkdir -p /Users/username/clawd/ainews ``` **步骤2：获取所有用户 ID** 按照上面的方法，获取每个机器人对应的用户 ID。 **步骤3：更新配置文件** 将获取到的用户 ID 填入 `bindings` 部分。 **步骤4：应用配置** ```bash # 备份现有配置 cp ~/.openclaw/openclaw.json ~/.openclaw/openclaw.json.backup # 应用新配置 cp your-config.json ~/.openclaw/openclaw.json # 验证配置 openclaw doctor # 重启网关 openclaw gateway restart ``` **步骤5：验证运行** ```bash # 查看 Agent 状态 openclaw doctor # 应该看到： # Agents: main-agent (default), content-agent, tech-agent, ainews-agent # Session store: 4 entries # 查看日志 openclaw logs --follow | grep bindings # 应该看到： # [bindings] Matched agent: main-agent for user ou_xxx ``` ### 9.1.17.5 配置注意事项 **⚠️ 重要：agents.list 配置限制** 这是最常见的配置错误！`agents.list` 中的每个 Agent 只能包含以下字段： ```json { "id": "agent-id", // ✅ Agent 标识符（必填） "workspace": "/path", // ✅ 工作空间路径（必填） "model": { "primary": "" } // ✅ 使用的模型（可选） // ❌ 不能包含 compaction // ❌ 不能包含 maxConcurrent // ❌ 不能包含 subagents // ❌ 不能包含 models } ``` **错误示例（会导致配置验证失败）**： ```json { "agents": { "list": [ { "id": "main-agent", "workspace": "/path", "compaction": { "mode": "safeguard" }, // ❌ 错误！ "maxConcurrent": 4 // ❌ 错误！ } ] } } ``` **正确示例**： ```json { "agents": { "list": [ { "id": "main-agent", "workspace": "/path", "model": { "primary": "provider/model" } // ✅ 正确 } ], "defaults": { "compaction": { "mode": "safeguard" }, // ✅ 在这里配置 "maxConcurrent": 4, // ✅ 在这里配置 "subagents": { "maxConcurrent": 8 } // ✅ 在这里配置 } } } ``` **2. 通用配置必须放在 agents.defaults**： 所有 Agent 共分享的配置项必须放在 `agents.defaults` 中，包括： - `compaction` - 上下文压缩策略 - `maxConcurrent` - 最大并发布数 - `subagents` - 子 Agent 配置 - `models` - 额外的模型配置 ```json { "defaults": { "model": { "primary": "default-provider/default-model" }, "workspace": "/default/workspace", "compaction": { "mode": "safeguard" }, "maxConcurrent": 4, "subagents": { "maxConcurrent": 8 } } } ``` **3. Bindings 顺序很重要**： OpenClaw 会按顺序匹配 bindings，第一个匹配的规则会被使用。 ```json "bindings": [ // 1. 最具体的匹配（特定用户） { "agentId": "main-agent", "match": { "peer": { "id": "ou_xxx" } } }, // 2. 较具体的匹配（特定群组） { "agentId": "tech-agent", "match": { "peer": { "kind": "group" } } }, // 3. 最后是默认匹配 { "agentId": "default-agent", "match": { "channel": "feishu" } } ] ``` **4. 用户 ID 是唯一的**： 每个飞书用户只能绑定到一个 Agent。 ### 故障排查 **访问题1：配置验证失败 - agents.list 包含不支持的字段** ```bash # 错误信息 Config invalid File: ~/.openclaw/openclaw.json Problem: - agents.list.0: Unrecognized keys: "compaction", "maxConcurrent" - agents.list.1: Unrecognized keys: "compaction", "maxConcurrent" - agents.list.2: Unrecognized keys: "compaction", "maxConcurrent" - agents.list.3: Unrecognized keys: "compaction", "maxConcurrent" Run: openclaw update repair openclaw doctor ``` **原因**：`agents.list` 中的 Agent 配置包含了只能在 `agents.defaults` 中使用的字段。 **解决方案**： ```bash # 方法1：自动修复（推荐） openclaw update repair openclaw doctor # 方法2：手动修复 # 编辑配置文件，将 compaction 和 maxConcurrent 从 agents.list 移到 agents.defaults ``` **修复前**： ```json { "agents": { "list": [ { "id": "main-agent", "workspace": "/path", "compaction": { "mode": "safeguard" }, // ❌ 错误位置 "maxConcurrent": 4 // ❌ 错误位置 } ] } } ``` **修复后**： ```json { "agents": { "list": [ { "id": "main-agent", "workspace": "/path", "model": { "primary": "provider/model" } } ], "defaults": { "compaction": { "mode": "safeguard" }, // ✅ 正确位置 "maxConcurrent": 4 // ✅ 正确位置 } } } ``` **验证修复**： ```bash # 验证配置 openclaw doctor # 应该看到： # ✅ Config valid # ✅ 4 agents configured # ✅ 4 bindings configured ``` **访问题2：Bindings 不生效** ```bash # 检查用户 ID 是否正确 openclaw logs --follow | grep "ou_" # 查看 bindings 匹配情况 openclaw logs --follow | grep bindings ``` **访问题3：找不到用户 ID** ```bash # 使用 debug 级别日志 openclaw logs --follow --level debug # 或查看配对请求 openclaw pairing list feishu ``` **访问题4：配置修改后运行 openclaw doctor 报错** ```bash # 错误信息 Unknown config keys: - agents.list[0].compaction - agents.list[0].maxConcurrent - agents.list[1].compaction - agents.list[1].maxConcurrent ... Run `openclaw update repair` and then `openclaw doctor` to remove these keys. ``` **解决方案**： ```bash # 运行自动修复 openclaw update repair openclaw doctor # 验证配置 openclaw doctor # 重启网关 openclaw gateway restart # 查看状态 openclaw gateway status ``` **访问题5：版本不匹配警告** ```bash # 警告信息 Config was last written by a newer OpenClaw (2026.2.6-3); current version is 2026.2.1-zh.3. Run `openclaw update repair` and then `openclaw doctor` to apply changes. ``` **说明**：这是正常的版本提示，不影响使用。如果想消除警告： ```bash openclaw update repair openclaw doctor ``` ### 9.1.17.6 配置对比 | 特性 | 单 Agent 模式 | 多 Agent 模式 | |------|--------------|--------------| | 配置复杂度 | 简单 | 复杂 | | 模型选择 | 所有机器人相同 | 每个机器人不同 | | 工作空间 | 共分享 | 隔离 | | 需要 bindings | ❌ | ✅ | | 需要用户 ID | ❌ | ✅ | | 适用场景 | 简单使用 | 专业分工 | ### 9.1.17.7 使用建议 **推荐使用多 Agent 的场景**： - ✅ 需要不同机器人使用不同模型 - ✅ 需要隔离工作空间 - ✅ 需要独立配置和上下文 - ✅ 专业分工明确 **推荐使用单 Agent 的场景**： - ✅ 配置简单易维护 - ✅ 所有机器人使用相同模型 - ✅ 不需要隔离工作空间 - ✅ 快速开始使用 --- ## 9.1.18 本地多 Agent 管理（无需绑定 IM 平台） > 💡 **重要提示**：多 Agent 管理不仅可以用于飞书等 IM 平台，也完全支持本地使用。如果你不需要绑定飞书机器人，可以通过 Web UI、命令行或 TUI 界面直接使用多个 Agent。 ### 本地使用方式 OpenClaw 提供了多种本地使用方式，无需配置任何 IM 平台： #### 方式一：Web UI（推荐） ```bash # 打开 Web 界面 openclaw dashboard # 或直接访问 http://127.0.0.1:18789/?token=你的token ``` **优势**： - ✅ 图形化界面，操作直观 - ✅ 支持文件上传和下载 - ✅ 实时显示 Token 消耗 - ✅ 支持多轮对话历史 #### 方式二：命令行对话 ```bash # 直接发布送消息 openclaw agent --message "你好，帮我分析一下这个项目" # 使用管道输入 echo "帮我总结这个文件的内内容" | openclaw agent --message # 指定输出文件（使用重定向） openclaw agent --message "生成项目文档" > docs.md ``` **优势**： - ✅ 快速执行单次任务 - ✅ 适合脚本自动化 - ✅ 可以集成到工作流中 #### 方式三：TUI 终端界面 ```bash # 启动终端交互界面 openclaw tui ``` **优势**： - ✅ 终端内交互式对话 - ✅ 支持多轮对话 - ✅ 适合服务器环境使用 ### 本地多 Agent 配置 配置文件位置：`~/.openclaw/openclaw.json` **配置示例**： ```json { "agents": { "list": [ { "id": "main-agent", "workspace": "/Users/username/work", "model": { "primary": "anthropic/claude-sonnet-4" } }, { "id": "content-agent", "workspace": "/Users/username/content", "model": { "primary": "anthropic/claude-sonnet-4" } }, { "id": "code-agent", "workspace": "/Users/username/code", "model": { "primary": "deepseek/deepseek-chat" } }, { "id": "research-agent", "workspace": "/Users/username/research", "model": { "primary": "google/gemini-2-flash" } } ], "defaults": { "compaction": { "mode": "safeguard" }, "maxConcurrent": 4, "subagents": { "maxConcurrent": 8 } } } } ``` **配置说明**： 1. **agents.list**：定义所有可用的 Agent - `id`：Agent 标识符（必填） - `workspace`：工作空间路径（必填） - `model.primary`：使用的模型（可选） 2. **agents.defaults**：所有 Agent 共分享的配置 - `compaction`：上下文压缩策略 - `maxConcurrent`：最大并发布数 - `subagents`：子 Agent 配置 ### Agent 管理命令 #### 列出所有 Agent ```bash openclaw agents list # 输出示例： # Available agents: # - main-agent (default) # Workspace: /Users/username/work # Model: anthropic/claude-sonnet-4 # - content-agent # Workspace: /Users/username/content # Model: anthropic/claude-sonnet-4 # - code-agent # Workspace: /Users/username/code # Model: deepseek/deepseek-chat # - research-agent # Workspace: /Users/username/research # Model: google/gemini-2-flash ``` #### 切换 Agent ```bash # 切换到指定 Agent openclaw agents switch content-agent # 输出： # Switched to agent: content-agent # Workspace: /Users/username/content # Model: anthropic/claude-sonnet-4 ``` #### 查看当前 Agent ```bash # 查看当前使用的 Agent openclaw agents current # 输出： # Current agent: content-agent # Workspace: /Users/username/content # Model: anthropic/claude-sonnet-4 ``` #### 查看 Agent 配置 ```bash # 查看指定 Agent 的配置 openclaw agents config content-agent # 查看当前 Agent 的配置 openclaw agents config ``` #### 查看 Agent 状态 ```bash # 查看所有 Agent 的状态 openclaw doctor # 输出示例： # ✅ Config valid # ✅ 4 agents configured # ✅ Gateway running # ✅ Session store: 12 entries ``` ### 实战案例：4个专业助手 **场景**：个人开发布者，需要不同的专业助手处理不同任务。 **配置步骤**： **步骤1：创建工作空间目附录** ```bash mkdir -p ~/work/main mkdir -p ~/work/content mkdir -p ~/work/code mkdir -p ~/work/research ``` **步骤2：编辑配置文件** ```bash # 备份现有配置 cp ~/.openclaw/openclaw.json ~/.openclaw/openclaw.json.backup # 编辑配置 nano ~/.openclaw/openclaw.json ``` 将上面的配置示例粘贴进去，修改路径为你的实际路径。 **步骤3：验证配置** ```bash # 验证配置是否正确 openclaw doctor # 应该看到： # ✅ Config valid # ✅ 4 agents configured ``` **步骤4：重启网关** ```bash # 重启网关使配置生效 openclaw gateway restart # 查看状态 openclaw gateway status ``` **步骤5：使用不同的 Agent** ```bash # 使用主助手处理通用任务 openclaw agents switch main-agent openclaw agent --message "帮我整理今天的待怎么办事项" # 使用内内容助手创作文章节 openclaw agents switch content-agent openclaw agent --message "帮我写一篇关于 AI 的文章节" # 使用代码助手开发布项目 openclaw agents switch code-agent openclaw agent --message "帮我优化这段 Python 代码" # 使用研究助手搜集资料 openclaw agents switch research-agent openclaw agent --message "帮我搜集关于量子计算的最新研究" ``` ### 使用场景对比 | 场景 | 推荐方式 | Agent 配置 | 优势 | |------|---------|-----------|------| | 个人本地使用 | Web UI + 多 Agent | 不同任务用不同 Agent | 工作空间隔离，模型灵活 | | 团队协作 | 飞书 + 多 Agent | 不同机器人绑定不同 Agent | 团队成员各用各的助手 | | 快速测试 | 命令行 + 单 Agent | 使用默认 Agent | 配置简单，快速上手 | | 服务器环境 | TUI + 多 Agent | 不同项目用不同 Agent | 终端内交互，资源隔离 | ### 典型工作流 **场景：一人公司的日常工作流** ```bash # 早上：使用主助手查看日程 openclaw agents switch main-agent openclaw agent --message "显示今天的日程安排" # 上午：使用代码助手开发布项目 openclaw agents switch code-agent openclaw agent --message "帮我实现用户登录功能" # 中午：使用研究助手学习新技术 openclaw agents switch research-agent openclaw agent --message "搜集 Rust 语言的学习资料" # 下午：使用内内容助手写文章节 openclaw agents switch content-agent openclaw agent --message "写一篇关于今天开发布经验的博客" # 晚上：使用主助手总结一天 openclaw agents switch main-agent openclaw agent --message "生成今日工作总结" ``` ### 配置技巧 **技巧1：为不同任务使用不同模型** ```json { "agents": { "list": [ { "id": "chat-agent", "workspace": "/Users/username/chat", "model": { "primary": "anthropic/claude-sonnet-4" } }, { "id": "code-agent", "workspace": "/Users/username/code", "model": { "primary": "deepseek/deepseek-chat" } }, { "id": "fast-agent", "workspace": "/Users/username/fast", "model": { "primary": "google/gemini-2-flash" } } ] } } ``` **说明**： - Claude Sonnet 4：通用对话和复杂任务 - DeepSeek：代码生成和技术访问题 - Gemini Flash：快速响应和简单任务 **技巧2：使用别名简化切换** ```bash # 在 ~/.zshrc 或 ~/.bashrc 中添加别名 alias oc-main='openclaw agents switch main-agent' alias oc-code='openclaw agents switch code-agent' alias oc-content='openclaw agents switch content-agent' alias oc-research='openclaw agents switch research-agent' # 使用别名快速切换 oc-code openclaw agent --message "帮我写一个排序算法" ``` **技巧3：为每个 Agent 配置独立的 Skills** ```bash # 为代码助手安装开发布相关的 Skills openclaw agents switch code-agent clawhub install github-integration clawhub install code-review # 为内内容助手安装写作相关的 Skills openclaw agents switch content-agent clawhub install grammar-check clawhub install seo-optimizer ``` ### 常见访问题 **访问题1：切换 Agent 后工作空间没变** ```bash # 检查当前 Agent openclaw agents current # 检查配置 openclaw agents config # 重启网关 openclaw gateway restart ``` **访问题2：找不到 Agent** ```bash # 列出所有 Agent openclaw agents list # 检查配置文件 cat ~/.openclaw/openclaw.json | grep -A 5 "agents" ``` **访问题3：Agent 配置验证失败** ```bash # 运行诊断 openclaw doctor # 自动修复 openclaw update repair openclaw doctor ``` ### 最佳实践 1. **工作空间隔离** - 为每个 Agent 创建独立的工作空间 - 避免不同任务的文件混在一起 2. **模型选择** - 根据任务类型选择合适的模型 - 代码任务用 DeepSeek，通用任务用 Claude 3. **定期备份** - 定期备份配置文件 - 使用版本控制管理配置 4. **命名规范** - Agent ID 使用有意义的名称 - 工作空间路径清晰明确 5. **资源管理** - 合理设置 maxConcurrent - 定期清理不用的会话 --- ## 9.12 OpenClaw Manager - 可视化管理工具 > 💡 **现代化管理界面**：OpenClaw Manager 是一个基于 React + Tailwind CSS 的 Web 管理界面，用于可视化管理多个 OpenClaw Gateway 实例。 ### 9.12.1 为什么需要 OpenClaw Manager？ 当你使用多 Gateway 架构（每个飞书机器人对应一个独立的 Gateway 实例）时，传统的命令行管理方式会变得繁琐。OpenClaw Manager 提供了： **核心价值**： - 📊 **实时监控**：一目了然查看所有 Gateway 的运行状态 - 🎮 **一键控制**：启动/停止/重启服务，无需记忆命令 - ➕ **图形化创建**：通过表单创建新 Gateway，无需手动编辑配置 - ✏️ **在线编辑**：可视化编辑 Gateway 配置和 Agent 人格 - ⚙️ **保活配置**：一键配置 launchd 保活服务 - 📝 **日志查看**：实时查看每个服务的运行日志 - 💻 **美观界面**：现代化设计，响应式布局 ### 9.12.2 功能特性 #### 1. 自动发布现 Gateway 实例 🔍 系统会自动扫描 `~/.openclaw-*` 目附录，读取配置文件并显示所有 Gateway 实例。 **特性**： - 自动读取端口、模型、Agent 信息 - 缓存机制（1分钟 TTL）提升性能 - 支持手动刷新发布现 #### 2. 创建新 Gateway ➕ 通过图形界面创建新的 Gateway 实例，无需手动编辑配置文件。 **配置项**： **基础信息**： - Profile ID：唯一标识符（如 `my-assistant`） - 机器人名称：显示名称（如 `我的助手`） - 端口号：Gateway 监听端口（建议 18789-18799） **Agent 配置**： - Agent ID：Agent 标识符（如 `main-agent`） - AI 模型： - 预设模型：Claude Opus 4.6、Claude Sonnet 4.5、Gemini 2.5 Pro 等 - 自定义模型：输入任意模型 ID（如 `gpt-4o`, `deepseek-chat`） **飞书配置**： - App ID：飞书应用 ID（`cli_xxxxxxxxxxxxxxxx`） - App Secret：飞书应用密钥 **人格设定 📝**： - SOUL.md 编辑器：使用 Markdown 定义 Agent 的角色、性格、专业领域、回答风格 **示例 SOUL.md**： ```markdown # 技术顾访问 Agent ## 角色定位 你是一个资深的技术顾访问，专注于软件架构和系统设计。 ## 性格特点 - 严谨、专业 - 注重细节和最佳实践 - 善于分析复杂访问题 ## 专业领域 - 微服务架构 - 云原生技术 - DevOps 实践 - 性能优化 ## 回答风格 - 先理解需求，再提供方案 - 给出具体可行的建议 - 必要时提供代码示例和架构图 - 考虑可扩展性和维护性 ``` #### 3. 编辑 Gateway ✏️ 修改现有 Gateway 的配置和人格设定。 **可修改项**： - 机器人名称 - 端口号 - Agent ID - AI 模型（预设或自定义） - 飞书 App ID 和 Secret（可选） - SOUL.md 人格设定 **注意事项**： - Profile ID 不可修改 - 飞书密钥留空则不修改 - 修改后需要重启 Gateway 才能生效 #### 4. 删除 Gateway 🗑️ 完全移除 Gateway 实例及其所有配置。 **删除内内容**： - Gateway 配置文件 - Agent 配置目附录 - SOUL.md 人格文件 - launchd 保活配置（如果存在） ⚠️ **警告**：删除操作不可恢复，建议先备份重要配置。 #### 5. 服务控制 🎮 **批量操作**： - ⚙️ 配置保活：配置 launchd 保活服务（开机自启、崩溃重启） - ▶️ 启动所有：启动所有 Gateway 实例 - ⏹️ 停止所有：停止所有 Gateway 实例 - 🔄 重启所有：重启所有 Gateway 实例 **单个操作**： - ✏️ 编辑：编辑 Gateway 配置 - 🗑️ 删除：删除 Gateway - 📝 日志：查看运行日志 #### 6. 实时状态监控 📊 **显示信息**： - 运行状态（运行中/已停止） - 端口号 - 使用的 AI 模型 - launchd 保活状态 **状态指示**： - 🟢 绿色：运行中 - 🔴 红色：已停止 - ⚪ 灰色：未知 **自动刷新**：每 10 秒自动刷新状态，可手动点击"刷新状态"按钮。 ### 9.12.3 安装和使用 #### 安装步骤 ```bash # 1. 克隆项目 git clone https://github.com/xianyu110/openclaw-manager.git cd openclaw-manager # 2. 安装依赖 npm install # 3. 启动服务（前端 + 后端） npm start ``` 应用将在以下地址启动： - 前端：http://localhost:3000 - 后端 API：http://localhost:3001 #### 首次使用 1. **启动应用** ```bash npm start ``` 2. **打开浏览器** 访问 http://localhost:3000 3. **配置保活服务** - 点击"⚙️ 配置保活"按钮 - 等待配置完成 - 服务将自动开机启动并在崩溃后重启 #### 日常操作 **查看服务状态**： - 界面会自动每 10 秒刷新状态 - 点击"刷新状态"按钮手动刷新 - 绿色指示灯表示运行中，红色表示已停止 **控制服务**： - 启动所有：一键启动所有 Gateway - 停止所有：一键停止所有 Gateway - 重启所有：一键重启所有 Gateway - 单个控制：在服务卡片中点击"重启"按钮 **查看日志**： - 点击服务卡片中的"查看日志"按钮 - 显示最近 100 行日志 - 支持实时刷新 ### 9.12.4 使用场景 #### 场景 1：创建专业领域助手 **需求**：创建一个专注于前端开发布的技术助手 **步骤**： 1. 点击"➕ 新建 Gateway" 2. 填写基础信息： - Profile ID: `frontend-expert` - 机器人名称: `前端专家` - 端口: `18793` 3. 配置 Agent： - Agent ID: `frontend-agent` - 模型: `Claude Sonnet 4.5 Thinking` 4. 展开人格编辑器，定义专业领域： ```markdown # 前端开发布专家 ## 角色定位 你是一个资深的前端开发布工程师，精通现代前端技术栈。 ## 专业领域 - React / Vue / Angular - TypeScript - Webpack / Vite - CSS-in-JS / Tailwind CSS - 性能优化 - 浏览器兼内容性 ## 回答风格 - 提供最新的最佳实践 - 给出可运行的代码示例 - 考虑性能和可维护性 - 推荐合适的工具和库 ``` 5. 填写飞书配置 6. 点击"创建" #### 场景 2：使用自定义模型 **需求**：使用 OpenAI 的 GPT-4o 模型 **步骤**： 1. 在创建或编辑 Gateway 时 2. 勾选"使用自定义模型" 3. 输入模型 ID: `gpt-4o` 4. 确保在 OpenClaw 主配置中已设置 OpenAI API Key **支持的自定义模型**： - OpenAI: `gpt-4o`, `gpt-4o-mini`, `gpt-4-turbo` - Anthropic: `claude-3-opus-20240229`, `claude-3-sonnet-20240229` - Google: `gemini-2.5-pro`, `gemini-2.5-flash` - DeepSeek: `deepseek-chat`, `deepseek-coder` - 其他兼内容 OpenAI API 的模型 #### 场景 3：创建多个专业助手 **需求**：为不同团队创建专属助手 **助手配置**： 1. **产品经理助手** - Profile: `product-manager` - 模型: `Claude Opus 4.6` - 人格: 注重用户体验、数据分析、产品规划 2. **设计师助手** - Profile: `designer` - 模型: `Claude Sonnet 4.5` - 人格: 关注视觉设计、用户界面、交互体验 3. **运维工程师助手** - Profile: `devops-engineer` - 模型: `Claude Sonnet 4.5 Thinking` - 人格: 专注系统稳定性、自动化、监控告警 4. **数据分析师助手** - Profile: `data-analyst` - 模型: `Gemini 2.5 Pro` - 人格: 擅长数据处理、可视化、统计分析 ### 9.12.5 高级技巧 #### 1. 人格设定最佳实践 **结构化定义**： ```markdown # Agent 名称 ## 角色定位 明确定义 Agent 的角色和定位 ## 性格特点 - 列出 3-5 个核心性格特点 - 保支持一致性 ## 专业领域 - 列出专业技能 - 明确擅长的领域 ## 回答风格 - 描述回答的方式 - 设定语气和风格 ## 工作流程 1. 步骤化的工作方式 2. 确保逻辑清晰 3. 提供可操作的建议 ## 限制和边界 - 明确不擅长的领域 - 设定合理的期望 ``` #### 2. 模型选择建议 **Claude Opus 4.6**： - 最强推理能力 - 适合复杂访问题分析 - 成本较高 **Claude Sonnet 4.5**： - 平衡性能和成本 - 适合日常对话 - 推荐用于大多数场景 **Claude Sonnet 4.5 Thinking**： - 增强的思考过程 - 适合需要深度分析的场景 - 会显示思考步骤 **Gemini 2.5 Flash**： - 响应速度快 - 成本低 - 适合简单查询和快速响应 **DeepSeek Chat**： - 国产模型，成本极低 - 中文能力强 - 适合日常对话和简单任务 #### 3. 端口分配建议 **推荐范围**：18789-18799 **示例分配**： - 18789: 主助理 - 18790: 内内容创作 - 18791: 技术开发布 - 18792: 数据分析 - 18793: 产品设计 - 18794: 运维支持 - 18795: 客户服务 - 18796-18799: 预留 ### 9.12.6 故障排查 #### 访问题 1：创建 Gateway 失败 **可能原因**： - Profile ID 已存在 - 端口已被占用 - 缺少必填字段 **解决方法**： 1. 检查错误提示 2. 使用不同的 Profile ID 3. 选择未被占用的端口 4. 确保所有必填字段已填写 #### 访问题 2：Gateway 无法启动 **可能原因**： - 配置文件格式错误 - 飞书账号配置错误 - 端口被其他程序占用 **解决方法**： 1. 检查配置文件语法 2. 验证飞书 App ID 和 Secret 3. 使用 `lsof -i :端口号` 检查端口占用 4. 查看日志文件件排查错误 #### 访问题 3：人格设定不生效 **可能原因**： - SOUL.md 文件未保存 - Gateway 未重启 - Agent ID 不匹配 **解决方法**： 1. 确认 SOUL.md 已保存 2. 重启 Gateway 服务 3. 检查 Agent ID 是否正确 4. 查看 `~/.openclaw-{profile}/agent-configs/{agent}/SOUL.md` #### 访问题 4：后端无法连接 ```bash # 检查端口占用 lsof -i :3001 # 手动启动后端 npm run server ``` #### 访问题 5：前端无法访问 ```bash # 检查端口占用 lsof -i :3000 # 清除缓存重新启动 rm -rf node_modules/.vite npm start ``` ### 9.12.7 API 文档 #### 状态查询 **GET /api/status** 获取所有服务的状态信息 响应示例： ```json { "services": [ { "id": "main-assistant", "name": "主助理", "port": 18789, "status": "running", "model": "Claude Opus 4.6", "launchd": true } ] } ``` #### 批量操作 - `POST /api/start-all` - 启动所有 Gateway 服务 - `POST /api/stop-all` - 停止所有 Gateway 服务 - `POST /api/restart-all` - 重启所有 Gateway 服务 - `POST /api/setup-launchd` - 配置 launchd 保活服务 #### 单个服务操作 - `POST /api/start/:serviceId` - 启动指定的 Gateway 服务 - `POST /api/stop/:serviceId` - 停止指定的 Gateway 服务 - `POST /api/restart/:serviceId` - 重启指定的 Gateway 服务 - `GET /api/logs/:serviceId` - 获取指定服务的日志（最近 100 行） #### Gateway 管理 - `GET /api/gateways` - 获取所有 Gateway 配置 - `POST /api/gateways` - 创建新的 Gateway - `PUT /api/gateways/:profileId` - 更新 Gateway 配置 - `DELETE /api/gateways/:profileId` - 删除 Gateway ### 9.12.8 最佳实践 #### 1. 命名规范 **Profile ID**： - 使用小写字母和连字符 - 描述性命名 - 例如: `tech-support`, `content-writer` **Agent ID**： - 与 Profile ID 保支持一致 - 添加 `-agent` 后缀 - 例如: `tech-support-agent` #### 2. 人格设定 **清晰明确**： - 使用简洁的语言 - 避免模糊的描述 - 提供具体的例子 **保支持一致**： - 人格特点要统一 - 回答风格要稳定 - 避免矛盾的设定 **定期优化**： - 根据使用反馈调整 - 不断完善人格设定 - 测试不同的配置 #### 3. 安全建议 **保护敏感信息**： - 不要在 SOUL.md 中包含密钥 - 定期更换飞书 App Secret - 限制 Gateway 的网络访问 **备份配置**： - 定期备份 `~/.openclaw-*` 目附录 - 保存重要的 SOUL.md 文件 - 记附录配置变更 ### 9.12.9 项目信息 **GitHub 仓库**：https://github.com/xianyu110/openclaw-manager **技术栈**： - 前端：React 18 + Tailwind CSS + Vite - 后端：Express + Node.js - 状态管理：React Hooks - 样式：Tailwind CSS **许可证**：MIT **作者**：Maynor (@xianyu110) **贡献**： 欢迎提交 Issue 和 Pull Request！ --- ## 9.13 更多 OpenClaw 可视化管理工具 除了 OpenClaw Manager，社区还有以下两款优秀的可视化工具可选： --- ### 9.13.1 ClawX —— 开源 AI 研究助手 > 项目地址：https://clawx.dev/ | GitHub：https://github.com/ValueCell-ai/ClawX **ClawX** 是由 ValueCell 团队开发布的开源桌面应用，在本地运行，专注于 AI 自主任务执行和多平台通知推送。 **核心功能**： | 功能 | 说明 | |------|------| | 24/7 自主运行 | 支持续监控和执行任务，无需人工干预 | | 20+ 通讯平台通知 | 支持 WhatsApp、Telegram、Slack、Discord 等 | | 数据聚合 | 跨多个来源进行网页抓取和数据收集 | | 计划任务 | 基于 Cron 的定时监控功能 | | 多 AI 供应商 | 兼内容 OpenAI、Anthropic、Google 等 10+ 个提供商 | **技术特点**： - TypeScript + React 开发布，支持 macOS / Windows / Linux - 本地优先存储，数据不上云 - 兼内容 OpenClaw 生态 55+ 扩展技能 - MIT 开源，完全免费，只需支付 AI 提供商 API 费用 **获取方式**：访问 [GitHub Releases](https://github.com/ValueCell-ai/ClawX/releases) 下载对应平台安装包。 --- ### 9.13.2 ClawPanel —— OpenClaw 可视化管理面板 > 项目地址：https://claw.qt.cool/ | GitHub：https://github.com/qingchencloud/clawpanel **ClawPanel** 是基于 Tauri v2 构建的跨平台桌面管理面板（当前版本 v0.7.0），专为 OpenClaw Gateway 和多 Agent 日常管理而设计。 **核心功能**： | 功能 | 说明 | |------|------| | Dashboard 监控 | 实时查看 Gateway 状态、服务状态、Agent 数量、模型池 | | AI 对话界面 | 多模型流式对话，WebSocket 连接 Gateway | | 模型配置 | 统一管理 OpenAI、DeepSeek、Kimi 等多个 AI 服务商 | | 记忆管理 | 可视化编辑 Agent 工作记忆、归档、核心配置文件 | | 多 Agent 管理 | 创建和管理多个 Agent，工作空间隔离 | | 工具权限控制 | 细粒度工具权限管理，Token/密码认证 | | 内置 AI 助手 | 一键安装 OpenClaw、配置诊断、自动化故障排查 | **平台支持**： - macOS（Apple Silicon + Intel） - Windows（.exe / .msi） - Linux（AppImage / .deb） **获取方式**：访问 [GitHub Releases](https://github.com/qingchencloud/clawpanel/releases/latest) 下载，MIT 开源免费。 --- ### 9.13.3 三款工具对比 | 工具 | 定位 | 适合场景 | |------|------|---------| | OpenClaw Manager | Web 管理界面，多 Gateway 管理 | 多飞书机器人、多 Gateway 场景 | | ClawX | 桌面应用，自主任务 + 多平台通知 | 定时任务、数据监控、推送通知 | | ClawPanel | 桌面管理面板，全功能可视化 | 日常管理 Gateway、多 Agent、模型配置 | 三款工具均免费开源，可以根据自己的使用场景选择或组合使用。 --- ## 📝 本章节小结 通过本章节学习，你已经掌握： 1. **飞书Bot配置**：完整的飞书机器人创建和配置流程 2. **企业微信Bot**：企业微信机器人的配置方法 3. **钉钉Bot配置**：钉钉机器人的接入步骤 4. **QQ Bot配置**：QQ机器人的详细配置 5. **Discord Bot**：Discord机器人的参考配置 6. **平台对比**：各平台的功能对比和选择建议 7. **多Agent配置**：高级的多Agent管理和配置 8. **本地多Agent**：无需绑定IM平台的本地使用 9. **OpenClaw Manager**：可视化管理工具的使用 10. **ClawX / ClawPanel**：更多开源可视化管理工具选择 ## 🎯 实战练习 1. 配置一个飞书机器人并测试基本功能 2. 尝试配置多个Agent，为不同场景使用不同模型 3. 使用 OpenClaw Manager创建和管理多个Gateway 4. 为每个Agent定制专属的人格设定 5. 配置launchd保活服务，实现开机自启 6. 试用 ClawPanel 或 ClawX，找到最适合自己的管理方式 ## 💡 进阶建议 1. 探索更多IM平台的集成方式 2. 优化Agent的人格设定，提升使用体验 3. 使用 OpenClaw Manager / ClawPanel 简化日常管理 4. 为团队成员创建专属的AI助手 5. 定期备份配置，避免数据丢失 --- **下一章节预告**：第10章节将学习API集成，包括如何对接各种第三方服务，实现更强大的自动化功能。 **返回目附录**：[README](../../README.md) --- ## 🌐 在线阅读 📖 **想在线阅读此章节节？** [🔗 在线阅读此章节节](https://awesome.tryopenclaw.asia/docs/03-advanced/09-multi-platform-integration/) 访问网站获取更好的阅读体验： - 📱 响应式设计，支持手机、平板、电脑 - 支持黑暗模式，保护眼睛 - 🔍 内置搜索功能，快速定位内内容 - 📋 目附录导航，轻松跳转章节节 [🏠 访问完整教网站](https://awesome.tryopenclaw.asia) --- ### 03 Advanced 10 Api Integration (`docs/03-advanced/10-api-integration.md`) > 📖 **纸质书《OpenClaw超级个体实操手册》已上市！** 清华大学出版社出版，在开源教程基础上全面重写+逐条验证。🛒 [京东专属购买链接（¥42，原价¥59.8）](https://item.jd.com/14669463.html) # 第10章节 API 与外部能力集成（Infer / Webhooks / 媒体工作流） > 本章目标：按 OpenClaw 官方最新主线，把模型推理、媒体能力、Webhook 接入和外部系统联动这几件事讲清楚，并替换掉旧的第三方 Skill 默认路线。 --- ## 版本基线（请先统一口径） - **当前稳定版**：`v2026.9.3`（2026 年 6 月 16 日发布） - 本章默认按 **`v2026.9.3` 稳定版** 写；历史 beta / 旧模型路由只作为旧案例参考 > 如果你机器上还停在 `v2026.4.12` 或更早版本，先升级再看这一章，不然你会在命令名、能力入口和配置路径上反复踩坑。 --- ## 先给小白的阅读说明 ### 这章适合谁 - 你已经把 OpenClaw 装好，想让它调用模型、图片、音频、视频或网页能力 - 你想把 Notion、表单、Webhook、自动化平台接进 OpenClaw - 你看过旧教程，发现很多 Skill 名称已经装不上，想知道现在到底该怎么做 ### 开始前要先准备什么 在继续之前，至少先确认这 3 件事： 1. `openclaw onboard` 已跑过 2. `openclaw models status` 能看到你已经登录的 provider 3. 你知道自己现在是在做哪一类事：**命令行推理**、**会话内工具调用**，还是**外部系统触发** ### 如果你只想先跑通，按这个顺序看 - **只想先让命令跑通**：看 `10.2` + `10.3` - **只想接外部系统**：看 `10.4` - **只想知道旧 Skill 为什么不该再照抄**：看 `10.1` + `10.5` ### 先记住 3 句话 - `openclaw infer` 负责**无头、脚本化、命令行调用** - agent 工具负责**会话里自动调用能力** - `hooks` / `webhooks` / `Task Flow` 负责**外部事件接入和多步骤编排** --- ## 10.1 2026.4 之后，API 集成的正确主线是什么？ 旧版教程的主要问题，不是“不会接 API”，而是默认把很多**已经过时的第三方 Skill 名称**和**不再是官方主路线的命令**当成首选方案。现在更推荐的路径是： | 需求 | 旧写法常见问题 | 现在推荐的官方路径 | |------|----------------|--------------------| | 文本推理 | 零散脚本、手工拼 provider | `openclaw infer model run` | | 图片生成 | 依赖历史第三方 Skill | `openclaw infer image generate` 或 agent 工具 `image_generate` | | 视频生成 | 旧命令、旧 Skill 名称失效 | `openclaw infer video generate` 或 agent 工具 `video_generate` | | 语音转写 | 手工脚本多、格式易错 | `openclaw infer audio transcribe` | | TTS 合成 | 旧命令路径不统一 | `openclaw infer tts convert` 或 agent 工具 `tts` | | Web 搜索 / 抓取 | 自己维护爬虫 | `openclaw infer web search` / `openclaw infer web fetch` | | Embedding | 各 provider 自己写一套 | `openclaw infer embedding create` | | 外部系统触发 | 靠 cron + shell 拼接 | `hooks` / `webhooks` plugin / `Task Flow` | | 本地媒体工作流 | 零散脚本 + 图形界面切换 | 官方 `ComfyUI` provider/plugin | 一句话总结： 1. **“推理类”需求**优先走 `openclaw infer` 2. **“会话内自动调用”**优先交给 agent 工具（`image_generate`、`video_generate`、`music_generate`、`tts`） 3. **“外部系统驱动”**优先走 `hooks`、`webhooks` plugin 和 `Task Flow` 4. 只有这些都不满足时，再考虑自定义 plugin 或外部中间层 --- ## 10.2 先把 provider 和模型能力配好 在开始接入任何 API 前，先确保 OpenClaw 自己已经能正常访问模型与媒体能力。最短路径： ```bash # 1) 推荐：先走引导向导 openclaw onboard # 2) 查看模型与认证状态 openclaw models status openclaw models list # 3) 按 provider 登录 openclaw models auth login --provider openai --set-default openclaw models auth login --provider anthropic --method cli --set-default # 4) 设置主模型与图像理解兜底模型 openclaw models set openai/gpt-5.4 openclaw models set-image openai/gpt-4.1-mini ``` 如果你是多 provider 环境，建议同时配好主模型和回退链： ```bash openclaw models set openai/gpt-5.4 openclaw models fallbacks add anthropic/claude-sonnet-4-5 openclaw models fallbacks add google/gemini-2.5-pro ``` **什么时候需要 `models status --probe`？** - 你怀疑 token 已过期 - provider 列表看着有，但实测不通 - 刚切换了 OAuth / API key，需要确认可用性 ```bash openclaw models status --probe ``` ### 看到什么算配置成功 如果下面这些都成立，说明你已经可以继续往下学： - `openclaw models status` 能看到主模型和已登录 provider - `openclaw models status --probe` 没有明显的 auth / token 错误 - 你已经知道自己默认要走哪条模型路线 如果这里都不通，先别急着接外部系统。先把模型认证和默认模型配通，再往后走。 --- ## 10.3 `openclaw infer`：当前最重要的统一入口 官方文档已经明确：`openclaw infer` 是当前**标准的无头能力入口**。它覆盖： - 文本推理 - 图片生成 / 编辑 / 描述 - 音频转写 - 语音合成 - 视频生成 / 描述 - Web 搜索 / 抓取 - Embedding 创建 ### 10.3.1 常用命令速览 ```bash openclaw infer model run --prompt "Reply with exactly: smoke-ok" --json openclaw infer image generate --prompt "friendly lobster illustration" --json openclaw infer audio transcribe --file ./memo.m4a --json openclaw infer tts convert --text "hello from openclaw" --output ./hello.mp3 --json openclaw infer video generate --prompt "cinematic sunset over the ocean" --json openclaw infer web search --query "OpenClaw docs" --json openclaw infer embedding create --text "friendly lobster" --json ``` 对小白来说，不要一口气全跑。最稳的顺序是： 1. 先跑 `model run`，确认文本模型能用 2. 再跑 `web search`，确认联网推理路径没问题 3. 需要哪种媒体能力，再单独测哪一个 这样一旦失败，你更容易知道是**模型认证问题**、**文件路径问题**，还是**媒体 provider 没配好**。 ### 10.3.2 文本推理：把零散脚本换成标准命令 ```bash openclaw infer model run --prompt "用 5 条 bullet 总结 OpenClaw v2026.9.3 的主要变化" --json ``` 适合： - shell 脚本里做一跳摘要 - CI 里做 release note 总结 - 给下游自动化产出稳定 JSON ### 10.3.3 图片生成：默认走官方能力 ```bash openclaw infer image generate --prompt "一张手写白板风格的 OpenClaw 工作流示意图" --json ``` 如果你是从现有文件继续改图，用 `image edit`；如果你要读图说明内容，用 `image describe`： ```bash openclaw infer image describe --file ./ui-screenshot.png --model openai/gpt-4.1-mini --json ``` > 注意：`image describe` 这类命令的 `--model` 必须写成完整的 `` 形式。 ### 10.3.4 音频转写：不要再手写 whisper 脚本 ```bash openclaw infer audio transcribe --file ./team-sync.m4a --language zh --prompt "重点提取人名、决策与行动项" --json ``` 适合： - 会议纪要 - 播客拆解 - 微信语音 / 飞书语音整理 ### 10.3.5 TTS：统一走 `tts convert` ```bash openclaw infer tts convert --text "今天的日报已经生成完成" --output ./daily-report.mp3 --json ``` 如果你是在 agent 对话里，需要回复直接带语音，优先让 agent 自动调用 `tts` 工具；如果你是在脚本、批处理或自动化流水线里，优先用 `infer tts convert`。 ### 10.3.6 视频生成：现在是异步任务，不是同步截图脚本 ```bash openclaw infer video generate --prompt "一段 5 秒的电影感镜头：小龙虾在日落海边冲浪" --json ``` 需要注意两点： 1. 视频生成通常是**异步长任务**，底层 provider 会先返回任务 id 2. OpenClaw 会把视频任务纳入 task ledger，必要时你可以配合 `openclaw tasks list` 查看进度 ### 10.3.7 Web 搜索与抓取：先用官方再谈爬虫 ```bash openclaw infer web search --query "OpenClaw v2026.9.3 release notes" --json openclaw infer web fetch --url https://docs.openclaw.ai/cli/infer --json ``` 这套命令特别适合： - 自动化日报 - 竞品监控 - 资料初筛 - 内容采编前的资料抓取 ### 10.3.8 Embedding：统一走 `embedding create` ```bash openclaw infer embedding create --text "客户反馈：物流延迟、赔付说明不清晰" --json ``` 适合： - FAQ 聚类 - 工单语义归类 - 外部知识库入库前向量化 --- ## 10.4 外部系统怎么接？用 Hooks、Webhooks Plugin 和 Task Flow ### 10.4.1 轻量触发：`hooks` 如果只是让外部系统“叫醒” OpenClaw 或启动一次 isolated agent run，最轻的方案是 `hooks`。 配置示例： ```json { "hooks": { "enabled": true, "token": "replace-with-dedicated-hook-token", "path": "/hooks" } } ``` **唤醒主会话**： ```bash curl -X POST http://127.0.0.1:18789/hooks/wake -H 'Authorization: Bearer SECRET' -H 'Content-Type: application/json' -d '{"text":"New email received","mode":"now"}' ``` **启动一次 isolated agent run**： ```bash curl -X POST http://127.0.0.1:18789/hooks/agent -H 'Authorization: Bearer SECRET' -H 'Content-Type: application/json' -d '{"message":"Summarize inbox","name":"Email","model":"openai/gpt-5.4-mini"}' ``` 适合场景： - 表单提交后触发摘要 - 新邮件 / 新工单到来后做初筛 - CI 成功后让 OpenClaw 生成更新说明 ### 10.4.2 复杂编排：`webhooks` plugin + Task Flow 如果你需要**多步骤、可追踪、能继续推进**的工作流，直接上 `webhooks` plugin。 官方配置示例： ```json { "plugins": { "entries": { "webhooks": { "enabled": true, "config": { "routes": { "zapier": { "path": "/plugins/webhooks/zapier", "sessionKey": "agent:main:main", "secret": { "source": "env", "provider": "default", "id": "OPENCLAW_WEBHOOK_SECRET" }, "controllerId": "webhooks/zapier", "description": "Zapier TaskFlow bridge" } } } } } } } ``` 创建 flow： ```bash curl -X POST https://gateway.example.com/plugins/webhooks/zapier -H 'Content-Type: application/json' -H 'Authorization: Bearer YOUR_SHARED_SECRET' -d '{"action":"create_flow","goal":"Review inbound queue"}' ``` 在 flow 中再创建子任务： ```json { "action": "run_task", "flowId": "flow_123", "runtime": "acp", "childSessionKey": "agent:main:acp:worker", "task": "Inspect the next message batch" } ``` 适合场景： - Zapier / n8n / Make 触发多步任务 - 客服工单分诊 - 线索筛选 + 跟进 + 汇总 - 周报流水线、内容审核流水线 ### 10.4.3 Notion 现在怎么接才对？ 本章旧内容里那一大段“Notion Skill 全套配置”最大的问题，不是 Notion 不能接，而是**默认路线已经不对了**。 现在更稳的做法是： 1. **如果只是把 OpenClaw 结果写入 Notion**：优先用 Zapier / n8n / 自家中间层，通过 webhook 接入 2. **如果要形成可持续的内部工作流**：用 `webhooks` plugin 把外部事件绑定到 Task Flow 3. **如果你需要深度定制**：自己写 plugin，不要依赖历史第三方 Skill 名称 也就是说： - **Notion 依然能接** - 但它不再应该占据“官方默认主线”的位置 - 现在的默认主线是 **Infer + Hooks/Webhooks + Task Flow + Plugin** --- ## 10.5 这一章最容易踩的坑 ### 坑 1：继续照着旧 Skill 名称安装 处理方式： - 先看官方 docs / release notes - 优先确认能力是否已经内建到 `infer` 或 agent 工具中 - 只有官方路线没有时，才继续搜社区插件 ### 坑 2：把媒体能力当同步脚本理解 - 图片和 TTS 多数是同步返回 - 视频和音乐常常是后台任务 - 这两类长任务最好配合 `openclaw tasks list`、`openclaw tasks show` 观察状态 ### 坑 3：`--model` 没写 provider 前缀 下列命令场景里，建议始终写全： - `image describe` - `audio transcribe` - `video describe` - 任何你明确指定 provider 的脚本 正确示例： ```bash openclaw infer audio transcribe --file ./memo.m4a --model openai/whisper-1 --json ``` ### 坑 4：把 secret 直接写死在仓库里 官方文档已经明确支持 SecretRef。优先顺序： 1. `env` 2. `file` 3. `exec` 不要把 webhook secret、provider token、第三方 API key 直接写进公开仓库。 --- ## 10.6 本章实践建议 如果你现在就要把 OpenClaw 接到业务里，推荐按下面的顺序走： 1. **先跑通 `openclaw onboard` 与 `openclaw infer`** 2. **再配图片 / 视频 / TTS 的默认模型** 3. **轻量触发用 `hooks`** 4. **多步骤流程用 `webhooks` plugin + `Task Flow`** 5. **本地多媒体深度编排再上 `ComfyUI`** --- ## 10.7 官方参考 - GitHub Releases：https://github.com/openclaw/openclaw/releases - Inference CLI：https://docs.openclaw.ai/cli/infer - Models CLI：https://docs.openclaw.ai/cli/models - Webhooks Plugin：https://docs.openclaw.ai/plugins/webhooks - Scheduled Tasks：https://docs.openclaw.ai/automation/cron-jobs - Task Flow：https://docs.openclaw.ai/automation/taskflow --- ### 03 Advanced 11 Advanced Configuration (`docs/03-advanced/11-advanced-configuration.md`) > 📖 **纸质书《OpenClaw超级个体实操手册》已上市！** 清华大学出版社出版，在开源教程基础上全面重写+逐条验证。🛒 [京东专属购买链接（¥42，原价¥59.8）](https://item.jd.com/14669463.html) # 第11章节 高级配置（模型、记忆、审批与性能） > 本章目标：把 OpenClaw 当前稳定版里最重要的高级配置讲清楚，包括模型选择、认证、媒体默认模型、Active Memory、Memory Wiki，以及执行审批与安全边界。 --- ## 版本基线 - **当前稳定版**：`v2026.9.3`（2026-09-08 发布） - 本章默认按 `v2026.9.3` 写；遇到旧 `openai-codex/*` / OpenProse / `clawhub install …` 请先当历史参考 --- ## 先给小白的阅读说明 ### 这一章到底解决什么问题 很多新手一看到 `openclaw.json`、`models.json`、`AGENTS.md`、provider auth，就会马上开始手改配置。结果往往是： - 不知道哪里才是当前生效值 - 改了配置却没改到真正的默认模型 - 认证、回退模型、媒体模型混在一起 这一章就是帮你把这些东西拆开。 ### 如果你只想先把配置跑通，先看这几节 - **先看 `11.1`**：知道推荐顺序 - **再看 `11.2`**：把主模型、回退模型、认证配通 - **然后看 `11.3`**：分清会话模型和媒体模型 - **最后看 `11.6`**：知道安全边界，不要误配审批 ### 开始前的最低前提 你不需要先懂所有 JSON 字段，但至少要满足： 1. 已跑过 `openclaw onboard` 2. 至少有一个 provider 能成功登录 3. 愿意先用 CLI 看状态，再决定是否手改配置文件 ### 小白最容易犯的 3 个错 - 一上来就手改 JSON，不先看 `models status` - 把 `imageModel` 和 `imageGenerationModel` 当成同一个东西 - 看到配置项很多，就以为“全都配上才算完整” --- ## 11.1 推荐配置路径：先向导，后精调 OpenClaw 2026.4 之后，高级配置的推荐顺序不是“先手改 JSON”，而是： 1. `openclaw onboard` 2. `openclaw models auth add|login` 3. `openclaw models status|list|set` 4. 需要时再手动改 `openclaw.json` / `models.json` 最短起步命令： ```bash openclaw onboard openclaw models status openclaw models list openclaw models set openai/gpt-5.4 ``` 如果你不知道当前到底配成了什么，先看状态，不要猜： ```bash openclaw models status --probe openclaw status ``` ### 看到什么算当前配置已经健康 如果你看到下面这些现象，说明配置已经进入“可继续优化”的状态： - `openclaw models status` 能看到 `primary` 和 `fallbacks` - `openclaw models status --probe` 没报 provider 不可用或 token 失效 - `openclaw status` 没有明显的 gateway / auth 阻塞错误 `models status --probe` 会做真实探测，可能消耗 token，但它最适合确认以下问题： - token 是不是过期了 - provider 看起来已配置，但是否真能用 - 当前 primary / fallbacks 最终到底解析成了什么 --- ## 11.2 模型与认证：当前该怎么配 ### 11.2.1 先理解三层关系 OpenClaw 现在的模型配置可以简化成三层： 1. **主模型**：`agents.defaults.model.primary` 2. **回退模型**：`agents.defaults.model.fallbacks` 3. **认证与 provider 状态**：通过 `models auth`、环境变量和 auth profile 管理 ### 11.2.2 常用命令 如果你是第一次接触这些命令，可以把它们理解成下面 4 类： - `status` / `list`：先看现状 - `set`：设置主模型 - `fallbacks add`：给主模型准备兜底 - `auth login`：解决“为什么看得到 provider 却用不了” ```bash # 查看当前状态 openclaw models status openclaw models list # 设置主模型 openclaw models set openai/gpt-5.4 # 增加回退模型 openclaw models fallbacks add anthropic/claude-sonnet-4-5 openclaw models fallbacks add google/gemini-2.5-pro # 设置图像理解兜底模型 openclaw models set-image openai/gpt-4.1-mini openclaw models image-fallbacks add google/gemini-2.5-pro ``` ### 11.2.3 当前值得注意的 provider 变化 根据官方 release notes（`2026.8.1` OpenClaw 2.0 → `v2026.9.3`）： - **`2026.8.1` 起**：会话/转录迁入 SQLite；升级前务必备份 `~/.openclaw` - **OpenAI 路由迁移（Breaking）**：旧的 `codex/*`、`openai-codex/*` 应迁移为规范的 `openai/*`；执行 `openclaw doctor --fix` - **OpenProse 已移除（Breaking）**：内置 OpenProse 插件与 `/prose` 已下线；清配置用 `openclaw doctor --fix`，需要时再按官方文档安装上游 Agent Skill - **`v2026.9.3`**：更新预演/恢复更稳；Skill Workshop 改为按 Agent 持久化集合；Node 要求提升到 **24.16+ / 26.1+** - 具体可选模型 ID 请以 `openclaw models list` / Control UI 目录为准，不要照抄过期型号 如果你要做编程工作流，当前更推荐先走： - `openai/...`（ChatGPT/Codex 订阅或 API；用 `models auth login --provider openai`） - `anthropic/...` - `google/...` ### 11.2.4 认证方式建议 ```bash # 交互式添加 provider 认证 openclaw models auth add # 直接对某个 provider 发起登录 openclaw models auth login --provider openai --set-default openclaw models auth login --provider anthropic --method cli --set-default ``` 如果你是自托管 provider 或 OpenAI-compatible endpoint，优先保证： - `baseUrl` 可达 - API key 已注入 - 仅在可信私网环境里启用 `models.providers.*.request.allowPrivateNetwork` --- ## 11.3 媒体默认模型：不要再把图片、视频、音乐混着配 官方现在把“会话模型”和“媒体生成模型”拆得很清楚。你至少要分清 5 类默认模型： - `agents.defaults.model` - `agents.defaults.imageModel` - `agents.defaults.imageGenerationModel` - `agents.defaults.videoGenerationModel` - `agents.defaults.musicGenerationModel` 推荐配置示例： ```json { "agents": { "defaults": { "model": { "primary": "openai/gpt-5.4", "fallbacks": [ "anthropic/claude-sonnet-4-5", "google/gemini-2.5-pro" ] }, "imageModel": { "primary": "openai/gpt-4.1-mini" }, "imageGenerationModel": { "primary": "openai/gpt-image-1" }, "videoGenerationModel": { "primary": "google/veo-3.1-fast-generate-preview", "fallbacks": [ "qwen/wan2.6-r2v-flash" ] }, "musicGenerationModel": { "primary": "google/lyria-3-clip-preview" } } } } ``` 几点说明： 1. `imageModel` 用于“主模型不能直接看图”时的图像理解兜底 2. `imageGenerationModel` 专门给 `image_generate` 用 3. `videoGenerationModel` 和 `musicGenerationModel` 只影响共享媒体工具 4. 如果你没有显式配置，OpenClaw 也会尝试根据已认证 provider 自动推断默认值，但生产环境不建议完全依赖自动推断 --- ## 11.4 Active Memory：让记忆在回复前主动介入 `v2026.4.12` 的一个核心变化，是 **Active Memory plugin** 进入主线能力：它会在主回复前先跑一次受限的记忆子代理，用 `memory_search` / `memory_get` 拉回和当前会话相关的偏好、上下文和历史事实。 ### 11.4.1 推荐起步配置 ```json { "plugins": { "entries": { "active-memory": { "enabled": true, "config": { "agents": ["main"], "allowedChatTypes": ["direct"], "modelFallbackPolicy": "default-remote", "queryMode": "recent", "promptStyle": "balanced", "timeoutMs": 15000, "maxSummaryChars": 220, "persistTranscripts": false, "logging": true } } } } } ``` ### 11.4.2 什么时候该开，什么时候别开 **适合开启**： - 私聊型、长期关系型助手 - 高频重复协作 - 需要记住偏好、习惯、上下文的场景 **不适合默认开启**： - 纯自动化 worker - 一次性 API 任务 - 强确定性流水线 - 你不希望隐藏个性化影响输出的场景 ### 11.4.3 调试方法 ```bash openclaw memory status --deep ``` 在聊天里可以用 `/verbose on` 看 Active Memory 的状态行。调优优先从这几个参数入手： - `queryMode` - `promptStyle` - `timeoutMs` - `maxSummaryChars` --- ## 11.5 Memory Wiki：把长期记忆变成“可维护的知识层” `memory-wiki` 是官方内建 plugin，它**不是用来替代 memory-core 的**，而是把长期记忆编译成结构化 wiki 层，适合： - 项目知识沉淀 - 客户画像 / 产品知识整理 - 知识冲突排查 - 长周期研究类任务 ### 11.5.1 官方推荐理解方式 - **memory-core / QMD / dreaming**：负责 recall、promotion、search、dreaming - **memory-wiki**：负责把 durable memory 编译成可导航的 wiki 页面与结构化 claim/evidence ### 11.5.2 推荐配置示例 ```json { "plugins": { "entries": { "memory-wiki": { "enabled": true, "config": { "vaultMode": "isolated", "vault": { "path": "~/.openclaw/wiki/main", "renderMode": "obsidian" }, "bridge": { "enabled": false, "readMemoryArtifacts": true, "indexDreamReports": true, "indexDailyNotes": true, "indexMemoryRoot": true, "followMemoryEvents": true }, "ingest": { "autoCompile": true, "maxConcurrentJobs": 1, "allowUrlIngest": true }, "search": { "backend": "shared", "corpus": "wiki" }, "context": { "includeCompiledDigestPrompt": false }, "render": { "preserveHumanBlocks": true, "createBacklinks": true, "createDashboards": true } } } } } } ``` ### 11.5.3 常用命令 ```bash openclaw wiki init openclaw wiki status openclaw wiki compile openclaw wiki lint openclaw wiki search "customer onboarding" openclaw wiki get entity.alpha ``` 推荐工作流： 1. 先让 memory-core 跑稳 2. 再开 `memory-wiki` 3. 默认优先 `isolated` 模式 4. 如果你明确需要从现有 memory artifact 构建 wiki，再启用 `bridge` --- ## 11.6 执行审批、安全与自托管边界 ### 11.6.1 不要只看 `exec`，要同时看 approval 文件与 tool policy `v2026.4.12` 增加了本地 `exec-policy` 命令，目标是把 `tools.exec.*` 配置和本机审批文件同步起来。但实际落地时，你仍然要同时理解三层东西： 1. `tools.exec.*` 2. `~/.openclaw/exec-approvals.json` 3. agent 的 tool policy / allowlist 最实用的检查命令： ```bash openclaw exec-policy show openclaw approvals get openclaw approvals get --gateway ``` 如果你要给某些命令做 allowlist： ```bash openclaw approvals allowlist add "~/Projects/**/bin/rg" openclaw approvals allowlist add --agent main "/usr/bin/uname" ``` ### 11.6.2 Hook / Webhook 的安全底线 - Hook token 和 gateway token 分开 - 不要把 hook 暴露在根路径 `/` - `hooks.path` 保持独立子路径 - Webhook 路由尽量绑定最小 `sessionKey` - Secret 优先走 `env` / `file` / `exec`，不要写死到仓库里 ### 11.6.3 自托管 provider 的私网配置 `v2026.4.12` 官方加入了 `models.providers.*.request.allowPrivateNetwork`，用于你明确知道自己在访问可信私网 provider 时放开限制。这个开关非常有用，但也只应该用于**你完全控制的私网服务**。 适用场景： - 自己的 LM Studio / OpenAI-compatible endpoint - 内网部署的代理层 - VPN / Tailnet 内的推理网关 不适用场景： - 公网随便开的代理地址 - 不明来源共享网关 - 混合代理环境里没有明确边界的 endpoint --- ## 11.7 性能调优：2026.4 值得关注的点 ### 11.7.1 先做“结构性调优”，再做“参数性调优” 最有效的顺序通常是： 1. 先把主模型 / 回退链配清楚 2. 再把媒体模型单独拆开 3. 再开 Active Memory / Memory Wiki 4. 最后才调 thinking、context、fallback 数量 ### 11.7.2 本地模型用户的新补充 历史 `v2026.4.15-beta.1` 里曾新增过一个本地模型实验参数： ```json { "agents": { "defaults": { "experimental": { "localModelLean": true } } } } ``` 它会在弱本地模型场景下去掉一些重量级默认工具，降低提示词体积。**注意这是历史 beta 能力**，在 `v2026.9.3` 环境里请先查官方配置文档和 `openclaw config schema`，不要直接照抄到生产主环境。 ### 11.7.3 本章推荐的检查顺序 ```bash openclaw status openclaw models status --probe openclaw memory status --deep openclaw wiki status openclaw approvals get openclaw security audit ``` --- ## 11.8 本章实践建议 如果你正在配一套长期可用的 OpenClaw 环境，最稳的顺序是： 1. 先配好 `models auth`、主模型和回退链 2. 再单独配图片 / 视频 / 音乐模型 3. 需要长期关系型助手时再开 Active Memory 4. 需要“可维护知识层”时再开 Memory Wiki 5. 最后再收紧 exec approvals、hook token 和私网 provider 边界 --- ## 11.9 官方参考 - GitHub Releases：https://github.com/openclaw/openclaw/releases - Models CLI：https://docs.openclaw.ai/cli/models - Model Concepts：https://docs.openclaw.ai/concepts/models - Inference CLI：https://docs.openclaw.ai/cli/infer - Active Memory：https://docs.openclaw.ai/concepts/active-memory - Memory Wiki：https://docs.openclaw.ai/plugins/memory-wiki - Exec Approvals：https://docs.openclaw.ai/cli/approvals --- ### 03 Advanced Feishu Checklist (`docs/03-advanced/feishu-checklist.md`) # 飞书Bot配置检查清单 > ✅ 使用本清单确保飞书Bot配置完整，避免常见问题 --- ## 📋 配置前准备 - [ ] 已安装 OpenClaw（版本 2026.3.2+） - [ ] 已注册飞书开放平台账号 - [ ] 已创建企业/团队（个人也可以） - [ ] 网络可以访问飞书开放平台 --- ## 🔧 应用创建（飞书开放平台） ### 1. 创建应用 - [ ] 登录飞书开放平台：https://open.feishu.cn - [ ] 点击"创建企业自建应用" - [ ] 填写应用信息： - [ ] 应用名称（如：OpenClaw助手） - [ ] 应用描述 - [ ] 应用图标 - [ ] 记录 App ID 和 App Secret ### 2. 配置机器人 - [ ] 进入"应用功能" → "机器人" - [ ] 启用机器人功能 - [ ] 设置机器人名称 - [ ] 设置机器人描述 - [ ] 上传机器人头像 ### 3. 配置权限（⭐ 重要） 在"权限管理"页面，添加以下权限： #### 必需权限（缺一不可） - [ ] `im:message` - 获取与发送单聊、群组消息 - [ ] `im:message:send_as_bot` - 以应用身份发消息 - [ ] `contact:contact.base:readonly` - 获取通讯录基本信息 ⭐ > ⚠️ **特别注意**：`contact:contact.base:readonly` 是最容易遗漏的权限！ > > 如果缺少此权限： > - ❌ 机器人无法识别用户 > - ❌ 无法响应任何消息 > - ❌ 日志中会出现 "User not found" 错误 #### 可选权限（根据需要添加） - [ ] `im:message:group_at_msg:readonly` - 获取群组中@机器人的消息 - [ ] `im:message:group_msg:readonly` - 获取群组消息 - [ ] `im:chat` - 获取群组信息 - [ ] `contact:user.base:readonly` - 获取用户详细信息 ### 4. 配置事件订阅 在"事件订阅"页面： - [ ] 选择"使用长连接接收事件"（WebSocket 模式） - [ ] 添加事件：`im.message.receive_v1`（接收消息） - [ ] 确认长连接状态显示"已连接" > 💡 **提示**：如果长连接无法建立，请先完成下面的 OpenClaw 配置步骤 ### 5. 发布应用 - [ ] 点击"版本管理与发布" - [ ] 创建版本 - [ ] 填写版本说明 - [ ] 提交审核（企业自建应用通常自动通过） - [ ] 确认应用状态为"已发布" ### 6. 设置可用范围 - [ ] 在"可用性"页面设置可用范围 - [ ] 添加可使用的部门或成员 - [ ] 或选择"全员可用" --- ## 💻 OpenClaw 配置 ### 1. 添加飞书渠道 ```bash # 运行添加渠道命令 openclaw channels add # 选择 Feishu # 输入 App ID # 输入 App Secret ```text **检查配置**： ```bash # 查看渠道列表 openclaw channels list # 应该看到 feishu 渠道 ```text ### 2. 启动网关 ```bash # 启动网关 openclaw gateway start # 检查状态 openclaw gateway status # 应该显示 "running" ```text ### 3. 验证配置 ```bash # 测试飞书连接 openclaw channels test feishu # 应该显示连接成功 ```text --- ## 🧪 测试验证 ### 1. 基础测试 - [ ] 在飞书中搜索并添加机器人 - [ ] 发送消息："你好" - [ ] 机器人应该回复 ### 2. 功能测试 - [ ] 测试文本消息 - [ ] 测试文件发送（如果需要） - [ ] 测试图片发送（如果需要） - [ ] 测试群组消息（需要@机器人） ### 3. 权限测试 - [ ] 机器人能识别用户名 - [ ] 机器人能正常回复 - [ ] 访问控制正常工作（如果配置了） --- ## 🔍 故障排查 ### 机器人不回复？ 按以下顺序检查： 1. **检查权限（最常见问题）** ```text ✅ im:message ✅ im:message:send_as_bot ✅ contact:contact.base:readonly ⭐ 必需 ``` 2. **检查事件订阅** ```text ✅ 已选择"长连接"模式 ✅ 已添加 im.message.receive_v1 ✅ 长连接状态"已连接" ``` 3. **检查应用状态** ```text ✅ 应用已发布 ✅ 应用已通过审核 ✅ 用户在可用范围内 ``` 4. **检查 OpenClaw** ```bash # 检查网关状态 openclaw gateway status # 查看日志 openclaw logs --follow # 检查渠道配置 openclaw channels list ``` ### 查看详细日志 ```bash # 实时查看日志 openclaw logs --follow # 过滤飞书相关日志 openclaw logs --follow | grep feishu # 查看最近100行日志 openclaw logs --tail 100 ``` ### 常见错误及解决 | 错误信息 | 原因 | 解决方案 | |---------|------|---------| | `Permission denied` | 缺少权限 | 添加所有必需权限 | | `User not found` | 缺少通讯录权限 | 添加 `contact:contact.base:readonly` | | `Connection failed` | 网关未启动 | 运行 `openclaw gateway start` | | `Invalid app_id` | AppID错误 | 检查配置 | | `Long connection failed` | 长连接失败 | 确保网关已启动再配置事件订阅 | --- ## 📚 相关文档 - [第9章：多平台集成](09-multi-platform-integration.md) - [附录E：常见问题速查](../../appendix/E-common-problems.md#问题14飞书bot不回复) - [飞书开放平台文档](https://open.feishu.cn/document/) --- ## 💡 最佳实践 ### 开发建议 1. **先测试后发布** - 在测试环境完成配置 - 充分测试后再发布到生产环境 2. **权限最小化** - 只添加必需的权限 - 定期审查权限使用情况 3. **日志监控** - 定期查看日志 - 及时发现和解决问题 4. **备份配置** - 定期备份 OpenClaw 配置 - 记录飞书应用的配置信息 ### 安全建议 1. **保护密钥** - 不要将 App Secret 提交到代码仓库 - 使用环境变量存储敏感信息 2. **访问控制** - 配置 allowlist 限制可访问用户 - 定期审查访问日志 3. **定期更新** - 保持 OpenClaw 版本最新 - 关注飞书平台的更新公告 --- **最后更新**：2026年2月14日 **适用版本**：OpenClaw 2026.3.2+ --- ### 04 Practical Cases 12 Personal Productivity (`docs/04-practical-cases/12-personal-productivity.md`) > 📖 **纸质书《OpenClaw超级个体实操手册》已上市！** 清华大学出版社出版，在开源教程基础上全面重写+逐条验证。🛒 [京东专属购买链接（¥42，原价¥59.8）](https://item.jd.com/14669463.html) # 第12章节 个人效率实战（知识工作、编程、创作、学习、个人运营） > 本章目标：不再用一堆失效 Skill 名称堆案例，而是基于 OpenClaw `v2026.9.3` 的官方能力，给出 5 类高频个人效率工作流。 --- ## 版本基线 - **当前稳定版**：`v2026.9.3`（2026-09-08 发布） - 本章默认按 `v2026.9.3` 稳定版写 --- ## 先给小白的阅读说明 ### 这一章不要整章硬啃 这章不是让你把 5 类场景一次全搭完，而是让你**先选一个最贴近自己工作的身份**，先跑通一个小工作流。 ### 怎么选自己应该先看哪一节 - 你做运营、产品、咨询、项目管理：先看 `12.1` - 你主要写代码：先看 `12.2` - 你是内容创作者：先看 `12.3` - 你是学生或研究者：先看 `12.4` - 你只是想先把系统跑稳定：先看 `12.5` ### 小白第一周最推荐做的事 不要一上来追求“自动化闭环”，而是先做 3 件立刻有回报的事： 1. 做一个晨间 Brief 2. 跑一次会议录音转纪要 3. 把一份常用资料写进 Memory Wiki 这样你很快就能判断：OpenClaw 到底值不值得继续投入。 --- ## 12.1 知识工作者：早报、资料整理、会议纪要 ### 12.1.1 最值得先搭的不是“超大系统”，而是晨间 Brief 对于咨询、运营、产品、项目管理这类工作，OpenClaw 最先带来收益的不是复杂 agent 编排，而是： - 固定时间自动收集信息 - 统一整理成结构化摘要 - 通过已配置渠道投递给你 推荐直接用 cron。对小白来说，你可以先把它理解成：**每天固定时间，让 OpenClaw 帮你发一份日报**。 推荐直接用 cron： ```bash openclaw cron add --name "Morning brief" --cron "0 7 * * *" --tz "Asia/Shanghai" --session isolated --message "Summarize overnight updates, open tasks, and calendar priorities for today." --announce ``` 配合： ```bash openclaw infer web search --query "OpenClaw v2026.9.3 release notes" --json openclaw infer web fetch --url https://docs.openclaw.ai/cli/infer --json ``` ### 12.1.2 会议纪要的正确打法 旧教程里大量“手写模板 + 第三方 Skill”式会让读者先配一堆东西再开始。现在更简单： 1. 把音频文件丢给 `audio transcribe` 2. 再让主模型做结构化摘要 3. 需要长期沉淀时写入 Memory Wiki ```bash openclaw infer audio transcribe --file ./meeting.m4a --language zh --prompt "只保留决策、负责人和截止日期" --json ``` #### 看到什么算这条流程跑通 - 你能拿到一份完整转写结果 - 你能再让模型把它整理成结构化纪要 - 你知道哪些内容值得长期沉淀进 Wiki，哪些只需要临时看一眼 然后把转写结果交给 OpenClaw： ```text 请把这段会议转写整理成：背景、结论、行动项、风险点、需复盘的问题。 ``` ### 12.1.3 这类人最适合开的配置 - `Active Memory`：开 - `Memory Wiki`：看情况开 - `cron`：一定要用 - `Task Flow`：有多步骤交付流程时再上 --- ## 12.2 程序员：代码协作、调试跟踪、知识沉淀 ### 12.2.1 模型建议 如果你是以“代码交付”为主，优先把编程模型路线配清楚： ```bash openclaw models auth login --provider openai --set-default openclaw models set openai/gpt-5.4 openclaw models fallbacks add anthropic/claude-sonnet-4-5 ``` ### 12.2.2 日常最有价值的 3 件事 如果你是程序员，不要把 OpenClaw 只当聊天机器人。更实用的方式是把它当成： - 调试信息整理器 - 代码知识沉淀器 - 重复任务自动化助手 **1）仓库级检索与整理** ```text 帮我先读 AGENTS.md、README 和 package.json，然后列出这个仓库最关键的 5 个约束。 ``` **2）长任务可追踪** 比如测试、生成、子任务调度，这类 detached work 现在都能进入任务账本： ```bash openclaw tasks list openclaw tasks audit openclaw tasks show ``` **3）知识沉淀到 Wiki** 你会发现“已踩过的坑”比“新文档”更值钱。推荐把下面这些内容放进 wiki： - 项目结构说明 - 环境依赖 - 常见报错和处理路径 - 发布流程 - 不要碰的历史包袱 ```bash openclaw wiki init openclaw wiki search "build pipeline" openclaw wiki lint ``` ### 12.2.3 推荐的程序员工作流 - `AGENTS.md` 写清仓库约束与 review 规则 - `cron` 跑健康检查 / 每周依赖审计 - `tasks audit` 看长任务是否卡住 - `wiki_apply` / `wiki_compile` 维护工程知识层 --- ## 12.3 内容创作者：研究、配图、配音、版本复用 ### 12.3.1 研究不要再靠手动搜 20 个标签页 推荐流程： 1. `infer web search` 抓方向 2. `infer web fetch` 拿关键页面 3. 让主模型输出：观点框架、内容提纲、脚本骨架 ```bash openclaw infer web search --query "OpenClaw Active Memory plugin use cases" --json openclaw infer web fetch --url https://docs.openclaw.ai/concepts/active-memory --json ``` ### 12.3.2 配图、视频、语音现在都走官方入口 ```bash openclaw infer image generate --prompt "一张手写白板风格的知识管理工作流图" --json openclaw infer tts convert --text "今天的视频脚本已经完成" --output ./notify.mp3 --json openclaw infer video generate --prompt "5 秒产品演示镜头：桌面上的 OpenClaw 仪表盘" --json ``` 要点： - 图片与 TTS 更适合脚本内直接调用 - 视频通常是后台任务，适合交给 agent + tasks ledger 追踪 - 音乐生成走 `music_generate`，不是旧教程里的零散外部脚本 ### 12.3.3 创作者最实用的配置 - `imageGenerationModel` - `videoGenerationModel` - `musicGenerationModel` - `tts` provider - `Task Flow`（当你要把“研究 → 写作 → 生成素材 → 投递”串起来时） --- ## 12.4 学生 / 研究者：论文、课程、复习、长期记忆 ### 12.4.1 论文阅读的正确分层 不要一上来就追求“自动读完所有 PDF”。更稳的路径是： 1. 搜索与筛选 2. 摘要与术语解释 3. 结构化记忆沉淀 4. 周期性回顾 你可以这样做： ```bash openclaw infer web search --query "multimodal memory retrieval benchmark 2026" --json ``` 然后让 OpenClaw 输出： - 摘要 - 方法对比 - 值得深读的 3 篇 - 应该记住的术语 ### 12.4.2 课程与项目资料怎么长期可用 这类场景最适合 `Memory Wiki`： - `entities/` 放课程、项目、导师、数据集 - `concepts/` 放概念、方法、术语 - `reports/` 看低置信度、冲突、待补证据条目 推荐习惯： ```bash openclaw wiki search "transformer" openclaw wiki get concept.transformer openclaw wiki lint ``` ### 12.4.3 学生场景下不建议开的东西 - 默认对所有会话都开 Active Memory - 没有边界就让 agent 自动执行 shell - 把作业生成当作“全自动答案系统” 更稳妥的方式是： - 用它做资料整理、理解辅助、复习计划和项目追踪 - 高风险输出（作业、论文结论）必须人工复核 --- ## 12.5 个人运营：用最少维护成本盯住系统状态 不管你是哪种用户，最后都建议留一套“个人运维面板”： ```bash openclaw status openclaw models status --probe openclaw cron list openclaw tasks audit openclaw memory status --deep openclaw wiki status ``` 建议每周固定检查 5 件事： 1. 主模型和回退链是否仍可用 2. 定时任务有没有失效或跑偏 3. 长任务是否有 `stale_running` / `lost` 4. 记忆搜索是否仍能命中有效信息 5. wiki 是否出现大量 `low-confidence` / `stale-pages` --- ## 12.6 本章落地顺序建议 如果你是第一次认真把 OpenClaw 用进日常工作，推荐顺序： 1. 先做一个**晨间 Brief** 2. 再做一个**自己最痛的单点流程**（会议纪要 / 代码审查 / 资料整理） 3. 之后再开 **Active Memory** 4. 稳定后再上 **Memory Wiki** 5. 真正多步骤、跨系统的时候再引入 **Task Flow** 这比一开始就追求“全自动超级系统”成功率高得多。 --- ## 12.7 官方参考 - GitHub Releases：https://github.com/openclaw/openclaw/releases - Scheduled Tasks：https://docs.openclaw.ai/automation/cron-jobs - Background Tasks：https://docs.openclaw.ai/automation/tasks - Task Flow：https://docs.openclaw.ai/automation/taskflow - Active Memory：https://docs.openclaw.ai/concepts/active-memory - Memory Wiki：https://docs.openclaw.ai/plugins/memory-wiki - Inference CLI：https://docs.openclaw.ai/cli/infer --- ### 04 Practical Cases 13 Advanced Automation (`docs/04-practical-cases/13-advanced-automation.md`) > 📖 **纸质书《OpenClaw超级个体实操手册》已上市！** 清华大学出版社出版，在开源教程基础上全面重写+逐条验证。🛒 [京东专属购买链接（¥42，原价¥59.8）](https://item.jd.com/14669463.html) # 第13章节 高级自动化工作流（Cron / Tasks / Task Flow / Hooks / Standing Orders） > 本章目标：建立一套符合 OpenClaw 当前官方设计的自动化观念，不再混淆 cron、heartbeat、tasks、Task Flow、hooks 和 standing orders 的职责边界。 --- ## 版本基线 - **当前稳定版**：`v2026.9.3`（2026-09-08 发布） - 自动化章节默认按 `v2026.9.3` 稳定版行为说明；升级后先 `openclaw doctor --fix` --- ## 先给小白的阅读说明 ### 这章最重要的不是命令，而是顺序 很多人一上来就学 `Task Flow`，最后反而越学越乱。更适合小白的顺序是： 1. 先学 `cron` 2. 再学怎么看 `tasks` 3. 最后再上 `Task Flow`、`hooks`、`standing orders` ### 如果你只想先做一个能用的自动化 请先完成这一条最小路径： - 用 `cron` 建一个每天早上跑的任务 - 用 `tasks list` 看它有没有进入后台账本 - 用 `tasks show` 看一次任务详情 如果这 3 步你都能完成，再往后看多步骤编排。 ### 这章适合谁 - 已经能稳定使用 OpenClaw，但想把重复工作交给它 - 想把“提醒、报表、扫描、汇总”变成固定流程 - 想接外部触发，但还分不清 `hooks` 和 `webhooks` --- ## 13.1 先把 6 个概念分清楚 | 机制 | 适合什么 | 什么时候用 | |------|----------|------------| | `cron` | 精确时间触发 | 每天、每周、一次性提醒、定时报表 | | `heartbeat` | 近似定期检查 | 需要持续“巡检主会话”而不是严格时刻 | | `tasks` | 记录后台工作 | 看 detached work 跑了什么、卡在哪 | | `Task Flow` | 多步骤可恢复编排 | A→B→C 这类 durable 流程 | | `hooks` | 外部轻量触发 | 外部系统来一个事件，叫醒主会话或跑 isolated job | | `standing orders` | 长期授权规则 | 把“你拥有哪些固定职责”写进 `AGENTS.md` | 官方文档的核心观点非常一致： - `cron` 是调度器 - `tasks` 是后台工作账本 - `Task Flow` 是位于 tasks 之上的耐久编排层 - `standing orders` 是 agent 的长期运营授权，不是调度器本身 --- ## 13.2 `cron`：时间驱动自动化的第一选择 ### 13.2.1 一次性提醒 这是最适合新手先练手的例子，因为它结构最简单：到了某个时间点，发一次提醒，然后结束。 ```bash openclaw cron add --name "Reminder" --at "2026-05-01T16:00:00Z" --session main --system-event "Reminder: review the launch checklist" --wake now --delete-after-run ``` ### 13.2.2 每日定时报表 ```bash openclaw cron add --name "Morning brief" --cron "0 7 * * *" --tz "Asia/Shanghai" --session isolated --message "Summarize overnight updates, key tasks, and calendar priorities." --announce ``` ### 13.2.3 运维常用命令 #### 看到什么算 `cron` 已经跑通 你至少要会检查这 3 件事： - `openclaw cron list` 里能看到你刚创建的任务 - `openclaw cron runs --id ` 能看到实际运行记录 - 如果任务是长时间运行的，`tasks list` 里也能看到对应后台任务 ```bash openclaw cron list openclaw cron runs --id openclaw cron run openclaw cron edit --message "Updated prompt" openclaw cron remove ``` ### 13.2.4 现在应该怎么选 session 模式 - `main`：适合提醒、系统事件、继续主会话上下文 - `isolated`：适合日报、扫描、报告、批处理 - `current`：适合绑定当前会话的重复任务 - `session:custom-id`：适合每天都延续同一份上下文的固定流程 --- ## 13.3 `tasks`：先学会看账本，再谈复杂编排 很多人把自动化做复杂了，最后却不知道“到底什么在跑、哪里失败了”。这就是 `tasks` 的意义。 ### 13.3.1 你最该会的命令 ```bash openclaw tasks list openclaw tasks show openclaw tasks cancel openclaw tasks audit ``` ### 13.3.2 `tasks audit` 最有价值的地方 它会直接告诉你是否存在： - `stale_queued` - `stale_running` - `lost` - `delivery_failed` - `missing_cleanup` - `inconsistent_timestamps` 如果你已经在用： - 视频生成 - 音乐生成 - isolated cron - subagent / ACP 子任务 那 `tasks audit` 应该成为你的固定巡检动作。 --- ## 13.4 `Task Flow`：多步骤流程的标准编排层 Task Flow 适合： - 多步骤串行或分支流程 - 要求持久化状态 - 需要在 gateway 重启后继续 - 需要统一查看流程进度 ### 13.4.1 两种模式 **Managed mode**：Task Flow 自己驱动每一步任务 适合： - 周报流水线 - 内容生产流水线 - 审批后自动交付 **Mirrored mode**：Task Flow 只观察外部任务并同步状态 适合： - 已经有 cron / CLI / 外部系统在生成任务 - 你只是想把多个任务收敛成一个流程视图 ### 13.4.2 CLI 命令 ```bash openclaw tasks flow list openclaw tasks flow show openclaw tasks flow cancel ``` ### 13.4.3 什么时候不要上 Task Flow 以下情况先别急着上： - 只是单次后台任务 - 只是每天一个固定提醒 - 你还不会看 `tasks list` / `tasks audit` - 工作流步骤还没稳定，今天改一版、明天改一版 这时先用 cron 或 isolated job 更稳。 --- ## 13.5 `hooks` 与 `webhooks` plugin：把外部系统接进来 ### 13.5.1 轻量触发：`hooks` 官方 `hooks` 适合外部事件进来后： - 唤醒主会话 - 触发一次 isolated agent run 配置： ```json { "hooks": { "enabled": true, "token": "replace-with-dedicated-hook-token", "path": "/hooks" } } ``` 调用 `wake`： ```bash curl -X POST http://127.0.0.1:18789/hooks/wake -H 'Authorization: Bearer SECRET' -H 'Content-Type: application/json' -d '{"text":"New invoice received","mode":"now"}' ``` 调用 `agent`： ```bash curl -X POST http://127.0.0.1:18789/hooks/agent -H 'Authorization: Bearer SECRET' -H 'Content-Type: application/json' -d '{"message":"Summarize the new invoice and extract payable date","name":"Finance","model":"openai/gpt-5.4-mini"}' ``` ### 13.5.2 多步骤编排：`webhooks` plugin 如果你是 Zapier、n8n、CI、表单系统来驱动复杂流程，直接用 `webhooks` plugin 绑定 Task Flow。官方配置形态： ```json { "plugins": { "entries": { "webhooks": { "enabled": true, "config": { "routes": { "ops": { "path": "/plugins/webhooks/ops", "sessionKey": "agent:main:main", "secret": { "source": "env", "provider": "default", "id": "OPENCLAW_WEBHOOK_SECRET" }, "controllerId": "webhooks/ops", "description": "Ops TaskFlow bridge" } } } } } } } ``` **最常用两个动作**： - `create_flow` - `run_task` 这比旧教程里一堆 shell glue code 更稳定，也更方便排障。 --- ## 13.6 `standing orders`：自动化不是“计划”，而是“长期授权” OpenClaw 官方现在把 standing orders 讲得很清楚：它们不是某个定时器，而是**写在 agent workspace 里的长期授权规则**。推荐直接放在 `AGENTS.md` 里，因为这个文件会自动注入到每次会话。 ### 13.6.1 一个合格的 standing order 长什么样 ```md ## Program: Weekly Status Report **Authority:** Compile data, generate report, deliver to stakeholders **Trigger:** Every Friday at 4 PM (enforced via cron job) **Approval gate:** None for standard reports. Flag anomalies for human review. **Escalation:** If data source is unavailable or metrics look unusual ### Execution Steps 1. Pull metrics from configured sources 2. Compare to prior week and targets 3. Generate report in Reports/weekly/YYYY-MM-DD.md 4. Deliver summary via configured channel 5. Log completion to Agent/Logs/ ### What NOT to Do - Do not send reports to external parties - Do not modify source data - Do not skip delivery if metrics look bad ``` ### 13.6.2 为什么它重要 没有 standing orders： - 你每次都要重复下达同样的管理指令 - agent 只能“被动等你叫” - routine work 很容易中断 有 standing orders： - 责任边界更清楚 - 人工审批点更清楚 - agent 的长期行为更可控 - cron 只负责“何时跑”，AGENTS.md 负责“跑什么、什么时候停” --- ## 13.7 推荐的自动化组合，不推荐的自动化组合 ### 推荐组合 **组合 1：定时报表** - `cron` - `tasks list / audit` - `AGENTS.md` standing order **组合 2：外部系统驱动的多步流程** - `hooks` 或 `webhooks` plugin - `Task Flow` - `tasks flow show` **组合 3：长期研究 / 知识运营** - `cron` - `infer web search / fetch` - `Memory Wiki` ### 不推荐组合 - 只用 shell while true + sleep 模拟调度 - 用一个超大 prompt 代替 standing orders - 还不会看 `tasks audit` 就上很多 subagent 和 webhook - 把外部系统 token 直接写进仓库 --- ## 13.8 本章实践建议 如果你要从 0 到 1 搭一套稳定自动化，顺序应该是： 1. 先用 `cron` 跑通一个固定任务 2. 再学会看 `tasks list` 和 `tasks audit` 3. 多步骤时再上 `Task Flow` 4. 外部系统接入时再开 `hooks` / `webhooks` plugin 5. 最后把长期职责沉淀进 `AGENTS.md` --- ## 13.9 官方参考 - GitHub Releases：https://github.com/openclaw/openclaw/releases - Automation Overview：https://docs.openclaw.ai/automation/cron-vs-heartbeat - Scheduled Tasks：https://docs.openclaw.ai/automation/cron-jobs - Background Tasks：https://docs.openclaw.ai/automation/tasks - Task Flow：https://docs.openclaw.ai/automation/taskflow - Standing Orders：https://docs.openclaw.ai/automation/standing-orders - Webhooks Plugin：https://docs.openclaw.ai/plugins/webhooks --- ### 04 Practical Cases 14 Creative Applications (`docs/04-practical-cases/14-creative-applications.md`) > 📖 **纸质书《OpenClaw超级个体实操手册》已上市！** 清华大学出版社出版，在开源教程基础上全面重写+逐条验证。🛒 [京东专属购买链接（¥42，原价¥59.8）](https://item.jd.com/14669463.html) # 第14章节 创意应用实战（图片、视频、音乐、TTS、ComfyUI） > 本章目标：把旧教程里零散的“画图 / 视频 / 语音 / 第三方 Skill”写法，收束成 OpenClaw 当前官方支持的媒体工作流。 --- ## 版本基线 - **当前稳定版**：`v2026.9.3`（2026-09-08 发布） - 本章默认按 `v2026.9.3` 稳定版写；所有创意能力优先参考官方媒体能力矩阵 --- ## 先给小白的阅读说明 ### 如果你只是想先做出一个结果，别整章都看 - **想先出一张图**：直接看 `14.2` - **想先生成语音**：直接看 `14.4.2` - **想先试视频**：直接看 `14.3`，但要知道视频是异步任务 - **想做本地可控工作流**：最后再看 `14.5` 的 ComfyUI ### 开始前要先知道的 2 件事 1. 图片和 TTS 通常是**同步返回**，比较适合新手先试 2. 视频和音乐通常是**后台异步任务**，所以不要以为“命令没立刻吐文件就是失败” ### 小白最容易误会的地方 - 把“图片理解模型”当成“图片生成模型” - 不知道视频生成要去 `tasks` 里看状态 - 看见 provider 很多，就误以为每个都必须配置 --- ## 14.1 先记住这张官方媒体能力图谱 OpenClaw 当前的媒体能力不是零散插件，而是一套共享能力层： | 能力 | 工具 / 命令 | 常见 provider | 说明 | |------|-------------|---------------|------| | 图片生成 | `image_generate` / `openclaw infer image generate` | ComfyUI、fal、Google、MiniMax、OpenAI、Vydra | 文生图、参考图编辑 | | 视频生成 | `video_generate` / `openclaw infer video generate` | Alibaba、BytePlus、ComfyUI、fal、Google、MiniMax、OpenAI、Qwen、Runway、Together、Vydra、xAI | 文生视频、图生视频、视频转视频 | | 音乐生成 | `music_generate` | ComfyUI、Google、MiniMax | 生成音乐 / 音轨 | | TTS | `tts` / `openclaw infer tts convert` | ElevenLabs、Microsoft、MiniMax、OpenAI | 把文本转成语音 | | 媒体理解 | `image describe` / `audio transcribe` / `video describe` | 各类多模态 provider | 读图、读音频、读视频 | 最重要的两点： 1. **图片和 TTS 更偏同步** 2. **视频和音乐是异步后台任务**，会进入 task ledger，完成后再唤醒 agent 把结果发回原会话 --- ## 14.2 图片工作流：现在应该怎么做 ### 14.2.1 命令行直出图 如果你是第一次试媒体能力，强烈建议从这里开始，因为它反馈最快，也最容易判断到底是提示词问题，还是 provider 没配好。 ```bash openclaw infer image generate --prompt "一张手写白板风格的 OpenClaw 自动化架构图" --json ``` 适合： - 教程配图 - 封面图 - 白板图 - 社交媒体海报 - 结构示意图 #### 看到什么算图片能力已经跑通 - 命令能返回 JSON 结果或文件输出信息 - 生成效果不满意时，你知道先改提示词，而不是先怀疑整套系统坏了 - 你已经能分清“命令行直出图”和“会话里让 agent 自动调工具”这两种方式 ### 14.2.2 对话里直接让 agent 生成 ```text 帮我生成一张白板手写风格的配图，主题是“从 cron 到 Task Flow 的自动化升级路径”。 ``` 如果 `image_generate` 已可用，agent 会自动调用对应工具。相比旧教程里的历史 Skill 名称，这才是当前默认主线。 ### 14.2.3 什么时候要单独配 `imageGenerationModel` 当你满足下面任一情况时，建议手动指定： - 团队里统一使用某个 provider - 你想严格控制成本 - 你不希望 OpenClaw 自动推断 provider ```json { "agents": { "defaults": { "imageGenerationModel": { "primary": "openai/gpt-image-1" } } } } ``` --- ## 14.3 视频工作流：理解“异步返回”很关键 ### 14.3.1 最短可用示例 视频生成比图片慢很多，所以你第一次测视频时，目标不是“直接出大片”，而是先确认任务能成功入账并最终完成。 ```bash openclaw infer video generate --prompt "一段 5 秒的电影感镜头：桌面上的 OpenClaw 仪表盘正在更新任务状态" --json ``` ### 14.3.2 当前视频工作流的正确心智模型 视频生成不是“一条命令马上拿到 mp4”。更准确的过程是： 1. OpenClaw 把请求发给 provider 2. provider 返回任务 id 3. 任务进入 background task ledger 4. 完成后 OpenClaw 唤醒原会话，把视频回贴回来 所以你需要学会看： ```bash openclaw tasks list openclaw tasks show openclaw tasks audit ``` ### 14.3.3 推荐的视频默认模型写法 ```bash openclaw config set agents.defaults.videoGenerationModel.primary "google/veo-3.1-fast-generate-preview" ``` 如果你希望带回退链： ```json { "agents": { "defaults": { "videoGenerationModel": { "primary": "google/veo-3.1-fast-generate-preview", "fallbacks": [ "qwen/wan2.6-r2v-flash" ] } } } } ``` ### 14.3.4 适合 OpenClaw 做的视频场景 - 产品演示短视频 - 课程片头 / 社交媒体短片 - 图生视频、视频转视频实验 - 自动化营销素材流水线中的“中短视频生成”步骤 --- ## 14.4 音乐生成与 TTS：创意产出的最后两块拼图 ### 14.4.1 音乐生成 当前推荐优先通过 agent 工具 `music_generate` 使用。根据官方文档，如果你看不到这个工具，优先检查： - provider API key 是否已配置 - `agents.defaults.musicGenerationModel` 是否已配置 推荐配置示例： ```json { "agents": { "defaults": { "musicGenerationModel": { "primary": "google/lyria-3-clip-preview" } } } } ``` 典型 prompt： ```text 生成一段 20 秒的轻电子 synthpop 背景音乐，节奏明快，不要人声，适合做 AI 产品介绍短视频配乐。 ``` ### 14.4.2 TTS：脚本里用 `infer`，会话里用 `tts` ```bash openclaw infer tts convert --text "欢迎来到今天的 OpenClaw 自动化教程。" --output ./intro.mp3 --json ``` 适合： - 视频旁白草稿 - 日报语音播报 - 课程试音 - 产品播报提醒 --- ## 14.5 ComfyUI：本地 / 可控工作流的官方连接点 旧教程里很多“本地媒体工作流”写法，是靠零散脚本或第三方桥接完成的。现在更推荐： - OpenClaw 继续做**调度与对话入口** - `ComfyUI` 负责**本地媒体图形工作流** - 两者通过官方 provider/plugin 接起来 这套组合非常适合： - 固定模板的海报 / 封面量产 - 统一风格的视频片头 / 片尾 - 音乐或图像的工作流固化 - 本地私有资产处理 如果你的目标是“生产级可重复工作流”，优先考虑 ComfyUI，而不是继续在旧 Skill 名称上做兼容。 --- ## 14.6 四类值得直接照搬的创意工作流 ### 工作流 1：教程配图流水线 - `infer web fetch` 抓资料 - 主模型整理要点 - `infer image generate` 生成白板图 - 保存到素材目录 ### 工作流 2：短视频脚本 + 旁白草稿 - 主模型出脚本 - `infer tts convert` 生成试音 - `video_generate` 出镜头草案 - 人工二次剪辑 ### 工作流 3：品牌一致的封面批量生成 - 统一 prompt 模板 - 统一图片尺寸和构图要求 - 指定 `imageGenerationModel` - 批量脚本调用 `infer image generate` ### 工作流 4：音乐 / 视频异步生产 - 用 agent 发起 `music_generate` / `video_generate` - 用 `tasks list` 看进度 - 完成后自动回传渠道 --- ## 14.7 本章最容易踩的坑 ### 坑 1：继续把历史第三方 Skill 当默认主线 现在不建议把这些当教程默认入口： - 历史图像 Skill 名称 - 旧视频脚本命令 - 旧 TTS 子命令路径 - 零散中转站配置 ### 坑 2：没区分“同步”和“异步”媒体任务 - 图片、TTS：更接近同步 - 视频、音乐：更接近异步后台任务 ### 坑 3：没给媒体模型单独设默认值 主模型能聊天，不代表它就是最适合图片 / 视频 / 音乐的模型。请把这些能力拆开配置。 ### 坑 4：直接把创意产物交付，不留人工审核 当前最稳的方式仍然是： - OpenClaw 负责起草、批处理、编排 - 你负责最终审美、品牌和法务风险判断 --- ## 14.8 官方参考 - GitHub Releases：https://github.com/openclaw/openclaw/releases - Media Overview：https://docs.openclaw.ai/tools/media-overview - Inference CLI：https://docs.openclaw.ai/cli/infer - Video Generation：https://docs.openclaw.ai/tools/video-generation - Music Generation：https://docs.openclaw.ai/tools/music-generation --- ### 04 Practical Cases 15 Solo Entrepreneur Cases (`docs/04-practical-cases/15-solo-entrepreneur-cases.md`) > 📖 **纸质书《OpenClaw超级个体实操手册》已上市！** 清华大学出版社出版，在开源教程基础上全面重写+逐条验证。🛒 [京东专属购买链接（¥42，原价¥59.8）](https://item.jd.com/14669463.html) # 第15章节 一人公司实战（选题、交付、分发、复盘） > 本章目标：把“一个人做品牌、做产品、做分发”的工作流，改写成符合 OpenClaw 当前官方能力的版本：用 standing orders、cron、Task Flow、媒体能力和 Memory Wiki 形成闭环。 --- ## 版本基线 - **当前稳定版**：`v2026.9.3`（2026-09-08 发布） - 本章一律按 `v2026.9.3` 稳定版主线展开，避免把历史 beta / 已移除插件写成默认商业流程 --- ## 先给小白的阅读说明 ### 这章不是“全自动赚钱教程” 这一章更准确的定位是：**教你怎么把一个人的日常商业工作拆成可复用流程**。它不会让你完全不审稿、不确认、不复核就自动对外发布。 ### 谁适合先读这一章 - 你已经把第 `13` 章自动化和第 `14` 章媒体能力跑通过 - 你自己一个人做内容、产品、咨询、课程或服务交付 - 你想把“研究、起草、产出、分发、复盘”做成半自动流水线 ### 小白怎么读最省力 - **只想做内容系统**：先看 `15.1` - **只想做线索跟进**：先看 `15.2` - **想理解一人公司的整体操作系统**：再看 `15.3` 以后 ### 最重要的原则 外部发布、对外报价、法律风险、品牌风险，默认都要保留人工审批。OpenClaw 擅长的是**帮你提速**，不是替你承担责任。 --- ## 15.1 案例一：个人品牌内容流水线 ### 15.1.1 目标 一个人完成下面这条链路： 1. 每天自动发现值得写的题目 2. 快速做素材研究 3. 产出文章 / 推文 / 视频脚本草稿 4. 自动生成配图、试音或短视频素材 5. 人工审核后再分发 ### 15.1.2 先写 Standing Orders，而不是先堆工具 把 agent 的长期职责写进 `AGENTS.md`： ```md ## Program: Daily Content Desk **Authority:** Research AI/productivity topics, draft content, prepare assets **Trigger:** Daily 09:00 via cron, plus manual on-demand requests **Approval gate:** External publishing always requires human approval **Escalation:** If sources conflict, legal risk appears, or confidence is low ### Execution Steps 1. Search for the last 24h worth of relevant updates 2. Rank 3 content angles 3. Draft one article outline and one short-form script 4. Prepare image/video/audio asset suggestions 5. Save everything to the workspace and wait for approval ### What NOT to Do - Do not auto-publish to external platforms - Do not fabricate facts or quotes - Do not reuse old claims when sources conflict ``` ### 15.1.3 定时触发 这个例子最适合先跑，因为它能让你每天固定收到一批候选选题，你很容易判断系统有没有真正帮你省时间。 ```bash openclaw cron add --name "Daily content desk" --cron "0 9 * * *" --tz "Asia/Shanghai" --session isolated --message "Research AI/productivity topics from the last 24 hours, rank 3 angles, draft one article outline and one short-form script, then summarize what needs approval." --announce ``` ### 15.1.4 素材生成 研究阶段优先走官方搜索与抓取： ```bash openclaw infer web search --query "OpenClaw release notes April 2026" --json openclaw infer web fetch --url https://github.com/openclaw/openclaw/releases --json ``` 素材阶段优先走官方媒体能力： ```bash openclaw infer image generate --prompt "一张白板风格配图：AI 内容生产流水线" --json openclaw infer tts convert --text "今天的选题已经准备完成" --output ./topic-brief.mp3 --json ``` 如果是短视频素材，则让 agent 调用 `video_generate`，并在 `tasks list` 里看进度。 #### 看到什么算这条内容流水线已经有价值 - 你每天都能稳定拿到候选题目和草稿 - 你不需要手动开十几个网页再拼素材 - 你保留最终审核权，而不是让系统自动外发 ### 15.1.5 为什么这一套比旧教程稳 旧版一人公司案例里最大的问题，是默认把一大堆平台化发布工具、历史 Skill 名称和经验流写死在正文里。现在更稳的做法是： - OpenClaw 负责研究、起草、素材准备、状态追踪 - 外部分发放在人工审批后进行 - 如果确实要自动分发，走 `hooks` / `webhooks` plugin 或自家中间层，不把它写死成某个旧平台依赖 --- ## 15.2 案例二：线索收集与跟进自动化 ### 15.2.1 场景 你有： - 官网表单 - 邮件咨询 - Telegram / Slack / 飞书私信 - 产品试用申请 你想做到： 1. 新线索进来立刻被识别 2. 自动补齐基础画像 3. 按优先级分级 4. 生成跟进建议 5. 需要时升级为人工处理 ### 15.2.2 推荐架构 ```text 表单 / 邮件 / IM 事件 -> hooks 或 webhooks plugin -> create_flow -> run_task（资格判断 / 摘要 / 回复建议） -> 写入 Memory Wiki / CRM -> 人工审批是否发送正式回复 ``` ### 15.2.3 外部触发最小实现 轻量场景直接用 `hooks/agent`： ```bash curl -X POST http://127.0.0.1:18789/hooks/agent -H 'Authorization: Bearer SECRET' -H 'Content-Type: application/json' -d '{"message":"Classify this inbound lead, summarize intent, infer urgency, and draft a reply outline.","name":"Lead intake","model":"openai/gpt-5.4-mini"}' ``` 复杂场景则用 `webhooks` plugin 创建 Task Flow： - `create_flow`：建立该线索的流程对象 - `run_task`：拆出资格判断、资料补齐、回复建议等子任务 ### 15.2.4 为什么要把线索写进 Memory Wiki 因为一人公司最怕的不是“回复慢”，而是： - 前后说法不一致 - 客户背景记不住 - 承诺过的事没人记得 - 线索状态散落在多个地方 如果你把关键信息沉淀到 wiki，你会得到： - 谁是这个人 / 公司 - TA 来自哪里 - TA 关注什么 - 之前谈到哪一步 - 还有哪些未决问题 这对小团队极其关键。 --- ## 15.3 一人公司的 4 层操作系统 我更推荐把 OpenClaw 在一人公司里的角色拆成 4 层： ### 第一层：日常执行层 负责： - 搜索资料 - 总结信息 - 生成图片 / 试音 / 视频素材 - 处理日常消息和待办 核心能力： - `infer` - `image_generate` - `video_generate` - `music_generate` - `tts` ### 第二层：调度层 负责： - 定时执行 - 记录任务状态 - 处理长任务 - 跟踪多步骤流程 核心能力： - `cron` - `tasks` - `Task Flow` ### 第三层：长期授权层 负责： - 规定 agent 长期负责什么 - 规定哪些事必须审批 - 规定何时升级给你处理 核心载体： - `AGENTS.md` - standing orders ### 第四层：知识层 负责： - 沉淀客户、项目、产品、内容资产 - 记录 claim / evidence / contradiction - 把经验变成可检索知识 核心能力： - `memory-core` - `active-memory` - `memory-wiki` --- ## 15.4 一人公司应该怎么设审批边界 这是本章最重要的一节。 **可以自动做**： - 研究与摘要 - 选题建议 - 资料抓取 - 素材初稿生成 - 线索分级建议 - 周报和日报草稿 **必须人工确认**： - 对外正式发布 - 对客户作出承诺 - 发价格、合同、结算信息 - 处理敏感舆情和公关风险 - 修改生产数据或关键配置 OpenClaw 很适合做“前 80% 的准备工作”，但最后那一跳商业责任，必须保留给人。 --- ## 15.5 最小可落地栈（推荐） 如果你就是一个人，不要一开始就搞“全家桶”。下面这套最实用： ### 必备 - `openclaw onboard` - 主模型 + 回退链 - 一个 `cron` 日报 / 周报任务 - 一个 `AGENTS.md` standing order - 一个 `hooks` 或 `webhooks` 接口 ### 第二阶段再加 - `Active Memory` - `Memory Wiki` - 图片 / 视频 / 音乐默认模型 - `Task Flow` ### 暂时别急着加 - 一堆历史 Skill 生态兼容层 - 平台强耦合脚本 - 没有审批边界的自动外发 - 没有任务观测能力的多 agent 编排 --- ## 15.6 每周复盘清单 建议每周固定看一次： ```bash openclaw status openclaw cron list openclaw tasks audit openclaw tasks flow list openclaw memory status --deep openclaw wiki status openclaw wiki lint ``` 重点看： 1. 任务有没有堆积 2. 哪些流程总是失败 3. 哪些承诺没有进入知识层 4. 哪些 standing orders 该收缩或扩权 5. 哪些自动化还没有审批边界 --- ## 15.7 本章结论 一人公司不是“让 AI 代替你”，而是： - 让 OpenClaw 接管研究、整理、调度、素材准备和状态追踪 - 让你只把精力放在判断、选择、品牌、产品和最终责任上 换句话说： **把重复劳动交给系统，把最终判断留给你自己。** --- ## 15.8 官方参考 - GitHub Releases：https://github.com/openclaw/openclaw/releases - Automation Overview：https://docs.openclaw.ai/automation/cron-vs-heartbeat - Scheduled Tasks：https://docs.openclaw.ai/automation/cron-jobs - Task Flow：https://docs.openclaw.ai/automation/taskflow - Standing Orders：https://docs.openclaw.ai/automation/standing-orders - Webhooks Plugin：https://docs.openclaw.ai/plugins/webhooks - Memory Wiki：https://docs.openclaw.ai/plugins/memory-wiki - Inference CLI：https://docs.openclaw.ai/cli/infer --- ### Images Upload Log.Json (`docs/images/upload-log.json`) { "upload_time": "2026-02-14T16:08:28Z", "images": [ { "filename": "installation-interface.png", "url": "https://upload.maynor1024.live/file/1771085321300_installation-interface.png" }, { "filename": "service-disaster-recovery.png", "url": "https://upload.maynor1024.live/file/1771085328347_service-disaster-recovery.png" } ] } --- ### 03 Advanced Images Upload Log.Json (`docs/03-advanced/images/upload-log.json`) { "upload_time": "2026-03-10T03:28:53Z", "images": [ { "filename": "01-agent-architecture.png", "url": "https://upload.maynor1024.live/file/1773113346329_01-agent-architecture.png" }, { "filename": "02-custom-agent.png", "url": "https://upload.maynor1024.live/file/1773113358805_02-custom-agent.png" }, { "filename": "03-workspace-files.png", "url": "https://upload.maynor1024.live/file/1773113366551_03-workspace-files.png" }, { "filename": "04-memory-search.png", "url": "https://upload.maynor1024.live/file/1773113372861_04-memory-search.png" }, { "filename": "05-single-agent-problem.png", "url": "https://upload.maynor1024.live/file/1773113379911_05-single-agent-problem.png" }, { "filename": "06-multi-agent.png", "url": "https://upload.maynor1024.live/file/1773113384452_06-multi-agent.png" }, { "filename": "07-before-agent-communication.png", "url": "https://upload.maynor1024.live/file/1773113395695_07-before-agent-communication.png" }, { "filename": "08-after-agent-communication.png", "url": "https://upload.maynor1024.live/file/1773113392948_08-after-agent-communication.png" }, { "filename": "09-old-skills.png", "url": "https://upload.maynor1024.live/file/1773113405057_09-old-skills.png" }, { "filename": "10-new-skills.png", "url": "https://upload.maynor1024.live/file/1773113410921_10-new-skills.png" }, { "filename": "11-daily-paper.png", "url": "https://upload.maynor1024.live/file/1773113417568_11-daily-paper.png" }, { "filename": "12-tts-setup.png", "url": "https://upload.maynor1024.live/file/1773113419234_12-tts-setup.png" }, { "filename": "13-family-bot.png", "url": "https://upload.maynor1024.live/file/1773113432727_13-family-bot.png" }, { "filename": "14-community.png", "url": "https://upload.maynor1024.live/file/1773113439512_14-community.png" } ] } --- --- METRICS --- - Files Extracted: 27 - Estimated Token Budget: ~72558 tokens - Canonical Reference: https://codewiki.google/github.com/xianyu110/awesome-openclaw-tutorial