前言

在这里插入图片描述

最近养"龙虾"火了 ，出于好奇花点时间研究了下，感觉又会有一拨人被割韭菜了，总结了下配置文档，希望对入坑的同学有所帮助…

OpenClaw安装

环境依赖

nodejs安装

安装

# 安装完nodejs >22 后执行如下命令下载openclaw相关安装包
npm install -g openclaw@latest

在这里插入图片描述

#启动安装配置
openclaw onboard --install-daemon

在这里插入图片描述在这里插入图片描述

选择Yes（安键盘上的 <- 左键）：这里建议首次安装的小伙伴尽量少配置，等初始化安装好了在配置，操作如下
在这里插入图片描述
默认快速安装
在这里插入图片描述
默认即可（我电脑上安装过所以提示用已经存在的数据，首次安装的用户没有这个，会直接进入下个页面）
在这里插入图片描述
安键盘上的（上键）选择跳过（后面会将怎么配置，先快速安装上）
在这里插入图片描述
默认直接回车 （先不连接大模型）
在这里插入图片描述
默认直接回车
在这里插入图片描述
先不配置通讯工具，跳过（后面会有相关配置教程）
在这里插入图片描述
同样跳过
在这里插入图片描述

skills属于高端玩法，先跳过，有需要可后期在安装
在这里插入图片描述
hooks 空格键选择跳过
在这里插入图片描述
（我安装过，所以会有这个页面，首次安装会直接进入下一个面，这里演示选择Reinstall 重新安装）此时它会自动再打开一个命令窗口来启动服务:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在浏览器中打开（使用谷歌，其他浏览器有问题）
在这里插入图片描述

到这里就安装完了（如果把窗口关闭了可以使用如下方法打开）
启动

# 会启动一个新窗口运营
openclaw gateway start

在这里插入图片描述

UI安全认证

进入控制台

# 系统自动获取token进入控制台，可以保存下来，后面浏览器直接打开
 openclaw dashboard

在这里插入图片描述
会保存到配置文件（openclaw.json）
在这里插入图片描述

认证模式 配置值 说明
token认证 mode:token 通过一个随机生成的字符串进行认证，避免了密码的明文传输和记忆难题，非常适合程序调用
密码认证 mode:password 用户输入用户名和密码登录，对非技术用户更友好
授信代理认证 mode:trusted-proxy 将身份验证完全委托给前置的反向代理（如Nginx, Caddy, Pomerium）。代理负责处理OAuth、OIDC等复杂认证，然后通过安全的请求头（如 X-Forwarded-User）将用户身份传递给OpenClaw。这是一种高安全性的模式，但配置复杂，需要严格防止配置错误导致的安全漏洞

用上面的token直接访问 （如果忘记了可以 用上面的命令获取 or 从配置文件中获取）
在这里插入图片描述

配置大模型（用户根据自己情况选择一个）

阿里-千问

OpenClaw是没有“大脑的” 需要我们配置大模型做大脑，这里就是一个坑了，它消费的token巨大，烧钱时刻到来，这里我们先申请 千问Qwen 有些免费的token可以使用
在这里插入图片描述
免费流量
在这里插入图片描述

获取API Key
配置脚本：

  "models": {
    "mode": "merge",
    "providers": {
      "bailian": {
        "baseUrl": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
        "apiKey": "你的API Key",
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          {
            "id": "qwen3-max-2026-01-23",
            "name": "qwen3-max-thinking",
            "reasoning": false,
            "input": [
              "text"
            ],
            "cost": {
              "input": 0,
              "output": 0,
              "cacheRead": 0,
              "cacheWrite": 0
            },
            "contextWindow": 262144,
            "maxTokens": 65536
          }
        ]
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "bailian/qwen3-max-2026-01-23"
      },
      "models": {
        "bailian/qwen3-max-2026-01-23": {
          "alias": "qwen3-max-thinking"
        }
      },
      "maxConcurrent": 4,
      "subagents": {
        "maxConcurrent": 8
      }
    }
  },

替换配置里的 models 和 agents 然后保存
在这里插入图片描述
geteway会自动重启
在这里插入图片描述
验证链接效果
在这里插入图片描述

月之暗面-KIMI

kimi开放平台
在这里插入图片描述
免费流量
在这里插入图片描述
说明
在这里插入图片描述
openclaw绑定kimi

openclaw configure --section model

在这里插入图片描述
大模型选择kimi
在这里插入图片描述

选择api key
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
黏贴kimi密钥
在这里插入图片描述
系统自动识别kimi2.5
在这里插入图片描述
直接完成
在这里插入图片描述
验证效果（实测免费的服务就是差点意思）
在这里插入图片描述

以上介绍了2种配置方式，可根据自己的情况选择

配置企业微信机器人

创建机器人

登录企业微信创建机器人
在这里插入图片描述
手动创建
在这里插入图片描述
API模式创建
在这里插入图片描述
获取Bot ID 和 Secret
在这里插入图片描述
获取机器人二维码 （Bot ID + Secret）
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
企业微信扫码添加机器人为好友，随便发送一个信息（获取如下信息链接企业微信用）
在这里插入图片描述

绑定机器人

openclaw安装企业微信插件 (安装完成后会自动重启)

openclaw plugins install @wecom/wecom-openclaw-plugin

在这里插入图片描述
配置channel

openclaw channels add

在这里插入图片描述
选择企业微信
在这里插入图片描述
按照提示录入 （Bot ID + Secret）之后选择完成
在这里插入图片描述
起个名字
在这里插入图片描述
认证下（机器人给的认证码）
在这里插入图片描述
这里就认证成功了，回到企业微信试下
在这里插入图片描述
控制台可以看到交互信息
在这里插入图片描述

配置QQ

创建机器人

QQ开放平台创建机器人
在这里插入图片描述
获取AppId 和AppSecret
在这里插入图片描述
添加可以聊天的好友
在这里插入图片描述
查看机器人二维码并添加好友
在这里插入图片描述

绑定机器人

安装 QQ 机器人的官方连接插件 （网关自动重启）

openclaw plugins install @sliverp/qqbot@latest

在这里插入图片描述
将你的 QQ 机器人添加到 OpenClaw 的通讯渠道中（网关自动重启）

openclaw channels add --channel qqbot --token "你的机器人ID:你的机器人密钥"

在这里插入图片描述
安装语音视频转换插件

choco install ffmpeg

在这里插入图片描述
添加机器人为好友，测试联通性
在这里插入图片描述

skills安装

指定模块装（系统自带）

# 只能选择系统自带的
openclaw configure --section skills

在这里插入图片描述
空格键选中，回车键安装
在这里插入图片描述

技能管理工具（任意）

skills仓库
在这里插入图片描述

# 知道名字后可以 随便安装
npm install -g clawhub

安装技能 npx clawhub install xxx

# 实例
#技能安全扫描器
npx clawhub install skill-vetter 
#技能市场搜索引擎
npx clawhub install find-skills 
# 查看 
clawhub list

在这里插入图片描述

安装完成后需要重启

openclaw gateway restart

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

skills使用（样例）

summarize

请使用已经安装的summarize技能总结这个网页：https://blog.csdn.net/wenwang3000/article/details/145705858?spm=1001.2014.3001.5502 如果没有summarize就结束任务直接结束

在这里插入图片描述
如果大模型型没有识别到，可以增加如下配置（openclaw.json）
在这里插入图片描述
配置样例：

  "skills": {
    "entries": {
      "summarize": {
        "enabled": true,
        "apiKey": "你的大模型API密钥"
      }
    }
  },

给企业微信发送消息

给个人

获取个人帐号

在这里插入图片描述

手动发送验证
openclaw agent --channel wecom --to wecom:您的企业微信用户ID--message "发一条消息内容为：测试消息" --deliver

在这里插入图片描述

给群组

获取群组帐号

把机器人捞到群组中，让一个用户@机器人
查看日志
#openclaw logs --follow
在这里插入图片描述

手动发送
openclaw agent --channel wecom --to wecom:你的群组chatid--message "发一条消息内容为：测试消息" --deliver

在这里插入图片描述

接下来，通过QQ机器人展示如何通过定时任务触发消息发送。。。。。。。。。

定时任务（给QQ机器人发消息）

获取QQ机器人openid

OpenClaw QQ 通道（qqbot）目前支持的目标地址格式：

私聊：qqbot:c2c:openid 其中 openid 是接收消息的 QQ 用户的唯一标识（不是QQ号）。

群聊：qqbot:group:groupid 其中 groupid 是 QQ 群的唯一标识。
在配置定时任务或手动发送消息时，如果你需要把结果定向投递到特定的私聊或群聊，就要用这种格式作为 --to 参数的值

# 命令行打开，通过qq给机器人发送一条消息
openclaw logs --follow

在这里插入图片描述

手动发送测试-QQ

# 系统中如果安装了多个通道需要 单独指定 --channel qqbot
openclaw agent --channel qqbot --to "qqbot:c2c:你的机器人openid" --message "发一条消息内容为：测试消息" --deliver

在这里插入图片描述

定时任务相关命令

新增任务    openclaw cron add 
查看所有任务	openclaw cron list
手动立即执行	openclaw cron run <job-id>
查看执行历史	openclaw cron runs --id <job-id>
编辑任务	openclaw cron edit <job-id> --message "新提示"
禁用/启用任务	openclaw cron disable <job-id> / openclaw cron enable <job-id>
删除任务	openclaw cron remove <job-id>

样例1 一次性任务

openclaw cron add --name "会议提醒" --at "20m" --session main --system-event "提醒：20分钟后有个项目复盘会，可以准备一下了。" --wake now  --delete-after-run

–at “20m”: 20分钟后执行，你也可以用具体时间戳如 “2024-05-20T09:00:00+08:00”。
–session main: 在主会话中运行，这样 AI 能结合之前的聊天上下文来理解这个提醒。
–system-event: 指定要 AI 处理的事件内容。
–wake now: 立即唤醒 AI 来处理这个任务，而不是等下一个心跳周期。
–delete-after-run: 一次性任务执行完就自动删除，保持任务列表整洁。

样例2 重复任务

每天13点给QQ机器人发送一条信息

openclaw cron add --name "测试消息" --cron "0 13 * * *" --tz "Asia/Shanghai" --session isolated --message "发一条消息内容为：测试消息" --model opus --announce --channel qqbot  --to "qqbot:c2c:你的机器人openid"

这里是引用
–cron “0 13 * * *”: 标准的 Cron 表达式，表示每天13:00执行。
–tz “Asia/Shanghai”: 指定时区，确保时间准确。
–session isolated: 在独立会话中运行，这样每次简报都是全新的，不会“记得”昨天的内容，非常适合这种独立任务。
–message: 告诉 AI 要做什么。
–model opus: 可以为这个任务指定一个更强大的模型（如 Claude Opus），保证简报质量，而不影响主会话使用的模型。
–announce: 将任务结果“宣布”出去，也就是投递到指定频道。
–channel 和 --to: 指定投递的目标，比如 Telegram 频道或用户。
其他参数：

控制台查看配置效果
在这里插入图片描述
执行效果（单次任务执行后就没有了）
在这里插入图片描述
机器人收到了消息
在这里插入图片描述

图形界面配置

在这里插入图片描述

卸载

openclaw uninstall

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

# 删除安装包
npm remove -g openclaw

在这里插入图片描述
在到 C:\Users${用户名｝.openclaw 删除该目录内容 ；如果找不到可以搜索openclaw.json 找到所在目录 删除

Logo
AtomGit开源社区

AtomGit 是由开放原子开源基金会联合 CSDN 等生态伙伴共同推出的新一代开源与人工智能协作平台。平台坚持“开放、中立、公益”的理念，把代码托管、模型共享、数据集托管、智能体开发体验和算力服务整合在一起，为开发者提供从开发、训练到部署的一站式体验。

更多推荐

【人工智能】《从零搭建AI问答助手项目（六）：Chunk + Overlap 优化》

本文探讨了优化RAG问答系统的关键方法——Chunk分块与Overlap重叠技术。文章指出，合理的文本分块能解决大模型处理长文本时的计算限制，而重叠设计可避免语义割裂。作者分享了分块大小的选择原则（适中+重叠）、不同文档类型的适配方案，并提供了Python实现代码。通过对比优化前后的检索效果，展示了该方法如何提升问答准确性。文章还总结了实践中的常见问题（如分块过大导致检索不准）及解决方案（调整分块

avatar AtomGit开源社区
cover

Java Web 在线招投标系统系统源码-SpringBoot2+Vue3+MyBatis-Plus+MySQL8.0【含文档】

avatar AtomGit开源社区
cover

langchain-rust：高性能Rust LLM应用开发实战

avatar AtomGit开源社区