【Cherry Studio + OpenClaw 2026完全指南】附：15个必备技能一键配置清单
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【2026最全指南】用 Cherry Studio + OpenClaw 打造你的本地 AI 助手（附15个必备技能）
⏱️ 阅读时长：约 30 分钟 | 💡 难度：入门 → 精通 | 📅 更新：2026年3月
你能学到什么：从零配置 Cherry Studio + OpenClaw 本地 AI 环境、接入 MiniMax/GPT/Claude 多模型、配置飞书机器人、安装15个必备技能、搭建完整的本地 AI 工作流。
📋 目录导航
1. 为什么选择这套方案？
1.1 方案组成
Cherry Studio（客户端）
↓ 调用
OpenClaw（本地 AI 网关）
↓ 管理
MiniMax / Qwen / DeepSeek 等多模型
↓ 扩展
飞书（消息推送）
↓ 增强
15+ 精选技能（浏览器自动化/文档处理/自我进化...）
```
### 1.2 核心优势
| 对比项 | 纯云端方案 | 本地 Cherry+OpenClaw |
|-------|-----------|---------------------|
| 数据隐私 | ❌ 聊天记录上云 | ✅ 全程本地 |
| 网络要求 | 依赖网络 | ✅ 本地优先，云端备用 |
| 成本 | 按量付费 | ✅ 本地模型免费 |
| 飞书集成 | 需公网暴露 | ✅ 安全接入 |
| 多模型管理 | 分散 | ✅ 统一管理 |
| 自动化能力 | 有限 | ✅ Cron + 技能强大 |
### 1.3 硬件要求
| 组件 | 最低要求 | 推荐配置 |
|------|---------|---------|
| 内存 | 8GB | 16GB+ |
| 显卡 | 可选 | RTX 5070 Ti 16GB+ |
| 硬盘 | 20GB 可用 | 50GB+（放模型） |
| 系统 | Windows 10+ | Windows 11 |
---
## 2. Cherry Studio 安装
### 2.1 下载地址
访问 Cherry Studio 官网：https://cherrystudio.com/
点击「下载」按钮，选择对应系统版本：
- Windows：下载 `.exe` 安装包
- - Mac：下载 `.dmg` 安装包
- - Linux：下载 `.AppImage` 或通过命令安装
### 2.2 Windows 安装步骤
Step 1: 双击 cherry-studio-x.x.x-windows-setup.exe
Step 2: 选择安装目录（建议 D:\Apps\CherryStudio）
Step 3: 勾选「创建桌面快捷方式」
Step 4: 点击「安装」，等待完成
Step 5: 点击「完成」，启动 Cherry Studio
### 2.3 首次启动配置
首次启动后，进行基础设置：
1. **选择语言**：设置 → 语言 → 简体中文
2. 2. **设置主题**：浅色/深色/跟随系统
3. 3. **配置数据目录**：建议放在非系统盘
### 2.4 Cherry Studio 界面介绍
> 📌 截图位置：Cherry Studio 主界面截图
> > （首次启动后截图：主界面、侧边栏、设置页）
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ 🍒 Cherry Studio [设置] [主题] [帮助] │
├──────────┬──────────────────────────────────────────┤
│ │ │
│ 💬 对话 │ ┌────────────────────────────────┐ │
│ │ │ 模型选择：MiniMax-M2.7 [▼] │ │
│ 📁 知识库 │ ├────────────────────────────────┤ │
│ │ │ │ │
│ 🖼️ 图像 │ │ 你好！有什么可以帮助你的？ │ │
│ │ │ │ │
│ 🎵 音频 │ │ │ │
│ │ ├────────────────────────────────┤ │
│ ⚙️ 设置 │ │ 请输入消息… [发送]│ │
│ │ └────────────────────────────────┘ │
└──────────┴──────────────────────────────────────────┘
---
## 3. OpenClaw 安装与配置
### 3.1 OpenClaw 是什么？
OpenClaw 是 Cherry Studio 的「后台引擎」，负责：
- 管理多个 AI 模型（统一路由）
- - 处理飞书等频道的消息
- - 运行定时任务（Cron）
- - 执行技能脚本
- - 维护记忆系统
### 3.2 下载与安装
**方法一：通过 npm 安装（推荐）**
```bash
# 需要先安装 Node.js（v18+）
# 检查 Node.js 版本
node --version
# 如果没有，访问 https://nodejs.org/ 下载安装
# 安装 OpenClaw CLI
npm install -g openclaw
# 验证安装
openclaw --version
方法二：通过 GitHub 下载（Windows）
- 访问 https://github.com/openclaw/openclaw/releases
-
- 下载最新版本的
openclaw-windows-amd64.zip
- 下载最新版本的
-
- 解压到
E:\software\openclaw\
- 解压到
-
- 添加到系统 PATH
3.3 初始化配置
安装完成后，运行初始化向导：
openclaw init
按提示完成：
- 选择数据目录（建议
E:\data\openclaw） -
- 选择端口（默认 18790）
-
- 启用/禁用哪些功能模块
3.4 启动 OpenClaw
开发模式（前台运行，看日志）：
openclaw dev
生产模式（后台运行）：
openclaw start
openclaw status # 查看运行状态
openclaw stop # 停止服务
3.5 访问 OpenClaw 控制台
启动后，浏览器打开：
http://localhost:18792
📌 截图位置：OpenClaw 控制台主界面截图
（界面包含：侧边栏菜单、主要功能区、状态显示）
3.6 OpenClaw 目录结构
C:\Users\你的用户名\.openclaw\
├── openclaw.json # 主配置文件
├── workspace\ # 工作目录
│ ├── skills\ # 技能目录
│ ├── memory\ # 每日日记
│ ├── self-improving\ # 自我进化数据
│ ├── articles\ # 文章草稿
│ └── images\ # 图片资源
├── logs\ # 日志文件
└── data\ # 数据文件
4. 多模型接入配置
4.1 支持的模型类型
OpenClaw 支持接入多种模型 provider：
| Provider | 支持模型 | 说明 |
|---|---|---|
| MiniMax | M2.7 / M2.5 / M2.1 | 主力推荐 |
| DashScope | Qwen3.5 / Kimi / GLM | 阿里云模型 |
| SiliconFlow | DeepSeek / Qwen / Kolors | 第三方聚合 |
| Cherry-in | DeepSeek / Qwen | 免费额度 |
| NVIDIA | Various | GPU 本地 |
| Ollama | 本地模型 | 本地部署 |
4.2 配置文件结构
打开 C:\Users\你的用户名\.openclaw\openclaw.json：
{
"meta": {
"lastTouchedVersion": "2026.3.14"
},
"models": {
"providers": {
"cherry-minimax": {
"baseUrl": "https://api.minimaxi.com/anthropic",
"apiKey": "sk-cp-你的MiniMax Key",
"api": "anthropic-messages",
"models": [
{ "id": "MiniMax-M2.7", "name": "MiniMax M2.7（主力）" },
{ "id": "MiniMax-M2.5", "name": "MiniMax M2.5（快速）" }
]
},
"cherry-dashscope": {
"baseUrl": "https://dashscope.aliyuncs.com/apps/anthropic",
"apiKey": "sk-你的阿里云Key",
"api": "anthropic-messages",
"models": [
{ "id": "qwen3.5-plus", "name": "通义千问 Plus" },
{ "id": "qwen3.5-flash", "name": "通义千问 Flash" }
]
},
"cherry-cherryin": {
"baseUrl": "https://open.cherryin.net",
"apiKey": "sk-你的Cherry Key",
"api": "anthropic-messages",
"models": [
{ "id": "agent/deepseek-v3.2(free)", "name": "DeepSeek V3.2（免费）" }
]
}
},
"defaultProvider": "cherry-minimax",
"defaultModel": "MiniMax-M2.7"
},
"channels": {
"feishu": {
"enabled": true,
"appId": "cli_你的AppID",
"appSecret": "你的AppSecret"
}
}
}
```
### 4.3 获取 MiniMax API Key（重点）
1. 访问 https://platform.minimaxi.com
2. 2. 注册/登录账号
3. 3. 进入「API Keys」→「创建 Key」
4. 4. 选择类型「API Key（sk-cp-xxx）」
5. 5. 复制 Key 并妥善保存
> ⚠️ API Key = 密码，不要发给他人！
### 4.4 配置 Ollama 本地模型（可选）
如果你有本地显卡，可以跑开源模型：
```bash
# 安装 Ollama
# 下载：https://ollama.com/download
# 下载模型
ollama pull minicpm-v # 中文图片理解模型（5.5GB）
ollama pull qwen3.5 # 通义千问（7GB）
# 查看已安装模型
ollama list
然后在 openclaw.json 中添加：
{
"providers": {
"ollama": {
"baseUrl": "http://localhost:11434/v1",
"apiKey": "ollama",
"models": [
{ "id": "minicpm-v", "name": "minicpm-v（本地图片理解）" }
]
}
}
}
```
### 4.5 模型选择建议
| 场景 | 推荐模型 | 说明 |
|------|---------|------|
| 日常对话 | MiniMax M2.7 | 性价比最高 |
| 中文写作 | MiniMax M2.7 | 中文优化 |
| 代码生成 | Qwen3.5（阿里云） | 专精代码 |
| 图片理解 | minicpm-v（本地） | 免费+私密 |
| 复杂推理 | DeepSeek V3.2（Cherry-in免费额度） | 逻辑能力强 |
---
## 5. 飞书机器人配置
> 📌 详细步骤请参考本系列《飞书配置完整指南》
### 5.1 快速配置清单
□ 在 open.feishu.cn 创建自建应用
□ 获取 App ID + App Secret
□ 开通权限：im:message:send_as_bot
□ 订阅事件：im.message.receive_v1
□ 发布应用
□ 在 openclaw.json 中填入凭证
□ 重启 OpenClaw
□ 测试发送消息
### 5.2 飞书配置核心代码
```json
{
"channels": {
"feishu": {
"enabled": true,
"appId": "cli_你的AppID",
"appSecret": "你的AppSecret",
"verificationToken": "你的Token",
"botName": "Cherry AI",
"receiveMessages": true
}
}
}
```
---
## 6. 15个必备技能安装
### 6.1 自动安装（ClawHub）
```bash
# 安装单个技能
npx clawhub install 技能名
# 查看可用技能
npx clawhub search 关键词
6.2 推荐安装清单
⭐ 核心必备（4个）
| 技能 | 命令 | 用途 |
|---|---|---|
| feishu-doc | npx clawhub install feishu-doc |
飞书文档读写 |
| feishu-wiki | npx clawhub install feishu-wiki |
飞书知识库 |
| feishu-drive | npx clawhub install feishu-drive |
飞书云盘 |
| self-improving | npx clawhub install self-improving-proactive-agent |
自我进化 |
🤖 AI 能力增强（MiniMax 官方，4个）
| 技能 | 安装方式 | 用途 |
|---|---|---|
| minimax-multimodal-toolkit | 手动下载 | 语音/音乐/图片/视频生成 |
| minimax-pdf | 手动下载 | PDF 处理 |
| vision-analysis | 手动下载 | 图片分析 |
| minimax-xlsx | 手动下载 | Excel 处理 |
🛠️ 开发工具（3个）
| 技能 | 命令 | 用途 |
|---|---|---|
| frontend-dev | npx clawhub install frontend-dev |
前端开发 |
| playwright | npx clawhub install playwright-browser-automation |
浏览器自动化 |
| docker-essentials | npx clawhub install docker-essentials |
Docker 管理 |
📡 效率工具（4个）
| 技能 | 命令 | 用途 |
|---|---|---|
| weather | npx clawhub install weather |
天气预报 |
| summarize | npx clawhub install summarize |
URL/PDF 摘要 |
| github | npx clawhub install github |
GitHub 操作 |
| gog | npx clawhub install gog |
Google Workspace |
6.3 MiniMax 技能仓库下载
# 克隆官方仓库
git clone https://github.com/MiniMax-AI/skills.git
# 复制核心技能
cp -r skills/minimax-multimodal-toolkit ~/.openclaw/workspace/skills/
cp -r skills/minimax-pdf ~/.openclaw/workspace/skills/
cp -r skills/vision-analysis ~/.openclaw/workspace/skills/
cp -r skills/minimax-xlsx ~/.openclaw/workspace/skills/
7. 自我进化配置
7.1 什么是自我进化？
让 AI 记住你给过的纠正、优化重复任务的执行方式、主动推进待办事项。
7.2 配置文件位置
~/.openclaw/workspace/self-improving/
├── corrections.md # 用户纠正记录
├── patterns.md # 最佳执行模式
├── heartbeat-state.md # 任务状态追踪
└── memory.md # 长期记忆
~/.openclaw/workspace/proactivity/
├── heartbeat.md # 心跳检查清单
├── log.md # 执行日志
└── memory.md # 运行状态
7.3 定时任务配置（推荐）
在 OpenClaw 控制台配置以下定时任务：
| 任务名 | 时间 | 功能 |
|---|---|---|
| 每晚技能进化 | 01:00 | 自动安装新技能 |
| 每晚自进化 | 02:00 | 整理记忆和纠正 |
| 记忆维护 | 03:00 | 更新 MEMORY.md |
| 每日要闻推送 | 06:00 | 发送最新资讯 |
| 每日赚钱项目 | 09:00 | 搜索副业机会 |
📌 截图位置：OpenClaw Cron 配置界面截图
7.4 纠正示例
当你纠正 AI 时，直接说：
记住：以后遇到图片理解，统一用本地 minicpm-v，不要调用云端。
AI 会自动写入 corrections.md，下次执行时参考。
8. 常见问题与排查
❌ 问题：OpenClaw 启动报错 port already in use
原因：18790 端口被占用
解决：
# 查找占用进程
netstat -ano | findstr "18790"
# 结束进程（PID 换成实际数字）
taskkill /PID 进程PID /F
# 或改端口
openclaw set --port 18791
❌ 问题：飞书机器人收不到消息
排查顺序：
- ✅ OpenClaw 是否运行中？（
openclaw status） -
- ✅ Webhook URL 是否公网可访问？
-
- ✅ 应用是否已发布？
-
- ✅ 事件订阅是否配置了
im.message.receive_v1？
- ✅ 事件订阅是否配置了
❌ 问题：模型调用失败 401 Unauthorized
原因：API Key 错误或过期
解决：
- 检查
openclaw.json中的 apiKey 是否正确 -
- 确认 Key 没有过期
-
- 确认 Key 有对应模型的调用权限
❌ 问题：技能执行报错 bash: command not found
原因：Windows 没有 Bash 环境
解决：安装 Git Bash
- 下载 https://git-scm.com/download/win
-
- 安装时勾选「Add to PATH」
-
- 重启终端
🚀 快速开始清单
完成以下步骤，你就有了一个完整的本地 AI 工作流：
Day 1：安装配置
□ 安装 Cherry Studio
□ 安装 OpenClaw
□ 配置至少一个模型（推荐 MiniMax）
□ 配置飞书机器人
Day 2：技能安装
□ 安装 self-improving 技能
□ 安装飞书三件套（doc/wiki/drive）
□ 安装 MiniMax 多模态技能包
Day 3：自动化
□ 配置每日要闻推送
□ 配置每晚技能进化
□ 测试自我进化（故意纠正一次）
□ 测试本地 minicpm-v 图片理解
📚 本系列其他文章
| 篇 | 文章 | 内容 |
|---|---|---|
| ① | 本篇（收藏！） | 整体方案介绍 + 安装配置总览 |
| ② | 飞书配置完整指南 | App创建/权限/事件订阅/Webhook |
| ③ | 技能商店详解 | 15个技能详解 + 安装命令 |
| ④ | 使用技巧大全 | 记忆管理/Cron/自动化/飞书技巧 |
| ⑤ | MiniMax 深度对比 | vs GPT-4/Claude 实测 |
| ⑥ | MiniMax 技能仓库 | 多模态创作从入门到精通 |
💬 遇到问题？欢迎在评论区留言，我会持续更新本指南。
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📌 相关资源
- Cherry Studio：https://cherrystudio.com/
- OpenClaw：https://github.com/openclaw/openclaw
- MiniMax API：https://platform.minimaxi.com
- MiniMax 技能仓库：https://github.com/MiniMax-AI/skills
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