## OpenClaw V3 新手起飞指南 🚀
> ✨**写在前面**：
>
> 这是一份专门为你**精简提炼**的“保姆级”新手指南。
>
> 我们剔除了早期不需要懂的底层配置和部署逻辑，为你找到了一条**最平缓的入门曲线 (Sweet Spot)**：
>
>
> **从零基础 -> 拿到 API -> 成功安装 -> 接入飞书 -> 安全防泄漏 -> 学会用技能**
>
>
> 准备好了吗？系好安全带，我们要发车了！
* * *
## 第一部分：揭开面纱（OpenClaw 到底是什么）
> 🎯**本章目标**：学完这章，你能向朋友清楚解释OpenClaw是什么、能做什么、不能做什么
> ⏱️**预计时间**：3分钟
### 本章你将学会什么
* • 用一句话向朋友解释OpenClaw是什么
* • 三个真实场景，理解它能帮你做什么
* • 澄清常见误解，知道它不能做什么
* • 为什么2026年它突然火了
* • 根据你的需求，选择最适合的阅读路径
* * *
### 1.1 一句话解释：你的AI助理，住在你的电脑里
想象一下：你招了一个实习生，这个实习生特别聪明，能帮你查资料、写文档、整理数据，还能24小时在线。但你不需要给它交社保，也不用担心它跳槽。
**OpenClaw就是这个实习生，只不过它住在你的电脑里。**
更准确地说：
> OpenClaw是一个**AI智能体平台**（Agent Platform），让你能在自己的电脑上运行AI助理，并把它接入到你日常使用的工具里——比如飞书、Telegram。
几个核心概念，先混个脸熟（后面章节会详细讲）：
* •**Agent（智能体）**：能自主执行任务的AI程序，就像一个**带工具箱的实习生**。你告诉它”帮我整理今天的会议纪要”，它会自己决定用什么工具、分几步完成。
* •**Gateway（网关）**：系统的**总调度室**，负责消息路由和协调。默认地址是`127.0.0.1:18789`，就是你电脑上开的一个端口。
* •**Channel（渠道）**：连接各种聊天平台的接口，比如飞书、Telegram。
* •**Tool（工具）**：Agent能调用的具体功能，比如读写文件、执行命令、搜索网页。
* •**Skill（技能）**：告诉Agent**什么时候用什么工具**的”说明书”。
别慌，这些词现在看着陌生，用几遍就熟了。
* * *
### 1.2 它能做什么：三个真实场景
光说概念太虚，来看三个真实的使用场景。
### 1.2.1 场景一：自动整理日报（拯救打工人）
小王每天下班前要发日报，总结今天做了什么。以前他要翻聊天记录、看邮件、回忆一天的工作，至少花20分钟。
现在他@飞书里的OpenClaw机器人：
> “帮我整理今天的日报，从项目群提取关键进展，从邮件提取待跟进事项。”
机器人自动：
1. 1. 读取指定群聊的今日消息
2. 2. 提取关键信息
3. 3. 按格式生成日报
4. 4. 发到指定文档
**省下的20分钟，小王可以准时下班了。**
### 1.2.2 场景二：查资料写报告（研究员的福音）
小李需要写一篇行业分析报告，涉及大量资料搜集。以前他要在十几个网站间来回切换，复制粘贴到手软。
现在他告诉OpenClaw：
> “搜索2025年AI编程助手的市场规模，整理成表格，包含数据来源。”
Agent自动：
1. 1. 调用搜索工具查找资料
2. 2. 访问多个网页提取信息
3. 3. 整理成结构化表格
4. 4. 标注数据来源
**小李从”体力活”中解放出来，专注在分析和判断上。**
### 1.2.3 场景三：飞书里@它办事（团队协作神器）
团队群里经常有人问：
* • “谁能查一下上个月的销售数据？”
* • “帮忙翻译一下这个英文文档”
* • “把这份PDF转成Markdown”
现在直接在群里@机器人：
> “@小助手 把刚才发的PDF转成Markdown格式”
机器人立即处理，把结果发回群里。
**不用麻烦同事，不用切换工具，在聊天中就把事办了。**
* * *
### 1.3 它不是什么：澄清常见误解
OpenClaw很强大，但它不是万能的。以下几个误解，越早澄清越好。
### 1.3.1 误解一：它是ChatGPT替代品
**不是。**
ChatGPT是一个AI对话产品，你打开网页就能聊。OpenClaw是一个**平台**，让你能搭建自己的AI助理。
你可以这样理解：
* • ChatGPT = 一个训练有素的客服
* • OpenClaw = 一个可以训练自己客服的系统
实际上，OpenClaw可以接入ChatGPT的API，也可以接入Claude、KIMI、MiniMax等其他模型。它是**模型的使用者**，不是**模型的竞争者**。
### 1.3.2 误解二：它是云端服务，数据存在别人服务器上
**不是。**
这是OpenClaw最大的特点之一：**它运行在你的电脑上**。
* • 你的聊天记录存在本地
* • 你的文件处理在本地完成
* • 你的API Key不会经过第三方服务器
对于担心数据隐私的企业和个人，这是巨大的优势。
> ⚠️**注意**：虽然OpenClaw本身在本地运行，但它调用AI模型时需要联网。你的消息会发送到对应的AI服务商（如OpenAI、KIMI等）。
### 1.3.3 误解三：它会自己上网乱买东西、乱发邮件
**不会。**
OpenClaw的设计理念是**最小权限原则**。默认情况下，它什么都不能做。
* • 想让它读写文件？你需要明确授权
* • 想让它发邮件？你需要配置邮件工具
* • 想让它执行命令？你需要开启沙箱并设置权限
而且，高风险操作可以设置**二次确认**，确保它不会”自作主张”。
* * *
### 1.4 为什么2026年它突然火了
AI Agent的概念不是2026年才有的，为什么现在才火？
### 1.4.1 原因一：大模型能力到了”可用”的临界点
2024年的GPT-4和Claude 3已经很强，但还不够稳定。2025-2026年的模型（Claude Opus 4.6/Sonnet 4.6、GPT-5.3-Codex、KIMI K2.5等）在**理解复杂指令**和**稳定输出格式**上有了质的飞跃。
简单说：以前的AI助理经常”听不懂人话”，现在的能听懂了。
### 1.4.2 原因二：工程化工具成熟了
光有聪明的大脑不够，还需要：
* • 稳定的消息收发机制
* • 可靠的工具调用框架
* • 安全的权限管理系统
* • 友好的配置界面
OpenClaw把这些工程难题都解决了，让普通用户也能搭起自己的AI助理。
### 1.4.3 原因三：从”玩具”到”工具”的转变
早期的AI Agent更多是极客的玩具，现在它们真的能**解决实际工作问题**。
* • 整理日报节省20分钟
* • 查资料写报告节省2小时
* • 自动化数据处理节省半天
**当省下的时间超过学习成本时，普及就水到渠成了。**
* * *
### 1.5 阅读路线图：三种读者的最短路径
这本书有17章，但你不需要全部读完。根据你的需求，选择最适合的路径：
### 1.5.1 路径A：我只想快速用起来（推荐所有人先走这条）
**目标**：在飞书里@AI机器人，让它帮你办事
**阅读顺序**：
1. 1. 第1章（本章）→ 了解是什么
2. 2. 第2章 → 准备API Key
3. 3. 第3章 → 安装OpenClaw
4. 4. 第5章 → 接入飞书
5. 5. 第6章 → 配置安全策略
**预计时间**：2-3小时
### 1.5.2 路径B：我想深度定制，让它做特定任务
**目标**：让AI助理完成我的专属任务（如数据分析、报告生成）
**阅读顺序**：
1. 1. 先完成路径A（基础必须打牢）
2. 2. 第10章 → 了解Tools能做什么
3. 3. 第11章 → 使用现成Skills
4. 4. 第12章 → 写第一个Skill
5. 5. 第13章 → 进阶优化
**预计时间**：1-2天
### 1.5.3 路径C：我是技术用户，想部署到服务器
**目标**：在服务器上稳定运行，团队共享使用
**阅读顺序**：
1. 1. 先完成路径A（了解基础）
2. 2. 第7章 → 模型配置优化
3. 3. 第8章 → 配置文件深入
4. 4. 第9章 → 安全与沙箱
5. 5. 第15章 → 多Workspace配置
6. 6. 第16章 → 部署与运维
**预计时间**：2-3天
* * *
#### 本部分小结
来，我们回顾一下：
1. 1.**OpenClaw是什么**：一个AI智能体平台，让你的电脑上运行AI助理
2. 2.**它能做什么**：整理日报、查资料写报告、飞书里@它办事
3. 3.**它不能做什么**：不是ChatGPT替代品、不是纯云端服务、不会擅自行动
4. 4.**为什么现在火了**：大模型能力成熟 + 工程化工具完善 + 真正解决工作问题
5. 5.**怎么开始**：根据你的需求选择路径A、B或C
* * *
#### 动手试试
1. 1. 向一位朋友解释OpenClaw是什么，用本章的”带工具箱的实习生”类比
2. 2. 思考：你日常工作中有哪些重复性任务，可能适合交给AI助理？
3. 3. 根据1.5节的路线图，确定你要走哪条路径
* * *
* * *
## 第二部分：开工准备（你只需要这三样东西）
> 🎯**本章目标**：学完这章，你能确认自己具备开始的所有条件，并准备好API Key
> ⏱️**预计时间**：10分钟
### 本章你将学会什么
* • 确认你的电脑满足运行条件
* • 理解API Key是什么，以及怎么获取
* • 国内三家Coding Plan的详细申请步骤（KIMI/MiniMax/GLM）
* • 备选方案（OpenRouter/Anthropic）
* • 提前预览最终效果
* * *
### 2.1 别慌，你只需要这三样东西
很多技术书一上来就列一堆要求，看得人想放弃。咱们换个方式：
**你只需要三样东西：**
1. 1. 一台能上网的电脑（Windows/Mac/Linux都行）
2. 2. 一个API Key（别被这个词吓到，就是一串密码）
3. 3. 10分钟时间（和一点点耐心）
没了。不需要你是程序员，不需要你懂AI，不需要买服务器。
* * *
### 2.2 第一样东西：一台电脑
### 2.2.1 系统要求
| 系统 | 要求 | 备注 |
| — | — | — |
| macOS | 10.15+ | Intel和Apple Silicon都支持 |
| Windows | 10/11 | 推荐用WSL2（后面会讲） |
| Linux | 主流发行版 | Ubuntu/Debian/CentOS/Fedora都行 |
**简单说：只要是近5年的电脑，基本都能跑。**
### 2.2.2 网络要求
你需要能访问：
* • npm registry（安装OpenClaw）
* • 你选择的AI服务商（如KIMI、MiniMax等）
国内用户注意：OpenClaw本身不需要翻墙，但部分AI服务商可能需要。
* * *
### 2.3 第二样东西：一个API Key
### 2.3.1 API Key是什么？
**API Key（应用编程接口密钥）**，听起来很高大上，其实就是**一串密码**。
类比一下：
* • 饭店的VIP卡 → 证明你有资格享受服务
* • 小区的门禁卡 → 证明你有权限进入
* • API Key → 证明你有权限调用AI服务
每次OpenClaw让AI帮你干活，都要出示这个Key。AI服务商根据Key来：
1. 1. 确认你是谁
2. 2. 计算你用了多少额度
3. 3. 决定是否响应你的请求
### 2.3.2 国内三家Coding Plan（推荐）
对于国内用户，我推荐优先选择以下三家。它们都有专门针对开发者的 Coding Plan，且本章统一使用国内站口径（不使用国际站路径）。
#### 2.3.2.1 方案A：KIMI Coding Plan（推荐）
**申请步骤**：
1. 1. 访问 https://www.kimi.com/code
2. 2. 登录/注册KIMI账号
3. 3. 点击”订阅Coding Plan”
4. 4. 完成支付（支持支付宝/微信）
5. 5. 进入控制台，点击”创建API Key”
6. 6. 复制生成的Key（以`sk-`开头）
> 💡**提示**：Key创建后只显示一次，务必保存好。如果丢了，只能重新创建。
#### 2.3.2.2 方案B：MiniMax Coding Plan（推荐）
**申请步骤**：
1. 1. 访问 https://platform.minimaxi.com/subscribe/coding-plan
2. 2. 注册/登录账号
3. 3. 完成实名认证（需要身份证）
4. 4. 订阅Coding Plan
5. 5. 进入”API管理”页面
6. 6. 创建API Key并复制
#### 2.3.2.3 方案C：GLM Coding Plan（推荐）
**申请步骤**：
1. 1. 访问 https://bigmodel.cn/glm-coding
2. 2. 注册/登录智谱AI账号
3. 3. 进入控制台
4. 4. 点击”API Keys”菜单
5. 5. 创建新的API Key
6. 6. 复制保存
### 2.3.3 三家对比表
| 特性 | KIMI | MiniMax | GLM |
| — | — | — | — |
| 月费（2026-02-18核验） | 49/99/199/699元 | 29/49/119元 | 49/149/469元 |
> 💡 说明：以上价格均按御三家国内站结算页口径记录；后续如有活动变动，请以实时页面为准。
### 2.3.4 备选方案
如果上述三家都不适合你，还有以下选择：
#### 2.3.4.1 OpenRouter
**特点**：一个API对接多家模型（Claude、GPT、Llama等）
**网址**：https://openrouter.ai
**适合**：想用一个Key调用多种模型的用户
**注意**：国内访问可能需要代理
#### 2.3.4.2 Anthropic（Claude官方）
**特点**：Claude模型官方API，质量顶尖
**网址**：https://console.anthropic.com
**适合**：追求最高质量回复的用户
**注意**：国内访问需要代理，价格较高
* * *
### 2.4 第三样东西：10分钟时间
这10分钟你要做什么？
| 时间 | 动作 |
| — | — |
| 2分钟 | 检查电脑系统版本 |
| 5分钟 | 申请API Key（如果还没申请） |
| 3分钟 | 把Key保存在安全的地方 |
**保存Key的建议**：
1. 1.**不要**直接保存在微信/QQ聊天记录里
2. 2.**不要**截图保存在相册里
3. 3.**推荐**保存在：
* • 密码管理器（1Password、Bitwarden等）
* • 本地文本文件（放在安全的位置）
* • 备忘录（如果支持加密）
> ⚠️**重要**：API Key就像银行卡密码，泄露了别人就能花你的钱。妥善保管！
* * *
### 2.5 提前看看你会得到什么
完成本书学习后，你将拥有：
**一个能在飞书里@的AI机器人**：
* • 私聊问它问题
* • 群里@它办事
* • 让它帮你整理文档、查资料
**一个可定制的AI助理**：
* • 根据你的需求写Skills
* • 连接你的常用工具
* • 自动化重复工作
**完全掌控的数据隐私**：
* • 所有数据存在本地
* • 不经过第三方服务器
* • 企业级安全保障
* * *
#### 本部分小结
来，检查一下你的准备清单：
* •一台能上网的电脑（Windows/Mac/Linux）
* •一个API Key（KIMI/MiniMax/GLM任选其一）
* •10分钟时间
## 如果都准备好了
#### 动手试试
1. 1. 确认你的电脑系统版本符合要求
2. 2. 选择一家Coding Plan，完成API Key申请
3. 3. 把Key保存在安全的地方（推荐密码管理器）
4. 4. 测试网络：访问你选择的AI服务商控制台，确认能正常打开
* * *
* * *
## 第三部分：极速安装（5分钟把神兽接回家）
> 🎯**本章目标**：学完这章，你能完成OpenClaw安装并发出第一条消息
> ⏱️**预计时间**：5分钟
> 📋**前置要求**：已完成第2章（准备工作）
### 本章你将学会什么
* • 检查并安装Node.js环境
* • 用一行命令安装OpenClaw
* • 运行向导完成初始化配置
* • 理解QuickStart和Manual的区别
* • 配置国内三家Coding Plan
* • 验证安装成功并发出第一条消息
* * *
### 3.1 环境检查：Node.js是什么？
### 3.1.1 Node.js简介
**Node.js**是一个让JavaScript能在电脑本地运行的环境。简单说：
> Node.js就像JavaScript的”翻译官”，让它能在浏览器之外的地方工作。
你不需要深入理解它，只需要确认电脑上已经安装了。
### 3.1.2 检查Node.js版本
打开你的终端（Terminal），输入：
node –version
**期望看到的结果**：
v22.x.x
**判断标准**：
* • ✅ 版本 >= v22：可以继续
* • ❌ 版本 < v22：需要升级
* • ❌ 提示”command not found”：需要安装
### 3.1.3 如果Node.js不符合要求
#### macOS安装/升级
`# 使用Homebrew安装（推荐）brew install node# 如果已安装但版本低，升级brew upgrade node`
#### Windows安装/升级
**推荐方式：使用winget**
winget install OpenJS.NodeJS.LTS
**或者手动下载**：
1. 1. 访问 https://nodejs.org
2. 2. 下载LTS版本（长期支持版）
3. 3. 按向导安装
> 💡**Windows用户注意**：官方推荐在WSL2中运行OpenClaw，能避免很多奇怪问题。WSL2安装指南：https://docs.microsoft.com/zh-cn/windows/wsl/install
#### Linux安装/升级
**Ubuntu/Debian**：
`curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_22.x | sudo -E bash -sudo apt-get install -y nodejs`
**CentOS/RHEL/Fedora**：
sudo dnf install nodejs
### 3.1.4 验证安装
安装完成后，再次检查：
`node –versionnpm –version`
两个命令都应该返回版本号。
> ⚠️**常见问题**：如果安装后还是提示”command not found”，尝试**重启终端**或**重新登录系统**。
* * *
### 3.2 安装命令：就一行，复制粘贴
确认Node.js >= v22后，执行安装命令：
npm install -g openclaw@latest
**这行命令在做什么？**
* •`npm`：Node.js的包管理器
* •`install`：安装
* •`-g`：全局安装（在任何目录都能用`openclaw`命令）
* •`openclaw@latest`：安装 npm 上当前发布版（本书核验冻结点为`v2026.2.17`）
**等待时间**：取决于你的网络，通常30秒到2分钟。
### 3.2.1 验证安装成功
openclaw –version
期望看到类似输出：
2026.2.17
> ❌**如果提示”command not found”**
>
>
> 可能原因：npm全局路径未加入系统PATH
>
>
> 解决方法：
>
>
> 1. 1. 重启终端
> 2. 2. 如果还不行，检查npm全局路径：`npm prefix -g`
> 3. 3. 把返回的路径加入PATH环境变量
* * *
### 3.3 运行向导：openclaw onboard
安装完成后，运行初始化向导：
openclaw onboard –install-daemon
**参数说明**：
* •`onboard`：运行初始化向导
* •`–install-daemon`：同时安装后台服务（推荐）
### 3.3.1 向导第一步：风险确认 + 已有配置处理
启动向导后，通常会先看到：
`? I understand this is powerful and inherently risky. Continue?❯ Yes No`
这里选`Yes`继续。
如果你之前装过 OpenClaw，还会看到：
`Existing config detected…? Config handling❯ Use existing values Update values Reset`
**怎么选：**
* • 首次安装：通常不会出现这一段，直接进入下一步。
* • 复装/换模型：选`Update values`（推荐，保留其余稳定配置）。
* • 完全重来：选`Reset`（谨慎）。
### 3.3.2 向导第二步：选择模式（Onboarding mode）
向导会问你：
`? Onboarding mode❯ QuickStart – Minimal setup, get running fast Manual – Full control over all settings`
**怎么选？**
| 选项 | 适合谁 | 结果 |
| — | — | — |
| QuickStart | 新手，想快速跑起来 | 自动配置推荐设置 |
| Manual | 想完全掌控配置 | 逐个配置每个选项 |
**我的建议**：第一次选**QuickStart**，后面可以随时改配置。
### 3.3.3 向导第三步：先选模型厂商（Provider）
向导会提示你选择模型提供商：
`? Which model provider would you like to use? OpenAI Anthropic❯ KIMI MiniMax GLM Other (custom endpoint)`
**先选你在第2章申请的厂商**（KIMI / MiniMax / GLM）。
### 3.3.4 向导第四步：再选鉴权方式（Auth method，容易漏）
在你选完厂商后，通常不会立刻要 Key，而是先进入该厂商的鉴权方式选择。
常见会看到类似：
`?
**国内读者建议：优先选 Coding Plan 对应项。**
* • KIMI：优先`Kimi Code API key (subscription)`路径
* • MiniMax：优先`MiniMax OAuth`（CN）路径
* • GLM（Z.AI）：优先`Coding-Plan-CN`路径
### 3.3.5 向导第五步：输入API Key并选模型
#### 如果选择KIMI
`? Enter your KIMI API Key: [粘贴你的Key]? Select model: ❯ kimi-k2.5`
#### 如果选择MiniMax
`? Enter your MiniMax API Key: [粘贴你的Key]? Select model: ❯ MiniMax-M2.5`
#### 如果选择GLM
`? Enter your GLM API Key: [粘贴你的Key]? Select model: ❯ glm-5`
> 💡**提示**：粘贴API Key时，终端不会显示任何字符（为了安全），这是正常的。直接粘贴后按回车即可。
### 3.3.6 向导第六步：配置Channel（先Skip！）
在 QuickStart 路径下，向导会直接进入渠道单选列表：
`? Select channel (QuickStart) … Feishu/Lark (飞书) …❯ Skip for now (You can add channels later via `openclaw channels add`)`
**首次建议直接选`Skip for now`。**
**为什么先Skip？**
这是多轮实测验证出的最佳实践：
1. 1. 先把”TUI里能稳定对话”跑通
2. 2. 确认模型、鉴权、Gateway都正常
3. 3. 再接入渠道，出错时能明确判断是”渠道配置问题”还是”基础环境问题”
**放心，第5章会详细讲飞书接入。**
### 3.3.7 向导第七步：配置 Skills（建议开）
`Channel`之后，向导会进入 Skills 检查与可选安装：
`Skills statusEligible: …Missing requirements: ……? Configure skills now? (recommended)❯ Yes No`
**首次建议选`Yes`**，原因很简单：
现在就把“能自动装的依赖”装掉，后面少踩坑。
接下来常见会看到：
`? Install missing skill dependencies❯ Skip for now <某个 skill 依赖项...>? Preferred node manager for skill installs❯ npm pnpm bun`
**给新手的默认建议：**
1. 1. 如果你只想先跑通主线：可先`Skip for now`；
2. 2. 如果你准备立刻玩 Skills：按需勾选安装项；
3. 3.`node manager`选你本机已经在用的那个（不确定就用`npm`）。
### 3.3.8 向导第八步：配置 Hooks（建议最小开启）
Skills 后会进入 Hooks 配置：
`Hooks…? Enable hooks?❯ Skip for now
官方说明里，Hooks 用来“在某些命令触发时自动执行动作”（例如`/new`时做会话记忆整理）。
**本书建议的最小策略：**
1. 1. 首次可先启用 1 个最核心 hook（最小可用，优先`session-memory`，若列表里有）；
2. 2. 如果你现在还分不清 hook 的作用，也可以先`Skip for now`；
3. 3. 先跑通主线，后面在第10章再系统化管理 hooks。
### 3.3.9 向导第九步：选择 Hatch 方式（关键）
在收尾阶段，向导会给你一个启动入口选择：
`? How do you want to hatch your bot?❯ Hatch in TUI (recommended) Open the Web UI Do this later`
**怎么选：**
* •`Hatch in TUI (recommended)`：在终端里直接进入交互（最稳，推荐默认选这个）
* •`Open the Web UI`：打开浏览器控制台（图形化）
* •`Do this later`：先结束向导，稍后再进
**为什么默认选 TUI：**
1. 1. 我们无法假设你一定在本机操作；很多读者是在云主机/VPS 上跑。
2. 2. 如果是 VPS，`Open the Web UI`往往还要做端口转发，对新手不友好。
3. 3. 选`Hatch in TUI`可以立刻开始对话，不被网络与端口问题卡住。
### 3.3.10 向导第十步：记录 Dashboard 链接与 Gateway 状态
在你完成 Hatch 选择后，向导会输出控制台访问信息与网关状态（如`Web UI`、`Gateway WS`、`Gateway: reachable`）。
如果你选了`Open the Web UI`，一般会直接给出带 token 的 Dashboard 链接并尝试自动打开浏览器。
如果你选了`Do this later`，后续可用：
openclaw dashboard –no-open
再次获取控制台入口。
* * *
### 3.4 首次对话：先完成 bootstrap（真正初始化）
onboard 完成后，建议先在 TUI 里完成第一轮 bootstrap 对话。
官方流程会把它当成“把 Agent 变成你的 Agent”的关键动作（源码里有`Wake up, my friend!`引导）。
这一步建议你主动讲清楚下面 5 件事：
1. 1.**你是谁**：怎么称呼你、你的时区和工作语言。
2. 2.**你要它扮演什么角色**：比如“我的技术写作助手”。
3. 3.**你平时的工作场景**：常用工具、文件目录、沟通方式（飞书/邮件等）。
4. 4.**你的偏好**：回答风格、长度、是否先给结论。
5. 5.**你的边界**：哪些操作必须先确认、哪些内容不要碰。
这一步做得越清楚，后续它越像“你自己的实例”，而不是“一个通用聊天机器人”。
> 💡 你也可以把这些信息落盘到工作区里的`BOOTSTRAP.md / IDENTITY.md / USER.md / SOUL.md`，让后续会话更稳定。
* * *
### 3.5 Bootstrap 后，再发第一条“低上下文”消息
完成 bootstrap 后，建议先发一条**不依赖你工作背景**的消息做冒烟测试。
推荐你先用这条：
请给我一个“今天就能执行”的 5 条待办清单（每条不超过 18 个字），并按优先级排序。
如果你想测“查询能力”，可再补一条：
请告诉我北京今天的天气，并给出穿衣建议（1 句话）。
按回车发送。
**期望的回复**：
它应该直接给出结构化结果（清单或天气建议），而不是继续做泛泛自我介绍。
**如果看到回复，恭喜你！安装成功！**
* * *
### 3.6 如果出错了怎么办
### 3.6.1 问题一：Gateway启动失败
**症状**：向导提示`Gateway failed to start`
**可能原因**：
1. 1. 端口18789被占用
2. 2. 权限不足
3. 3. 配置文件错误
**解决方法**：
`# 查看端口占用lsof -i :18789# 或者换端口启动openclaw gateway start –port 18790`
### 3.6.2 问题二：发送消息无回复
**症状**：消息发送后，一直显示”正在输入”但没有回复
**可能原因**：
1. 1. API Key错误
2. 2. 网络不通
3. 3. 模型服务异常
**解决方法**：
`# 检查配置openclaw config get# 检查模型连接openclaw doctor# 查看日志openclaw logs`
### 3.6.3 问题三：Web UI打不开
**症状**：浏览器访问`127.0.0.1:18789`显示无法连接
**可能原因**：
1. 1. Gateway没启动
2. 2. 防火墙阻挡
3. 3. 地址输错
**解决方法**：
`# 确认Gateway在运行openclaw status# 如果未运行，手动启动openclaw gateway start`
* * *
#### 本部分小结
来，回顾一下今天的成果：
1. 1. ✅ 检查了Node.js环境（>= v22）
2. 2. ✅ 安装了OpenClaw（`npm install -g openclaw@latest`）
3. 3. ✅ 运行了初始化向导（`openclaw onboard –install-daemon`）
4. 4. ✅ 配置了国内Coding Plan（KIMI/MiniMax/GLM）
5. 5. ✅ 在收尾阶段选择了`Hatch in TUI (recommended)`（默认推荐）
6. 6. ✅ 完成了首次 bootstrap（把实例初始化成“你的实例”）
7. 7. ✅ 发出了第一条业务消息！
* * *
#### 动手试试
1. 1. 在 TUI 里继续对话，补充你的工作边界、偏好与禁区（完成 bootstrap）
2. 2. 让它基于你的真实场景给出一个可执行清单（例如今天待办）
3. 3. 如果你在本机环境，再额外打开 Dashboard/Web UI 对照体验一次
4. 4. 如果安装过程中遇到问题，记录错误信息，对照第4章排查
* * *
* * *
## 第四部分：飞书接入（让它能在群里陪你聊天）
> 🎯**本章目标**：学完这章，你能在飞书里@AI机器人，让它帮你办事
> ⏱️**预计时间**：30分钟
> 📋**前置要求**：已完成第3章（安装成功，并在TUI完成bootstrap首轮对话）
### 本章你将学会什么
* • 在飞书开放平台创建企业应用
* • 获取App ID和App Secret
* • 配置权限（含批量导入JSON）
* • 理解”先发布→再配置→再开长连接”的关键时序
* • 在OpenClaw侧配置飞书渠道
* • 完成配对并验证收发
* * *
### 5.1 为什么第3章让你先Skip Channel
还记得第3章的配置向导吗？我们在Channel那一步选择了Skip。
**这不是省略，而是有意为之。**
实测经验告诉我们：
* • 先把”TUI里能稳定对话”跑通，确认模型、鉴权、Gateway都正常
* • 再做渠道接入，出错时就能明确判断是”渠道配置问题”还是”基础环境问题”
* • 这种”两段式”路径成功率更高，也更容易排错
如果你已经完成第3章，并且在 TUI 里完成了 bootstrap 初始化，这一章就是你的下一步。
* * *
### 5.2 飞书接入的整体流程
不管你接的是哪家平台，基本都遵循同一条流水线：
1. 1.**平台侧建应用**（拿到凭证）
2. 2.**OpenClaw侧配置渠道**（`openclaw channels add`）
3. 3.**启动Gateway并验证收发**
4. 4.**配对/白名单放行**
5. 5.**再做群聊策略、提及策略和风控**
你可以把这5步理解为”固定骨架”。本章先把飞书走通，其他渠道请走补充章或官方渠道文档。
* * *
### 5.3 阶段一：飞书私聊机器人（降低复杂度）
本节按两段走：
1. 1.**第一阶段**：飞书私聊机器人可稳定收发
2. 2.**第二阶段**：飞书群聊里@机器人可回复
**为什么要分两段？**
排障时，私聊比群聊简单得多。先确保私聊通，再搞群聊，能大幅降低复杂度。
* * *
### 5.4 Step 1：在飞书开放平台创建应用
### 5.4.1 打开平台并创建企业应用
1. 1. 打开飞书开放平台：https://open.feishu.cn/app
2. 2. 登录你的飞书账号（需要有企业管理员权限）
3. 3. 点击”创建企业自建应用”
1. 1. 填写应用信息：
* •**应用名称**：建议用”AI助手”或”OpenClaw”
* •**应用描述**：内部使用的AI助手
* •**图标**：可以上传一个机器人图标
### 5.4.2 获取App ID与App Secret
创建完成后，进入应用详情页：
1. 1. 点击左侧”凭证与基础信息”
2. 2. 记录以下信息：
* •**App ID**（形如`cli_xxxxxxxxxxxxxxxx`）
* •**App Secret**（点击”查看”按钮显示）
> ⚠️**重要**：App Secret务必保密，不要截图外传，不要发到群里。泄露了别人就能控制你的机器人。
### 5.4.3 权限配置（批量导入）
这是最容易出错的步骤，仔细跟着做。
1. 1. 点击左侧”权限管理”
2. 2. 点击”批量导入权限”
3. 3. 粘贴以下内容：
`{ “scopes”: { “tenant”: [ “aily:file:read”, “aily:file:write”, “application:application.app_message_stats.overview:readonly”, “application:application:self_manage”, “application:bot.menu:write”, “contact:user.employee_id:readonly”, “corehr:file:download”, “event:ip_list”, “im:chat.access_event.bot_p2p_chat:read”, “im:chat.members:bot_access”, “im:message”, “im:message.group_at_msg:readonly”, “im:message.p2p_msg:readonly”, “im:message:readonly”, “im:message:send_as_bot”, “im:resource” ], “user”: [ “aily:file:read”, “aily:file:write”, “im:chat.access_event.bot_p2p_chat:read” ] }}`
1. 1. 点击”确定”
**这些权限是做什么的？**
| 权限 | 作用 |
| — | — |
| im:message:send_as_bot | 以机器人身份发送消息 |
| im:message:readonly | 读取消息内容 |
| im:message.p2p_msg:readonly | 读取私聊消息 |
| im:chat.members:bot_access | 访问群成员信息 |
### 5.4.4 启用Bot能力
1. 1. 点击左侧”应用能力”
2. 2. 找到”机器人”卡片，点击”启用”
3. 3. 设置机器人名称（建议和应用名称一致）
4. 4. 点击”保存”
### 5.4.5 首次发布应用（⚠️ 关键步骤！）
**切记：这一步必须在开启长连接之前完成！**
实测经验：如果还没先发布应用就直接开启”长连接订阅”，通常会持续失败。
**发布步骤**：
1. 1. 点击左侧”版本管理与发布”
2. 2. 点击”创建版本”
3. 3. 填写版本信息：
* •**版本号**：1.0.0
* •**更新说明**：初始版本
* 4. 点击”保存”
* 5. 点击”申请发布”
* 6. 等待企业管理员审批（如果是你自己的企业，通常自动通过）
> 💡**提示**：审批通过后，应用状态会变为”已发布”。这时候才能进行下一步。
* * *
### 5.5 Step 2：在OpenClaw配置飞书
### 5.5.1 启用飞书插件
先查看插件列表：
openclaw plugins list
如果存在`feishu`且状态是`disabled`，启用它：
openclaw plugins enable feishu
> 💡**提示**：官方文档也给出`openclaw plugins install @openclaw/feishu`。但结合本书的实测，优先启用内置插件更稳定。
### 5.5.2 交互式添加Channel
运行命令：
openclaw channels add
按提示完成配置：
**问题1：选择渠道类型**
`? Select channel type:❯ Feishu/Lark (飞书) Telegram WebChat …`
选择`Feishu/Lark (飞书)`
**问题2：输入App ID**
? Enter Feishu App ID: cli_xxxxxxxxxxxxxxxx
粘贴你在5.4.2获取的App ID
**问题3：输入App Secret**
? Enter Feishu App Secret: [粘贴Secret]
粘贴你在5.4.2获取的App Secret（粘贴时不显示字符，这是正常的）
**问题4：选择飞书域名**
`? Which Feishu domain?❯ feishu.cn (国内版) larksuite.com (国际版)`
国内用户选`feishu.cn`
**问题5：群聊策略**
`? Group chat policy:❯ disabled (先不通群聊) enabled`
**先选`disabled`**，等私聊通了再开群聊。
**问题6：需要mention才回复？**
`? Require mention in group chats?❯ yes (群里需要@才回复) no`
选`yes`，避免机器人在群里乱说话。
### 5.5.3 验证配置
配置完成后，查看Channel列表：
openclaw channels list
应该显示：
`NAME TYPE STATUSfeishu feishu configured`
* * *
### 5.6 Step 3：开启事件订阅（长连接）
### 5.6.1 关键时序（⚠️ 血的教训）
**正确的时序是**：
1. 1. ✅ 飞书侧：创建应用 → 配置权限 →**发布应用**
2. 2. ✅ OpenClaw侧：`channels add`配置渠道
3. 3. ✅ OpenClaw侧：**启动Gateway**
4. 4. ✅ 飞书侧：**开启事件订阅（长连接）**
5. 5. ✅ 飞书侧：**配置事件订阅地址**
**如果顺序错了**，长连接会订阅失败，表现为”消息发出去，机器人没反应”。
### 5.6.2 启动Gateway
openclaw gateway start
确认输出：
✓ Gateway started on http://127.0.0.1:18789
### 5.6.3 在飞书平台开启事件订阅
1. 1. 回到飞书开放平台
2. 2. 点击左侧”事件与回调”
3. 3. 在”事件订阅方式”中，选择”长连接”
1. 1. 点击”保存”
### 5.6.4 添加事件订阅
在”订阅事件”区域，点击”添加事件”：
1. 1. 搜索`im.message.receive_v1`
2. 2. 勾选并确认添加
这个事件表示”收到消息时通知我”。
* * *
### 5.7 Step 4：配对与放行
### 5.7.1 私聊机器人触发配对
在飞书里：
1. 1. 搜索你的机器人名称
2. 2. 进入私聊界面
3. 3. 发送任意消息，比如”你好”
这时候消息还到不了 OpenClaw，因为需要先“配对”。
在默认`dmPolicy: pairing`下，机器人会在飞书私聊里直接回一条配对提示，里面包含一段配对码（Pairing code）。
> 这就是对用户最直观、最容易拿到 code 的路径。
### 5.7.2 方式A（推荐）：直接用私聊里的配对码批准
让用户把飞书私聊里看到的`Pairing code`发给管理员（或你自己复制）。
然后在终端执行：
openclaw pairing approve feishu
例如：
openclaw pairing approve feishu A1B2C3D4
（把`A1B2C3D4`替换成飞书私聊里看到的真实配对码）
### 5.7.3 方式B（备选）：在OpenClaw里查配对请求
如果你没看到私聊里的 code，或者想二次核对，再在终端运行：
openclaw pairing list feishu
应该显示：
`Code ID Meta RequestedA1B2C3D4 ou_xxx... {...} 2026-02-18T10:10:00.000Z`
再执行批准：
openclaw pairing approve feishu A1B2C3D4
（把`A1B2C3D4`换成上一步看到的真实配对码`Code`）
### 5.7.4 验证私聊
回到飞书，再次发送消息：
你好，请介绍一下你自己
**期望结果**：机器人回复消息！
* * *
### 5.8 Step 5：开启群聊（可选）
私聊通了之后，可以开启群聊功能。
### 5.8.1 修改Channel配置
openclaw channels add --channel feishu
修改：
* •`groupChat`:`enabled`
* •`requireMention`:`true`
### 5.8.2 把机器人拉进群
1. 1. 在飞书里创建一个群
2. 2. 点击"添加机器人"
3. 3. 搜索你的机器人名称
4. 4. 添加进群
### 5.8.3 群里@机器人测试
在群里发送：
@AI助手 你好
**期望结果**：机器人回复消息！
* * *
### 5.9 验收清单
完成本章后，你应该能：
* •在飞书开放平台创建并发布企业应用
* •获取App ID和App Secret
* •配置权限并启用Bot能力
* •在OpenClaw侧配置飞书Channel
* •开启长连接订阅
* •完成配对并批准
* •私聊机器人能收到回复
* •（可选）群聊@机器人能收到回复
* * *
#### 本部分小结
飞书接入的核心要点：
1. 1.**先发布，再开长连接**—— 时序错了会订阅失败
2. 2.**先私聊，再群聊**—— 降低排障复杂度
3. 3.**配对要批准**—— 安全第一，不让陌生人随便用
4. 4.**权限要配全**—— JSON批量导入最省事
* * *
#### 动手试试
1. 1. 在飞书里和机器人私聊，测试各种功能
2. 2. 尝试让机器人帮你整理一段文字
3. 3. 如果公司有测试群，把机器人拉进去试试@功能
4. 4. 记录遇到的问题，对照本章排查
* * *
* * *
## 第五部分：安全防护（别让它在公司大群乱回消息）
> 🎯**本章目标**：学完这章，你能掌握飞书渠道的安全配置，避免"机器人乱回"的尴尬
> ⏱️**预计时间**：20分钟
> 📋**前置要求**：已完成第5章（飞书基础接入）
### 本章你将学会什么
* • 理解三种私聊策略的区别（pairing/allowlist/all）
* • 掌握群聊策略配置（requireMention的重要性）
* • 配置白名单（allowFrom/groupAllowFrom）
* • 上线前的风控checklist
* • 解决长连接订阅失败、消息不回、@没反应等常见问题
* * *
### 6.1 为什么需要安全配置
先讲一个"血的教训"：
> 某公司把OpenClaw机器人接入飞书，没做安全配置。结果机器人被拉进一个有500人的大群，有人@它问了个敏感问题，机器人直接回复了内部数据。群里瞬间炸了。
**安全问题不是"会不会发生"，而是"什么时候发生"。**
本章的配置，就是给你的机器人上把锁。
* * *
### 6.2 私聊策略：谁能和机器人说话
OpenClaw提供三种私聊策略，在配置Channel时选择：
### 6.2.1 策略一：pairing（推荐）
**机制**：用户必须先发送消息申请配对，管理员批准后才能对话
**适用场景**：
* • 企业内部使用
* • 需要控制谁能使用机器人
* • 安全第一的场景
**配置方式**：
openclaw channels add --channel feishu
设置`privateChat`:`pairing`
**用户流程**：
1. 1. 用户私聊机器人发送任意消息
2. 2. 消息被拦截，提示"等待管理员批准"
3. 3. 管理员先执行`openclaw pairing list feishu`获取`Code`，再执行`openclaw pairing approve feishu `
4. 4. 用户才能正常对话
### 6.2.2 策略二：allowlist
**机制**：只有白名单里的用户能和机器人对话
**适用场景**：
* • 明确知道谁需要用机器人
* • 人数不多的小团队
**配置方式**：
`{ "privateChat": "allowlist", "allowFrom": ["user1@company.com", "user2@company.com"]}`
### 6.2.3 策略三：all（不推荐）
**机制**：任何人都能和机器人对话
**适用场景**：
* • 公开演示
* • 内部完全信任的环境
**风险**：
* • 任何人都能消耗你的API额度
* • 任何人都能看到机器人的回复
* * *
### 6.3 群聊策略：别让它乱回消息
### 6.3.1 requireMention：群聊的保险栓
**这个配置强烈建议开启！**
**机制**：机器人在群里只回复@它的消息，无视其他消息
**为什么重要？**
想象这个场景：
* • 群里500人，聊得热火朝天
* • 机器人监听所有消息
* • 有人随口说了句"帮我查一下上个月的销售额"
* • 机器人以为是命令，开始执行...
**配置方式**：
openclaw channels add --channel feishu
设置`requireMention`:`true`
### 6.3.2 群聊白名单：谁能拉机器人进群
即使开启了requireMention，也建议配置群聊白名单：
`{ "groupChat": "enabled", "groupAllowFrom": ["group1_id", "group2_id"], "requireMention": true}`
**怎么获取群ID？**
在飞书群里，点击群设置 → 群信息，可以看到群ID。
* * *
### 6.4 风控checklist：上线前的5个检查项
在把机器人正式投入使用前，按这个清单检查：
### 6.4.1 Checklist
* •**私聊策略**：确认是pairing或allowlist，不是all
* •**群聊策略**：确认开启了requireMention
* •**群聊白名单**：确认只允许必要的群使用
* •**API额度**：确认有足够的余额，设置预算上限
* •**敏感工具**：确认高风险工具（如执行命令）已限制或关闭
### 6.4.2 设置预算上限
`# 查看当前预算设置openclaw config get budget.monthly# 设置月度预算上限（美元）openclaw config set budget.monthly 50`
### 6.4.3 限制高风险工具
在配置文件中，限制Agent能使用的工具：
`{ "agents": { "default": { "tools": { "allow": ["read_file", "write_file", "search_web"], "deny": ["execute_command", "send_email"] } } }}`
* * *
### 6.5 常见问题排查
### 6.5.1 问题一：长连接订阅失败
**症状**：飞书平台显示"长连接订阅失败"或"连接超时"
**可能原因**：
1. 1. 应用未发布就开启长连接
2. 2. Gateway未启动
3. 3. 网络不通
**解决步骤**：
1. 1. 确认应用已发布（版本管理与发布 → 状态为"已发布"）
2. 2. 确认Gateway在运行：openclaw status
3. 3. 重启长连接：
* • 在飞书平台关闭长连接，保存
* • 再开启长连接，保存
### 6.5.2 问题二：消息发出去，机器人没反应
**症状**：飞书里发消息，机器人不回复
**排查流程**：
`1. 检查Gateway状态 openclaw status2. 检查Channel状态 openclaw channels list3. 检查配对状态 openclaw pairing list feishu4. 查看日志 openclaw logs`
**常见原因**：
* • 用户未配对（状态pending）
* • 私聊策略是allowlist但用户不在列表里
* • 群聊没开requireMention但用户没@机器人
### 6.5.3 问题三：@机器人没反应
**症状**：群里@机器人，但它不回复
**排查步骤**：
1. 1. 确认`requireMention`配置为`true`
2. 2. 确认@的是正确的机器人（不是同名机器人）
3. 3. 检查机器人是否在群里（可能被移出）
4. 4. 查看日志确认收到消息：openclaw logs --follow
### 6.5.4 问题四：机器人回复很慢
**症状**：消息发出去，要等很久才收到回复
**可能原因**：
1. 1. 模型响应慢
2. 2. 网络延迟
3. 3. Skill执行耗时
**优化建议**：
* • 切换到响应更快的模型（如MiniMax）
* • 检查网络连接
* • 简化Skill的调用链
### 6.5.5 问题五：机器人乱回消息
**症状**：机器人在不该回复的时候回复了
**立即处理**：
1. 1. 临时禁用Channel：openclaw config set channels.feishu.enabled false
2. 2. 检查配置：
* • 私聊策略是否太宽松
* • 群聊是否没开requireMention
* • 白名单是否配置正确
* 3. 修复配置后重新启用：openclaw config set channels.feishu.enabled true
* * *
### 6.6 安全配置最佳实践
### 6.6.1 企业级部署建议
`{ "channels": { "feishu": { "privateChat": "pairing", "groupChat": "enabled", "groupAllowFrom": ["approved_group_1", "approved_group_2"], "requireMention": true, "maxMessageLength": 2000, "rateLimit": { "perUser": 30, "perGroup": 100 } } }}`
### 6.6.2 个人使用建议
`{ "channels": { "feishu": { "privateChat": "pairing", "groupChat": "disabled", "requireMention": true } }}`
* * *
#### 本部分小结
安全配置的核心原则：
1. 1.**宁可多确认一次**—— pairing策略虽然麻烦，但安全
2. 2.**群聊必须@才回**—— requireMention是保险栓
3. 3.**白名单限制范围**—— 明确谁能用、在哪用
4. 4.**预算上限防刷爆**—— 避免一觉醒来账单惊人
* * *
#### 动手试试
1. 1. 检查你当前的飞书配置，对照6.4的checklist
2. 2. 如果私聊策略是all，改成pairing
3. 3. 确认requireMention已开启
4. 4. 设置一个月度预算上限
5. 5. 邀请一位同事测试配对流程
* * *
* * *
## 第六部分：挑选大脑（KIMI、MiniMax、GLM 怎么选）
> 🎯**本章目标**：学完这章，你能根据需求选择最适合的模型，并正确配置
> ⏱️**预计时间**：20分钟
> 📋**前置要求**：已完成第3章（基础安装）
### 本章你将学会什么
* • 国内三家Coding Plan的能力对比
* • KIMI Coding Plan的详细配置步骤
* • MiniMax Coding Plan的详细配置步骤
* • GLM Coding Plan的详细配置步骤
* • 模型切换与回退配置
* • 成本监控方法
* * *
### 7.1 三家对比（国内站口径）
### 7.1.1 快速对比表
| 维度 | KIMI（国内） | MiniMax（国内） | GLM（国内） |
| --- | --- | --- | --- |
| 订阅入口 | https://www.kimi.com/code | https://platform.minimaxi.com/subscribe/coding-plan | https://bigmodel.cn/glm-coding |
| 本书默认模型 | `moonshot/kimi-k2.5` | `minimax/MiniMax-M2.5` | `zai/glm-5` |
| 月费档位（2026-02-18核验） | 49/99/199/699元 | 29/49/119元 | 49/149/469元 |
| 购买/管理路径 | Kimi Code 页面内订阅与管理 | Coding Plan 页面内订阅，控制台管理 Key | GLM Coding 页面订阅，`usercenter`管理计划与 Key |
| 本章结论 | 长文档任务优先试用 | 速度优先任务优先试用 | 均衡任务优先试用 |
> 💡**说明**：本章只使用御三家国内站口径；价格会随活动变动，购买前请以结算页实时显示为准。
### 7.1.2 我的建议
**先选你已开通套餐的一家（最稳妥）**
先跑通、再优化，是对小白最友好的路径。先用已开通套餐的那一家完成第3章的安装和首轮对话，避免在起步阶段增加变量。
**如果三家都能用，再按任务类型切：**
* • 长文档整理、长上下文问答：先试`moonshot/kimi-k2.5`
* • 响应速度优先、需要快速往返：先试`minimax/MiniMax-M2.5`
* • 通用型任务、希望策略更均衡：先试`zai/glm-5`
> 上述建议是实操经验路径，不是官方性能排名；最终以你自己的任务实测为准。
* * *
### 7.2 KIMI Coding Plan配置
### 7.2.1 获取API Key
1. 1. 访问 https://www.kimi.com/code
2. 2. 登录/注册KIMI账号
3. 3. 点击"订阅Coding Plan"
4. 4. 完成支付（支持支付宝/微信）
5. 5. 进入控制台，点击"API管理"
6. 6. 点击"创建API Key"
7. 7. 复制生成的Key（以`sk-`开头）
### 7.2.2 在OpenClaw配置KIMI
**方式一：通过向导配置**
openclaw onboard
选择KIMI，粘贴API Key。
**方式二：手动配置**
`# 先完成 KIMI 鉴权openclaw onboard --auth-choice kimi-code-api-key# 设置默认模型（provider/model）openclaw models set moonshot/kimi-k2.5`
### 7.2.3 KIMI可用模型
| 模型 | 上下文长度 | 特点 |
| --- | --- | --- |
| kimi-k2.5 | 256K | 稳定主力，综合能力强 |
| kimi-k2-0905-preview | 256K | 新版本预览，适合尝鲜 |
| kimi-k2-thinking | 256K | 推理更强，速度略慢 |
**推荐**：日常使用选`kimi-k2.5`，复杂推理再切`kimi-k2-thinking`。
* * *
### 7.3 MiniMax Coding Plan配置
### 7.3.1 获取API Key
1. 1. 访问 https://platform.minimaxi.com/subscribe/coding-plan
2. 2. 注册/登录账号
3. 3. 完成实名认证（按页面提示）
4. 4. 订阅Coding Plan
5. 5. 进入"API管理"页面
6. 6. 创建API Key并复制
### 7.3.2 在OpenClaw配置MiniMax
**通过向导配置**：
openclaw onboard
选择MiniMax，粘贴API Key。
**手动配置**：
`# 先完成 MiniMax 鉴权（优先 Coding Plan/OAuth）openclaw onboard --auth-choice minimax-portal# 设置默认模型（provider/model）openclaw models set minimax/MiniMax-M2.5`
### 7.3.3 MiniMax可用模型
| 模型 | 特点 |
| --- | --- |
| MiniMax-M2.5 | 主力模型，质量和稳定性更均衡 |
| MiniMax-M2.5-Lightning | 速度更快，适合高并发场景 |
| MiniMax-M2.1 | 兼容旧配置时可用 |
**推荐**：默认选`minimax/MiniMax-M2.5`，追求速度再切 Lightning。
* * *
### 7.4 GLM Coding Plan配置
### 7.4.1 获取API Key
1. 1. 访问 https://bigmodel.cn/glm-coding
2. 2. 注册/登录智谱AI账号
3. 3. 进入控制台
4. 4. 点击"API Keys"菜单
5. 5. 创建新的API Key
6. 6. 复制保存
### 7.4.2 在OpenClaw配置GLM
**通过向导配置**：
openclaw onboard
选择GLM，粘贴API Key。
**手动配置**：
`# 先完成 Z.AI 鉴权（GLM）openclaw onboard --auth-choice zai-api-key# 设置默认模型（provider/model）openclaw models set zai/glm-5`
### 7.4.3 GLM可用模型
| 模型 | 特点 |
| --- | --- |
| glm-5 | 新一代主力模型，代码与推理能力更强 |
| glm-4.7 | 次新版本，稳定可用 |
| glm-4.7-flash | 更快更省，适合轻任务 |
**推荐**：默认选`zai/glm-5`，轻任务可切`zai/glm-4.7-flash`。
* * *
### 7.5 模型切换与回退
### 7.5.1 配置主模型和备用模型
OpenClaw支持配置主模型（primary）和备用模型（fallbacks）：
`{ "models": { "primary": { "provider": "kimi", "model": "kimi-k2.5", "apiKey": "sk-xxx" }, "fallbacks": [ { "provider": "minimax", "model": "MiniMax-M2.5", "apiKey": "xxx" }, { "provider": "glm", "model": "glm-5", "apiKey": "xxx" } ] }}`
**工作原理**：
1. 1. 优先使用primary模型
2. 2. 如果primary失败（如额度用完、服务异常），自动切换到fallbacks[0]
3. 3. 如果fallbacks[0]也失败，切换到fallbacks[1]
4. 4. 以此类推
### 7.5.2 动态切换模型
在对话中临时切换模型：
@agent 使用MiniMax回答这个问题
或在配置中设置规则：
`{ "routing": { "byTask": { "coding": "kimi", "quickReply": "minimax", "longDoc": "kimi" } }}`
* * *
### 7.6 成本监控
### 7.6.1 设置预算上限
`# 设置月度预算（美元）openclaw config set budget.monthly 50# 设置单日预算openclaw config set budget.daily 5`
达到预算上限后，OpenClaw会：
* • 发送警告通知
* • 暂停非必要调用
* • 保留紧急功能
### 7.6.2 查看使用统计
`# 查看本月使用情况openclaw gateway usage-cost# 输出示例：# Provider Requests Tokens Cost(USD)# kimi 1,234 5.2M $12.34# minimax 567 2.1M $5.67# Total 7.3M $18.01`
### 7.6.3 成本控制技巧
1. 1.**选择合适的模型**
* • 简单任务用轻量模型（zai/glm-4.7-flash）
* • 复杂任务才用强模型（moonshot/kimi-k2.5）
* 2.**限制上下文长度**`{ "models": { "primary": { "maxTokens": 4000 } }}`
* 3.**设置调用频率限制**`{ "rateLimit": { "perMinute": 30, "perHour": 500 }}`
* * *
#### 本部分小结
模型配置的核心要点：
1. 1.**长文档先试KIMI**—— 长上下文任务更顺手
2. 2.**响应速度优先试MiniMax**—— 对话往返更轻快
3. 3.**通用任务优先试GLM**—— 作为均衡选项
4. 4.**配置fallbacks**—— 避免单点故障
5. 5.**设置预算上限**—— 防止意外账单
* * *
#### 动手试试
1. 1. 如果你还没申请Coding Plan，选择一家申请
2. 2. 配置好你的主模型
3. 3. 设置一个月度预算上限
4. 4. 测试不同模型的响应速度和质量
5. 5. （可选）配置一个fallback模型
* * *
* * *
## 第七部分：装备技能（让它学会自动生成日报）
> 🎯**本章目标**：学完这章，你能搜索、安装、使用现成的Skills
> ⏱️**预计时间**：15分钟
> 📋**前置要求**：已完成第10章（了解Tools）
### 本章你将学会什么
* • ClawHub是什么
* • 搜索和安装Skills
* • 验证Skills可用性
* • 从安装到调用的完整流程
* • 更新与回退处理
* * *
### 11.1 ClawHub是什么
### 11.1.1 类比理解
* •**ClawHub**= Skill的应用商店
* •**Skill**= App
* •**安装Skill**= 下载App
* •**使用Skill**= 打开App使用功能
### 11.1.2 ClawHub的特点
* •**公共注册中心**：Skills 公开可见，便于复用
* •**支持版本化**：每次发布都有版本记录
* •**CLI 友好**：可直接搜索、安装、更新、发布
* •**可审核治理**：支持举报与管理流程
### 11.1.3 ClawHub地址
网站：https://clawhub.com
* * *
### 11.2 搜索与安装
### 11.2.1 命令行搜索
`# 搜索关键词（推荐带引号）openclaw skills list --eligible "daily report"openclaw skills list --eligible "github review"openclaw skills list --eligible "meeting notes"`
**输出示例**：
`NAME DESCRIPTION VERSION---- ----------- -------daily-report 自动生成日报 1.2.0daily-summary 总结一天的工作内容 1.0.5github-pr-helper GitHub PR审查助手 2.1.0`
### 11.2.2 安装Skill
`# 安装指定 Skill不需要手动 install，Agent 会在需要时自动检索并拉取 daily-report`
如果你要安装特定版本：
不需要手动 install，Agent 会在需要时自动检索并拉取 daily-report --version 1.2.0
安装过程：
1. 1. 从ClawHub下载Skill包
2. 2. 解压到工作区`skills`目录
3. 3. 记录到`.clawhub/lock.json`
4. 4. 在下一次会话中由 OpenClaw 加载
### 11.2.3 查看已安装清单（ClawHub侧）
clawhub list
* * *
### 11.3 验证可用性
### 11.3.1 查看已安装Skills
`# 列出所有已安装Skillsopenclaw skills list# 输出示例：# NAME VERSION STATUS# ---- ------- ------# daily-report 1.2.0 installed# github-pr-helper 2.1.0 installed`
### 11.3.2 检查Skills是否可用
`# 检查所有Skills的可用性openclaw skills list --eligible# 输出示例：# NAME STATUS REASON# ---- ------ ------# daily-report ✓ eligible All requirements met# github-pr-helper ✗ missing Missing tool: github_api`
**eligible**表示：
* • Skill已正确安装
* • 所有依赖的Tools都已启用
* • 可以正常使用
### 11.3.3 查看Skill详情
openclaw skills info daily-report
**输出示例**：
`Name: daily-reportVersion: 1.2.0Path: ~/.openclaw/workspace/skills/daily-reportRequirements: - read_file ✓ - write_file ✓ - fetch_url ✓Inputs: - date: 日期（可选，默认今天） - sources: 数据源（如：email,calendar）`
> 提醒：实际路径以你的 workspace 为准，通常是`
* * *
### 11.4 第一个Skill：从安装到调用
### 11.4.1 安装示例Skill
我们以`daily-report`为例：
`# 安装不需要手动 install，Agent 会在需要时自动检索并拉取 daily-report# 验证安装openclaw skills list --eligible`
### 11.4.2 调用Skill
**方式一：在对话中直接调用**
`用户：运行daily-report生成今天的日报Agent：调用daily-report Skill，生成日报`
**方式二：使用命令**
openclaw agent --message "调用 daily-report 生成今天的日报"
**方式三：带参数调用**
openclaw agent --message "调用 daily-report，日期=2026-02-18，数据源=email,calendar"
### 11.4.3 查看执行结果
Skill执行后，会：
1. 1. 显示执行日志
2. 2. 返回执行结果
3. 3. （可选）生成输出文件
`✓ daily-report executed successfully Output: /home/user/reports/daily-2026-02-18.md Time: 3.2s`
* * *
### 11.5 更新与回退处理
### 11.5.1 更新Skills
`# 更新指定Skillclawhub update daily-report# 更新所有Skillsclawhub update --all`
### 11.5.2 回退或覆盖安装
`# 强制覆盖当前目录中的同名 Skill不需要手动 install，Agent 会在需要时自动检索并拉取 daily-report --force`
如果你要“停用”某个 Skill，建议在 OpenClaw 配置里将对应条目`enabled: false`，而不是直接删除文件夹。
* * *
### 11.6 推荐Skills清单
### 11.6.1 生产力类
| Skill | 功能 | 适用场景 |
| --- | --- | --- |
| daily-report | 自动生成日报 | 每天写日报的打工人 |
| meeting-notes | 会议纪要整理 | 会议记录员 |
| email-digest | 邮件摘要 | 邮件太多的用户 |
### 11.6.2 开发类
| Skill | 功能 | 适用场景 |
| --- | --- | --- |
| github-pr-helper | PR审查 | 开发者 |
| code-review | 代码审查 | 代码审查员 |
| release-notes | 生成发布说明 | 产品经理 |
### 11.6.3 内容类
| Skill | 功能 | 适用场景 |
| --- | --- | --- |
| article-summarizer | 文章摘要 | 内容创作者 |
| translation-helper | 翻译助手 | 需要翻译的用户 |
| markdown-formatter | Markdown格式化 | 写文档的用户 |
* * *
#### 本部分小结
使用Skills的核心要点：
1. 1.**ClawHub是应用商店**- 搜索、安装、更新Skills
2. 2.**先检查eligible**- 确保Skill可以正常使用
3. 3.**多种调用方式**- 对话、命令、带参数
4. 4.**更新要可回退**- 尽量固定版本或保留变更记录
* * *
#### 动手试试
1. 1. 搜索感兴趣的Skills
2. 2. 安装一个Skill（推荐daily-report）
3. 3. 检查它是否eligible
4. 4. 尝试调用它
5. 5. 运行一次`clawhub list`记录当前安装状态
* * *
* * *
## 🎉 结语：你的 AI 助理已经准备就绪
恭喜你！读到这里，你已经成功跨越了 OpenClaw 的新手村。
你现在不仅拥有了一个能在终端里跑的智能体，还把它成功接到了飞书里，并且学会了如何给它上“安全锁”、如何挑选最划算的国产大模型，甚至掌握了给它配置“技能”的方法。
**从今天起，它不再是冷冰冰的代码，而是你专属的、7x24小时随时待命的 AI 实习生！**
接下来的路，就看你如何发挥想象力，用它来解放你的双手了。如果未来你需要把它部署到服务器上，或者想自己动手写一个独一无二的 Skill，再去翻阅完整的官方文档也不迟。
祝你和你的 OpenClaw 合作愉快！🚀
