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OpenClaw本地部署教程✅ 对接Deepseek+飞书 #OpenClaw部署 #Deepseek应用 #飞书机器人对接 #本地AI助理 #编程教程 一、部署前置准备(关键前提,缺一不可) 部署OpenClaw需提前准备2项核心内容,确保后续流程顺畅,小白可直接参照操作: 1. 安装Node环境:用于运行后端服务,版本需在22以上。小白推荐直接下载官网安装程序,一步完成安装;有开发经验者可使用NVM(包管理工具),方便切换多个Node版本,适配不同开发需求。若下载失败,可添加host IP,或直接下载文档中提供的执行文件,用bash命令运行安装。安装后用“node -v”查看版本,确认安装成功。 2. 获取Deepseek API Key:登录Deepseek开放平台,创建并保存专属API Key(命名建议为OpenClaw API Key)。国内虽可选择Minimax模型,但使用成本较高,新手推荐Deepseek,仅需充值10元即可完成全程测试。 二、OpenClaw核心部署步骤(实操重点,分步落地) 核心流程:一键安装 → 初始化配置 → 模型配置 → 网关重启 → WebUI测试,全程可参照官方脚本和文档,难度适中: 1. 一键安装服务:复制OpenClaw官方一键安装脚本,打开本机shell运行,脚本会自动完成环境配置和服务启动,安装速度较快(已提前安装可忽略)。 2. 初始化配置:运行“OpenClaw onboard OpenClaw demo”命令,按照提示完成隐私协议确认、快速启动、scope配置,模型选择Deepseek(暂时跳过聊天工具和skill配置,飞书对接后置处理),网关选择重启。 3. 修正模型配置(关键步骤):初始化后若WebUI对话无响应,需打开当前目录下的Openconf配置文件,在agent模块下添加Deepseek模型及对应的API Key,确保默认模型设为Deepseek,保存配置。 4. 重启网关+测试:运行“OpenClaw Gateway restart”重启网关服务,刷新WebUI页面,发送“你是谁”等简单指令,若模型正常回复,说明核心部署完成。 三、飞书机器人对接流程(实现聊天工具操控AI助理) 对接飞书需完成“飞书开放平台配置 → OpenClaw渠道添加 → 配对测试”三步,
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Oy1周前
机器人助手迁移飞书,远程启动本地卡牌游戏 🤖花了一天时间,把本地的类clawbot机器人迁移到了飞书。好处是机器人服务本身不再需要用内网穿透访问了,如视频中所示,内网穿透的免费隧道不稳定,经常容易掉线。 🤖🤖通过飞书机器人服务,串通我的本地机器人服务就能实现在外网环境下,操作我的本地服务器,执行各种bash命令。 🤖🤖🤖视频结尾是我做的一款opcg(海贼王集换式卡牌)同人游戏,免责声明:不商用,图片都是官网上截图的,仅供个人学习使用。这个游戏的服务器使用内网穿透部署,目前支持双人对战,规则完全同opcg实体卡。做了两套卡组,其中的每张卡都做了对应的效果事件设计,现在游戏已经能完全跑通对战了。 🤖🤖🤖🤖这两个demo主要是用于验证ai编程的可行性,全程ai编程无一行人工代码。涉及模型主力:Claude opus 4.6 Gemini 3.0pro 辅助:glm4.7 minimax2.1。 总结结论是,可以看不懂代码,但一定要懂软件工程(本人6年Java服务端开发经验,懂一丢丢js py的基本语法)。整体架构把控好,才能比较顺利的开发。比如卡牌效果机制,要抽象出卡牌底层的脚本机制,例如事件触发时机(部署卡牌时/卡牌攻击时/领主扣血时等等),卡牌行为抽象(指定目标,变更数值,检索等等)。只有这些抽象好了,后续新增卡牌才能更容易。当然ai也经常会在一个问题上一直打转,这时候就需要多模型配合,简单说就是换着用交叉评审。再配合一些自动化测试工具,例如Chrome dev tools(卡牌游戏部分是用node全家桶,所以可以直接在网页上运行),让ai像真人一样测试游戏从而直接发现问题,主动打日志排查问题,最终修复bug。
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