龙虾OpenClaw+kimi+千问大模型(qwen)+企业微信+QQ保姆级教程
OpenClaw+kimi+千问大模型(quen)+企业微信+QQ保姆级教程
前言
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
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
#启动安装配置
openclaw onboard --install-daemon
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
默认快速安装
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）
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）
默认直接回车 （先不连接大模型）
默认直接回车
先不配置通讯工具，跳过（后面会有相关配置教程）
同样跳过
skills属于高端玩法，先跳过，有需要可后期在安装
hooks 空格键选择跳过
（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:
在浏览器中打开（使用谷歌，其他浏览器有问题）
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
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
会保存到配置文件（openclaw.json）
| 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）
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
免费流量
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
geteway会自动重启
验证链接效果
月之暗面-KIMI
kimi开放平台
免费流量
说明
openclaw绑定kimi
openclaw configure --section model
大模型选择kimi
选择api key
黏贴kimi密钥
系统自动识别kimi2.5
直接完成
验证效果（实测免费的服务就是差点意思）
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
手动创建
API模式创建
获取Bot ID 和 Secret
获取机器人二维码 （Bot ID + Secret）
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）
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
配置channel
openclaw channels add
选择企业微信
按照提示录入 （Bot ID + Secret）之后选择完成
起个名字
认证下（机器人给的认证码）
这里就认证成功了，回到企业微信试下
控制台可以看到交互信息
配置QQ
创建机器人
QQ开放平台创建机器人
获取AppId 和AppSecret
添加可以聊天的好友
查看机器人二维码并添加好友
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
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"
安装语音视频转换插件
choco install ffmpeg
添加机器人为好友，测试联通性
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
空格键选中，回车键安装
技能管理工具（任意）
# 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
安装完成后需要重启
openclaw gateway restart
skills使用（样例）
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
如果大模型型没有识别到，可以增加如下配置（openclaw.json）
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
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
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
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
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
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
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
执行效果（单次任务执行后就没有了）
机器人收到了消息
图形界面配置
卸载
openclaw uninstall
# 删除安装包
npm remove -g openclaw
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
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