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AI AgentOpenClawLobsterAI零代码教程本地AI飞书自动化

OpenClaw 新手零代码使用指南 | 打造 24 小时全自动 AI 助理

2026年02月23日
Archer
12 min read
OpenClaw 新手零代码使用指南 | 打造 24 小时全自动 AI 助理

本文为非技术背景用户提供零代码上手 OpenClaw 的完整保姆级指南,重点介绍网易有道开源的桌面级 Agent LobsterAI(有道龙虾),并手把手演示如何接入飞书机器人,打造每天早上 8 点自动推送的 AI 资讯日报,同时附有成本实测与避坑建议。

工具信息

官网
https://lobsterai.youdao.com/
定价
工具本身免费开源;推荐搭配智谱 GLM Coding Plan,约 ¥46/月

评分

综合评分4.5/5
易用性4.8/5
功能强度4.6/5

优点

  • 1. 开箱即用,提供安装包与可视化 UI,彻底告别命令行操作
  • 2. 多模型支持,兼容智谱 GLM、Kimi、MiniMax 等国内外主流 LLM
  • 3. 一键打通飞书、钉钉、Telegram、Discord 等主流 IM 生态
  • 4. 支持定时任务与自定义 Skills,实现 7×24 小时全自动工作流
  • 5. 类沙箱安全机制(仅沙箱运行模式),有效保护本地数据隐私

缺点

  • 1. Agent 自主规划任务极耗 Token,长期运行有持续 LLM 订阅成本
  • 2. 底层 OpenClaw 稳定性欠佳,配置出错易导致服务挂起
  • 3. 需提前梳理真实使用场景,否则容易陷入"装了不知干嘛用"的困境

对比表

点击表头可排序
工具
月成本(¥)
综合评分
零代码
部署方式
IM 集成
适合人群
文档
OpenClaw 原版
OpenClaw 原版官网
46
4.2/5
不支持
本地
支持技术开发者GitHub
LobsterAI(有道龙虾)
LobsterAI(有道龙虾)官网
46
4.5/5
支持
本地
支持普通用户 / 职场白领使用手册
Clawdy
Clawdy官网
0
3.9/5
支持
云端
不支持轻量自动化用户官网
Kimi Claw
Kimi Claw官网
0
4.1/5
支持
云端
支持快速体验 / 无本地算力用户介绍页
高亮单元格表示该列中的最佳值。

导读: 最近 AI 圈的 OpenClaw(龙虾)彻底火出圈了!但面对复杂的命令行,技术小白该如何跨越代码高墙?本文将带你零代码解锁这款目前最强的本地 AI Agent,不仅保留了原汁原味的“养虾”避坑经验,还附送手把手的飞书机器人自动化接入教程。准备好解放双手,领养你的专属 AI 助理了吗?

Image

现象级爆款:为什么到处都是“逮虾户”?

最近,AI 圈的一个新产品火出圈了——OpenClaw(圈内戏称“龙虾”,即之前改名的 Clawbot 开源项目)。我去看了眼 Github,Star 数已经飙升到 240K,这绝对是今年最具人气的开源 AI 项目,简直太🐂🍺了!

到处都是“逮虾户”在晒自己的龙虾。火到什么程度?连我那些平时只关心选品和股价波动的电商群、美股群,都开始热烈讨论怎么安装 OpenClaw 了。

OpenClaw 到底是什么? 它是一个个人自主型本地 AI Agent。如果说 ChatGPT、豆包、元宝是“嘴强王者”(只给云端建议,不知道现实世界发生了什么),那么 OpenClaw 就称得上是“动手实干家”(在你的世界中行动,实时感知真实结果)。它具备以下颠覆性特点:

  1. 1. 自我迭代:能自己写程序或使用互联网工具,不断试错实现你的需求。
  1. 2. 操作本地:可以直接读取和操作你电脑里的本地文件。
  1. 3. 长期记忆:记住你的工作习惯和偏好,下次直接执行,无需反复调教。
  1. 4. 自主决策:实现多步骤任务自动化。比如你说“帮我整理上周销售数据并发邮件给老板”,它会自动拆解为:找文件 → 清洗数据 → 生成图表 → 写邮件 → 发送。

痛点来了:小白的“代码高墙” 正因为 OpenClaw 有真实的“手”,存在安全风险,官方教程默认你熟悉命令行、会用 AI 编程工具。这对非技术人员来说是一道高墙。更要命的是它稳定性欠佳,经常改错配置文件导致服务挂掉。我帮几个好友在云端部署后,硬生生把自己逼成了 AI 时代的“网管”,每天都要去“救活”死掉的龙虾。


破局工具:最适合小白的 LobsterAI

如果真的想吃螃蟹,到底如何才能最简单地体验 OpenClaw 的魅力?答案是:LobsterAI(有道龙虾)。

Image

这是网易有道刚开源的桌面级 Agent,一个 7x24 小时运行的全场景个人助理。它不仅完美继承了 OpenClaw 的能力,还在易用性和安全性上做了极大提升(优点):

  • 开箱即用:提供安装包,本地运行,UI 界面可视化配置所有参数,彻底告别命令行。
  • 多模型支持:支持国内外各家 LLM,聊天界面就像 ChatGPT 一样亲切。
  • 生态打通:在 UI 里点几下,就能打通飞书、钉钉、Telegram、Discord,还能读取并发送邮件。
  • 技能扩展:内置网页搜索,支持按需手动安装各类 Skills。
  • 极致安全:类似 Claude Cowork,支持设置“仅沙箱运行”,极大保护你的本地数据安全。

下载地址:https://lobsterai.youdao.com/

使用手册:https://lobsterai.youdao.com/#/docs/lobsterai_user_manual

Github: https://github.com/netease-youdao/LobsterAI

我给有道龙虾配置的是智谱的模型,可以买一个 Coding Plan,一个月的成本大概在 46 块。跟 MiniMax 和 Kimi 价格相当。众所周知龙虾最吃 token,开一个包月是非常划算的。

https://www.bigmodel.cn/glm-coding?ic=XXUE25NZRU

然后可以来到 LobsterAI 进行配置。

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💡 成本实测提示(缺点规避): 众所周知,OpenClaw 这种自动规划任务的 Agent 最吃 Token。我给有道龙虾配置的是智谱 GLM 模型,买一个 Coding Plan,一个月的成本大概在 46 块(与 Kimi 和 MiniMax 价格相当),开包月跑自动化是最划算的。


我的“养虾”故事:OpenClaw 到底能干什么?

我大概从 1 月 26 日 OpenClaw 还没火出圈时就开始玩,踩了不少坑。大家最常问的问题一定是:它到底能帮我干什么?

其实,我把它形容为成年人的“乐高”,理论上,只要是你在电脑上手动能做的重复性操作,它都可以帮你自动化实现。

刚装上时我特别兴奋,但玩了两天却觉得索然无味,感觉不出它比 Claude Code 强在哪。后来我才意识到:养虾第一件事,是先找到真正的使用场景。 对比常规代码助手,OpenClaw 的核心优势在于随时随地的 IM 交互和主动触发的定时任务。

我的破局场景:飞书全自动 AI 资讯助理

  • 困境:我每天早上都需要花大量时间浏览各大科技网站,汇总 AI 圈的最新资讯,十分耗时。
  • 解决过程:我把 LobsterAI 连上了飞书。我把抓取新闻的工作流封装成了龙虾里的一个“Skill(技能)”,并设置了定时任务。
  • 成果展示:现在,每天早上 8 点,我的飞书群会准时收到一份排版精美的 AI 日报,涵盖知乎、36 氪、机器之心等各大平台。我每天只需要在地铁上划划手指,就能获取最前沿的消息。

手把手教程:如何让 LobsterAI 接入飞书?

为了让你也能跑通上述的“每日早报”任务,我将原本复杂的飞书机器人接入过程梳理成了以下结构化的步骤:

在飞书开放平台创建应用

需要使用您的飞书账号登录 https://open.feishu.cn/app。登录成功后,点击创建企业自建应用。

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填写应用名称(如 “OpenClaw 助手”)、应用描述,选择应用图标,点击创建按钮,进入应用管理页面。

Image

添加机器人

在前一步所创建应用的管理页面,左侧导航栏中找到并点击添加应用能力,在弹出的列表中选择机器人,点击添加。

Image

发布应用

  1. 1. 左侧菜单 →「版本管理与发布」
  1. 2. 点击「创建版本」→ 填写版本号(如 1.0.0)→ 提交
  1. 3. 等管理员审批通过(如果你就是管理员,直接通过)
Image

查询 AppID 和 AppSecret

在左侧导航栏找到 “凭据与基础信息” ,点击进入。在页面中找到 “App ID” 和 “App Secret” 两个参数,分别点击右侧 “复制” 按钮,将其保存到个人记事本或备忘录中(注意数据安全,勿泄露),后续步骤中需要使用。

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为 OpenClaw 配置 IM 通道

接下来需要为 OpenClaw 配置 IM 机器人通道,选飞书。

Image

飞书机器人相关配置

事件配置

在飞书应用管理页,左侧导航栏找到 “事件与回调” ,点击进入页面。在“事件配置”页签中选择 “长连接接收事件”,点击保存。

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⚠️注意:如果这一步报错提示“应用未建立长连接”,请检查前面步骤中的机器人 App ID 和 App Secret 是否已正确配置。

此时如果事件配置保存成功,可直接前往后续的“添加事件”步骤。

添加事件

点击“事件配置”页面中的 “添加事件”,在弹出的列表中,搜索并添加 “接收消息”,点击 “确认添加”,按照指引确认开通权限。

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(推荐)若期望将飞书机器人添加进聊天群组中使用,可以参考前述步骤继续添加更多群组相关权限,主要包括“消息已读”、“机器人进群”、“机器人被移出群”。否则,请跳过本步骤。

Image

回调配置

在“事件与回调-回调配置”页面中,订阅方式选择 “使用长连接接收回调”,点击保存,无需填写其他地址,配置自动生效。

Image

权限配置

在飞书应用管理页,左侧导航栏找到 “权限管理” ,点击进入页面。点击页面中的 “批量导入权限” 按钮,弹出权限导入窗口。

Image

复制以下代码,替换前面弹窗中原有的 JSON 内容,点击下一步,确认新增权限,继续申请开通,确认后等待权限导入完成。

{    "scopes": {        "tenant": [          "aily:file:read",          "aily:file:write",          "application:application.app_message_stats.overview:readonly",          "application:application:self_manage",          "application:bot.menu:write",          "cardkit:card:write",          "contact:contact.base:readonly",          "contact:user.employee_id:readonly",          "corehr:file:download",          "docs:document.content:read",          "event:ip_list",          "im:chat",          "im:chat.access_event.bot_p2p_chat:read",          "im:chat.members:bot_access",          "im:chat:readonly",          "im:message",          "im:message.group_at_msg:readonly",          "im:message.group_msg",          "im:message.p2p_msg:readonly",          "im:message:readonly",          "im:message:send_as_bot",          "im:resource",          "sheets:spreadsheet",          "wiki:wiki:readonly"        ],        "user": [          "aily:file:read",          "aily:file:write",          "contact:contact.base:readonly",          "im:chat.access_event.bot_p2p_chat:read"        ]      }    }

Image

到这里,飞书相关配置告一段落,继续创建新的版本并发布

在飞书应用管理页,左侧导航栏找到 “版本管理与发布” ,点击进入页面。点击右上角的创建版本。

Image

与飞书机器人进行交互

完成前面的步骤之后,您可以与飞书机器人进行单独聊天,或者将飞书机器人添加进群聊。

单独聊天

以电脑版飞书软件为例(手机端飞书的操作类似),登录飞书后,点击创建群组,然后点击设置——群机器人——添加群机器人。

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然后在 LobsterAI 新建任务,就是本地建一个项目文件夹,TestDaily。

接下来可以群里@机器人,至此 OpenClaw 和飞书的交互就搞定啦。

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过程可以在 LobsterAI 的 IM 机器人进行通联性测试。

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好,接下来我们先来一个简单的对话任务。

创建自己的定时任务 Skills

提示词:帮我汇总今天最新的 AI 日报,在你的信息源里,增加以下渠道: 1、知乎 AI 热榜 2、36 氪 3、机器之心 4、量子位 5、MIT Technology Review 6、arXiv.org
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当我们觉得内容质量达标后,直接让它把这套流程写成 skill,并在每天早上 8 点推送给我。

提示词:根据前面聊的内容,把这个 AI 日报沉淀成一个 Skills 保存起来,然后设置一个定时任务:1.每天早上 8:00 准时给我推送到飞书群;2.准时执行这个日报 Skills,为我推荐并列举当天的 AI 日报新闻;

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避坑与思考

给所有想尝试 自动化工具 的新手的两点核心建议:

  1. 1. 先用成品,别死磕源码:新手尽量使用 LobsterAI、Clawdy、Kimi Claw 这类已经封装好的开箱即用产品。不要一上来就尝试原版本地部署,很容易陷入“一直在查 Bug,却从未真正开始养虾”的死循环。
  1. 2. 工具是表象,流程是核心:AI 时代技能是学不完的,今天火 Cursor,明天火 OpenClaw,后天又有新 Agent。与其盲目追逐新工具,不如围绕自己的高频工作场景做深。想清楚“龙虾到底用来做什么”,把你日常的标准化流程梳理出来,才是真正能沉淀下来的护城河。

💬 评论区聊聊: 如果现在给你配置好了一个 24 小时待命的 OpenClaw 助手,你最想把工作中哪项“枯燥、重复、耗时”的任务完全丢给它去自动完成?

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目录

  • 现象级爆款:为什么到处都是“逮虾户”?
  • 破局工具:最适合小白的 LobsterAI
  • 我的“养虾”故事:OpenClaw 到底能干什么?
  • 手把手教程:如何让 LobsterAI 接入飞书?
  • 在飞书开放平台创建应用
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