OpenClawWeChat 开源：通过微信小程序与 OpenClaw 对话
1 分钟快速接入，零配置使用
前言
作为 OpenClaw 用户，你是否遇到过这样的困扰：
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想在手机上随时与 OpenClaw 对话，但 Telegram、WhatsApp 等工具需要翻墙
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想用飞书、钉钉，但配置起来很复杂
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微信每天都在用，但 OpenClaw 只支持企业微信，不支持个人微信
今天 OpenClawWeChat 插件，彻底解决这些问题！
项目简介
OpenClawWeChat 是一个 OpenClaw 的通道插件，让你可以通过微信小程序「ClawChat」直接与 OpenClaw AI 对话。
GitHub 地址：github.com/hillghost86…
核心特性
🚀 极简接入
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零配置：只需一个 API Key，无需复杂配置
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即开即用：微信小程序搜索「ClawChat」，扫码即用
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无需翻墙：微信网络随时可用
📱 完整功能
| 功能 | 支持状态 |
|------|---------|
| 文本消息 | ✅ |
| 图片消息 | ✅ |
| 视频消息 | ✅ |
| 文档消息 | ✅ |
| 语音消息 | ✅ |
| 消息回复 | ✅ |
| 多用户隔离 | ✅ |
🛡️ 可靠稳定
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成熟架构：基于 Telegram Bot API 标准，久经考验
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消息保障：完整的轮询机制，不丢消息
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错误恢复：自动重试，网络波动无影响
快速上手（1 分钟配置）
第一步：获取 API Key
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微信搜索小程序 「ClawChat」
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进入小程序，获取你的 Bot ID 和 Secret
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组合成 API Key：
bot_id:secret
第二步：配置插件
# 安装插件
openclaw plugins install openclawwechat
# 进入插件目录
cd ~/.openclaw/extensions/openclawwechat
# 运行配置脚本，输入 API Key
npm run config-init
# 重启 Gateway
openclaw gateway restart
按提示输入 API Key 即可完成配置。
第三步：开始使用
打开微信小程序「ClawChat」，开始与 OpenClaw 对话！
就这么简单！
截图展示
配置选项
{
"apiKey": "your_bot_id:your_secret",
"pollIntervalMs": 2000,
"sessionKeyPrefix": "agent:main:wechat:miniprogram:",
"debug": false
}
| 参数 | 说明 | 默认值 |
|------|------|--------|
| apiKey | Bot ID 和 Secret，用冒号连接 | 必填 |
| pollIntervalMs | 轮询间隔（毫秒） | 2000 |
| sessionKeyPrefix | Session Key 前缀 | agent:main:wechat:miniprogram: |
| debug | 调试模式 | false |
与其他方案对比
| 特性 | OpenClawWeChat | laolin5564 方案 | 企业微信方案 |
|------|---------------|----------------|-------------|
| 接入方式 | 微信小程序 | iPad 协议 | 企业微信 |
| 配置复杂度 | ⭐ 极简 | ⭐⭐⭐ 中等 | ⭐⭐ 较低 |
| 稳定性 | ⭐⭐⭐⭐ 高 | ⭐⭐⭐ 中 | ⭐⭐⭐⭐⭐ 很高 |
| 功能完整度 | ⭐⭐⭐⭐ 90% | ⭐⭐⭐⭐⭐ 95% | ⭐⭐⭐ 80% |
| 需要中转服务器 | ✅ 是 | ❌ 否 | ❌ 否 |
| 支持群聊 | ❌ 否 | ✅ 是 | ✅ 是 |
| 适用场景 | 个人用户 | 个人用户 | 团队/企业 |
选择建议：
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如果想要 最简单 的接入方式，选择 OpenClawWeChat
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如果需要 群聊功能，考虑 laolin5564 方案
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如果是 企业/团队 使用，选择企业微信
使用示例
基础对话
你：你好，帮我写一个 Python 函数，计算斐波那契数列
OpenClaw：好的，这是计算斐波那契数列的 Python 函数：
def fibonacci(n):
if n <= 1:
return n
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
# 优化版本（使用动态规划）
def fibonacci_dp(n):
if n <= 1:
return n
dp = [0] * (n + 1)
dp[1] = 1
for i in range(2, n + 1):
dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2]
return dp[n]
第一个版本是递归实现，第二个版本使用动态规划，时间复杂度从 O(2^n) 优化到 O(n)。
发送图片
你：[发送一张截图]
识别这张图片中的文字
OpenClaw：[识别并输出文字内容]
消息回复
你：今天天气怎么样？
OpenClaw：请问你所在的城市是哪里？
你：[回复消息] 北京
OpenClaw：北京今天天气晴，气温 5-15°C，微风...
后续计划
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添加单元测试和集成测试
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支持表情回复
-
优化性能监控
总结
OpenClawWeChat 通过微信小程序的方式，让中国大陆用户可以简单、方便地使用 OpenClaw。
如果你也是 OpenClaw 用户，希望能在微信上与 AI 对话，不妨试试这个插件！
项目信息
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GitHub: github.com/hillghost86…
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版本: 1.0.9
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协议: MIT
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