四、首次授权与测试
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在飞书中向机器人发送消息
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首次会提示 Pairing 授权
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在服务器执行：
openclaw pairing approve feishu
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如果出现反复授权，并提示：duplicate plugin id detected
可尝试：rm -rf ~/.openclaw/extensions/feishu
openclaw gateway restart
五、实战示例：让机器人给 GPUStack 项目标星
- 准备 GitHub PAT
使用 Tokens (classic)
勾选 repo 权限
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- 写入环境变量
vim ~/.openclaw/.env
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重启：openclaw gateway restart
- 飞书中发送指令
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六、常用指令说明
/new：开启新会话
/status：查看 Bot 状态
/reset：重置上下文
/model：查看 / 切换模型
七、OpenClaw 实用命令与资源入口
常用 CLI 命令
openclaw logs --follow
openclaw doctor
openclaw gateway --help
openclaw dashboard
openclaw tui
文档与生态
结语：当 AI 成为基础设施，而不是消耗品
回过头看，Token 焦虑的本质，并不是模型贵，而是 AI 被当成了一种“外部消耗资源”。
当模型运行在云端、能力掌握在别人手里时，
我们习惯于精打细算、限制使用、控制调用频率。
而当模型真正跑在自己的 GPU 上，
当推理能力、上下文和工具调用都变成基础设施的一部分，
AI 的角色也随之发生了变化——
它不再是一次次付费调用的 API，
而是一个随时可用、长期在线、持续演进的工作助手。
这正是 GPUStack 与 OpenClaw 组合所带来的意义：
让 AI 从“成本项”，回归为“生产力”。
如果你已经拥有 GPU 资源，
不妨亲手试一次，把 AI 真正接进你的日常工作流里。
当你不再关心 Token 的时候，
你才会真正开始用好 AI。
