OpenClaw 这个 10 万 star 的项目到底能干什么？我在自己的 Mac Mini 上跑了 3 天，接了飞书和 Discord，说说真话。
起因
上个月同事在群里分享了 OpenClaw——GitHub 上那个开源 AI 助手项目。说是能接飞书、Discord、Telegram，跑在自己机器上，7 天 24 小时在线。
我当时的反应是：又一个套壳 ChatGPT 的 bot 吧？
跑了 3 天之后改观了。它不是 bot，更像是一个能跨平台工作的 AI 员工。
10 分钟从安装到发第一条消息
说实话没想到这么快。
npm install -g openclaw
openclaw init
openclaw start
三行命令装完。飞书接入用的是 WebSocket 模式，不需要公网 IP、不需要域名、不需要 Nginx。在飞书开放平台创建个应用，把 App ID 和 Secret 填进配置文件，重启，搞定。
{
"channels": {
"feishu": {
"enabled": true,
"mode": "websocket",
"appId": "cli_xxxx",
"appSecret": "your-secret"
}
}
}
在飞书里搜到我的机器人，发了句"你好"——3 秒后收到了回复。
这个速度超出预期。之前自己用 Python 写过飞书 bot，光配 Webhook + 签名验证就折腾了一下午。
Discord 也接了
同样简单。在 Discord Developer Portal 创建 Bot，拿到 Token，填进配置：
{
"channels": {
"discord": {
"enabled": true,
"token": "your-bot-token",
"guilds": {
"*": { "requireMention": false }
}
}
}
}
requireMention: false 这个配置很关键——不用 @ 就能触发。我之前用 Discord bot 框架每次都要 @Bot 才能聊天，贼麻烦。
最让我惊喜的：跨平台记忆
这是 OpenClaw 和普通 bot 最大的区别。
我在飞书上跟它说："记住我的项目叫 StarLink，用的 Next.js + Supabase。"
然后切到 Discord 问："我的项目用了什么技术栈？"
它答对了。
不是简单的关键词匹配——它记住了完整的上下文。我后来在飞书上讨论了一个 bug，过了两小时去 Discord 问"那个 bug 修了吗"，它知道我在说哪个 bug。
实测跨渠道记忆的准确率大概在 90-95%，超过 24 小时的话偶尔会忘。
定时任务：每天自动推新闻
配了个 cron，每天早上 9 点自动抓 AI 领域新闻然后发到飞书群里：
{
"cron": {
"jobs": [
{
"name": "morning-news",
"schedule": "0 9 * * *",
"message": "搜索今天的 AI 领域重要新闻，整理成 5 条摘要",
"delivery": {
"channel": "feishu",
"to": "群组ID"
}
}
]
}
}
跑了 3 天，每天早上 9 点准时出现。同事还以为我每天手动整理的。
模型选择：用了 DeepSeek V4
OpenClaw 支持多种模型。我目前主力用的是 DeepSeek V4——中文对话质量不错，价格也合理。
{
"models": {
"primary": "deepseek/deepseek-v4",
"fallback": ["qwen/qwen3.5-plus"]
}
}
配了 Qwen 做降级备用。上周 DeepSeek API 有一次短暂抖动，OpenClaw 自动切到 Qwen 继续跑了，体感上完全没中断。
如果你用多个模型厂商，推荐通过 API 网关统一管理。一个 Key 搞定所有模型，省得维护一堆 API Key：
from openai import OpenAI
# 一个 client 调所有模型
client = OpenAI(
base_url="https://api.therouter.ai/v1",
api_key="一个key"
)
# 想用哪个模型就改这个字符串
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek/deepseek-v4",
messages=[{"role": "user", "content": "今日AI新闻摘要"}]
)
3 天的数据
| 指标 | 数据 |
|---|---|
| 总处理消息 | 487 条 |
| 飞书消息 | 312 条（64%） |
| Discord 消息 | 175 条（36%） |
| 平均响应时间 | 2.1 秒 |
| 跨渠道上下文命中 | 46/50 次（92%） |
| 总运行时间 | 71 小时 48 分 |
| 意外停机 | 0 次 |
| 模型费用 | ¥38（3 天） |
3 天 38 块，平均每天不到 13 块。考虑到它帮我处理了接近 500 条消息——回答问题、翻译文本、摘要长文、整理新闻——这个性价比我觉得可以。
踩过的坑
Discord 的 MESSAGE CONTENT INTENT。 创建 Bot 之后默认关闭。不开的话 Bot 收到消息但内容是空的——我对着空消息 debug 了半小时才反应过来。去 Developer Portal → Bot 页面 → 勾上 MESSAGE CONTENT INTENT。
飞书断连。 WebSocket 大概每 3-5 天会断一次。OpenClaw 会自动重连，但建议还是用 PM2 守护进程跑比较稳。
pm2 start openclaw -- start
pm2 save
pm2 startup
超时别设太短。 DeepSeek V4 处理长文本有时候要 30-40 秒。默认超时 15 秒的话消息会丢。改成 60 秒就好了。
适合谁
如果你符合以下任一条件，值得花半小时部署一个：
- 日常在飞书/Discord 处理大量重复性消息
- 想要一个跨平台统一的 AI 助手（不是每个平台单独装一个 bot）
- 想用国内模型（DeepSeek、Qwen）但不想从零写代码
- 有闲置的 Mac Mini 或者 VPS
OpenClaw 的定位不是"更好的 ChatGPT"，而是"跑在你自己机器上的 AI 员工"。这个区别试过了才有感觉。
TheRouter — 多模型 API 网关，一个 Key 接入 30+ 模型。OpenClaw 的多模型配置用它最省心。
