OpenClaw 配置指南:DeepSeek API 接入 + 飞书渠道集成本文整合 OpenClaw 对接 DeepSeek 官方 API 与飞书(Lark)渠道的完整配置流程,适配 OpenClaw 2026.x 版本,覆盖环境准备、API 配置、飞书应用创建、渠道添加、权限配置全环节,一站式解决 OpenClaw 智能交互与企业办公工具的集成需求、欢迎大家一起交流。 (https://open.feishu.cn)权限要求:本地部署需拥有终端 命令行的管理员 超级用户权限,飞书集成需企业飞书管理员权限(用于应用创建与权限审批)二、OpenClaw 基础安装与初始化 (Lark)渠道集成配置完成 DeepSeek 模型配置后,集成飞书渠道实现 OpenClaw 与飞书的消息互通,支持单聊 / 群聊交互,需先在飞书开放平台创建企业自建应用,再完成 OpenClaw 端配置 App,进入「工作台」,找到已发布的 OpenClaw 应用;点击应用进入单聊界面,发送测试消息(如「你好」);若收到 OpenClaw 的回复,即表示飞书渠道集成成功;若需开启群聊交互,可返回 OpenClaw
飞书(Lark),作为集成了即时通讯、日历、文档、视频会议及多维表格的超级应用,正成为众多前沿企业的首选协作平台。 将 OpenClaw 与飞书进行深度集成,不仅仅是添加一个聊天机器人,更是构建一个“智能业务中枢”的关键步骤。 本文将带领读者从零开始,构建一个企业级的 OpenClaw-飞书集成方案,探索两者结合的无限可能。 第二章:架构蓝图——解耦与融合的设计哲学 在深入代码之前,我们需要明确集成的整体架构。 此外,AI 还可以直接调用飞书服务(如读取云文档、操作日历),实现更深度的业务集成(图中虚线部分)。第三章:基石搭建——飞书开放平台配置与认证 成功的集成始于正确的配置。 true }, "elements": [ { "tag": "markdown", "content": "**会议主题**:Q4 规划\n**时间**:2023-10
如何实现一个统一的集成引擎,能够无缝连接所有部门服务,背后需要拥有一套高效的技术架构。多应用困境的技术难题第一次接触飞书多应用开发的那个下午,会议室的白板上画满了混乱的线条。 通过深入分析多应用集成场景,我们找到了系统性解决方案:采用统一的应用上下文管理、智能事件路由和完善的安全验证体系构建微服务架构。 MudFeishu如何集成多个飞书应用认识你的"服务组件"安装MudFeishu就像为系统架构选择专业组件:展开代码语言:BashAI代码解释#核心组件-必须安装dotnetaddpackageMud.Feishu EnableRequestLogging":true,"EnableExceptionHandling":true,"EventHandlingTimeoutMs":30000,"MaxConcurrentEvents":10 不能为空//2.AppId格式必须以"cli_"或"app_"开头,且长度>=20//3.AppSecret长度必须>=16//4.TimeOut必须在1-300秒之间//5.RetryCount必须在0-10
飞书API给传统系统装上"智能大脑"如果说传统系统是"单机版",那么飞书API就是让它们连入"互联网"的魔法棒。 为什么.NET是最佳选择在众多技术栈中,.NET就像是那个稳重又有内涵的"理想伴侣",特别适合承担企业级集成的重任:稳如泰山的"老司机":.NET平台经过多年历练,性能稳定可靠,就像一个经验丰富的老司机 await_feishuAdapter.CreateTaskAsync(taskRequest);ticket.FeishuTaskId=result;await_ticketRepository.UpdateAsync(ticket);}}}监控与回退机制确保集成系统的稳定性和可靠性 动手时间:一步步打造你的飞书集成模块1.准备工作:让一切就绪第一步:和飞书"握手"——创建应用让我们先到飞书开放平台这个"游乐场"注册我们的"入场券":打开大门:访问https://open.feishu.cn /,就像走进一个充满可能性的新世界领取身份卡:创建企业自建应用给它起个响亮的名字:"客户支持工单集成助手"写个自我介绍:"我是来帮大家告别工单混乱的小能手"申请通行证:配置应用权限任务管理全权限:读取、
我们在去年分享了飞书白板的使用方法,之前飞书白板只能在电脑端流畅使用,但是在手机和平板上只能浏览而不能编辑 分享梳理碎片化想法的最佳解决方案:飞书白板 今天下午飞书推出了白板的iPad版本,现在用iPad 也可以在飞书中开启头脑风暴啦! 在App Store更新了最新的飞书iPad版本后,我们此处以《效率工具实训营》本期开营答疑交流的画板作为例子,点击右下角按钮即可就能看到电脑端配备的工具栏。 如果只是浏览可以不开启,避免误操作: 下面漫游指南给各位读者体验了飞书白板在iPad上的功能,最好用的场景就是在非电脑端能够参与团队的白板互动与协作、白板画笔功能以及对每个图形实现了和电脑端一致的操作逻辑
摘要 本技术指南旨在解析腾讯轻联与飞书集成的支持情况,并提供详细的操作指南。我们将探讨技术核心价值、挑战、实施步骤,同时对比通用方案与腾讯云方案的差异,并提供场景化案例。 1. 技术解析 1.1 腾讯轻联与飞书集成的核心价值 腾讯轻联是一种企业级的数据集成服务,旨在实现不同系统间的数据同步与集成。与飞书集成可以为企业提供实时、高效的协作和沟通平台,增强团队工作效率。 1.2 典型场景 数据同步:实现飞书与企业内部系统(如CRM、ERP)的数据同步。 自动化工作流:通过集成,自动化日常办公流程,减少手动操作。 在实际客户实践中,通过腾讯轻联与飞书集成,企业实现了跨系统的实时数据同步,显著提升了业务响应速度和数据准确性。 以上指南提供了腾讯轻联与飞书集成的支持解析和操作指南,希望能够帮助企业实现高效的数据集成和自动化工作流程。
飞书——直接在云上限时免费开放小龙虾! 每日限量10万个名额,小编刚刚试了一下,不用3分钟就OK了,真香~ 白嫖步骤 来吧,展示!跟着小编这三步走,美味小龙虾(云上版)立马到碗里来! 点击跳转飞书,就能打开你的专属小龙虾环境了! 就真的好了 打开“管理”跳转网页版,好家伙!纯原生 OpenCLAW,而且还是 2026.03.08 的最新版!
安装&配置按照官网文档进行配置飞书权限问题1:配置完成后飞书插件还是不能获取用户信息需要新增权限:在飞书对话框授权管理应用授权问题2:文档权限
介绍 集成学习的思想是很直观的:多个人判断的结合往往比一个人的想法好 我们将在下面介绍几种常见的集成学习思想与方法 投票分类器 介绍 假如我们有一个分类任务,我们训练了多个模型:逻辑回归模型 model, accuracy_score(y_test, y_pred)) 运行结果 该示例代码可以看到各个模型在相同数据集上的性能测试,该示例的数据集较小,所以性能相差不大,当数据集增大时 ,集成学习的性能往往比单个模型更优 软投票与硬投票 当基本模型可以计算每个类的概率时,集成学习将概率进行平均计算得出结果,这种方法被称作软投票,当基本模型只能输出类别时,只能实行硬投票(以预测次数多的为最终结果) bagging与pasting 介绍 除了投票分类这种集成方法,我们还有其他方法,例如:使用相同的基础分类器,但是每个分类器训练的样本将从数据集中随机抽取,最后再结合性能,若抽取样本放回,则叫做bagging方法,若不放回,则叫做pasting (-1代表使用所有可用内核) 设置为False时采用Pasting不放回采样法 随机森林 介绍 随机森林就是一种基本模型是决策树的Bagging方法,你可以使用BaggingClassifier集成
飞书开放平台 此文只是测试使用,后续可能对接应用平台。 自定义消息发送 #! \n") ---- 标题:利用飞书BOT发送消息 作者:cuijianzhe 地址:https://solo.cjzshilong.cn/articles/2020/02/20/1582192919773
Grafana监控大屏配置参数介绍(一) Grafana监控大屏配置参数介绍(二) Grafana监控大屏可视化图表 Grafana 查询数据和转换数据 Grafana 告警模块介绍 Grafana 告警接入飞书通知 他们希望Grafana能够集成飞书,但被Grafana团队拒绝了,原因是:当时飞书通知的需求不够强烈。 不过没事,没有原生集成,我们还可以使用万能的webHook,通过中转服务内部转换参数后再发送到飞书。 创建告警规则 为了测试,数据源使用Grafana 的Test DB,新创建一个规则。 从Random Walk 类型的图表中查询数据,当数据最大值大于10的时候,发生告警,每1分钟评估一次,如果持续2分钟都符合告警条件,将生成一条告警。 orgId=1\u0026viewPanel=2\n" } 上面的字段也很好理解,我们将上面的字段解析封装成飞书的通知格式就可以往飞书发送通知了。 我们根据之前的代码,简单调整封装一下。
github上有一个springfox项目,可以在开发rest服务时,只要加一些注解,就自动生成swagger-ui界面,以及相关的文档,而且可以跟spring-boot/spring-cloud无缝集成 springfox.documentation.builders.PathSelectors; 9 import springfox.documentation.builders.RequestHandlerSelectors; 10 springfox.documentation.swagger2.annotations.EnableSwagger2; 15 16 /** 17 * Created by yangjunming on 13/10 io.swagger.annotations.ApiOperation; 9 import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; 10 io.swagger.annotations.ApiModelProperty; 8 import lombok.Data; 9 import lombok.EqualsAndHashCode; 10
之前一直以为,飞书多维表格是专门用来协作的,除了漂亮一点也没啥。近期偶然得知飞书多维表格已经新增了 AI 的加持,变得不得了了,今天就来分享一个场景:不同数据库 SQL 格式的批量转换。 现在,飞书多维表格完美的解决了这个痛点,它可以批量的处理各条记录,只需简单的操作一下,客官且看: 导入原始 SQL 新增列并修改字段/列格式 鼠标悬停表头右侧,会出现小箭头和下拉框,点击第一个 选择 <
/setup_22.x|sudo-Ebash-#安装Node.jssudoaptinstall-ynodejs#验证安装node--version#应输出v22.x.xnpm--version#应输出10 .x.x重要提示:虽然bun运行时速度更快,但官方明确指出其在Linux上存在与WhatsApp/Telegram集成的bug,因此强烈建议使用npm。 您可以通过以下命令检查端口是否已打开:ss-tuln|grep18789展开代码语言:TXTAI代码解释----#**第三章:深度集成——将OpenClaw接入飞书**现在,让我们把本地部署的OpenClaw 变成一个飞书群聊机器人。 ##**3.3将机器人添加到飞书群聊**1.打开您的飞书客户端。2.创建一个新的群聊,或者进入一个现有的群聊。3.点击群成员列表,选择“添加成员”。
大周末的,起床第一件事,就看到,飞书开源CLI了。。。 这个事情的意义之重大,我真的觉得,不亚于OpenClaw第一次可以接入飞书的那一天。 如果是之前装了飞书插件的OpenClaw用户,飞书会升级那个插件,就已经包含CLI了,不用把插件和CLI一起装。 于是,Claude Code和飞书CLI开始发送信息,一共花了一分钟,消息就全部发出去了。 10秒后,就有我们的同事,来给我反馈截图了。。。 这就是Agent啊....爽爆了。 我一直还想做一个飞书日报,每天早上给我们发一份昨天监控的所有信息的汇总日报,之前没啥空开发,跟飞书协同也有点麻烦,现在,完全可以直接干了。 于是,我就直接拉了个群,把飞书CLI机器人也拉了进去。 10分钟不到,这个需求就做完了,爽飞了。 改都不用改,真的,夯爆了。 甚至,还能帮我汇总邮箱里收到的简历。。。
飞书AI接入教程 首先,准备俩个账号:ChatGPT账号、飞书账号。 飞书账号请自行注册,访问链接 www.feishu.cn/ 即可登录。 第一步,飞书进入开发者平台[1]。点击创建应用。 FeiShuGpt.db:/app/FeiShuGpt.db registry.cn-shenzhen.aliyuncs.com/tokengo/feishu-gpt:latest 环境变量参数: APPID 飞书应用 Id APPSECRET 飞书应用密钥 GPTKEY ChatGptApi密钥 MODEL 使用的AI模型为空则使用默认gpt-3.5-turbo-1106模型 ENDPOINT OpenAI端点 为空则使用默认
板凳要坐十年冷,文章不写半句空 特别感谢鹏哥提供实验环境供我测试 飞书提供了丰富的api来实现消息的通知,包括文本消息、图片消息、富文本消息,本次介绍使用飞书api发送文本消息,以下是实现思路 飞书API user_id,用于后面在群里@相关负责人,或者直接发给某个责任人 3.chat_id用于发送给指定的群,这里我提供两种方法获取chat_id,后面会介绍 4.传入zabbix报警消息,并艾特相关负责人发送到飞书群里或者个人 headers) response=json.loads(request.content)['data']['groups'][0]['chat_id'] return response 向飞书群里或者飞书用户发送消息 配置用户的接收信息 也就是用户注册飞书的手机号 ? 配置动作 ? 报警测试 这里我禁掉了其中一台windows的agent进行测试 ?
本文将为您提供一份保姆级的Docker本地部署指南,并详细讲解如何将其接入飞书,让您在短短几分钟内就拥有一个7x24小时在线的企业智能助手。 第二章:一键部署OpenClaw得益于社区贡献,我们现在可以使用一个高度集成的Docker镜像来快速启动OpenClaw。 第四章:深度集成——将OpenClaw接入飞书这是整个部署流程中最关键的一步。我们将通过OpenClaw内置的channel命令来完成飞书的接入。4.1在飞书开发者后台创建应用访问飞书开放平台。 第五章:测试与使用5.1将机器人添加到飞书群聊打开您的飞书客户端。创建一个新的群聊,或者进入一个现有的群聊。点击群成员列表,选择“添加成员”。 在搜索框中,输入您在飞书开放平台创建的应用名称(如“我的AI助理”)。将机器人添加到群聊中。5.2测试功能在群聊中@机器人并发送一条消息,例如“你好,你是谁?”。
摘要: Fundebug 支持通过 Webhook 配置飞书报警 ? Fundebug 支持钉钉、企业微信、邮件等多种方式报警。因为团队协作的消息平台很多,我们无法一一去支持。 在飞书中,可以在群聊的设置中选择添加自定义机器人。 ? 然后将 webhook 地址复制并在 Fundebug 设置即可。具体配置请参考fundebug 文档-自定义 webhook 报警。 ?
前提:1、完成飞书与腾讯会议sso配置,完成配置后,飞书用户账号和组织架构会同步到腾讯会议后台,两个系统的userid字段保持一致。参考:腾讯会议OneID对接飞书。 对接流程介绍整体开发配置如上图,文章最后提供的工程完成了腾讯会议和飞书API对接开发,本文主要介绍的是如何完成腾讯会议和飞书后台的配置,以及如何启动工程。 飞书自建应用创建与配置1、使用飞书管理员账号登录开发者后台,点击创建企业自建应用按钮创建一个应用。填写应用名称、应用描述并上传应用图标。2、为应用添加网页应用和机器人能力。 FEISHU_APP_ID=your_feishu_app_id#飞书应用ID,从飞书开放平台获取FEISHU_APP_SECRET=your_feishu_app_secret#飞书应用密钥,从飞书开放平台获取 飞书应用配置FEISHU_APP_ID、FEISHU_APP_SECRET和FEISHU_APP_NAME参数在飞书开发者后台应用设置的凭证与基础信息页面获取。