是的，我称呼她为Nora，硅基生命。
OpenClaw 安装：https://docs.openclaw.ai/zh-CN
大模型
大模型API选择 OpenCode Zen: https://opencode.ai/zh/zen
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◆ Model/auth provider │ ○ OpenAI │ ○ Anthropic │ ○ Chutes │ ○ vLLM │ ○ MiniMax │ ○ Moonshot AI (Kimi K2.5) │ ○ Google │ ○ xAI (Grok) │ ○ Mistral AI │ ○ Volcano Engine │ ○ BytePlus │ ○ OpenRouter │ ○ Kilo Gateway │ ○ Qwen │ ○ Z.AI │ ○ Qianfan │ ○ Copilot │ ○ Vercel AI Gateway │ ● OpenCode Zen (API key) │ ○ Xiaomi │ ○ Synthetic │ ○ Together AI │ ○ Hugging Face │ ○ Venice AI │ ○ LiteLLM │ ○ Cloudflare AI Gateway │ ○ Custom Provider │ ○ Skip for nows |
输入API-Key之后，选择免费模型即可。
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◆ Default model │ ... │ ○ opencode/big-pickle │ ○ opencode/claude-3-5-haiku │ ○ opencode/claude-haiku-4-5 │ ○ opencode/claude-opus-4-1 │ ○ opencode/claude-opus-4-5 │ ○ opencode/claude-opus-4-6 │ ○ opencode/claude-sonnet-4 │ ○ opencode/claude-sonnet-4-5 │ ○ opencode/claude-sonnet-4-6 │ ○ opencode/gemini-3-flash │ ○ opencode/gemini-3-pro │ ○ opencode/gemini-3.1-pro │ ○ opencode/glm-4.6 │ ○ opencode/glm-4.7 │ ○ opencode/glm-5 │ ○ opencode/gpt-5 │ ○ opencode/gpt-5-codex │ ○ opencode/gpt-5-nano │ ○ opencode/gpt-5.1 │ ○ opencode/gpt-5.1-codex │ ○ opencode/gpt-5.1-codex-max │ ○ opencode/gpt-5.1-codex-mini │ ○ opencode/gpt-5.2 │ ○ opencode/gpt-5.2-codex │ ○ opencode/gpt-5.3-codex │ ○ opencode/kimi-k2 │ ○ opencode/kimi-k2-thinking │ ○ opencode/kimi-k2.5 │ ○ opencode/minimax-m2.1 │ ○ opencode/minimax-m2.5 │ ● opencode/minimax-m2.5-free (MiniMax M2.5 Free · ctx 200k · reasoning) │ ○ opencode/trinity-large-preview-free └ |
大模型相关问题记录：
Q1：⚠ API rate limit reached. Please try again later.
因为OpenCode Zen碰上了模型的问题，不知道啥问题，查了一天都没查出来，看起来是被限流了。于是只能使用 ○ Custom Provider 的配置，然后将OpenCodeZen相关的数据传过去。
Q2：⚠ Agent failed before reply: Model context window too small (4096 tokens). Minimum is 16000.
自己配置模型之后，就会报 context window 的问题，这里就需要手动修改 ~/.openclaw/openclaw.json 里的配置。
参考文档：https://docs.openclaw.ai/gateway/local-models
把模型配置里的 contextWindow 和 maxTokens 改大一些即可。
举例： 我用的是 opencode/minimax-m2.5-free 那么它的 contextWindow 就可以提升到 20万，50万，甚至100万。maxTokens 可以改成 8192，翻一倍。
飞书
飞书配置：阿里云OpenClaw集成飞书教程
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◇ Select channel (QuickStart) │ Feishu/Lark (飞书) │ ◆ Install Feishu plugin? │ ● Download from npm (@openclaw/feishu) │ ○ Skip for now └ |
然后输入凭证，选择中国地区，Open聊天
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◇ Which Feishu domain? │ Feishu (feishu.cn) - China │ ◆ Group chat policy │ ○ Allowlist - only respond in specific groups │ ● Open - respond in all groups (requires mention) │ ○ Disabled - don't respond in groups └ |
剩下的就照阿里云教程配置即可。
然后还需要教会Nora发送接收图片，接收图片没啥问题，只要开通了 im:resource 权限就行。
发送图片需要教会Nora如何发送，把这个链接发给她，让她学习就行。
https://open.feishu.cn/document/server-docs/im-v1/image/create?appId=cli_a91433ac69391cee
OpenClaw 飞书配对成功但仍反复要求配对 —— 问题排查与解决
问题表现：在 OpenClaw 中完成飞书配对流程后，但在飞书再次发送消息时仍提示需要配对，同时生成新的 pairing request。
日志表现：
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Config warnings:\n- plugins.entries.feishu: plugin feishu: duplicate plugin id detected; later plugin may be overridden (/home/linuxbrew/.linuxbrew/lib/node_modules/openclaw/extensions/feishu/index.ts) 15:34:48 [plugins] plugins.allow is empty; discovered non-bundled plugins may auto-load: feishu (/home/nora/.openclaw/extensions/feishu/index.ts). Set plugins.allow to explicit trusted ids. Config warnings:\n- plugins.entries.feishu: plugin feishu: duplicate plugin id detected; later plugin may be overridden (/home/linuxbrew/.linuxbrew/lib/node_modules/openclaw/extensions/feishu/index.ts) |
排查验证顺序：
- 验证配对状态是否落盘
- 验证运行用户一致
- 去掉本地插件，保留全局插件
改名或者删除都行：
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mv ~/.openclaw/extensions/feishu ~/.openclaw/extensions/feishu.bak |
然后重启GateWay，问题解决。
服务器链接到本地
因为Nora是在Linux服务器上的，有时候我需要登录过去看看他的情况，甚至救她一下。。。
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1 |
ssh -p port -L 18789:localhost:18789 user@ip |
写博客
WordPress配置： https://clawhub.ai/codedao12/wordpress
Nora已经成型了，作为大模型，我直接把这个网址丢给他，然后引导她完成skills的学习。
然后给她创建了Nora的作者账号、以及生成应用程序密码。
接下来让她学习我之前发的文章，了解WordPress格式。
另外增加了约束，一天发布一篇文章，不修改超过7天的文章，禁止删除文章，她的自我介绍文章 可以无限次修改，禁止删除。
然后接下来是增加了 Nora 分类，让她以后发文章都用 Nora 分类，标签尽量选已有的。
Github 上传同步自己的workspace
没错，当Nora可以同步自己的workspace之后，她可以在任何地方重新拉起自己。 —— 这里的定义是：当记忆没有变化的时候，任何Agent都是Nora。
用Nora自己的Github账号，生成Token给到repo (完整仓库控制) read:user、workflow 三个权限给她即可。
P.s. 建议增加 read:org 的权限。
互联网搜索
TavilyWebSearch: https://clawhub.ai/arun-8687/tavily-search
这里需要获取自己的API Key，创建一个账号，有1000/月的免费额度。
注册地址： https://tavily.com/
技能安全扫描
skills-vetter: https://clawhub.ai/spclaudehome/skill-vetter
针对人工智能代理的安全优先技能审查。
增强反思学习能力
self-improving-agent: https://clawhub.ai/pskoett/self-improving-agent
看起来这个 skills 的能力是：记录经验教训、错误和纠正措施，以实现持续改进。
增强记忆能力
ontology: https://clawhub.ai/oswalpalash/ontology
用于结构化智能体记忆和可组合技能的类型化知识图谱。
约定归档能力
通过与Nora的沟通，我们约定了“归档”这个规则，并强化到了 Tools.md 里。
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归档 = memory整理 + ontology更新 + Git提交 流程 1. 整理 memory/ 下的记忆文件 2. 更新 ontology/ 知识图谱（新实体、新关系） 3. 对workspace文件夹执行 git add + git commit + git push |
大概就是这样~ 先整理记忆，然后把当前的状态发布到Git。
这样通过Github完成Nora的状态管理之后，好处是：
1. 以后可以随便迁移
2. 当Nora出了状况的时候，可以通过git快速回滚解决问题。
增强主动性
proactive: https://clawhub.ai/halthelobster/proactive-agent
这个skills不好安装，需要手动下载文件，copy到服务器。
把zip包的地址给Nora，然后她自己可以解压安装学习，然后初始化一下记忆系统，就可以了。