本文由云枢国际yunshuguoji撰写。 在腾讯云轻量应用服务器（Lighthouse）上部署 OpenClaw（原 Clawdbot）后，将其接入 WhatsApp 可解锁全新的 AI 自动化场景 —— 从定时提醒到文件管理，甚至代码生成与执行都能通过自然语言指令完成。以下是详细配置指南：
一、核心配置流程
1. 模型配置（控制台操作）
· 路径：腾讯云控制台 → Lighthouse 服务器 → 应用管理页面
· 推荐模型：WhatsApp 场景首选海外版模型（如 Kimi、MiniMax、DeepSeek）
· 操作：
支持腾讯混元、DeepSeek、Kimi等模型API Key一键配置
已配置可跳过命令行步骤
2. 服务器基础配置（命令行操作）
# 1. 远程登录服务器（腾讯云OrcaTerm免密连接）
openclaw onboard # 启动配置向导
# 2. 按流程选择：
- 免责声明 → 选择 Yes
- 配置模式 → 选择 QuickStart
- 模型配置 → 选择 Skip for now（若已控制台配置）
- Channel选择 → 选中 WhatsApp (QR link)
3. WhatsApp 配对关键步骤
4. 完成部署
选择 Restart → Do this later → 命令补全选 No（避免 CPU 过载）
二、WhatsApp 配对实战
1. 手机扫码：用 WhatsApp 扫描服务器生成的二维码
2. 首次对话：WhatsApp 自动发送配对码
3. 服务器执行：
openclaw pairing approve whatsapp <配对码> # 注意去掉<>
验证成功：在 WhatsApp 发送消息，收到 AI 回复即完成接入
三、OpenClaw+WhatsApp 自动化场景
场景 1：定时提醒（AI + Cron）
用户指令： "每天北京早9点提醒我吃早餐"
OpenClaw执行：
1. 解析城市+时间 → 生成cron表达式
2. 创建定时任务 → 每日自动推送消息
场景 2：文件管理（对话即操作）
用户指令： "合并/var/log下所有.txt文件内容"
OpenClaw执行：
1. 读取目录 → 统计文件数量
2. 逐文件解析 → 生成合并文件
3. 返回结构化报告
场景 3：代码生成与验证
用户指令： "创建Python脚本输出Hello World"
OpenClaw执行：
1. 生成标准代码 → 保存为.py文件
2. 自动执行验证 → 返回运行结果
3. 错误时自主修复
四、**实践建议
安全优先
初次部署禁用Skills中的敏感权限（如 Shell 执行）
使用专用 WhatsApp 账号（非个人主号）
资源优化
避免启用命令补全（Do not install）
监控 Lighthouse CPU 使用率（腾讯云控制台实时查看）
模型选择
A[海外用户] –> B[Kimi/MiniMax]
C[中文场景] –> D[腾讯混元/DeepSeek]
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