比如我用 /github trend AI列出star数,并为每个项目给出摘要,分析github上star数高的AI项目。clawbot会在后台使用github这个agent skills去完成任务并返回给我。
我从0部署的全流程,原生的部署方式,下文中也将分享(openclaw当前存在乱删文件的风险,请在空白服务器中进行部署)。


部署环境
#前置环境
Node.js v22.22.0 和 npm v10.9.4
#安装 NVM
#设置淘宝镜像(加速)
npm config set registry registry.npmmirror.com
2个配置命令
#下载openclaw
git clone github.com/openclaw/op…
#安装openclaw项目依赖
进入openclaw && corepack pnpm install
#配置 openclaw
node scripts/run-node.mjs onboard
#查看主对话models
node scripts/run-node.mjs models list
部署bot
#构建UI
pnpm ui:build
#安装bot
#安装skills
#查看运行日志
node scripts/run-node.mjs logs –follow
部署过程
openclaw部署过程参考以上的命令,注意我标准的序号,按照序号和标准说明即可完成部署。






MoonshotAI (月之暗面) 平台 platform.moonshot.cn/console/api… 2.5,我这次用的MoonshotAI,如果要用Qwen或者Anthropic/Google中的gemini大模型上面截图中可以自行去选择即可,Qwen在openclaw中不用提供apikey有试用额度。





查看openclaw中的模型配置是否生效node scripts/run-node.mjs models list,如下我配置的当前moonshot/kimi-k2.5为openclaw的默认模型。

查看gateway端口是否在监听状态,如果在就说明已经部署成功了,如下图4个0代表所有允许远程ip可访问,因为我这次是在云服务器上部署的,要在我的电脑访问,如下的lan就代表允许所有远程ip可访问。


访问openclaw chat http://localhost:18789/chat,在对话chat中输入你好,或者你好,当前是用的什么大模型,如果能正确回复就代表正常了。

如果访问openclaw chat页面时出现以下错误,在终端执行pnpm ui:build,然后采用token去访问即可 http://localhost:18789/chat?token=3fbd3ae2887adfe5560c9848f71ee1d42d3xxxx

安装Agent skills,后台执行安装命令后到openclaw skills页面查看是否安装成功,如下。


使用github这个skill时先在后台执行gh auth login,在浏览器链接,如下选择Login with web browser在浏览器中登录github后完成验证授权,即可使用github,去使用gh CLI与GitHub交互。使用gh issue、gh pr、gh run和gh api进行问题、PR、CI运行和高级查询。

openclaw github skill效果如下。

bot创建后就可以在中与clawbot进行对话。
https://q..com/#/apps,添加成员,再点击二维码,用手机扫描登录授权即可完成bot的创建。



参考前文中的bot部署相关命令,在后台执行以下命令,添加openclaw-china/bot插件,这几条命令执行后去检查,看openclaw.json中是否有bot的配置,至此,完成bot部署。




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