飞书接入OpenClaw全流程实践教程：从权限配置到云端部署详解

本文提供飞书与OpenClaw集成的详细步骤，包括飞书开放平台APP ID/Secret获取、机器人创建、权限批量配置、事件订阅设置，以及OpenClaw本地与云端部署方法。适合电商、自媒体团队及希望将AI工作流落地的运营人员，核心在于实现数据互通与自动化消息处理。

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• 自动化配置
• 权限管理

现在AI的变化速度太快了，

一个春节下来，又是Seedance，又是Openclaw，确实变化太大了

不过我倒是不焦虑，我始终觉得「能落地的AI才是AI」

至少在我们公司层面，无论是电商，还是在自媒体，我们都运用了工作流，比如

• 自动写产品文案
• 自动监测竞争对手的销量，价格，评论，库存
• 把对手/自家的差评抓取到飞书，形成看板，然后推送给相关负责人
• 抓取热点关键词，在全网的动态
• 分析reddit，YouTube上的产品信息
• ......

很多人犯了一个致命的错，就是一直追AI，但是没有产品，不能落地，都光追最新的AI技术去了

看似每一步都和AI结合，实际上这种人和团队，最后肯定都是竹篮打水一场空。

好，今天来分享一下，如何在Openclaw 安装飞书，

「绝对保姆级教程」，大家可以收藏起来。

 01 

配置飞书权限

第一步：获取飞书开放平台APP ID和APP Secret

1.打开飞书开放平台官网并登录企业账号，进入「开发者后台」；

2.点击「创建应用」，选择对应应用类型后填写应用名称、介绍等基础信息，完成创建；

3.进入已创建的应用详情页，在「凭证与基础信息」板块，可看到系统生成的APP ID和APP Secret，

保存好记录，后续会用到。

第二步：创建专属机器人

1.在飞书应用详情页的左侧菜单栏，找到「机器人」板块并点击进入；

2.点击「创建机器人」，可以给他取一个自己喜欢的名字；主要作用到时候是和Openclaw对话用的

第三步：批量导入并配置权限

1.回到应用详情页，进入「权限管理」板块；

2.根据实际使用需求，勾选所需的权限，包括文件读取、消息发送、知识库操作等相关权限，

因为小北我之前已经配置过N8N的工作流，大部分权限都开通了，比如多维表，飞书云文档，

这里我因为要配置机器人在群里的工作，所以我配置了「群聊的读取权限」

大家可以按照我的配置来设置，如下图

批量导入之后，点击下一步，确认新增权限即可

第四步：创建事件配置

1.在应用详情页左侧找到「事件订阅」板块，点击「创建事件配置」；

2.选择需要订阅的事件类型，这里我选择「消息接收事件」、「文件上传事件」等，

当然你也可以把后面的全部勾选上。

这一步是飞书和OpenClaw实现数据互通的关键；

4、填写事件回调相关基础信息，暂时无需填写公网IP相关内容，保存配置即可。

注意，请将接收模式从默认模式切换为「长链接接收模式」

最后保存即可。

 02

Openclaw部署

Openclaw，目前有多种部署

1、部署在本地

之前很多人还专门去买mac min，现在不用，只要腾出一台空余的电脑，就可以跑了

2、部署在云端

现在很多服务商为了抢openclaw的流量，都有傻瓜式部署，比如

腾讯云、百度、阿里、kimi 都可以做到一键部署，非常方便。

下图是腾讯云上的截图，可以看到都可以直接傻瓜式运行了

第五步：OpenClaw配对后，设置长链接接收模式

1.打开OpenClaw，将飞书的APP ID和APP Secret填入对应输入框，完成初步配对，

如下图

2、配置好了之后，打开飞书，找到应用

3、给应用发消息，比如，介绍一下你自己，他可能会出现这样的消息

这里其实是会出现一个code，如下图红色部分

接下来把这段话「复制到Openclaw」，这一步是和飞书配对

几秒后即可完成飞书与OpenClaw的正式连接，终于可以上传文件进行解析了。

 03 

最大的感受

之前学N8N，再到全面熟悉整个N8N的方法，我基本不到2天就弄懂了

我说的弄懂，可不只是感觉自己懂，

而是我能率领优联荟几千人，一起用很短的时间，让他们从AI新手，变成工作流高手，

而且好评率非常高

再到这个openclaw，从发现到配置，再到玩转和运用，我算了一下，「就花了2个小时」

我自己感觉

第一：我上手和学习的能力飞快，一下子让我觉得自己能力的边界得到了巨大的提升，这个信心非常重要

第二：创始人一定要下场，一定要在一线

第三：不焦虑，而是要落地，就像前面说了，不管外面有多少变化，我的团队，可是每天都在运用n8n工作流到自己的业务中

第四：一个人的公司，一定会大爆发，在优联荟里面有很多人利用AI，开发出自己的系统出来，而他们很多连代码都不懂的人

第五：这一年，人和人的差距，公司和公司的差距，在AI下，会学习的和不会学习的，会运用的和不会运用的，会有「10x」、「100x」的差距，

这不是夸张，这一定是事实。