OpenClaw Windows 10 WSL2 安装与配置指南+飞书接入（使用腾讯云Coding Plan）

荣光波比2026-03-19 8:48

文章目录

  • 基础环境
  • [第一阶段：安装 WSL2 环境](#第一阶段：安装 WSL2 环境)
    • [1.1 开启 WSL2](#1.1 开启 WSL2)
    • [1.2 迁移 WSL2 到非 C 盘（推荐）](#1.2 迁移 WSL2 到非 C 盘（推荐）)
    • [1.3 启用 systemd](#1.3 启用 systemd)
    • [1.4 WSL 固定 DNS](#1.4 WSL 固定 DNS)
      • [1.4.1 关闭 WSL 自动生成 DNS](#1.4.1 关闭 WSL 自动生成 DNS)
      • [1.4.2 删除 systemd 生成的 resolv.conf](#1.4.2 删除 systemd 生成的 resolv.conf)
      • [1.4.3 创建新的静态 DNS 文件](#1.4.3 创建新的静态 DNS 文件)
      • [1.4.4 重启 WSL](#1.4.4 重启 WSL)
      • [1.4.5 验证](#1.4.5 验证)
    • [1.5 安装 Node.js 22](#1.5 安装 Node.js 22)
  • [第二阶段：安装 OpenClaw](#第二阶段：安装 OpenClaw)
    • [2.1 全局安装](#2.1 全局安装)
    • [2.2 运行 Onboarding 向导](#2.2 运行 Onboarding 向导)
    • [2.3 检查安装状态](#2.3 检查安装状态)
  • [第三阶段：配置腾讯云Coding Plan API](#第三阶段：配置腾讯云Coding Plan API)
    • [3.1 获取 API Key](#3.1 获取 API Key)
    • [3.2 配置 API Key（示例）](#3.2 配置 API Key（示例）)
    • [3.5 重启openclaw并测试](#3.5 重启openclaw并测试)
  • 第四阶段：接入飞书（Feishu）
      • [4.1 安装飞书插件](#4.1 安装飞书插件)
      • [4.2 创建飞书应用](#4.2 创建飞书应用)
      • [4.4 启动并测试](#4.4 启动并测试)
  • [第五阶段：配置 Skills（技能）](#第五阶段：配置 Skills（技能）)
    • [5.1 Skills 存放位置（优先级从高到低）](#5.1 Skills 存放位置（优先级从高到低）)
    • [5.2 从 ClawHub 安装 Skills](#5.2 从 ClawHub 安装 Skills)
    • [5.3 手动创建自定义 Skill](#5.3 手动创建自定义 Skill)
    • [5.4 在配置文件中管理 Skills](#5.4 在配置文件中管理 Skills)
    • [5.5 推荐安装的 Skills](#5.5 推荐安装的 Skills)
  • 第六阶段：日常操作命令
  • 常见问题排查
    • [npm 全局命令找不到](#npm 全局命令找不到)
    • 飞书机器人能发消息但收不到
    • [API Key 报错](#API Key 报错)
    • [从 Windows 访问 WSL 服务](#从 Windows 访问 WSL 服务)
  • 参考链接

基础环境

WSL2 + Anthropic API + 飞书接入 + Skills 配置

适用版本：Windows 10 (1903+) / Windows 11

要求：Node.js 22+ · 8GB+ 内存 · API Key

第一阶段：安装 WSL2 环境

WSL2 是官方推荐的 OpenClaw 运行环境。原生 PowerShell 安装虽然可行，但开发者表示其不够稳定，不建议用于生产环境。

1.1 开启 WSL2

以管理员身份打开 PowerShell，执行：

powershell 复制代码 
wsl --install

安装完成后重启电脑。重启后会自动打开 Ubuntu 终端，设置用户名和密码。

1.2 迁移 WSL2 到非 C 盘（推荐）

WSL2 默认安装在 C:\Users\<用户名>\AppData\Local\Packages\ 下。初始约 1-2 GB，装完 OpenClaw 全套环境后会增长到 3-5 GB，后续还会继续增长。建议在安装 OpenClaw 之前先完成迁移，这样后续所有数据都在目标盘。

WSL2 的虚拟磁盘（ext4.vhdx）有个特点：文件删除后空间不会自动回收，需要手动压缩，所以实际占用可能比预期更大。

迁移步骤（以迁移到 D 盘为例）：

powershell 复制代码 
# 1. 查看已安装的发行版名称（应该显示为2）
wsl -l -v

# 2. 关闭 WSL
wsl --shutdown

# 3. 导出为 tar 文件
wsl --export Ubuntu D:\WSL\ubuntu-backup.tar

# 4. 注销原来的发行版（C 盘空间释放）
wsl --unregister Ubuntu

# 5. 导入到新位置
wsl --import Ubuntu D:\WSL\Ubuntu D:\WSL\ubuntu-backup.tar

# 6. 设置默认登录用户（否则会默认 root）
ubuntu config --default-user 你的用户名

迁移完成后 D:\WSL\Ubuntu\ 下会有一个 ext4.vhdx 虚拟磁盘文件，这就是 WSL2 的全部数据。

较新版本 Windows 也支持安装时直接指定位置：

powershell 复制代码 
wsl --install -d Ubuntu --location D:\WSL

如果你的系统版本不支持 --location 参数，用上面的导出/导入方法。

OpenClaw 的数据都在 WSL2 内部：

内容 路径
程序本体 /usr/lib/node_modules/openclaw/
配置和数据 ~/.openclaw/（配置、skills、日志等）
工作目录 ~/clawd/

WSL2 在哪个盘，OpenClaw 就在哪个盘。

1.3 启用 systemd

OpenClaw 的守护进程需要 systemd 支持。进入 WSL Ubuntu 终端：

bash 复制代码 
sudo tee /etc/wsl.conf >/dev/null <<'EOF'
[boot]
systemd=true
EOF

1.4 WSL 固定 DNS

1.4.1 关闭 WSL 自动生成 DNS

shell 复制代码 
## vim /etc/wsl.conf

[network]
generateResolvConf = false

1.4.2 删除 systemd 生成的 resolv.conf

先确认是不是软链接：

shell 复制代码 
ls -l /etc/resolv.conf

你现在大概率会看到类似：

shell 复制代码 
/etc/resolv.conf -> ../run/systemd/resolve/stub-resolv.conf

删除它：

shell 复制代码 
sudo rm /etc/resolv.conf

1.4.3 创建新的静态 DNS 文件

shell 复制代码 
sudo tee /etc/resolv.conf >/dev/null <<'EOF'
nameserver 1.1.1.1
nameserver 8.8.8.8
nameserver 223.5.5.5
options timeout:2 attempts:3
EOF

1.4.4 重启 WSL

在 Windows PowerShell 执行：

shell 复制代码 
wsl --shutdown

然后重新打开 Ubuntu。

1.4.5 验证

shell 复制代码 
ping baidu.com

1.5 安装 Node.js 22

更换镜像源（Ubuntu24.04）：

shell 复制代码 
sudo sed -i 's|http://archive.ubuntu.com/ubuntu/|https://mirrors.aliyun.com/ubuntu/|g' /etc/apt/sources.list.d/ubuntu.sources
sudo sed -i 's|http://security.ubuntu.com/ubuntu/|https://mirrors.aliyun.com/ubuntu/|g' /etc/apt/sources.list.d/ubuntu.sources
sudo apt update

在 WSL Ubuntu 终端中执行：

可以跳过，安装OpenClaw时会自动安装Node等依赖，这里是测试镜像源

bash 复制代码 
curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_22.x | sudo -E bash -
sudo apt-get install -y nodejs

验证安装：

bash 复制代码 
node -v   # 应输出 v22.x.x

第二阶段：安装 OpenClaw

2.1 全局安装

bash 复制代码 
## 一步到位
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash
## 或者手动安装
npm install -g openclaw@latest

2.2 运行 Onboarding 向导

参考链接 https://cloud.tencent.com/document/product/1772/128949

shell 复制代码 
openclaw onboard --install-daemon

向导会引导你完成以下配置：

  • 选择操作系统（选 Linux）
  • 选择 AI 提供商（选 OpenAI）
  • 输入 API Key（跳过）
  • Skills全跳过
  • 配置 Hooks（建议全选）

提示： 向导会询问是否安装 Homebrew，在 Windows WSL 环境下选择 No 即可。

2.3 检查安装状态

bash 复制代码 
openclaw config       # 查看配置
openclaw doctor       # 检查配置是否有问题
openclaw status       # 查看网关状态
openclaw dashboard    # 打开浏览器 UI

提示： 默认访问地址为 http://127.0.0.1:18789/。如果浏览器显示 unauthorized，运行 openclaw dashboard 获取带 token 的链接。

第三阶段：配置腾讯云Coding Plan API

3.1 获取 API Key

  1. 访问 https://hunyuan.cloud.tencent.com/#/app/subscription 并登录
  2. 进入 Coding Plan > 我的套餐
  3. 点击 购买套餐，首月优惠后7.9元
  4. 复制生成的 Key

3.2 配置 API Key（示例）

json 复制代码 
// vim ~/.openclaw/openclaw.json
## 推荐 models 配置
"models": {
  "mode": "merge",
  "providers": {
    "tencent-coding-plan": {
      "baseUrl": "https://api.lkeap.cloud.tencent.com/coding/v3",
      "apiKey": "<USER_API_KEY>",
      "api": "openai-completions",
      "models": [
        {
          "id": "tc-code-latest",
          "name": "Auto",
          "reasoning": false,
          "contextWindow": 196608,
          "maxTokens": 32768
        },
        {
          "id": "hunyuan-t1",
          "name": "Hunyuan-T1",
          "reasoning": true,
          "contextWindow": 64000,
          "maxTokens": 32000
        },
        {
          "id": "hunyuan-2.0-thinking",
          "name": "Tencent HY 2.0 Think",
          "reasoning": true,
          "contextWindow": 128000,
          "maxTokens": 32000
        },
        {
          "id": "glm-5",
          "name": "GLM-5",
          "reasoning": true,
          "contextWindow": 202752,
          "maxTokens": 16384
        },
        {
          "id": "kimi-k2.5",
          "name": "Kimi-K2.5",
          "reasoning": true,
          "contextWindow": 262144,
          "maxTokens": 32768
        }
      ]
    }
  }
}

## 推荐 agents 配置
"agents": {
  "defaults": {
    "model": {
      "primary": "tencent-coding-plan/hunyuan-t1"
    },
    "models": {
      "tencent-coding-plan/hunyuan-t1": {},
      "tencent-coding-plan/glm-5": {},
      "tencent-coding-plan/kimi-k2.5": {},
      "tencent-coding-plan/hunyuan-2.0-thinking": {}
    }
  }
}

3.5 重启openclaw并测试

shell 复制代码 
openclaw gateway --force
openclaw tui

第四阶段：接入飞书（Feishu）

4.1 安装飞书插件

bash 复制代码 
openclaw plugins install @m1heng-clawd/feishu

4.2 创建飞书应用

1、访问 open.feishu.cn/app，创建企业自建应用

2、在"凭证与基础信息"中复制 App ID（格式 cli_xxx）和 App Secret

3、把这两项提供给 OpenClaw ，让它完成配置

4、进入 权限管理 → 找到「批量导入导出权限」→ 权限配置 JSON → 粘贴导入

json 复制代码 
{
   
  "scopes": {
   
    "tenant": [
      "aily:file:read",
      "aily:file:write",
      "application:application.app_message_stats.overview:readonly",
      "application:application:self_manage",
      "application:bot.menu:write",
      "contact:user.employee_id:readonly",
      "corehr:file:download",
      "event:ip_list",
      "im:chat.access_event.bot_p2p_chat:read",
      "im:chat.members:bot_access",
      "im:message",
      "im:message.group_at_msg:readonly",
      "im:message.p2p_msg:readonly",
      "im:message:readonly",
      "im:message:send_as_bot",
      "im:resource"
    ],
    "user": ["aily:file:read", "aily:file:write", "im:chat.access_event.bot_p2p_chat:read"]
  }
}

5、进入"事件与回调界面"

在"事件订阅"中选择"使用长连接"（WebSocket 模式）

添加事件：im.message.receive_v1

通过"版本管理与发布"发布应用

重要： 应用必须发布并审核通过后才能接收消息。事件订阅必须选择"长连接"模式，这样不需要公网 IP。

6、然后在飞书里找到你刚创建的机器人，发送一条消息，它会自动回复一个配对码

复制这个配对码，打开 Clawdbot 的 Web UI（就是前面那个控制台），把配对码发给它，Clawdbot 会自动完成绑定。


PS：群聊使用： 要获取群聊 ID（格式 oc_xxx），先将机器人加入群，@它一次，然后查看日志：openclaw logs --follow

4.4 启动并测试

现在，你已经可以在飞书聊天框中与机器人聊天了

第五阶段：配置 Skills（技能）

Skills 是 OpenClaw 的"教科书"------教它如何组合 Tools 来完成特定任务。每个 Skill 就是一个包含 SKILL.md 文件的文件夹。

以下所有操作你都可以和你的AI助手通过聊天的方式完成，这就是openclaw的魅力。

5.1 Skills 存放位置（优先级从高到低）

位置 路径 说明
Workspace Skills ~/.openclaw/workspace/skills/ 最高优先级，个人定制
Managed Skills ~/.openclaw/skills/ 共享给所有 Agent
Bundled Skills 随 OpenClaw 安装 内置技能，最低优先级

5.2 从 ClawHub 安装 Skills

ClawHub 是 OpenClaw 的公共 Skills 注册表，可以在 clawhub.com 浏览。

bash 复制代码 
# 安装单个 skill
clawhub install <skill-slug>

# 示例：安装常用 skills
clawhub install find-skills
clawhub install web-research
clawhub install summarize

5.3 手动创建自定义 Skill

bash 复制代码 
mkdir -p ~/.openclaw/skills/my-skill
nano ~/.openclaw/skills/my-skill/SKILL.md

SKILL.md 文件结构示例：

markdown 复制代码 
---
name: my-custom-skill
description: "描述你的 skill 功能"
---

# 你的 Skill 名称

这里写具体指令，教 AI 如何完成任务...

5.4 在配置文件中管理 Skills

在 ~/.openclaw/openclaw.json 中精细控制 Skills：

json 复制代码 
{
  "skills": {
    "install": { "nodeManager": "npm" },
    "entries": {
      "find-skills": { "enabled": true },
      "web-research": { "enabled": true },
      "summarize": { "enabled": true }
    }
  }
}

白名单模式： 内置 Skills 默认自动加载。如果想精确控制哪些生效，可用 skills.allowBundled 设置白名单模式，只允许明确列出的 skills 加载。

5.5 推荐安装的 Skills

Skill 名称 功能说明
find-skills 帮助你搜索和发现新的 Skills
web-research 深度网络研究，多源信息汇总
summarize 文档/网页摘要总结
de-ai-writing 去除 AI 写作痕迹，让文本更自然
git-commit Git 自动提交信息、PR 描述

第六阶段：日常操作命令

命令 说明
openclaw gateway 启动网关
openclaw gateway restart 重启网关
openclaw doctor 检查配置问题
openclaw doctor --repair 自动修复常见问题
openclaw status 查看网关状态
openclaw dashboard 打开 Web UI
openclaw logs --follow 实时查看日志
openclaw models status 查看模型和认证状态
npm update -g openclaw 更新 OpenClaw
clawhub install <name> 安装新 Skill
clawhub sync --all 同步所有已安装 Skills

常见问题排查

npm 全局命令找不到

将 npm 全局路径加入 PATH：

bash 复制代码 
echo 'export PATH="$(npm prefix -g)/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

飞书机器人能发消息但收不到

最常见的原因是事件订阅没配置正确。检查：

  • 确认已添加 im.message.receive_v1 事件
  • 确认选择了"长连接"模式
  • 确认应用已发布并审核通过
  • 确认 gateway 正在运行（长连接需要 gateway 在线）

API Key 报错

常见提示：No API key found for provider "anthropic"。解决方法：

  • 检查环境变量：echo $ANTHROPIC_API_KEY
  • 重新运行：openclaw models status 查看认证状态
  • 如使用多 Agent，每个 Agent 需单独配置 Key

从 Windows 访问 WSL 服务

大多数情况下可以直接用 localhost 访问。如果需要从局域网其他设备访问，在 PowerShell 中设置端口转发。

参考链接

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