把 Mac mini 变成远程 AI 工作台：OpenClaw + 飞书 + cpolar 实战

前言

Mac mini 很适合拿来长期跑一些本地服务，但真正让我想把 OpenClaw 装上去的原因，不是"再多一个聊天窗口"，而是想验证一件更具体的事：人在外面时，能不能直接从飞书发消息，让家里的 Mac mini 真正执行任务。聊天回复只是第一层，我更关心的是它能不能读写文件、跑命令、截图、生成页面，甚至把做出来的东西通过浏览器分享出去。只有这些步骤真的落到本地机器上，Agent 才不只是一个换了入口的聊天机器人。

这次我从 Homebrew、Node.js 22 和 OpenClaw 开始配置，在 Mac mini 上接入硅基流动模型，再把飞书机器人完整跑通；随后实际测试截图发送、PPT 生成与打开、HTML 简历、贪吃蛇小游戏这些任务。中间也遇到了"简历链接先打开目录而不是页面""小游戏第一次没创建出来"这类小问题。最后再安装 cpolar，把本地网页从 8080 提供到公网，并配置固定二级子域名。我也不想把权限开满以后就当作理所当然，尤其飞书消息可以远程触发本地任务时，哪些人能发消息、OpenClaw 能调用哪些工具，比功能有多少更值得先想清楚。整篇我更关心的是一条真实链路：飞书发指令 → OpenClaw 在 Mac mini 执行 → 结果回到飞书或浏览器。

1. OpenClaw 在这套方案里扮演什么角色？

OpenClaw 在这套流程里可以理解为一个运行在本地电脑上的 AI Agent。

它和普通聊天界面的差别，不是"回答得更像人"，而是可以继续连接本地工具和系统能力。例如：

读取、写入文件；
执行命令；
运行脚本；
调用浏览器；
接入消息平台；
根据权限调用更多工具。

这也意味着它的权限边界比普通聊天机器人更重要。尤其后面切换到 full 工具集以后，OpenClaw 可以使用的能力会明显增加，所以我不会把"权限越大"直接当成优点，而是只在受信任环境里使用。

这次实际验证的重点是：

Mac mini 本地部署 → 模型接入 → 飞书消息 → 本地任务 → 文件 / 图片 / PPT / HTML / 小游戏 → cpolar 公网访问。

2. 先准备 Homebrew

2.1 检查 Homebrew 是否已经安装

在 Mac mini 上打开终端。

先执行：

shell 复制代码

brew -v

如果能正常显示版本，就可以跳过安装。

如果没有安装，继续使用当前流程中的 Homebrew 官方安装脚本：

shell 复制代码

# 官方安装脚本（需要良好的网络环境）
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

安装完成以后，按照终端提示把 Homebrew 加入环境。

当前示例命令是：

shell 复制代码

echo >> /Users/susu/.zprofile                                                                   
echo 'eval "$(/opt/homebrew/bin/brew shellenv zsh)"' >> /Users/susu/.zprofile
eval "$(/opt/homebrew/bin/brew shellenv zsh)"

这里的用户目录是当前示例中的 /Users/susu/，实际使用时以终端给出的路径为准。

3. 安装 Node.js 22，并确认 Git

OpenClaw 需要 Node.js 环境。

当前使用 Homebrew 安装：

shell 复制代码

brew install node@22

安装完成后，把 Node 22 加入 PATH：

shell 复制代码

# 1. 将路径写入你的配置文件
echo 'export PATH="/opt/homebrew/opt/node@22/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc

# 2. 让配置立即生效
source ~/.zshrc

然后检查 Node.js、npm 和 Git：

shell 复制代码

# 1. 检查 Node.js 版本，看到类似 v22.x.x 的数字即为成功
node -v

npm -v

# 2. 检查 Git 版本，看到 git version 2.x.x 即为成功
git --version

当前流程要求 Node.js 版本在 22 及以上；Git 没有额外指定版本要求。

4. 在 Mac mini 上安装 OpenClaw

执行当前安装命令：

shell 复制代码

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

等待安装完成。

安装以后进入初始化向导。

5. OpenClaw 初始化：先把模型跑通

初始化时先确认安全警告。

当前流程里使用方向键选择：

YES

如果不小心退出，说明中给出的重新进入命令是：

openclaw onboard --install-daemon

然后选择：

QuickStart

继续进入模型提供商配置。

5.1 这次使用硅基流动

当前示例先进入：

shell 复制代码

https://cloud.siliconflow.cn/i/TGbSCR57

注册后领取当前页面展示的额度。

然后创建 API Key。

复制密钥备用。

回到 OpenClaw，模型提供商这里选择：

Custom Provider

API Base URL 填：

shell 复制代码

https://api.siliconflow.cn/v1

API Key 提供方式选择：

Paste API key now

粘贴前面创建的密钥。

Endpoints 兼容模式保持：

OpenAI-compatible

接着进入当前界面里写作【Mode ID】的模型选择步骤。

回车后，会需要让你输入【Mode ID】，即代表你要使用的模型，可以在模型广场选择一个你要使用的模型Code,这里以【Pro/MiniMaxAI/MiniMax-M2.5】为例：

这里使用：

shell 复制代码

Pro/MiniMaxAI/MiniMax-M2.5

提示：

Verification successful

以后，再继续设置 Endpoint ID 和 Model alias。

到这里，模型接入这一层先完成。

6. 接入飞书之前，先安装 Feishu 插件

模型配置完成后进入消息平台选择。

选择：

Feishu/飞书

插件来源选择：

Download from npm

下载完成以后，向导会继续要求配置飞书应用凭证。

7. 在飞书开放平台创建机器人

打开飞书开放平台：

shell 复制代码

https://open.feishu.cn/?lang=zh-CN

登录以后进入开发者后台。

创建企业自建应用。

填写应用名称、描述和图标。

创建完成后，添加机器人能力。

继续设置机器人名称。

8. 导入飞书机器人权限

进入【权限管理】，点击【批量导入】。

当前流程使用下面这份 JSON：

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",
      "cardkit:card:write",
      "contact:user.employee_id:readonly",
      "corehr:file:download",
      "docs:document.content:read",
      "event:ip_list",
      "im:chat",
      "im:chat.access_event.bot_p2p_chat:read",
      "im:chat.members:bot_access",
      "im:message",
      "im:message.group_at_msg:readonly",
      "im:message.group_msg",
      "im:message.p2p_msg:readonly",
      "im:message:readonly",
      "im:message:send_as_bot",
      "im:resource",
      "sheets:spreadsheet",
      "wiki:wiki:readonly"
    ],
    "user": ["aily:file:read", "aily:file:write", "im:chat.access_event.bot_p2p_chat:read"]
  }
}

然后继续申请新增权限。

确认申请。

这里不调整 JSON 中的权限名称，当前配置按已有流程保留，包括其中的 aily:file:read、aily:file:write 等字段。

9. 配置 App Secret、App ID 和连接方式

进入【凭证与基础信息】，先复制：

App Secret

回到 Mac mini 终端粘贴。

再复制：

App ID

继续粘贴到终端。

看到：

client ready

说明当前客户端已经准备就绪。

后面的连接选项依次使用：

WebSocket (default)
Feishu - China
Allowlist

【Group chat allowlist】这里直接回车，当前流程暂时不让机器人加入群聊。

10. 把 OpenClaw 剩余初始化跑完

【Search provider】先选择：

Skip for now

【Configure skills now】选择：

NO

【Enable hooks】当前流程选择全部。

接着开始安装网关服务。

安装完成以后选择：

Open The Web UI

浏览器打开 OpenClaw 后，用下面这段话做第一次验证：

tex 复制代码

你好，你是谁，你当前运行在什么操作系统上，接入的上什么模型，你能够干什么，请你详细回答。

OpenClaw 能够正常返回回答，说明 Web UI 和模型层已经跑起来。

11. 飞书还差两步：事件与发布

回到飞书开放平台。

在【事件与回调】里，把订阅方式改成：

长连接

并保存。

当前说明中特别提醒：如果 OpenClaw 网关没有启动或渠道没有添加，长连接设置会保存失败。

接着添加事件，搜索并勾选：

接收消息

然后进入【版本管理与发布】，创建版本。

填写版本号、更新说明和可用范围。

确认发布。

12. 在飞书客户端完成机器人授权

飞书客户端下载地址：

shell 复制代码

https://www.feishu.cn/download

登录以后，在【开发小助手】里找到机器人并打开。

第一次发消息时，当前示例返回的是：

shell 复制代码

OpenClaw: access not configured.
Your Feishu user id: ou_c523c04accc3966f4c80893bd59e06c7
Pairing code: FLK2Z9XT
Ask the bot owner to approve with:
openclaw pairing approve feishu FLK2Z9XT

这里会给出 Feishu user id 和 Pairing code。

然后回到 Mac mini 执行授权命令：

shell 复制代码

openclaw pairing approve feishu FLK2Z9XT

授权成功以后，再从飞书发送消息测试。

到这里，这条基础链路已经成立：

飞书 → OpenClaw 网关 → 模型 → Mac mini → 飞书回复。

13. 真正决定它"能做多少"的，是 tools.profile

默认情况下，当前说明里 OpenClaw 使用的是：

coding

工具集。

如果需要更多能力，可以切换到：

full

当前列出的工具集包括：

工具集名称	说明	包含工具举例
`minimal`	只开放 session_status 工具	session_status
`coding`	编程模式（默认）	文件读写、执行命令、会话、内存、图片相关
`messaging`	消息模式	消息发送、会话列表/历史/发送、session_status
`full`	全工具模式	所有工具（等同于未设置）

切换命令：

shell 复制代码

# 切换到 full 工具集
openclaw config set tools.profile full

# 重启网关使配置生效
openclaw gateway restart

这里需要特别注意：full 不只是"功能更多"，而是权限更大。当前说明中提到它会开放发送消息、读写文件、执行命令、浏览器控制等能力，所以只适合自己信任的环境和账号。

14. 第一个实测：让 OpenClaw 截图并通过飞书发回来

先直接发送：

shell 复制代码

请你截一张当前Mac mini屏幕目前显示画面的图片，然后发送给我看一下

当前第一次尝试并不能直接把图片发回来。

于是继续给它一段更明确的任务说明：

shell 复制代码

截图一张当前屏幕显示的界面图片发给我，我需要测试是否能正常查看该图片。
要求：
1. 飞书发送图片有大小限制（限制大约为10MB左右，建议压缩至不超过1MB，推荐分辨率1920x1080）
2. 截图图片需要放在 ~/.openclaw/workspace/tmp_files/ 目录中
3. 使用 message 工具发送给我，工具调用参数如下：
   - action: send
   - target: 从对话上下文中获取对方 ID（格式：user:ou_xxx）
   - filePath: 截图文件的绝对路径
   - message: 询问对方是否能成功看到图片
4. 询问我是否能成功看到图片，等待我回复成功提示
5. 如果我确认成功，将解决方案步骤写入 MEMORY.md

这次成功把截图发送到了飞书。

这个过程反而很能说明 Agent 的实际使用方式：不是所有事情一句话都会一次成功，任务边界、文件路径和工具参数写清楚以后，成功率会更高。

15. 第二个实测：让它做一份 PPT

继续发送：

shell 复制代码

帮我做一个ppt,主题是：《元旦节快乐》，大概页数10张左右，要美观好看一点的，做完后打开，截张图给我看一下

如下图：

当前生成了 PPT 稿件，但没有真正打开。

于是继续：

shell 复制代码

你得打开这个ppt，然后截图这个ppt页面给我看

这时 OpenClaw 提示 Mac mini 上没有能打开 PPT 的应用。

继续发送：

shell 复制代码

帮我安装一个吧

当前流程里，它安装了：

WPS Office

但页面还需要同意协议并登录，所以这里手动完成了这一步。

然后继续：

shell 复制代码

好了，我登陆了一下，你帮我打开ppt，截个图给我看下内容

PPT 成功打开并截图返回。

继续翻看以后，当前稿件确实做了大约 10 页。

这一段不写成"AI 一句话就完整做完 PPT"，因为真实过程里至少经历了：

生成 → 没打开 → 发现缺少应用 → 安装 WPS → 手动确认 / 登录 → 再打开 → 截图返回。

16. 第三个实测：生成 HTML 简历，再让手机打开

接下来让它生成一个简历页面：

shell 复制代码

我想写一个简历，姓名就用苏苏，其他的信息你用模拟的数据就可以，请你用html帮我写一个简历的页面，要做好看一点，最后打开那个页面，截图发给我看一下

当前 OpenClaw 完成了 HTML 页面，并在浏览器里打开后截图返回。

随后继续提出一个新的要求：

shell 复制代码

我看到了，写的很棒！但是我想在我手机上访问查看具体的效果，我电脑上有安装cpolar内网穿透并且登录了，你可以帮我把它穿透出来把链接提供给我吗？

它返回了一个公网链接。

第一次打开以后，页面显示的是目录，而不是直接进入简历。

这说明公网入口已经建立，但链接还少了一层具体文件路径。

点击：

resume.html

以后，实际地址是：

shell 复制代码

https://630c8107.r7.cpolar.cn/resume.html

这次才真正进入简历页面。

手机端也继续做了访问验证。

这一段很适合保留下来，因为它不是一个"一次成功"的理想流程，而是很真实地暴露出一个小问题：

穿透地址能打开 ≠ 已经直接打开目标文件。

17. cpolar 在这里负责什么？

前面的简历示例里，OpenClaw 已经尝试调用现有 cpolar 环境完成公网发布。

但为了把网络入口本身说清楚，后面继续手工跑一遍安装和穿透流程。

cpolar 在这套方案里只负责：

把 Mac mini 本地正在运行的 Web 服务提供到公网。

它不负责生成简历、不负责写小游戏，也不负责飞书消息和 OpenClaw 的本地任务。

18. Mac mini 安装 cpolar

使用 Homebrew 安装：

shell 复制代码

brew tap probezy/core && brew install cpolar

安装服务：

shell 复制代码

sudo cpolar service install

启动服务：

shell 复制代码

sudo cpolar service start

然后检查版本：

shell 复制代码

cpolar version

注册账号。

进入注册页面。

本地 Web UI 地址：

shell 复制代码

http://127.0.0.1:9200

登录以后进入后台。

19. 再做一个更直观的任务：生成贪吃蛇小游戏

回到飞书，让 OpenClaw 创建一个移动端也能玩的贪吃蛇页面。

shell 复制代码

请你写一个贪吃蛇的小游戏，界面要好看些，还得适配移动端，写完后，把文件放在桌面，然后，把这个贪吃蛇小游戏运行起来，不用穿透，给我本地能够访问的地址

当前第一次出现了一个小问题：没有成功创建。

继续对话以后解决了，再打开它给出的本地地址。

小游戏可以正常操作。

这一步确认的是：

飞书任务 → OpenClaw 编写页面 → 本地服务运行 → 浏览器可玩。

当前页面运行在本地：

8080

端口。

20. 手工把这个小游戏发布到公网

回到 cpolar Web UI。

默认已有两个隧道。

编辑 website 隧道，当前设置里：

协议：http
本地地址：8080
地区：China Top

更新以后，在在线隧道列表看到两个 tcc01 地址，一个 HTTP，一个 HTTPS。

访问时需要注意具体文件路径。

当前示例地址：

shell 复制代码

# 注意拼接上 snake.html
https://7c13f9f.r33.cpolar.top/snake.html

页面可以正常打开。

这一步验证的是：

Mac mini 8080 → cpolar 随机公网地址 → /snake.html → 外部浏览器。

21. 长期使用再换固定二级子域名

随机地址适合先验证，但长期使用时更适合固定入口。

进入预留页面：

shell 复制代码

https://dashboard.cpolar.com/reserved

然后选择保留二级子域名。

当前记录为：

地区：China Top
二级域名：tcc01

不同账号以自己实际保留结果为准。

回到【隧道管理 → 隧道列表】，找到：

tcc01

把域名类型改成：

二级子域名

并填写前面保留好的名称。

更新以后，在线隧道列表会切换成固定地址形式。

继续用 HTTPS 测试。

页面可以正常打开。

总结

这次把 OpenClaw 装到 Mac mini 上以后，我最大的感受并不是"终于有了一个全能 AI 管家"，而是消息入口、本地执行和公网发布真的可以被串成一条工作流。

实际跑通的链路包括：

Homebrew → Node.js 22 → OpenClaw → 硅基流动 → 飞书机器人 → Pairing → tools.profile full → 截图发送 → PPT → WPS Office → HTML 简历 → 公网简历 → cpolar → 贪吃蛇 8080 → 随机公网 → 固定二级子域名 tcc01。

几个边界也值得记住：

OpenClaw 能做什么，取决于模型、工具和权限；
full 工具集权限很高，不适合交给不受信任的人；
飞书接入和公网发布是两条不同链路；
cpolar 只负责网络入口，不负责 AI 任务本身；
Agent 并不是每次一句话就一次成功，真实过程里也会出现缺少应用、路径没拼对、第一次创建失败等情况；
本地页面能跑通以后，再做公网发布，更容易排查问题。

对我来说，Mac mini 的价值不在于"吃灰机器翻身"，而在于它可以长期在线，适合承担这种需要持续运行的本地 Agent。先把飞书消息、本地任务和公网网页这三件事分别跑通，再逐步增加权限和自动化，会比一开始就追求"全能助手"更稳。