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飞牛OS | 相遇clawdbot,让小龙虾接管飞牛充当贾维斯

发布日期:2026-01-29 20:42:06 浏览次数: 1545
作者:前端仔玩儿nas

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推荐语

让小龙虾AI助手帮你搞定NAS运维,体验智能家居新玩法!

核心内容:
1. 如何将Clawdbot接入飞牛系统实现自动化操作
2. 详细安装配置Clawdbot的完整步骤指南
3. 实战演示用AI助手部署Docker服务的全过程

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

hello,大家好呀!依旧是爱搞事的「前端仔」。致力于让nas成为家庭必不可少的小家电。

最近AI圈子很火热,前几天的Skills,这两天的clawdbot,现在叫Moltbot。

Anthropic 是真小心眼CEO,没有一点格局呀。我还是喜欢叫它clawdbot

言归正传,讲讲clawdbot,第一次了解它是看到了它能操控电脑干活儿,想着原理肯定通过不停看屏幕去操作的,那样肯定是一个Token消耗器。实时也是如此,当需要用到屏幕的时候,token消耗是很大的。

为什么用?是前天看到它能够接入飞书,在飞书给它发送指令让它干活。

于是一个想法诞生了——把它装进飞牛,然后让它给我安装docker!

直接开干

重要提醒

  • clawdbot权限很大,切勿使用生产中的机器部署。

前端仔这里是使用装在虚拟机中的飞牛安装Clawdbot。

首先需要终端连接到飞牛,这里由于没找到终端应用,前端仔直接安装了1panel使用了其中的终端。

所有命令都在root下运行,进入终端以后,如果不是root用户输入sudo -i回车以后输入密码就会进入root。

首先安装nvm,命令如下:

# nvm可以控制nodejs版本
curl -o- https://gitee.com/mirrors/nvm/raw/v0.40.3/install.sh | bash

修改nvm源。

export NVM_NODEJS_ORG_MIRROR=https://npmmirror.com/mirrors/node/

安装nodeJS 22.14.0版本。

nvm install 22.14.0

安装clawdbot

npm i -g clawdbot

配置小龙虾

clawdbot onboard --install-daemon

风险告知,我们选择yes。

yes
yes

这里选择快速开始就可以了。

快速开始
快速开始

根据自身情况选择模型,我这里使用的是Qwen毕竟免费还说啥呢。

选择以后会弹出一个地址,复制地址到浏览器打开。

然后登录账号授权确认即可。(没有就注册一个)

这里选择默认第一个就行。

通知的话我们这里直接跳过。

Skills这里选择no。

这里选中Skip for now 敲一次空格,然后再回车。等待一会儿就好了。

配置结束以后,我们执行以下命令启动小龙虾的网关:

clawdbot gateway

然后重新打开一个终端,重新打开终端(同样是进入root账户)

clawdbot tui

然后就可以在这里和小龙虾对话了。这里前端仔让他帮我部署了一个bark-server的服务。

等了一会儿以后(终端中可能有时候没反应),发现docker中多出了一个容器。

默认的compose文件在/root/clawd文件下。

再让他帮我部署一个雷池WAF。这里由于终端断联好几次,导致记录时不时有,不知道是什么问题导致的。

好在过了一会儿以后,部署成功,成功进入到雷池的控制台登录页面中。

接入飞书机器人

在飞书开放平台创建应用。

https://open.feishu.cn/

在权限管理中搜索im:message,然后全选所有的选项。

然后在基础信息中拿到App_ID以及App_Secret

重点操作来了

将以下命令发送给小龙虾。让它自己接入飞书。

帮我运行 clawdbot plugins install @m1heng-clawd/feishu 命令,然后配置这个插件,我的App_Id是:xxxx,我的App_Secret是:xxxx

等待一会儿运行完成以后,在飞书控制台添加机器人。

然后在事件与回调中搜索添加im.message.receive_v1。然后记得应用发版!

回到飞书,就可以和小龙虾聊天发送指令了,这里不一会儿就回有回应,不像终端有时候会断联。

这里我跟他简单聊了一下。

写在最后

clawdbot目前还是有风险的,权限太高,并且联网,所以最好在虚拟机中玩儿,把数据隔离开来,也不要在生产或者有隐私数据的电脑中部署clawdbot。

飞牛中部署clawdbot,目前我能想到的就是帮忙管理docker,然后去拿一些数据,甚至能够让他写一个飞牛应用。碍于没有可视化,因此这个方案相当于是在后台执行的,token的消耗还是相对比较少的。


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