2026年2月5日星期四

4个OpenClaw实用GitHub项目推荐

概括:推荐飞书连接器、技能库、Cloudflare部署方案及记忆层工具,助你扩展OpenClaw功能,实现远程操控、自动化任务与持久化记忆,提升AI智能体应用体验。

01

飞书接入 OpenClaw

这个开源项目是为最近那个火出圈的 OpenClaw 做的一个飞书连接器

OpenClaw 虽然能让 AI 操控电脑、跑代码,但它官方支持的聊天软件大多是 Discord 或者 Telegram 这种国人用得少的。

这个开源项目就是为了填这个坑,让你的 OpenClaw 能直接住进飞书里。

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只要在电脑上装好 OpenClaw ,填上飞书开放平台的机器人参数,你就能在手机飞书上远程指挥家里的电脑干活了。

不管是让它查资料、监控服务器状态,还是跑个自动化脚本,发条消息它就能执行,不用专门为了跟 AI 对话再去开个别的软件。

安装方式:

openclaw plugins install @m1heng-clawd/feishu

然后在飞书开放平台创建自建应用,并在凭证页面获取 App ID 和 App Secret,然后开启所需权限、配置事件订阅。

具体可以参考开源项目主页的内容。

开源地址:https://github.com/m1heng/clawdbot-feishu

等你全部搞好,群里 @它就行,能识别图片和文件。

你可以直接发个 PDF 文档、Excel 表格或者一张截图给它,它能直接读取内容并进行处理。回复时支持富文本卡片,代码块会有高亮,表格也能正常显示,看起来很舒服。

支持 WebSocket 长连接模式。你不需要折腾内网穿透或者有公网 IP,只要家里的电脑能上网,飞书就能连上它。

除了发文字,它也能反过来发送文件和图片给你。配合 OpenClaw 本身的能力,你甚至可以用飞书远程命令它生成一个报表文件发回给你,或者发一条 /new 指令来重置上下文开启新话题。

02

Awesome OpenClaw Skills

简单来说,这就是目前大火的开源 AI Agent 项目 OpenClaw 的 Skill 库。

OpenClaw 本身是一个能跑在本地、真正接管电脑干活的 AI 智能体,而这个仓库收集了几百种 Skill,专门用来给它扩充能力,让它不仅仅是个陪聊的机器人。

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这里面的东西非常实用,你能在里面找到各种现成的脚本和配置,让 AI 学会操作浏览器抓数据、管理本地文件、自动发邮件,甚至是写代码和部署服务。

这个项目由 VoltAgent 团队维护,整理得挺全,分类也清晰。

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无论你是想用 AI 来处理日常杂事,还是想搞点复杂的开发工作流,去这里淘一淘现成的轮子绝对比自己从头造要快得多。

对于正在折腾 OpenClaw 的玩家来说,这基本上是一个必看的资源站。

开源地址:https://github.com/VoltAgent/awesome-openclaw-skills

03

MoltWorker

这个是 Cloudflare 推出的一个开源项目,教你如何在 Cloudflare Workers 的 Sandbox 容器环境中部署 OpenClaw 个人 AI 助手。

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这个开源项目构建了一套完整的无服务器架构,利用 Cloudflare Access 进行安全身份验证,并通过 R2 对象存储来实现配置和对话历史的持久化,从而避免了维护传统 VPS 服务器的繁琐。

在功能上,它不仅支持通过 Web 界面管理,还能接入 Telegram、Discord 等聊天平台,甚至内置了基于 Chrome DevTools Protocol 的浏览器自动化能力,适合开发者快速搭建低成本的私有 AI Agent。

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开源地址:https://github.com/cloudflare/moltworker

04

OpenClaw 的记忆层

memU 是一个给长期运行的 AI Agent 用的记忆层,比如 OpenClaw。

它会在后台悄悄把对话、文档、行为日志这些东西整理成结构化记忆,一点点积累,帮应用在不同会话之间保留用户的目标、偏好和上下文,不用每次都从头问起。

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对开发者来说,就是在现有代理外面加了一层专门管记忆的基础设施,既能减少反复喂上下文的次数,也能降低长期的 LLM 调用成本。

它内部把记忆分成资源、条目和类别,像一个分层的个人知识库。

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从落地场景看,它更适合做一直在旁边观察和学习那种助手:长期跟踪你的阅读和搜索习惯,主动推送可能感兴趣的内容。

帮你记住邮件风格、常用回复和重要联系人,自动归类和起草邮件,也能盯着投资偏好和市场事件,在触发条件满足时给提醒或建议。

简单说,如果你在做任何需要记得住人和事的智能体产品,memU 可以把记忆这块的活先干好,让上层的逻辑专心做交互和决策。

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开源地址:https://github.com/NevaMind-AI/memU

05

点击下方卡片,关注逛逛 GitHub

这个公众号历史发布过很多有趣的开源项目,如果你懒得翻文章一个个找,你直接关注微信公众号:逛逛 GitHub ,后台对话聊天就行了:

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