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手搓一个低配版OpenClaw：Qwen Code CLI对接企业微信的实践笔记

发表于 5 小时前 | 查看: 3| 回复: 0

先说结论：我用Qwen code CLI加上企业微信，成功复刻了一个简易版的OpenClaw。

与Qwen Code助手的对话记录截图

再说原因。前段时间，OpenClaw几乎霸占了我的整个技术资讯圈。在试用过OpenClaw本体，以及Nanobot、Picoclaw还有阿里的Copaw等衍生版本后，我产生了一些想法。

当时相关的分析文章不少：

我甚至还尝试向Picoclaw提交过PR（新手小白，在GitHub第一次提交PR，还得AI翻译人跟人之间的语言）。

在这个过程中，我发现OpenClaw的Qwen OAuth模式（无需API密钥）结合企业微信应用的模式很吸引我，但OpenClaw整套东西太“重”了。后来试了Nanobot（Python）和Picoclaw（Go），觉得Go写的二进制程序用起来方便，但当时Picoclaw还不支持Qwen OAuth和企业微信的智能机器人应用模式（只有群机器人Webhook，不适合交互）。

于是我自己尝试实现Qwen OAuth，并向Picoclaw提了PR。项目群里的开发者很耐心，但项目迭代飞快，我的PR改了多次后，最后卡在了莫名其妙的429限流错误上。

我一直有在稳定使用Qwen code CLI。它提供了几种认证方式：免费的OAuth每天1000次请求，付费的Coding Plan每5小时6000次，如果用API Key就和其它项目没区别了。说白了，我就是那个既不想花大价钱买本地硬件，又担心API令牌烧得太快，还想随时用上AI助手的“性价比”用户。

Qwen Code认证方式选择界面

我的核心痛点很明确：

想要低成本的Token消耗方案。
想通过手机通讯软件随时下发指令。
需要它能操作本地文件、搭建服务。

灵机一动

所以我就想，OpenClaw给我的核心价值，不就是一个能通过手机通讯工具操作本地文件、编程、架设服务的AI助手吗？定时任务固然好，但我试用的几个项目中，LLM生成的Cron表达式可靠性存疑，提醒功能也未必稳定。

而Qwen code CLI除了不能用手机操控，日常使用非常稳定，每日1000次的免费额度也基本够用。那么，为什么不试着让它自己“进化”一下呢？

我先把Qwen code自己的使用文档喂给它（阿里的AI产品线太丰富了，它有时会“忘记”自己是谁），又把企业微信的开发文档喂给它。经过大约两天的试错，终于成功了。

为什么是两天？因为一开始我以为需求说清楚了，就放手让它去写，结果回来发现企业微信的回调始终不通，代码越改越乱。后来我学聪明了，新建文件夹，一开始就把开发文档作为严格参考。另外，我的国内云服务器访问GitHub很慢，后来直接切换到GitHub Codespaces，自带Node环境，安装Qwen code就一条命令，效率飙升。

能力测试

我对这个“缝合怪”进行了一番能力摸底：

能力	支持情况	说明
语音	✅ 支持	企业微信本身支持语音消息，转文字后抛给Qwen处理。
图片	❌ 不支持	企业微信支持发送，但Qwen code CLI暂不确定是否能解读图片内容。
文件编程	✅ 支持	这是Qwen code的看家本领，毫无压力。
服务架设	✅ 支持	同上，启动个HTTP服务很简单。
记忆	⚠️ 短期	LLM本身有约半小时的会话记忆。跨天无记忆，但能通过读取工作目录下的文件“想起”项目。如需长期记忆，需类似OpenClaw的MEMORY.md机制，但会消耗大量Token。
计划任务	❌ 不支持	未实现。让LLM写Cron不稳定且需维持心跳浪费Token。未来考虑对接n8n或青龙面板的API来添加任务。

与百度君BOT的对话截图，展示其记忆特性
与百度君BOT的对话截图，展示文件编程能力
与百度君BOT的对话截图，展示服务架设能力

效果展示：一个完整的编程任务

我让它开发一个“儿童积分奖励系统”网页应用，完成度很高。

1. 任务执行的后台日志
Qwen CLI执行项目创建的终端日志

2. 在工作区生成的文件
终端中列出的项目文件列表

3. 生成的应用程序截图

完整的手机端效果图：
宝贝积赞乐园完整功能界面截图

一个未完成的任务：让它自己截图发我

这个任务没有完全成功，主要卡在图片收发上。但过程很有趣：

它一开始说不会，在我要求下给出了三个方案（生成说明、用命令行工具、写Puppeteer脚本）。
我选了Puppeteer，它真的在后台创建了一个Node.js项目来搞定。
后来我测试它能否“读”图片时，给了张食物图，它误以为我要它读之前的截图，然后自主发现截图里中文显示为方框，于是自动安装了中文字体并优化了截图逻辑。这说明它的图片处理“潜力”是存在的，只是需要正确的接口调用。

AI助手关于截图能力的对话与解决方案
AI助手修复截图中文显示问题的对话
项目运行及截图相关的终端日志

如何使用？（当前手动步骤）

目前一键安装脚本还在完善中，以下是手动配置流程：

准备服务器：需要公网IP或域名（企业微信回调要求）。安装 Qwen code CLI。
- 若无Node环境，用官方脚本安装：
```
curl -fsSL https://qwen-code-assets.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/installation/install-qwen.sh | bash
```
- 若有Node环境，用npm安装：
```
npm install -g @qwen-code/qwen-code@latest
```
配置企业微信智能机器人：
- 在企业微信管理后台创建智能机器人，选择 “API模式创建”。
- 记录下获得的 Token 和 EncodingAESKey。
部署并配置桥接程序：
- 获取我编写的桥接程序（一个Go二进制文件）。
- 创建配置文件 config.yaml，主要配置4个参数：
  - corp_id: 企业ID（在企微后台查看）。
  - token / encoding_aes_key: 上一步从企微获取。
  - qwen_cli_path: Qwen code命令的完整路径（安装后用 which qwen 查询）。
  - workspace: Qwen code的工作目录（它只能操作此目录下的文件）。
启动：运行桥接程序，它将会处理企业微信的消息并调用Qwen code CLI执行。