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用全球粉丝的心愿点亮奥运智能时代的“文化火炬”。
前几天收到阿里云的春节礼物发现里面有个奥运会的胸章，我还纳闷，怎么会有这个。
结果今天看到这个消息理解了，原来阿里云和国际奥组委携手举办了「米兰冬奥会AIGC全球大赛」。
今天他们公布了获奖的 Your Epic Vibe TOP100，而且这个宣传片会在杭州、意大利、瑞士洛桑三个地方展出。
获奖的朋友们也可以说自己的片子入选官方巡展了，过于排面了。
这个比赛上全球的参赛选手会基于阿里云万相AI进行花样滑冰、短道速滑、高山滑雪、单板滑雪这几项运动的AI创作。
其中的 100 幅作品会被制作奥运史上首个 AI 艺术作品纳入奥林匹克博物馆馆藏，还是非常有意义的。
万相AI的视频模型的能力居然完美支撑了这个比赛，尤其是复杂运动表现和运镜遵循能力。
而且由于阿里云语言模型的强大，因此它的视频模型在语义理解和多模态理解上的能力也非常强，用户大部分语言和内容的描述和图片都可以被模型理解转换成符合预期的视频。
全新万相AI还支持视频参考功能，可以参考指定人物，生成单人表演或合拍的视频。
音画同步输出能力也有提升，可以更稳定的生成多人对话，遵循更好的音画同步内容。
前几天收到阿里云的春节礼物发现里面有个奥运会的胸章，我还纳闷，怎么会有这个。
结果今天看到这个消息理解了，原来阿里云和国际奥组委携手举办了「米兰冬奥会AIGC全球大赛」。
今天他们公布了获奖的 Your Epic Vibe TOP100，而且这个宣传片会在杭州、意大利、瑞士洛桑三个地方展出。
获奖的朋友们也可以说自己的片子入选官方巡展了，过于排面了。
这个比赛上全球的参赛选手会基于阿里云万相AI进行花样滑冰、短道速滑、高山滑雪、单板滑雪这几项运动的AI创作。
其中的 100 幅作品会被制作奥运史上首个 AI 艺术作品纳入奥林匹克博物馆馆藏，还是非常有意义的。
万相AI的视频模型的能力居然完美支撑了这个比赛，尤其是复杂运动表现和运镜遵循能力。
而且由于阿里云语言模型的强大，因此它的视频模型在语义理解和多模态理解上的能力也非常强，用户大部分语言和内容的描述和图片都可以被模型理解转换成符合预期的视频。
全新万相AI还支持视频参考功能，可以参考指定人物，生成单人表演或合拍的视频。
音画同步输出能力也有提升，可以更稳定的生成多人对话，遵循更好的音画同步内容。
02:10
5 00
目前最影响 AI 产出效果的是你的思想：
你究竟是把它当成一个人去发工资，还是把它当成一个订阅产品去交订阅费？
换句话说，你敢不敢为了一个项目给它足够的权限，让它燃烧足够的 Token？
我现在发现，确实是思路或者思维限制了我。
我一直以为自己是敢给 AI 花钱的，但在目前这个阶段，确实算不敢的
你究竟是把它当成一个人去发工资，还是把它当成一个订阅产品去交订阅费？
换句话说，你敢不敢为了一个项目给它足够的权限，让它燃烧足够的 Token？
我现在发现，确实是思路或者思维限制了我。
我一直以为自己是敢给 AI 花钱的，但在目前这个阶段，确实算不敢的
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我去，太牛逼了，朋友们太猛了！
Opus 4.6 加 agent teams
不到一小时就帮我完成了这个我一直想做的一个产品
一个 Cloud Code 的 UI 版本。
它具有以下特点：
1. 所有的配置跟你本地的 Cloud Code 联动
2. 可视化地管理和设置 Cloud Code
3. 可以可视化地配置 MCP、skill 和 plugin
4. 支持调用你本地 Cloud Code 的交互
5. 存着你历史的聊天记录
Opus 4.6 加 agent teams
不到一小时就帮我完成了这个我一直想做的一个产品
一个 Cloud Code 的 UI 版本。
它具有以下特点：
1. 所有的配置跟你本地的 Cloud Code 联动
2. 可视化地管理和设置 Cloud Code
3. 可以可视化地配置 MCP、skill 和 plugin
4. 支持调用你本地 Cloud Code 的交互
5. 存着你历史的聊天记录
00:51
53 1410
尝试一下昨天跟 Opus 4.6 一起推出的 agent teams 模式
给了他一个艰巨的任务，看看能有多牛批。
这个模式会由主智能体可以将任务委派给多个队友，让他们在相互协作的同时，并行开展研究、调试和构建工作。
需要在 Cloud Code 中手动开启，在 settings.json 文件中添加一行命令
可以将文档扔给 Cloud Code，让它自己完成开启工作
Agent Teams 的文档：code.claude.com/docs/en/agent-teams
给了他一个艰巨的任务，看看能有多牛批。
这个模式会由主智能体可以将任务委派给多个队友，让他们在相互协作的同时，并行开展研究、调试和构建工作。
需要在 Cloud Code 中手动开启，在 settings.json 文件中添加一行命令
可以将文档扔给 Cloud Code，让它自己完成开启工作
Agent Teams 的文档：code.claude.com/docs/en/agent-teams
14 06
Clawdbot 昨天更新官方集成了飞书插件
终于可以用国产模型和国产 IM 去驱动 Clawdbot ！
配置了一下，坑还不少，我看 github 也有不少类似的提问
写了篇文章帮大家排下雷：mp.weixin.qq.com
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第一步：在飞书开发者后台创建机器人
去飞书开发者后台，创建一个新的机器人应用。这一步很简单，填写应用名称、应用描述，选个背景色和图标就行。
创建完成后，你需要记下两个关键信息：App ID 和 App Secret，这两个 ID 在后面配置 Clawdbot 的时候要用到，都在「凭证与基础信息 - 应用凭证」这里能找到。
------
配置飞书机器人权限
进入权限管理，找到「批量导入导出权限」，点击导入。在 Clawdbot 官方文档的飞书配置页面有现成的权限配置 JSON，直接复制过来，全选导入就可以了。
导入完成后，点击「确认新增权限」就完成了权限配置。这一步是为了让机器人有接收消息、发送消息等必要的权限。
------
开启机器人能力
在「机器人」配置页面，点击「如何开始使用」，随便输入一句欢迎语（比如"你好，我是 AI 助手"），然后点击保存，机器人能力就开启了。
这一步是飞书机器人平台的必要配置，不开启的话后面无法接收消息。
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第二步：在 Clawdbot 里配置飞书 Channel
这部分在 Clawdbot 本地完成，坑比较多，要注意几个关键点。
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运行安装向导命令
在终端运行 openclaw channels add 命令，会启动一个交互式向导。选择飞书（Feishu/Lark）选项，因为飞书支持是通过 plugin 实现的，所以它会自动下载插件。
这里第一个坑来了：如果提示"插件已存在"，然后又跳回上一层选项菜单，说明之前安装过但没安装成功。你需要手动去对应的文件夹删除这个插件文件夹，删除后重新运行 openclaw channels add 命令。
系统会告诉你插件在哪个目录，按照提示去那个目录删掉整个插件文件夹就行。
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解决 zod 依赖缺失问题
删除插件重新安装后，它会问你是否用 npm 安装这个插件，选择确定。这时候第二个坑来了：会提示缺少 zod 依赖。
正常情况下应该在当前文件夹安装 zod 依赖就行，但问题是如果你已经有了插件文件夹，它不让你安装；如果你删了插件文件夹，zod 依赖也被删了。这是个已知的 bug，很多人在报。
解决方案是全局安装 zod 依赖，运行这个命令：npm install -g zod
安装完成后，再重新运行 openclaw channels add 命令，选择飞书，这次就能顺利进行了。
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填写配置信息
安装成功后，会让你填写几个配置项：
▸ Feishu account id：这个是用来区分多个飞书机器人的，随便填一个名字就行，比如"my-bot"
▸ 选择飞书版本：中国版飞书还是海外版 Lark，根据你的实际情况选择，国内用户选中国版
▸ 填写 App ID 和 App Secret：把之前在飞书开发者后台获取的两个 ID 填进去
填写完成后，注意一定要选择「Finished」才算添加成功。我刚开始就是没点这个，结果一直没添加上，这是个容易忽略的细节。
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配置私信访问策略
接下来会问你几个配置问题：
▸ Configure DM access policies now? 选择 Yes
▸ Feishu DM policy：选择 Pairing（推荐，需要配对码才能使用）
▸ Add display names for these accounts?：选择 No（可选）
这几个配置按推荐选项走就行，主要是控制谁能跟机器人私聊。
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重启网关
所有配置完成后，运行 openclaw gateway restart 命令重启网关。这一步是让新的 channel 配置生效，必须重启才能建立连接。
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第三步：回到飞书平台完成最后配置
现在需要回到飞书开发者后台做最后的设置。
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配置事件订阅方式
进入「事件与回调」页面，在「事件配置」里找到「订阅方式」，选择「使用长连接接收事件」，然后点击保存。
这里可能会提示"没有建立长连接"，不要慌，等一两分钟再点保存就行。如果等了几分钟还是不行，可能需要检查一下 Clawdbot 的日志，看看是不是网关没正常启动。
如果你按照我前面的步骤操作，一般不会有问题。
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添加接收消息事件
在「事件配置」页面，点击「添加事件」，搜索 im.message.receive_v1 这个事件，点击添加。这个事件是用来接收用户发送的私信消息的，不添加的话机器人收不到消息。
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发布版本
进入「版本管理与发布」页面，点击「创建版本」，然后点击「发布」。如果你没有发布版本，系统会有提示引导你去创建，跟着提示走就行。
只有发布了版本，机器人的配置才会真正生效。
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第四步：配对机器人
现在机器人已经可以用了，最后一步是完成配对。
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，类似这样的格式：pair:XXXXXX。
复制这个配对码，打开 Clawdbot 的 Web UI（就是你平时跟 Clawdbot 对话的网页），把配对码发给它，Clawdbot 会自动完成绑定。
绑定成功后，你就可以在飞书里跟 Clawdbot 愉快交流了，也可以把机器人拉到公司群里，让所有小伙伴都能用。
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配置完成后，你的飞书机器人就能正常工作了。如果你用的是国产模型（比如通过 API 接入的深度求索、月之暗面等），整套方案就完全是国产化的了。
要注意的几个关键点：
▸ zod 依赖缺失的问题，记得全局安装
▸ 添加 channel 后一定要点 Finished
▸ 配置长连接后等一两分钟再保存
▸ 记得发布版本，否则配置不生效
整个配置流程虽然有几个坑，但都有明确的解决方案，按照步骤来基本不会卡住。
终于可以用国产模型和国产 IM 去驱动 Clawdbot ！
配置了一下，坑还不少，我看 github 也有不少类似的提问
写了篇文章帮大家排下雷：mp.weixin.qq.com
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第一步：在飞书开发者后台创建机器人
去飞书开发者后台，创建一个新的机器人应用。这一步很简单，填写应用名称、应用描述，选个背景色和图标就行。
创建完成后，你需要记下两个关键信息：App ID 和 App Secret，这两个 ID 在后面配置 Clawdbot 的时候要用到，都在「凭证与基础信息 - 应用凭证」这里能找到。
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配置飞书机器人权限
进入权限管理，找到「批量导入导出权限」，点击导入。在 Clawdbot 官方文档的飞书配置页面有现成的权限配置 JSON，直接复制过来，全选导入就可以了。
导入完成后，点击「确认新增权限」就完成了权限配置。这一步是为了让机器人有接收消息、发送消息等必要的权限。
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开启机器人能力
在「机器人」配置页面，点击「如何开始使用」，随便输入一句欢迎语（比如"你好，我是 AI 助手"），然后点击保存，机器人能力就开启了。
这一步是飞书机器人平台的必要配置，不开启的话后面无法接收消息。
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第二步：在 Clawdbot 里配置飞书 Channel
这部分在 Clawdbot 本地完成，坑比较多，要注意几个关键点。
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运行安装向导命令
在终端运行 openclaw channels add 命令，会启动一个交互式向导。选择飞书（Feishu/Lark）选项，因为飞书支持是通过 plugin 实现的，所以它会自动下载插件。
这里第一个坑来了：如果提示"插件已存在"，然后又跳回上一层选项菜单，说明之前安装过但没安装成功。你需要手动去对应的文件夹删除这个插件文件夹，删除后重新运行 openclaw channels add 命令。
系统会告诉你插件在哪个目录，按照提示去那个目录删掉整个插件文件夹就行。
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解决 zod 依赖缺失问题
删除插件重新安装后，它会问你是否用 npm 安装这个插件，选择确定。这时候第二个坑来了：会提示缺少 zod 依赖。
正常情况下应该在当前文件夹安装 zod 依赖就行，但问题是如果你已经有了插件文件夹，它不让你安装；如果你删了插件文件夹，zod 依赖也被删了。这是个已知的 bug，很多人在报。
解决方案是全局安装 zod 依赖，运行这个命令：npm install -g zod
安装完成后，再重新运行 openclaw channels add 命令，选择飞书，这次就能顺利进行了。
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填写配置信息
安装成功后，会让你填写几个配置项：
▸ Feishu account id：这个是用来区分多个飞书机器人的，随便填一个名字就行，比如"my-bot"
▸ 选择飞书版本：中国版飞书还是海外版 Lark，根据你的实际情况选择，国内用户选中国版
▸ 填写 App ID 和 App Secret：把之前在飞书开发者后台获取的两个 ID 填进去
填写完成后，注意一定要选择「Finished」才算添加成功。我刚开始就是没点这个，结果一直没添加上，这是个容易忽略的细节。
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配置私信访问策略
接下来会问你几个配置问题：
▸ Configure DM access policies now? 选择 Yes
▸ Feishu DM policy：选择 Pairing（推荐，需要配对码才能使用）
▸ Add display names for these accounts?：选择 No（可选）
这几个配置按推荐选项走就行，主要是控制谁能跟机器人私聊。
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重启网关
所有配置完成后，运行 openclaw gateway restart 命令重启网关。这一步是让新的 channel 配置生效，必须重启才能建立连接。
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第三步：回到飞书平台完成最后配置
现在需要回到飞书开发者后台做最后的设置。
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配置事件订阅方式
进入「事件与回调」页面，在「事件配置」里找到「订阅方式」，选择「使用长连接接收事件」，然后点击保存。
这里可能会提示"没有建立长连接"，不要慌，等一两分钟再点保存就行。如果等了几分钟还是不行，可能需要检查一下 Clawdbot 的日志，看看是不是网关没正常启动。
如果你按照我前面的步骤操作，一般不会有问题。
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添加接收消息事件
在「事件配置」页面，点击「添加事件」，搜索 im.message.receive_v1 这个事件，点击添加。这个事件是用来接收用户发送的私信消息的，不添加的话机器人收不到消息。
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发布版本
进入「版本管理与发布」页面，点击「创建版本」，然后点击「发布」。如果你没有发布版本，系统会有提示引导你去创建，跟着提示走就行。
只有发布了版本，机器人的配置才会真正生效。
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第四步：配对机器人
现在机器人已经可以用了，最后一步是完成配对。
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，类似这样的格式：pair:XXXXXX。
复制这个配对码，打开 Clawdbot 的 Web UI（就是你平时跟 Clawdbot 对话的网页），把配对码发给它，Clawdbot 会自动完成绑定。
绑定成功后，你就可以在飞书里跟 Clawdbot 愉快交流了，也可以把机器人拉到公司群里，让所有小伙伴都能用。
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配置完成后，你的飞书机器人就能正常工作了。如果你用的是国产模型（比如通过 API 接入的深度求索、月之暗面等），整套方案就完全是国产化的了。
要注意的几个关键点：
▸ zod 依赖缺失的问题，记得全局安装
▸ 添加 channel 后一定要点 Finished
▸ 配置长连接后等一两分钟再保存
▸ 记得发布版本，否则配置不生效
整个配置流程虽然有几个坑，但都有明确的解决方案，按照步骤来基本不会卡住。
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