前言
最近，OpenClaw 的热度一路飙升，这个开源项目凭借强大的能力和不错的应用前景，迅速成了不少开发者和爱好者关注的对象。但在这股热潮背后，一个让人头疼的问题也随之出现——安装和配置太折腾了。
随处可见类似的求助帖：“环境怎么配？”“依赖装不上怎么办？”“报错了该怎么解决？”更夸张的是，甚至还有人上线了所谓的 “OpenClaw 上门安装服务”，收费从几十到几百不等，活生生把安装做成了一门小生意。
同时，让不熟悉的人帮你安装 OpenClaw，也可能存在一些安全风险隐患。
今天官方教你——如何用 TRAE IDE 零成本快速安装你自己的 OpenClaw。
什么是 OpenClaw
OpenClaw 是一款开源、本地优先的 AI 智能体，可在 Mac / Windows / Linux 上运行。
它能理解自然语言指令，自主执行终端命令、操作文件、自动化浏览器、对接 IM 工具，帮用户完成真实任务。主打隐私安全、数据本地存储，支持多平台部署与扩展，是轻量化、可私有化的个人数字助手。
它可以解决以下痛点：
随时随地的可访问性：打破物理空间的限制，让你无论身在何处都能通过最便捷的方式（手机聊天）与你的个人开发环境互动。
工具的无缝集成：你无需学习和适应新的客户端或操作界面，因为 OpenClaw “寄生”于你最熟悉的日常沟通工具之中（例如飞书、Whatsapp、Telegram 等）。
数据隐私与控制权：区别于将数据上传至云端的公有 Agent 服务，OpenClaw 的所有操作均在本地执行，让你对自己的数据拥有绝对控制权。
跨平台的高度兼容性：无论你使用 macOS、Linux 还是 Windows ，OpenClaw 都能提供一致的体验。
总的来说，OpenClaw 让你可以拥有一个 7*24 小时在线、懂你、能做事、数据私有的 AI 助手。可以是生活助手，也可以是工作助手。
6 步用 TRAE 安装 OpenClaw
这个操作指南面向 MacOS 新手，安全干净、零冲突、聊天式一键部署，用最优的 Node 虚拟环境 + TRAE 技能化封装，真正做到 “安全、简单、稳定、好用”。
1. 为 OpenClaw 创建隔离的用户账号
macOS 里打开「系统设置」，找到「用户与群组」，点击「添加用户」，创建一个普通用户。
创建后切换到这个用户。后续登陆该普通用户，在这个用户账号下进行安装。从而实现数据和访问权限的隔离，确保主账号数据安全。
因为在过往的实践中，AI 可能会“学坏”，所以数据权限隔离很重要。
2. 下载并打开 TRAE 中国版
需要使用 TRAE 中国版
TRAE 中国版下载地址：https://www.trae.cn/ide/download
下载后使用手机号注册登录
3. 在 TRAE 里安装和执行 OpenClaw 技能
打开 TRAE 中国版，点击左上角按钮，从 IDE 模式切换到 SOLO 模式，然后在 AI 的对话框输入：
安装这个技能并执行：https://magic-builder.tos-cn-beijing.volces.com/uploads/1772546803743_openclaw_skill.zip首次使用会提示你选择目录，选择任意一个目录即可。
这里的安装需要几分钟的时间，在这段时间里，你只需要一直确认并运行 TRAE 提供的命令。如果在点击运行的过程中途有报错的情况，可以直接将报错发给 AI ，让 AI 帮你修复。
在等待 TRAE 执行的间隙，可以同时执行下一个步骤。
4. 对接飞书
创建飞书应用
登录 https://open.feishu.cn/app 飞书开放平台创建一个应用，点击创建「企业自建应用」，非「商店应用」，填写应用的基础信息。
记录你创建应用的 App ID 和 App Secret 。
接入火山方舟模型
接下来我们需要配置大模型，后续你和机器人的每一句对话，都会先走大模型进行思考和意图识别，然后转化为各种操作和决策，最后把结果返回给你。
你可以登录火山方舟平台 https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/endpoint?config=%7B%7D 。
点击「在线推理」—>「创建在线推理」—>「自定义推理接入点」。
接入点名称可以随便填写。
点击选择添加模型，你可以选择 Doubao 模型，现在有一些免费的额度可以使用。
如果用完了你也可以买火山引擎的 Coding Plan，后续直接替换 API Key 即可。
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推理接入点创建完毕之后，左上角 ep 开头的就是接入点 ID
点击下方的选择 API Key 步骤，创建一个 API Key，复制 API Key 信息。
在 TRAE IDE 执行完毕步骤三之后，把上述信息整理成如下消息指令发给 AI 。
飞书应用的信息获取可以看上面「创建飞书」的步骤获取
接入点：是这个 ep 开头的 ID。
API Key：在 API Key 管理中找到并复制
请帮我初始化配置 OpenClaw：
飞书应用的 App ID 是 「xxx」 ，App Secret 是 「xxx」
火山引擎上 doubao 模型的接入点是 「xxx」，API Key 是 「xxx」。
在这个过程中，也需要一些交互式的确认，你可以关注 TRAE 里的提示信息并确认执行完毕。
5. 飞书开放平台配置并发版
至此，OpenClaw 服务已经成功运行起来了，接下来我们回到飞书开放平台，来把飞书机器人和 OpenClaw 服务对接起来。
点击 https://open.feishu.cn/app 飞书开发者后台，找到你的应用，按以下步骤操作：
1️⃣ 配置添加“机器人”能力
找到「应用能力」—>「添加应用能力」—>「按能力添加」—>选择【机器人】能力点击配置
2️⃣ 在“事件与回调”中设置“事件配置”订阅方式为“长连接”，并添加「接收消息」订阅事件。
如果遇到报错“未检测到应用连接信息”报错，请回到 TRAE，检查确认第四个步骤是否执行成功。
如果一直提示，可以直接把这段话发给 TRAE AI，让它帮你修复：
「为什么飞书创建事件回调的时候一直提示：未检测到应用连接信息，请确保长连接建立成功后再保存配置」
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3️⃣ 配置右侧的“回调配置” Tab，也设置为长连接，并添加回调“卡片回传交互”。
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4️⃣ 权限管理里，导入如下权限：
删除默认模板上的信息，直接将下方的代码库复制粘贴进去，点击下一步确认新增完毕。
{"scopes": {"tenant": ["contact:contact.base:readonly","im:chat:read","im:chat:update","im:message.group_at_msg:readonly","im:message.p2p_msg:readonly","im:message.reactions:read","im:message.reactions:write_only","im:message:readonly","im:message:recall","im:message:send_as_bot","im:message:send_multi_users","im:message:send_sys_msg","im:message:update","im:resource"],"user": ["contact:user.employee_id:readonly"]}}
5️⃣ 创建版本并发布。
6. 飞书里发消息并配对
打开你的飞书，搜索机器人并发送任意消息（比如 hi ），会收到类似这样的消息，收到这个消息说明飞书的消息已经成功被 OpenClaw 接收到了，但需要执行一下配对操作，以确认当前用户的管理员身份。
复制最后一行内容，添加“执行命令”指令，发给 TRAE：
请执行命令：这里替换为上面的最后一行内容
TRAE 执行结束后，回到飞书机器人对话里，再发消息，就会收到类似这样的的回复。恭喜你，你的虾成功上线啦。
小 Tips：如果你在执行过程中遇到任何问题，都可以直接复制发给 TRAE AI，它会帮你解决。
例如：
执行过程中的报错，你可以直接复制点击“添加到对话”
飞书无法配置订阅方式，直接把飞书的提示复制给到 TRAE AI，让它帮你分析解决
OpenClaw 技能推荐
要让 OpenClaw 发挥更大的效力，离不开技能生态的支持，如果将 OpenClaw 比作是一个智能 AI 控制系统，那插件就是这个系统中应用软件。我们既可以安装其他人分享一些成熟技能，也可以根据自己的需求，来创建自己专属的自定义技能。
按照本实践指南，我们的「OpenClaw」是运行在本地的。
官方技能仓库
OpenClaw 安装完成后，默认已经带了一些常用技能，可在管理后台的 Skill 菜单下进行查看，你可以在 AI 中输入命令：
启动openclaw dashboard
如果想要扩展新的插件可访问官方的clawhub.com ，根据诉求搜索对应的功能插件，或按照排名下载热门高频插件，到自己的运行环境中。
开源社区推荐
地址：https://github.com/VoltAgent/awesome-openclaw-skills
这个开源项目按照按照编程、浏览器、自动化、运维、图像生成、PDF、购物、IOT 等不同使用场景，推荐了一些不错的技能，同样可按需一键完成插件的下载。更多玩法大家也可以自行深入探索。
写在最后
大家现在有没有跟随着官方的安装步骤在 TRAE IDE 的帮助下成功领养了自己的第一只「Baby 虾」呢？
如果以后遇到什么困难 ，可以灵活询问 TRAE IDE，说不定就可以帮助你快速解决哦！
接下来，你可以正式开启养成之旅：根据自己的工作场景和习惯，继续为这只虾补充「技能饲料」、配置专属记忆，让它越来越懂你、帮你自动处理更多重复琐事。
当然你也可以不断尝试新的玩法，观察它在不同任务中的表现，一点点调优、训练，慢慢把这只「Baby 虾」培养成真正贴身的智能小助手！
如果你成功根据本教程领养了自己的第一只「虾」，欢迎在留言区晒图！
