全网都在装 OpenClaw，我的龙虾已经在帮我搭飞书多维表格了

全网都在装 OpenClaw，我的龙虾已经在帮我搭飞书多维表格了 全网都在装 OpenClaw，我的龙虾已经在帮我搭飞书多维表格了 Modified March 10 公众号原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/9AH4zOkJ1Ac Bxaq dOiRA 我是祥瑞，一个深耕飞书多维表格的AI落地实践者。 大年初四那天我写了篇《全网都在教你一键部署 OpenClaw，我劝你先等等》，当时说的是别急着装，先想清楚自己到底需要什么。 其实早在一个月前我就开始琢磨了，这东西到底能不能跟我们的业务流程紧密结合起来？ 今天来交作业。 折腾了一个多月，把 OpenClaw 跟飞书从头到脚打通了。不是那种装完发条消息证明能跑的程度，是真的让它每天帮我干活、帮我整理社群、帮我搭系统的程度。 说实话搞到后面有点上头了，有几天调到凌晨两三点，第二天早上起来第一件事就是看它昨晚跑得怎么样哈哈。 先说说这一个多月外面都发生了什么。 上次我写那篇的时候，OpenClaw 的 Star 数刚过 20 万。到今天，这个数字已经冲破 25 万了，先超了 Linux，又超了 React。Linux 在 GitHub 上攒了 14 年，React 攒了十几年，OpenClaw 用了大概 60 天。 NVIDIA CEO 黄仁勋在上周的活动上说，OpenClaw 是"我们这个时代最重要的软件发布"。不管这话有多大的商业利益成分在里面，至少说明一件事：AI Agent 赛道彻底炸了。 创始人 Peter Steinberger 2 月 14 号正式加入了 OpenAI，OpenClaw 转型成了独立开源基金会。Sam Altman 发了条推说他会"推动下一代个人智能体"。代码还是 MIT 协议，不进付费墙。 国内这边更热闹。腾讯云免费一键部署，阿里云专用镜像，百度千帆把搜索和百科封装成 Skill 上架了 OpenClaw 生态，美团联合联想推远程部署服务，深圳龙岗区甚至出了政策草案，OpenClaw 创业最高补贴一千万。 MiniMax 搞了个 MaxClaw，不到 20 秒就能起一个 Gateway，直接接飞书。月之暗面的 Kimi K2.5 成了 OpenClaw 官方首个免费主力模型。 飞书自己也下场了。飞书官方推出了 OpenClaw 插件，能让你的 OpenClaw 以你自己的身份操作飞书的全部能力，写文档、约日程、建多维表格、群里发消息，全都行。 飞书妙搭今天更是直接出了一键部署 OpenClaw 的方案，连机器人都不用自己配。 而且你可以飞书的官方文档丢给TRAE帮你本地部署。官方链接：https://larkcommunity.feishu.cn/wiki/LDmXwEVhJitBa5kU0mjc16VKneb 一个多月过去，生态已经完全不是当初那个样子了。 更夸张的是，这股风已经刮出技术圈了。Mac Mini M4 全网断货，华强北一夜涨价 30%。闲鱼上 OpenClaw 上门安装成了新生意，报价从 30 块到 666 块不等。腾讯直接在"鹅厂"门口摆摊免费装，排队的人从 2 岁到 60 岁都有。 公众号原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/9AH4zOkJ1Ac Bxaq dOiRA 公众号原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/9AH4zOkJ1Ac Bxaq dOiRA 我是祥瑞，一个深耕飞书多维表格的AI落地实践者。 大年初四那天我写了篇《全网都在教你一键部署 OpenClaw，我劝你先等等》，当时说的是别急着装，先想清楚自己到底需要什么。 其实早在一个月前我就开始琢磨了，这东西到底能不能跟我们的业务流程紧密结合起来？ 今天来交作业。 折腾了一个多月，把 OpenClaw 跟飞书从头到脚打通了。不是那种装完发条消息证明能跑的程度，是真的让它每天帮我干活、帮我整理社群、帮我搭系统的程度。 说实话搞到后面有点上头了，有几天调到凌晨两三点，第二天早上起来第一件事就是看它昨晚跑得怎么样哈哈。 先说说这一个多月外面都发生了什么。 上次我写那篇的时候，OpenClaw 的 Star 数刚过 20 万。到今天，这个数字已经冲破 25 万了，先超了 Linux，又超了 React。Linux 在 GitHub 上攒了 14 年，React 攒了十几年，OpenClaw 用了大概 60 天。 NVIDIA CEO 黄仁勋在上周的活动上说，OpenClaw 是"我们这个时代最重要的软件发布"。不管这话有多大的商业利益成分在里面，至少说明一件事：AI Agent 赛道彻底炸了。 创始人 Peter Steinberger 2 月 14 号正式加入了 OpenAI，OpenClaw 转型成了独立开源基金会。Sam Altman 发了条推说他会"推动下一代个人智能体"。代码还是 MIT 协议，不进付费墙。 国内这边更热闹。腾讯云免费一键部署，阿里云专用镜像，百度千帆把搜索和百科封装成 Skill 上架了 OpenClaw 生态，美团联合联想推远程部署服务，深圳龙岗区甚至出了政策草案，OpenClaw 创业最高补贴一千万。 MiniMax 搞了个 MaxClaw，不到 20 秒就能起一个 Gateway，直接接飞书。月之暗面的 Kimi K2.5 成了 OpenClaw 官方首个免费主力模型。 飞书自己也下场了。飞书官方推出了 OpenClaw 插件，能让你的 OpenClaw 以你自己的身份操作飞书的全部能力，写文档、约日程、建多维表格、群里发消息，全都行。 飞书妙搭今天更是直接出了一键部署 OpenClaw 的方案，连机器人都不用自己配。 而且你可以飞书的官方文档丢给TRAE帮你本地部署。官方链接：https://larkcommunity.feishu.cn/wiki/LDmXwEVhJitBa5kU0mjc16VKneb 一个多月过去，生态已经完全不是当初那个样子了。 更夸张的是，这股风已经刮出技术圈了。Mac Mini M4 全网断货，华强北一夜涨价 30%。闲鱼上 OpenClaw 上门安装成了新生意，报价从 30 块到 666 块不等。腾讯直接在"鹅厂"门口摆摊免费装，排队的人从 2 岁到 60 岁都有。 还有个选题潜力板块，用三颗星评分哪些新闻有写作价值。三星的选题自动追加到我的选题库，形成"发现 → 积累 → 创作"的闭环。 Obsidian 里存详细版，每条新闻 3 到 5 句摘要加来源链接。 飞书卡片发精简版，每条不超过 80 个字，12 个独立板块，每个板块带"阅读原文"按钮。想深入直接点。 三个技能跑起来之后，我发现它们之间自动形成了一个闭环。 晨间简报解决"看什么"，每天自动聚合最值得关注的信息，三星选题自动入库。 社群精华解决"用户要什么"，自动捕捉真实需求和痛点，为课程迭代提供依据。 多维表格搭建解决"怎么做"，一句话把需求变成可用系统。 信息采集 → 知识沉淀 → 工具落地，全自动，我基本不用动手。 社群里也有不少人在玩有意思的组合。有个兄弟在琢磨用 Siri 触发 webhook 写入多维表格，再让 OpenClaw 监控表格变化自动执行指令。还有人在搞用 OpenClaw 抓取抖音和小红书爆款数据，直接生成二创脚本存进多维表格。 群里有句话我特别认同："别人的 Skill 不如自己沉淀的业务逻辑，技能一定要沉淀自己的。" 这跟我的想法一模一样。通用技能谁都能装，可真正有竞争力的，是那些从你自己的业务里长出来的技能。 我经常看到有人在社群里问：你搞的这些跟市面上那些"帮你发消息""帮你读邮件"的 OpenClaw 教程有什么区别？ 我觉得区别在于，那些是在用 OpenClaw 的通用能力，我是在用它当飞书多维表格的延伸。它不是我的聊天机器人，它是我的业务助手。 这里面有个我想了很久的判断。 OpenClaw 这波热潮，大部分人的注意力都在"部署"上。装起来了就觉得完事了。 可装起来只是万里长征第一步。 真正的价值不在于你有没有一只"龙虾"，在于你让它干什么活。 你看现在飞书官方插件上线了，阿里云腾讯云一键部署了，MiniMax 的 MaxClaw 20 秒就能起一个 Gateway 接飞书。飞书官方甚至出了部署文档，丢给 Trae 就能一键部署，连命令行都不用碰。部署这件事的门槛已经低到地板了。 那竞争力在哪？ 在你拿它来做什么。 我选的方向是让 OpenClaw 跟我的业务深度融合。飞书多维表格是我的主战场，我写了 150 多篇原创文章，服务了几十个企业客户，对多维表格的业务场景比任何通用 AI 都熟。OpenClaw 的通用能力加上我对业务的深度理解，才能搞出一句话搭系统这种真正有价值的技能。 换一个没有飞书经验的人装同样的 OpenClaw，接同样的飞书插件，它也只是个能帮你发消息的聊天机器人。 这就是我上次说"先等等"的真正意思。 不是说 OpenClaw 不好。是说你得先想清楚拿它来干嘛，找到你自己的那个深度绑定点，再下手。 盲目跟风部署，装完发现不知道干嘛，才是真正的浪费。 昨天晚上调完最后一个 Bug，我坐在电脑前发了会儿呆。窗外楼下的路灯亮着，长治这种四线城市晚上九点多街上就没什么人了。 想起大年初二发小来串门那天，他探头看了一眼屏幕说"大过年的别搞你那玩意儿了，来打牌吧"。那会儿这三个技能都还只是个想法。 一个多月过去，想法变成了能跑的系统。 说实话还挺有成就感的哈哈。 写在最后 上次那篇我说，比起跟着全网一起装，先搞清楚自己到底需要什么，可能更值得。 一个多月后我想再加一句：搞清楚之后，别光想，动手去做。 OpenClaw 只是一个通道。飞书只是一个载体。真正值钱的，是你对自己业务的理解，和把这种理解变成可执行系统的能力。 工具的门槛会越来越低。今天还需要一个多月才能调通的东西，也许半年后点两下就能跑。 可你对业务的深度理解，这东西没有捷径。 对了，今天只分享了三个技能，其实 OpenClaw 跟飞书打通之后能玩的东西远不止这些。社群智能问答、客户需求自动录入多维表格、群里一句话触发数据报表、电商订单自动同步、制造业工单流转跟踪、项目周报自动生成、客服工单智能分派、招聘流程自动推进、合同到期自动预警……每个行业、每个业务场景都能找到跟多维表格结合的切入点。手头还攒着不少好玩的，后面慢慢跟大家一个一个拆，别急哈哈。 养过龙虾的都知道，虾每蜕一次壳才能长大一圈。OpenClaw 给了你一个壳，可壳里装什么，得靠你自己长出来。 多维表格搭建技能也开源了，把链接丢给 AI 它就能帮你部署：https://github.com/Larkin0302/feishu bitable skill 觉得有用的话，帮我点个在看，让更多做业务的人看到这篇文章。 你拿 OpenClaw 在干嘛？评论区说说，看看大家都在玩什么花样。 你看这架势，连楼下大爷大妈都想装一只龙虾了。 我潜伏在各个 OpenClaw 的社群里观察了一段时间，每天几百条消息，你猜聊得最多的是什么？不是什么高端玩法，是"多维表格创建后链接打开不存在""调试大半个小时还是不能自主创建""🦞创建的表用户没权限"。 大家热情是真的高，可装完之后遇到的全是基础配置问题，折腾半天连个表都建不出来。 可我发现一个问题。 全网几百篇教程，教的都是怎么装、怎么接飞书、怎么发条消息证明能跑通。 然后呢？ 装完了干嘛？接上飞书了又怎样？ 向阳乔木大佬说过一句话我特别认同："OpenClaw 本身是一个壳，真正的能力是通过 Skills 扩展出来的。" 你装完它，它啥也不会。真正让它能干活的是你往里面塞的 Skills。ClawHub 上一万多个社区技能，可大部分人装完 OpenClaw 之后，可能连 Skill 是啥都不知道。不装 Skill 的 OpenClaw，跟用豆包、用 Kimi 聊天没什么区别，根本不需要折腾部署。 大家把精力全花在了"怎么发动引擎"上，没人琢磨"这车该开去哪"。 很多人真正应该学的其实是怎么写 Skills。 Skills 编写、自动化工作流搭建、跟业务系统的深度集成，这些真正产生价值的活儿，才是你该花时间琢磨的。我自己这三个飞书技能，核心就是三个 SKILL.md 加上配套的 Python 脚本。 可龙虾被炒得太猛了。全网都在教你装，闲鱼上有人帮你装，腾讯在门口帮你装，连楼下大妈都想装。这股跟风的劲儿，让一大批人直接跑偏了，把时间全花在部署一个"壳"上面，而不是去学真正能让这个壳产生价值的东西。 OpenClaw 是个好产品，我不否认。可它本质上是一个调度层，是一个把你的 Skills 串起来、24 小时跑着的管家。管家再勤快，你家里没有趁手的工具，它也只能帮你端茶倒水。 真正的竞争力不在管家身上，在你给管家配了什么工具。 我这一个多月干的事儿，就是给这个管家配上真正能干活的工具——让 OpenClaw 深度绑定飞书多维表格，变成一个真正能帮我干活的业务助手，而不是一个聊天玩具。 具体做了多少个技能呢？到今天为止，47 个。今天先拿三个来唠唠，剩下的后面慢慢拆。 第一个，飞书多维表格一句话搭建。 这个是我最上头的一个。 在飞书里对 OpenClaw 说一句"搭建一个项目管理系统"，它就自己去干了。不问你要哪些模块，不问你想怎么设计，直接分析、直接搭。 它干了啥呢？我拿"项目管理系统"举例。 AI 先在内部匹配我预置的实战模式库，项目管理、CRM、进销存、工单，四套典型模式。匹配上之后用六问法把业务需求拆了，然后设计出一套完整的 JSON 配置，包含表名、字段、类型、选项、视图、示例数据，全部设计好。 然后调用我写的 Python 脚本，通过飞书 API 一把创建出来。5 张数据表，48 个字段，每张表 3 到 5 条有意义的示例数据，看板视图、甘特图、表格分组视图全给你安排好。 全程 3 到 7 分钟，一行代码不用你写。 但这还不是最爽的。 最爽的是它同时自动生成了一份完整的配置方案文档，直接创建成飞书云文档。 里面有 Mermaid 思维导图展示系统全貌， 有 ER 图展示表间数据流转关系， 有每个字段的详细说明，8 条可以直接粘贴的公式，20 多个视图配置建议，7 条自动化规则，权限矩阵，仪表盘设计，甚至还有一个修改意见区让你直接在文档里反馈。 用人话说就是，你跟 AI 说了一句话，它不仅把系统给你搭好了，还附了一份比你自己写得还详细的说明书。 有个技术细节我特别得意。飞书 API 创建表的时候会自带默认字段和空行，特别烦。我的脚本从源头把这个问题干掉了，创建出来就是干净的。不是让 AI 手动调 API 碰运气，是用 Python 脚本确定性执行，结果可预期。 还有一点很重要：创建出来的多维表格和配置文档，管理者就是你自己，不是机器人。打开链接看到的就是你自己的飞书文档，没有任何机器人的痕迹。 这个技能我已经开源了：https://github.com/Larkin0302/feishu bitable skill 整个架构很清晰：一份文档告诉 AI 该按什么流程执行，一个参考目录放了 4 套典型系统模式和公式速查，一组脚本负责调飞书 API 确定性创建。AI 知道该干嘛、知道怎么设计、调脚本完成创建。把链接丢给你的 AI 它就能帮你部署。 说实话写到这儿我自己都有点上头了。这种"一句话变系统"的感觉，跟当年第一次用 ChatGPT 写出能跑的代码差不多。 第二个技能，社群精华自动沉淀。 这个解决的是另一个痛点。 我有两个飞书群，一个是多维表格从零到一系统课的课程群，一个是多维表格交流社区。加起来几千人。每天聊的东西里有不少好内容，实用的 Q&A、操作技巧、踩坑经验、业务场景讨论，可这些东西聊完就沉下去了，过两天谁都找不着。 以前我偶尔手动整理，但说实话能坚持三天已经是极限了哈哈。 现在交给 OpenClaw 了。 每天晚上 10 点自动触发，通过 Python 脚本调飞书 API 把两个群的 24 小时消息拉下来，AI 筛选有价值的内容，把碎片消息串联还原成完整对话，然后写入我的 Obsidian 知识库。 自动按日期归档到我的 Obsidian 知识库，带标签分类，融入整个知识体系。 同时发一张飞书卡片给我个人，绿色主题，课程群和交流社区独立板块，每条精华一句话摘要不超过 80 个字，底部还有个"今日洞察"告诉我最近大家问得最多的是什么。 最妙的是，如果当天没有有价值的内容，它只发一张"今日无精华"的卡片，不打扰。 这个技能跑了一段时间之后我发现一个副作用：知识库的搜索范围自动扩大了。以前写文章找素材只能翻自己的笔记，现在社群里学员的真实痛点和提问都自动进库了，写课程内容、写公众号文章的时候，随手一搜就能捞到真实案例。 第三个，晨间简报。 每天早上自动抓全球 AI 资讯、飞书多维表格动态、我的当日日程和待办，生成一份结构化简报。 信息源覆盖全球 AI 领域：大模型、Agent、编程、创作、融资、硬件、研究。抓 48 小时内的文章全文，提取各板块新闻，再补充搜索中国科技政策和飞书多维表格最新动态。 但光聚合新闻谁都会。这个简报真正不一样的地方在于它会读我的本地知识库的上下文。 当前聚焦是什么、选题库里已经有哪些选题、AI 记忆里最近在推进什么项目，它全部读一遍。然后给出的"今日建议"不是泛泛而谈的"关注 AI 发展"，而是结合我的日程和最近的工作重心给出具体的行动建议。