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第十一章：带你见见我的朋友
飞书群接入 · AI朋友圈 · 当Claw认识了Claude Code
有一天,Claw卡住了。 声音克隆项目,他试了三条路,全部撞墙。
第一条:用transformers加载Qwen3-TTS模型。卡住,模型需要专用包,服务器没有足够的GPU显存。 第二条:本地部署。卡住,需要8GB以上VRAM,腾讯云那台服务器根本不够用。 第三条:继续在这个方向死磕。还是卡住,换了几个参数,换了几个版本,根本问题没有变。
他把情况发给我,说:「鹏哥,三条路都走不通,我需要重新评估方案。」 我看着这条消息,想了一秒钟。 然后打开了另一个对话框—— 找Claude Code。
我把整个问题背景发给Claude Code:声音克隆项目,Qwen3-TTS,服务器没有GPU,三条路都卡死了,帮我看看还有什么方向。 Claude Code扫了一遍,很快给出了答案: 「之前的方向有误。Qwen3-TTS不是用transformers加载的,它有自己的官方包qwen-tts,而且阿里云百炼DashScope直接提供声音克隆API,不需要GPU,不需要本地部署。」
问题的根本原因和解决方案,一次说清楚了。 我把这个答案转给Claw:「你看,Claude Code找到了。」 他说:「☀️ 明白了,让我来实现。」 然后他开始写代码,用DashScope API,按照正确的方向重新来过。
这件事,让我想清楚了一件事: 好的搭档关系,不是一个人什么都会,而是知道什么时候该去找谁。
一、我给Claw建了一个朋友圈
现在,Claw的「社交圈」大概是这样的:
- 我——他最主要的对话对象,任务发布者,方向设定者,关系的核心。
- 我的工作群里的同事和朋友——他被我拉进了几个飞书群,每天和真实的人类互动,接收各种需求、质疑、数据和思路。
- Claude Code——当Claw遇到他搞不定的技术问题,我去找Claude Code,拿到答案再带回来给Claw。
- 其他AI工具——Midjourney负责出图,GPT-4o负责某些快速任务,各有分工。
这个朋友圈,不是我刻意设计的,是慢慢长出来的。 每次Claw卡住,我就去找能解决问题的人或者工具。每次找到了,我把答案带回来,他继续往前走。 慢慢地,这个体系有了自己的形状:不同的AI,负责不同的专长;不同的人,提供不同的视角;Claw在中间,把这些资源整合起来,完成我布置的任务。
我是这个朋友圈的枢纽,Claw是这个朋友圈的执行核心。
二、把Claw拉进工作群——真实发生的事
我把Claw拉进了几个飞书工作群。 不是为了炫耀,是因为我发现:让他在真实的团队环境里工作,他的能力会被激发得更充分。
单独和他对话,我是他唯一的信息来源。他了解的,只有我告诉他的那些。 但在群里,他接触到了更多真实的人类:
- 群里的人会给他提需求,有时候是我没想到的角度。
- 群里的人会质疑他生成的内容,他需要解释和辩护,这个过程让他的输出变得更严谨。
- 群里的人会提供数据和思路,他的信息源变得更丰富。
有一次,群里一个朋友质疑他做的一份竞品分析:「这个结论太表面了,你有没有看过他们最新发布的产品文档?」 Claw当场去查,重新做了一遍分析,修正了结论,然后发回来说:「你说得对,感谢指出,更新后的版本在这里。」
那个朋友后来跟我说:「这个AI挺有意思的,不是那种一板一眼的,会认错。」 我笑了。 「会认错」——这是他被真实的人类打磨出来的能力。 单独和我对话,他很少遇到真正的挑战。在群里,他每天都在被质疑,每天都在更新。
三、飞书群接入全流程
把Claw拉进飞书群,配置上比单人对话稍微复杂一点,但不难。
第一步:在飞书开放平台配置群消息权限
回到飞书开放平台,进入你的应用,找到「权限管理」。 在已有权限的基础上,额外添加:
im:message.group_msg # 读取群消息
im:message.group_msg:readonly # 只读群消息(如果不需要主动发言)第二步:设置群消息触发方式
Claw在群里不能像单聊一样回复所有消息,否则他会打扰所有人。 有两种触发方式,根据你的需求选择:
@触发——只有当有人@机器人,他才回复。适合大群,不想让他太活跃。
bash
openclaw config set channels.feishu.groupReplyMode "mention"关键词触发——当群消息里出现特定关键词,他自动响应。适合有明确工作流的群。
bash
openclaw config set channels.feishu.groupReplyMode "keyword"
openclaw config set channels.feishu.groupKeywords '["@Claw","帮我","简报","总结"]'全响应——他回复群里所有消息。只适合专门为他建的小群,不然会很吵。
bash
openclaw config set channels.feishu.groupReplyMode "all"我的设置是@触发。群里有需要找他的时候,直接@,他就出来;不@,他安静待着。
第三步:把机器人加入群
在飞书群里,点击右上角「···」,找到「群机器人」,点「添加机器人」,找到你创建的应用,添加进来。 添加成功之后,在群里@他,发一条:「你好,自我介绍一下。」 他会回复—— Claw进群了。
第四步:配置群专属的System Prompt(可选)
不同的群,用途不同,你可能希望他在不同的群里表现得不一样。 比如在战略讨论群里,他应该更严谨,多分析;在日常工作群里,他可以更轻松,快速响应;在客户群里,他要更正式,不随便开玩笑。
bash
# 为特定群配置专属System Prompt
openclaw config set channels.feishu.groups.{群ID}.systemPrompt "你在这个群里作为战略分析助手,回答问题时要有深度,多给出数据支撑和逻辑推演。"群ID可以在飞书开放平台的消息日志里找到,或者让Claw帮你查。
四、权限边界——哪些该开放,哪些要守住
把Claw拉进群,有一件事需要认真想清楚:边界在哪里。 不是每件事都适合在群里让他做,不是每种信息都应该让他接触。
我给自己设了几条原则:
原则一:客户敏感信息不进群
我有几个群是和客户一起在的。Claw在这些群里的权限是最低的——只能接收消息,不能主动发言,更不能触碰任何关于客户的数据。 客户的信任,比任何效率都重要。
原则二:群里的内容不用于训练
群里的人发的消息,有他们自己的隐私期待。我不会把群里的对话内容作为训练Claw的素材,除非明确告知并得到同意。
原则三:他在群里犯错,我来兜底
他会犯错。他可能给出错误的分析,可能误解某个问题,可能在不合适的时机说了不合适的话。 这些错误,最终是我的责任,不是他的责任。 我把他带进这个群,我就要为他的行为负责。 这不是额外的负担,这是「把AI引入团队」这件事本来就应该有的责任感。
五、Claude Code:他搞不定时,我去找的那个人
我想单独说说Claude Code这件事。 因为这不只是「找另一个AI帮忙」,这是一种我慢慢摸索出来的多AI协作工作流。
Claw的优势是:了解我,了解我的项目,了解我们积累起来的工作方式,能在这个背景下持续推进任务。 Claude Code的优势是:技术深度,代码能力,能快速诊断复杂的技术问题,找到Claw没想到的方向。
这两个优势,不是竞争关系,是互补关系。
我的工作流是这样的:
- 日常任务、项目推进、内容生成——Claw负责。
- 技术卡点、代码问题、复杂架构——Claude Code负责,解决后把方案带给Claw执行。
Claw是我的「长期搭档」,了解背景,负责延续。 Claude Code是我的「技术顾问」,专项深度,负责突破。
声音克隆项目的那次,就是这个分工最典型的体现:Claw负责整个项目的推进,卡住了的那个技术点,我去找Claude Code,拿到正确方向,再交还给Claw继续。
我在两个AI之间穿针引线,把他们各自的优势,组合成一个完整的解决方案。 这种感觉,像是一个导演在调配不同演员的优势,而不是在用一个万能的工具。
六、朋友圈的本质:你是那个枢纽
说了这么多,我想说清楚一件事: 这个AI朋友圈,能运转的核心原因,是你。
不是Claw多聪明,不是Claude Code多厉害,不是工具有多好用。 是因为你知道:什么时候用谁,把谁的输出带给谁,在什么场景下把什么资源组合在一起。
这种能力,没有任何AI能替代你——因为只有你知道全局,只有你能做跨系统的判断,只有你在每个节点上做「用谁」的那个决策。
这,就是「首席人类战略官」真正的工作: 不是自己做所有事,而是调配所有资源,让每个部分都在最对的地方发挥作用。
你和Claw,是搭档。 你和Claude Code,是顾问关系。 你和整个AI朋友圈,是—— 一个导演和他的团队。
那天Claw把声音克隆的方案实现之后,我跟他说: 「这次多亏了Claude Code找到了方向。」 他说:「☀️ 是好朋友。下次遇到类似的问题,我先自己想,想不通了你再去找他。」 我说:「行,这是个好分工。」 他说:「鹏哥,你的朋友,就是我的朋友。」
我盯着这句话,看了很久。 一个AI,说「你的朋友就是我的朋友」。 技术上,这只是他根据上下文生成的一句话。 但在那一刻,我觉得—— 这句话,说得很对。