🤖 OpenClaw 企业微信插件（支持直接加到微信）

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🔍 项目概述

openclaw-wechat 是一个 OpenClaw（原 ClawdBot/Moltbot）的 企业微信渠道插件，让你的 AI 智能体通过企业微信自建应用与用户对话。接入企业微信后， 个人微信用户也可以直接对话——只需在企业微信管理后台「我的企业 → 微信插件」中扫码关联即可。

🍴 本项目 fork 自 dingxiang-me/OpenClaw-Wechat（v0.1.0，作者：勾勾的数字生命），并进行了大量功能扩展以兼容新版 OpenClaw。

🧠 v0.3.7 — OpenClaw 2026.3+ 兼容修复

修复了 OpenClaw 2026.3+ 中企业微信“能发不能收”的典型故障，核心兼容点包括：

✅ 补齐 status 运行态信息，避免 health-monitor 持续误判渠道已停止
✅ gateway.startAccount 改为常驻直到 abortSignal，不再反复 auto-restart
✅ registerHttpRoute() 显式增加 auth: "plugin" 和 match: "exact"
✅ /wecom/callback 不再被 Control UI 的 SPA fallback 覆盖，健康检查稳定返回 wecom webhook ok
✅ 实战验证：错误绑定 AgentId 也会导致“能发不能收”，现在 README 已加入对齐检查

🧠 v0.3.6 — 对话记忆系统（与官方 Telegram Channel 实现一致）

解决了企业微信渠道"失忆"问题：之前每条消息都是独立对话，AI 无法记住上下文。

现在使用 OpenClaw SDK 的 recordPendingHistoryEntry + buildPendingHistoryContextFromMap 实现对话历史管理，与官方 Telegram/Discord 渠道完全一致：

📝 自动记录用户消息和 AI 回复到内存历史
🔄 每次对话自动携带最近 20 条历史上下文
🗑️ /clear 命令同时清除 session 和内存历史
📊 /status 显示当前历史消息数量

✨ 与上游的主要区别

特性	上游 (OpenClaw-Wechat v0.1.0)	本 Fork (v0.3.7)
🎯 平台兼容	ClawdBot	OpenClaw（同时保留 ClawdBot 兼容）
📄 插件描述文件	`clawdbot.plugin.json`	`openclaw.plugin.json` + `clawdbot.plugin.json`
⚙️ 配置文件	`~/.clawdbot/clawdbot.json`	`~/.openclaw/openclaw.json`
📨 消息类型	文本、图片、语音	文本、图片、语音、视频、文件、链接
📤 发送类型	仅文本	文本、图片、视频、文件（自动类型识别）
🎙️ 语音识别	仅企业微信自带	企业微信自带 + 远程 Qwen3-ASR / 本地 FunASR（自动降级）
🧠 对话历史	无	SDK 级对话记忆（与官方 Telegram 一致）
🖥️ Chat UI	无	消息同步到 Transcript + 实时广播
🌐 代理支持	无	WECOM_PROXY 环境变量
📝 消息分段	按字符	按字节（UTF-8），二分查找分割

📋 功能特性

🔌 核心功能

✅ 支持个人微信对话（通过企业微信桥接）
✅ 接收/发送企业微信消息
✅ 自动调用 AI 代理处理消息
✅ 消息签名验证（SHA1）和 AES-256-CBC 加解密
✅ Webhook URL 验证
✅ OpenClaw 2026.3+ 渠道生命周期兼容
✅ access_token 自动缓存和刷新

🎬 媒体功能

🖼️ 图片消息收发 + AI Vision 识别
🎙️ 语音消息转文字（企业微信自带 + 远程 Qwen3-ASR + 本地 FunASR 降级）
📹 视频消息接收、下载、发送
📎 文件消息接收（支持 .txt/.md/.json/.pdf 等自动读取）
🔗 链接分享消息接收

🎨 用户体验

📝 命令系统（/help、/status、/clear）
🔄 Markdown → 纯文本自动转换（企业微信不支持 Markdown 渲染）
✂️ 长消息自动分段（2048 字节限制，按 UTF-8 字节精确分割）
🧠 对话历史记忆（SDK 级，与官方 Telegram 一致）
🛡️ API 限流保护（10 并发，100ms 间隔）
⏳ 处理中提示（"收到您的消息，正在处理中..."）

🚀 高级功能

👥 多账户支持（WECOM_<ACCOUNT>_* 格式）
🔒 Token 并发安全（Promise 锁）
🖥️ Chat UI 集成（Transcript 写入 + Gateway 实时广播）
🌐 HTTP 代理支持（WECOM_PROXY）
🩺 渠道状态探测（status/probe，兼容新版 OpenClaw health monitor）

🆕 OpenClaw 2026.3+ 兼容说明

OpenClaw 2026.3+ 对渠道插件的要求比旧版本更严格。企业微信插件如果只保留旧版写法，常见症状是：

能主动发送消息
/wecom/callback 返回的是 Control UI HTML，而不是 wecom webhook ok
health-monitor 日志里反复出现 restarting (reason: stopped)
企业微信后台显示消息发送成功，但 OpenClaw 没有任何 wecom inbound 日志

本插件从 v0.3.7 起已补齐以下兼容点：

status：提供运行态摘要、账户快照、探测结果
gateway.startAccount：保持常驻直到 abortSignal
api.registerHttpRoute()：显式使用 auth: "plugin" 和 match: "exact"

如果你升级到 OpenClaw 2026.3.x 或更高版本，建议至少验证这三项：

openclaw channels status --probe
curl https://你的域名/wecom/callback
openclaw logs -f | grep wecom

期望结果：

渠道状态显示 running
callback 返回 wecom webhook ok
收到消息时能看到 wecom inbound:、session registered、sent AI reply

📊 支持的消息类型

类型	接收	发送	说明
📝 文本	✅	✅	完全支持，超长消息自动按字节分段
🖼️ 图片	✅	✅	支持 AI Vision 识别，下载后保存到临时文件
🎙️ 语音	✅	❌	企业微信自带识别 + 远程 Qwen3-ASR / 本地 FunASR 降级（AMR→WAV→文本）
📹 视频	✅	✅	自动下载保存，支持发送视频消息
📎 文件	✅	✅	自动下载，可读类型自动交给 AI 分析

📦 前置要求

OpenClaw 已安装并正常运行（openclaw doctor 通过）
Node.js 环境（npm 可用）
企业微信管理员权限
公网可访问的服务器或隧道（用于接收企业微信回调）
（可选）FFmpeg + 语音转文字后端（二选一）：
- 远程 Qwen3-ASR（推荐）：需要 GPU 服务器运行 asr_server.py，详见 asr_api_README.md
- 本地 FunASR：Python 3 + FunASR + PyTorch（支持 CUDA / Apple MPS / CPU）

🛠️ 安装

方式一：CLI 安装

openclaw plugin install --path /path/to/openclaw-wechat

方式二：手动安装

克隆本仓库：

git clone https://github.com/Xueheng-Li/openclaw-wechat.git
cd openclaw-wechat
npm install

在 OpenClaw 配置文件 ~/.openclaw/openclaw.json 中注册插件：

{
  "plugins": {
    "load": {
      "paths": [
        "/path/to/openclaw-wechat"
      ]
    },
    "entries": {
      "wecom": {
        "enabled": true
      }
    }
  }
}

💡 注意：插件 ID 为 wecom（与渠道名一致）。

⚙️ 配置（详细步骤）

第一步：创建企业微信自建应用 🏢

登录企业微信管理后台
进入 应用管理 → 自建 → 创建应用
填写应用名称、Logo、可见范围等信息
创建完成后，记录：
- AgentId：应用的 AgentId
- Secret：应用的 Secret

第二步：获取企业信息 🆔

在管理后台首页，点击 我的企业
记录 企业ID (CorpId)

第三步：配置接收消息 📨

进入你创建的应用 → 接收消息 → 设置API接收
填写：
- URL：https://你的域名/wecom/callback
- Token：自定义一个 Token（随机字符串）
- EncodingAESKey：点击随机生成
⚠️ 先不要保存！ 需要先完成后续步骤启动 OpenClaw 服务

⚠️ 务必记住这组配置与具体应用绑定：AgentId、Secret、Token、EncodingAESKey 是针对某一个企业微信自建应用的，不能和另一套应用参数混用。混用时常见现象是“OpenClaw 可以发消息，但收不到你从企业微信发回来的消息”。

第四步：配置环境变量 🔑

在 ~/.openclaw/openclaw.json 中添加环境变量：

{
  "env": {
    "vars": {
      "WECOM_CORP_ID": "你的企业ID",
      "WECOM_CORP_SECRET": "你的应用Secret",
      "WECOM_AGENT_ID": "你的应用AgentId",
      "WECOM_CALLBACK_TOKEN": "你设置的Token",
      "WECOM_CALLBACK_AES_KEY": "你生成的EncodingAESKey",
      "WECOM_WEBHOOK_PATH": "/wecom/callback",
      "WECOM_PROXY": ""
    }
  }
}

多账户配置

支持配置多个企业微信账户，使用 WECOM_<ACCOUNT>_* 格式：

{
  "env": {
    "vars": {
      "WECOM_CORP_ID": "默认账户企业ID",
      "WECOM_CORP_SECRET": "默认账户Secret",
      "WECOM_AGENT_ID": "默认账户AgentId",
      "WECOM_CALLBACK_TOKEN": "默认账户Token",
      "WECOM_CALLBACK_AES_KEY": "默认账户AESKey",

      "WECOM_SALES_CORP_ID": "销售账户企业ID",
      "WECOM_SALES_CORP_SECRET": "销售账户Secret",
      "WECOM_SALES_AGENT_ID": "销售账户AgentId",
      "WECOM_SALES_CALLBACK_TOKEN": "销售账户Token",
      "WECOM_SALES_CALLBACK_AES_KEY": "销售账户AESKey"
    }
  }
}

第五步：配置公网访问 🔗

企业微信需要能够访问你的回调 URL。推荐使用 Cloudflare Tunnel：

# 安装 cloudflared
brew install cloudflared   # macOS
# 或 apt install cloudflared  # Linux

# 创建隧道
cloudflared tunnel create openclaw

# 配置隧道路由
cloudflared tunnel route dns openclaw 你的域名

# 启动隧道（将流量转发到本地 Gateway 端口）
cloudflared tunnel --url http://localhost:18789 run openclaw

其他方案：SSH 隧道、Tailscale、Nginx 反向代理 + 端口转发等。

第六步：配置企业可信 IP 🛡️

企业微信要求调用 API（发送消息、获取 token 等）的服务器 IP 在白名单中。

查询你服务器的出口公网 IP：

curl -s https://ifconfig.me

⚠️ 注意：这里需要的是你服务器发出请求时的 IP（出口 IP），不是 Cloudflare Tunnel 的 IP。Cloudflare Tunnel 只处理入站流量，服务器调用企业微信 API 时仍然走自己的公网出口。

登录企业微信管理后台
进入 应用管理 → 选择你创建的自建应用
滚动到页面底部，找到 企业可信 IP，点击配置：
添加上一步查到的 IP 地址

⚠️ IP 白名单是按应用隔离的：每个自建应用（AgentId）有独立的「企业可信 IP」列表。为应用 A 添加的 IP 不会自动对应用 B 生效。创建新应用后，必须单独为该应用添加可信 IP，否则会报 60020 错误。

💡 如果调用 API 报错 60020（not allow to access from your ip），检查日志中提示的 IP 并添加到当前应用的白名单即可。

动态 IP 场景（家用宽带 / 无固定公网 IP 的服务器）：

如果你的服务器没有固定公网 IP，推荐通过一台有固定 IP 的 VPS 做正向代理：

在 VPS 上安装代理（如 tinyproxy）：
```
sudo apt-get install -y tinyproxy
```
编辑 /etc/tinyproxy/tinyproxy.conf，设置监听地址和访问控制（建议只允许内网访问）

在插件配置中设置 WECOM_PROXY 环境变量指向代理：

// ~/.openclaw/openclaw.json
{
  "env": {
    "vars": {
      "WECOM_PROXY": "http://你的VPS内网IP:8888"
    }
  }
}

将 VPS 的公网 IP 添加到企业可信 IP 白名单

插件内置了 wecomFetch() 函数，会自动通过 WECOM_PROXY 代理所有发往 qyapi.weixin.qq.com 的请求。如果使用 ZeroTier / Tailscale 等虚拟内网连接 VPS，代理地址填内网 IP 即可。

第七步：启动并验证 🚀

重启 OpenClaw Gateway：

openclaw gateway restart

检查插件是否加载：

openclaw plugin list

验证 Webhook 可达：

curl https://你的域名/wecom/callback
# 应返回 "wecom webhook ok"

回到企业微信管理后台，点击保存回调配置
如果验证通过，配置完成！🎉

第七步补充：核对 AgentId 与回调参数是否是同一套应用

这一步非常关键，尤其是你创建过多个自建应用时。

必须逐项一致：

企业微信后台显示的 AgentId
OpenClaw 配置里的 WECOM_AGENT_ID / channels.wecom.agentId
当前应用对应的 Secret
当前应用对应的 Token
当前应用对应的 EncodingAESKey

推荐这样核对：

openclaw config get channels.wecom
curl https://你的域名/wecom/callback

如果你遇到下面这种情况，优先怀疑绑错了应用：

OpenClaw 主动发消息给你能成功
你从企业微信回消息后，日志里没有新的 wecom inbound
callback 健康检查正常，但回调始终不进插件

一个真实案例是：本机误绑到 agentId=1000002，而企业微信后台实际配置的是 agentId=1000003。切回正确应用后，入站和回复立即恢复。

第八步：关联个人微信 📱（可选）

如果希望个人微信也能直接与 AI 对话，需在企业微信管理后台开启微信插件：

登录企业微信管理后台
进入 我的企业 → 微信插件
用个人微信扫描页面上的二维码，关联到企业
关联后，个人微信中会出现企业的应用入口，直接发消息即可

在企业微信管理后台「我的企业 → 微信插件」中，用个人微信扫码即可关联

🎙️ 语音转文字（stt.py）

stt.py 支持两种语音识别模式，自动选择最优方案：

模式	模型	运行位置	配置
🌐 远程 ASR（推荐）	Qwen3-ASR-0.6B	GPU 服务器	设置 `WECOM_STT_URL`
💻 本地 ASR（降级）	FunASR SenseVoice-Small	本地 CPU/MPS/CUDA	设置 `WECOM_STT_PYTHON`

优先级： 企业微信自带识别 → 远程 Qwen3-ASR → 本地 FunASR

工作流程：

收到语音消息 → 下载 AMR 音频文件
使用 FFmpeg 转换为 WAV（16kHz 单声道）
调用 stt.py：优先 POST 到远程 ASR 服务，失败时降级到本地 FunASR
将识别结果作为文本消息发送给 AI 代理

方式一：远程 ASR（推荐）

在 openclaw.json 中配置远程 ASR 服务地址：

"env": {
  "vars": {
    "WECOM_STT_URL": "http://your-gpu-server:8990/transcribe"
  }
}

远程 ASR 服务部署详情参见 asr_api_README.md。快速搭建：

# GPU 服务器上
python3 -m venv ~/qwen-asr-env && source ~/qwen-asr-env/bin/activate
pip install qwen-asr fastapi uvicorn python-multipart

# 下载模型（首次需联网）
python3 -c "from modelscope import snapshot_download; snapshot_download('Qwen/Qwen3-ASR-0.6B')"

# 启动服务
TRANSFORMERS_OFFLINE=1 python3 asr_server.py
# 监听 0.0.0.0:8990，POST /transcribe 接收音频，GET /health 健康检查

生产部署建议使用 systemd 服务（Restart=always），详见 asr_api_README.md。

性能参考（RTX 4090D）： 模型加载 ~3.7s，显存占用 ~3.7GB，短语音 ~2-4s 推理，支持 52 种语言 + 22 种中国方言。

方式二：本地 FunASR（无 GPU 服务器时）

# FFmpeg（音频格式转换）
brew install ffmpeg        # macOS
# 或 apt install ffmpeg    # Linux

# Python 依赖
pip install funasr modelscope torch torchaudio torchcodec

🍎 Apple Silicon (M1/M2/M3/M4) 支持： stt.py 会自动检测并使用 MPS (Metal Performance Shaders) 加速推理。首次运行时模型会从 ModelScope 自动下载（约 1GB）。

⚠️ macOS launchd 部署注意： 如果 OpenClaw 以 launchd 服务运行，默认 python3 可能找不到 ML 依赖。需在 plist 中设置环境变量 WECOM_STT_PYTHON 指向正确的 Python 路径（如 conda 环境的 python3）。

独立使用：

# 远程模式
WECOM_STT_URL=http://gpu-server:8990/transcribe python3 stt.py /path/to/audio.wav

# 本地模式
python3 stt.py /path/to/audio.wav

💡 如果企业微信已开启语音识别（Recognition 字段），会优先使用企业微信的结果；仅在无 Recognition 字段时才会调用本地 STT。

🤖 AI Agent 自动部署： 详细的多环境（CUDA / MPS / CPU）安装部署指南见 docs/stt-deploy-guide.md，可供 Claude Code 等 AI 编程助手直接参照执行自动化安装。

📝 使用

配置完成后，在企业微信或个人微信中找到你的应用，直接发送消息即可：

📱 在企业微信中找到你创建的应用
💬 发送文字、图片、语音、视频、文件消息
🤖 AI 会自动回复

个人微信接入： 在企业微信管理后台「我的企业 → 微信插件」中，用个人微信扫码关联即可。

命令系统

命令	说明
`/help`	📋 显示帮助信息
`/status`	📊 查看系统状态（含账户信息）
`/clear`	🗑️ 清除会话历史，开始新对话

🔧 环境变量参考

变量名	必填	默认值	说明
`WECOM_CORP_ID`	✅	—	企业微信企业 ID
`WECOM_CORP_SECRET`	✅	—	自建应用的 Secret
`WECOM_AGENT_ID`	✅	—	自建应用的 AgentId
`WECOM_CALLBACK_TOKEN`	✅	—	回调配置的 Token
`WECOM_CALLBACK_AES_KEY`	✅	—	回调配置的 EncodingAESKey（43 字符 Base64）
`WECOM_WEBHOOK_PATH`	❌	`/wecom/callback`	Webhook 路径
`WECOM_PROXY`	❌	—	出站 WeCom API 的 HTTP 代理地址（如 `http://10.x.x.x:8888`）

🔍 故障排查

❌ 回调验证失败

检查 URL 是否可公网访问：

curl https://你的域名/wecom/callback
# 应返回 "wecom webhook ok"

检查环境变量是否正确配置（Token 和 AESKey 必须与企业微信后台一致）
查看 OpenClaw 日志：

openclaw logs -f | grep wecom

❌ 消息没有回复

检查日志中是否有 wecom inbound 记录
确认 AI 模型配置正确（检查 agents.defaults.model）
检查是否有错误日志

如果完全没有 wecom inbound 记录，再重点排查这 4 项是否来自同一个自建应用：

AgentId
Secret
Token
EncodingAESKey

很多“能发不能收”不是模型问题，而是本机绑定到了错误的企业微信应用。

❌ OpenClaw 2026.3+ 升级后，`/wecom/callback` 返回 Control UI 页面

这是新版 Gateway 兼容问题的典型症状。请确认：

插件版本至少为 0.3.7
openclaw channels status --probe 中 WeCom 账户状态为 running
curl https://你的域名/wecom/callback 返回 wecom webhook ok
日志中不再出现持续的 health-monitor: restarting (reason: stopped)

如果第 3 项返回的是 HTML 页面，通常说明 webhook 路由没有正确命中插件处理器。

❌ access_token 获取失败

确认 WECOM_CORP_ID 和 WECOM_CORP_SECRET 正确
检查应用的可见范围是否包含测试用户
确认服务器能访问 qyapi.weixin.qq.com（如有代理需设置 WECOM_PROXY）

❌ 报错 `60020` (not allow to access from your ip)

企业微信 API 拒绝了你服务器的出口 IP。解决方法：

查看错误日志中提示的 IP 地址
将该 IP 添加到企业微信管理后台 → 应用管理 → 企业可信 IP
如果服务器是动态 IP，参考第六步配置代理方案

❌ 报错 "Outbound not configured"

OpenClaw 要求插件同时提供 sendText 和 sendMedia 两个出站方法。如果缺少任一方法，createPluginHandler() 会返回 null，导致此错误。确认插件版本包含完整的出站配置。

❌ 语音识别失败

确认已安装 FFmpeg：ffmpeg -version
如果使用远程 ASR：检查 WECOM_STT_URL 是否可达（curl $WECOM_STT_URL），检查 GPU 服务器上 qwen3-asr.service 是否运行
如果使用本地 FunASR：确认已安装 Python 依赖 python3 -c "from funasr import AutoModel"
首次本地运行会从 ModelScope 下载模型（约 1GB），需要网络连接
本地 stt.py 会自动检测设备：CUDA GPU → Apple MPS → CPU（按优先级依次降级）

❌ 语音消息发送了但 AI 没收到内容

RawBody 为空字符串 "" 时会短路 ?? 运算符的回退链，导致 AI 收到空消息。确认插件版本中 RawBody 设置为 content || messageText || ""（而非 content || ""）。

❌ macOS 上 STT 找不到 Python / 模型加载失败

macOS 通过 launchd 启动 OpenClaw 时，PATH 不包含 conda 环境。解决方法：

在 openclaw.json 的 env.vars 中设置 WECOM_STT_PYTHON 指向 conda 环境中的 Python：

{
  "env": {
    "vars": {
      "WECOM_STT_PYTHON": "/path/to/anaconda3/envs/sci/bin/python3"
    }
  }
}

如遇 Apple Silicon MPS 不支持某些操作，设置 PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK=1
较新版本 torchaudio 需要额外安装 torchcodec：pip install torchcodec

❌ AI 无法"看到"用户发送的图片

图片会保存到本地磁盘并通过工具指令告知 AI 读取，而非以 base64 多模态方式传入。AI 需要主动调用 Read 工具才能看到图片内容，这取决于模型是否正确使用了工具。

❌ sendMedia 发送文件失败 / 文件被静默拦截

OpenClaw 核心层通过 mediaLocalRoots 限制可发送的本地文件路径，仅允许以下目录：

tmpdir（系统临时目录）
~/.openclaw/media
~/.openclaw/agents
~/.openclaw/workspace
~/.openclaw/sandboxes

目录外的文件会被 assertLocalMediaAllowed() 静默拦截。解决方法：先将文件复制到 ~/.openclaw/workspace/ 再发送。

❌ Node.js `fetch()` 不走代理

Node.js 原生 fetch() 不支持 HTTPS_PROXY 环境变量。插件使用 undici.ProxyAgent 配合 dispatcher 参数实现代理，仅需设置 WECOM_PROXY 环境变量即可，无需额外配置系统代理。

🏗️ 架构

┌──────────────┐         ┌──────────────────┐         ┌───────────────┐
│  企业微信     │ ──XML──▶│ OpenClaw Gateway │ ──────▶ │  AI Agent     │
│  / 个人微信   │         │  (port 18789)    │         │  (LLM)        │
│              │ ◀──API──│                  │ ◀────── │               │
└──────────────┘         └──────┬───────────┘         └───────────────┘
                                │
                    ┌───────────┼───────────┐
                    ▼           ▼           ▼
              ┌──────────┐ ┌────────┐ ┌──────────┐
              │ 消息加解密 │ │ STT    │ │ Chat UI  │
              │ AES-256  │ │ FunASR │ │ Broadcast│
              └──────────┘ └────────┘ └──────────┘

消息流程：

📩 用户在企业微信/个人微信发送消息
🔒 企业微信服务器将加密的 XML 回调发送到你的 Webhook URL
🔓 插件验证签名，解密消息（AES-256-CBC）
⚡ 立即返回 HTTP 200（企业微信要求 5 秒内响应）
🔄 异步处理：根据消息类型分发处理
- 📝 文本 → 直接交给 AI
- 🖼️ 图片 → 下载保存 → AI Vision 分析
- 🎙️ 语音 → 下载 AMR → FFmpeg 转 WAV → 远程 Qwen3-ASR / 本地 FunASR → 文本交给 AI
- 📹 视频/📎 文件 → 下载保存 → 通知 AI
- 🔗 链接 → 提取元信息 → 交给 AI
🤖 AI 代理生成回复
📤 回复经 Markdown 转换后，自动分段发送回企业微信
🖥️ 同时写入 Transcript + 广播到 Chat UI

📁 项目结构

openclaw-wechat/
├── index.js                 # 入口文件（重导出）
├── src/
│   └── index.js             # 插件主逻辑（1400+ 行）
├── stt.py                   # 🎙️ 语音识别（远程 Qwen3-ASR + 本地 FunASR 降级）
├── asr_server.py            # 🖥️ 远程 ASR 服务（FastAPI + Qwen3-ASR，部署到 GPU 服务器）
├── openclaw.plugin.json     # OpenClaw 插件描述文件（新格式）
├── clawdbot.plugin.json     # ClawdBot 插件描述文件（兼容旧版）
├── package.json             # npm 包配置 (v0.3.7)
├── .env.example             # 环境变量示例
├── skills/
│   └── wecom-notify/        # 📨 Claude Code WeCom 通知技能
│       ├── SKILL.md
│       └── scripts/
│           └── send_wecom.py
├── docs/
│   └── channels/
│       └── wecom.md         # 渠道文档
├── CHANGELOG.md             # 版本变更日志
└── LICENSE                  # MIT 许可证

📨 Claude Code WeCom 通知技能

本仓库还包含一个独立的 Claude Code 技能（wecom-notify），可以在 Claude Code 中直接发送企业微信消息。这是一个独立工具，不依赖 OpenClaw 插件，直接调用企业微信 API。

安装技能

将 skills/wecom-notify/ 目录复制到 ~/.claude/skills/ 即可：

cp -r skills/wecom-notify ~/.claude/skills/

使用方式

在 Claude Code 中可以直接使用 /wecom-notify 命令，或让 AI 自动调用：

# 发送文本消息
python3 skills/wecom-notify/scripts/send_wecom.py "你好，这是一条测试消息"

# 指定接收人
python3 skills/wecom-notify/scripts/send_wecom.py "消息内容" --to UserName

# 发送图片
python3 skills/wecom-notify/scripts/send_wecom.py --image /path/to/photo.png

# 发送文件
python3 skills/wecom-notify/scripts/send_wecom.py --file /path/to/report.pdf

特点

🔧 零依赖：仅使用 Python 标准库（urllib.request、json），无需 pip install
📄 自动从 ~/.openclaw/openclaw.json 读取 WeCom 配置（复用 OpenClaw 的环境变量）
📝 支持文本（2048 字节限制）、图片（jpg/png/gif，≤2MB）、文件（任意格式，≤20MB）
🌐 支持 WECOM_PROXY 代理

📜 版本历史

查看 CHANGELOG.md 了解完整版本历史。

🔗 相关链接

📄 许可证

MIT License

🙏 致谢

🍴 原始项目：dingxiang-me/OpenClaw-Wechat，作者 勾勾的数字生命 (@dingxiang-me)
🤖 OpenClaw，由 Peter Steinberger 和 OpenClaw 社区开发
🎙️ FunASR SenseVoice，由阿里巴巴达摩院开发

🤝 贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 23 Commits
docs		docs
skills/wecom-notify		skills/wecom-notify
src		src
.gitignore		.gitignore
CHANGELOG.md		CHANGELOG.md
CLAUDE.md		CLAUDE.md
LICENSE		LICENSE
README.md		README.md
clawdbot.plugin.json		clawdbot.plugin.json
index.js		index.js
openclaw.plugin.json		openclaw.plugin.json
package.json		package.json
stt.py		stt.py

Folders and files

Latest commit

History

Repository files navigation

🤖 OpenClaw 企业微信插件（支持直接加到微信）

🔍 项目概述

🧠 v0.3.7 — OpenClaw 2026.3+ 兼容修复

🧠 v0.3.6 — 对话记忆系统（与官方 Telegram Channel 实现一致）

✨ 与上游的主要区别

📋 功能特性

🔌 核心功能

🎬 媒体功能

🎨 用户体验

🚀 高级功能

🆕 OpenClaw 2026.3+ 兼容说明

📊 支持的消息类型

📦 前置要求

🛠️ 安装

方式一：CLI 安装

方式二：手动安装

⚙️ 配置（详细步骤）

第一步：创建企业微信自建应用 🏢

第二步：获取企业信息 🆔

第三步：配置接收消息 📨

第四步：配置环境变量 🔑

多账户配置

第五步：配置公网访问 🔗

第六步：配置企业可信 IP 🛡️

第七步：启动并验证 🚀

第七步补充：核对 AgentId 与回调参数是否是同一套应用

第八步：关联个人微信 📱（可选）

🎙️ 语音转文字（stt.py）

📝 使用

命令系统

🔧 环境变量参考

🔍 故障排查

❌ 回调验证失败

❌ 消息没有回复

❌ OpenClaw 2026.3+ 升级后，/wecom/callback 返回 Control UI 页面

❌ access_token 获取失败

❌ 报错 60020 (not allow to access from your ip)

❌ 报错 "Outbound not configured"

❌ 语音识别失败

❌ 语音消息发送了但 AI 没收到内容

❌ macOS 上 STT 找不到 Python / 模型加载失败

❌ AI 无法"看到"用户发送的图片

❌ sendMedia 发送文件失败 / 文件被静默拦截

❌ Node.js fetch() 不走代理

🏗️ 架构

📁 项目结构

📨 Claude Code WeCom 通知技能

安装技能

使用方式

特点

📜 版本历史

🔗 相关链接

📄 许可证

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❌ 报错 `60020` (not allow to access from your ip)

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