全栈 AI 工作流

OpenClaw + Claude Code

将开源 AI Agent 框架与 Claude Code AI Agent 深度结合, 轻松完成 Telegram Bot 开发、Discord Bot 开发等自动化场景

什么是 OpenClaw?

OpenClaw 是一个开源的自托管 AI Agent 框架,让 Telegram Bot 开发和 Discord Bot 开发变得简单—— 只需几步即可将消息应用转变为智能自动化助手。它拥有超过 3,500 个社区贡献的技能, 以 Claude 作为推荐的底层 LLM,在 GitHub 上获得了 199K+ Star。

多平台 Bot 开发

支持 Telegram Bot 开发、Discord Bot 开发、WhatsApp 等主流平台,将聊天工具变为 AI Agent 入口

3,500+ 社区技能

丰富的社区贡献技能库,覆盖日程管理、信息检索、内容生成等日常场景

自托管与隐私优先

运行在自己的服务器上,所有数据本地存储,完全掌控隐私和安全

灵活的 LLM 接入

原生支持 Claude API,也兼容 OpenAI 格式接口,可通过代理灵活切换模型

为什么要结合使用?

两者定位不同却高度互补,组合后覆盖 AI 开发全场景

OpenClaw
通用 AI Agent / 生活助手
  • Telegram Bot、Discord Bot 等消息平台自动化
  • 日程管理、信息检索、网页浏览
  • 多渠道通知和任务分发
  • 3,500+ 社区技能扩展
Claude Code
专业 AI 编程助手 / Claude Code AI Agent
  • IDE 深度集成(VS Code / JetBrains)
  • 代码生成、智能重构、测试编写
  • 200K Token 上下文窗口,支持大型代码库
  • 内联文档与代码审查

协同工作流

三步打通日常自动化与专业开发

01

OpenClaw 处理日常自动化

通过消息平台接收指令,自动执行日程安排、信息查询、文档整理、多渠道通知等任务

消息自动化日程管理信息检索
02

Claude Code 专注专业编程

在 IDE 中进行代码生成、重构、测试编写、内联文档等深度开发工作

代码生成智能重构测试编写
03

工作流协同与联动

OpenClaw 触发开发任务后,Claude Code 自动在编辑器中完成编码,实现从需求到代码的闭环

任务联动自动触发闭环工作流

AI Agent 搭建教程

三步完成 OpenClaw + Claude Code AI Agent 环境搭建

1
安装 OpenClaw
# 使用 npm 安装 OpenClaw
npm install -g openclaw

# 或使用 Docker 部署
docker pull openclaw/openclaw:latest
docker run -d --name openclaw \
  -v ./data:/app/data \
  openclaw/openclaw:latest
2
配置 Claude API
// openclaw.json
{
  "llm": {
    "provider": "anthropic",
    "model": "claude-sonnet-4-20250514",
    "apiKey": "sk-ant-xxxxx",
    "maxTokens": 200000
  },
  "platforms": ["telegram", "discord"],
  "dataDir": "./data"
}
3
启用 Claude Code
# 在 VS Code 中安装 Claude Code 扩展
# 然后在终端中启动 OpenClaw
openclaw start

# OpenClaw 会自动检测 Claude Code
# 并建立工作流联动
openclaw status
# ✓ Claude API: Connected
# ✓ Claude Code: Detected
# ✓ Platforms: Telegram, Discord

实际应用场景

看看开发者们是如何将两者结合使用的

自动化 Bug 修复流程

在 Telegram 中收到 Bug 报告 → OpenClaw 自动创建 Issue → Claude Code 分析代码定位问题 → 生成修复补丁

多渠道项目管理

通过 Discord 接收需求 → OpenClaw 整理并分类 → Claude Code 自动生成技术方案和代码骨架 → 推送进度更新

智能代码审查

OpenClaw 监听 Git 仓库推送 → 自动触发 Claude Code 审查 → 生成审查报告 → 通过消息平台通知开发者

文档自动生成

Claude Code 完成编码后 → OpenClaw 自动触发文档生成任务 → 生成 API 文档和使用说明 → 同步到团队知识库

最佳实践建议

模型选择

日常自动化任务推荐使用 Claude Sonnet(速度快、成本低);复杂代码生成和深度推理任务使用 Claude Opus(准确性更高)。OpenClaw 支持按任务类型自动路由到不同模型。

成本优化

通过 Defapi 等 OpenAI 兼容代理接入 Claude API,可以有效降低成本。同时合理设置 maxTokens 和缓存策略,避免不必要的 API 调用开销。

安全实践

始终将 API 密钥存储在环境变量中,不要硬编码到配置文件。OpenClaw 的自托管特性确保所有数据存储在本地,但仍需注意服务器的访问权限和防火墙设置。

技能开发

利用 Claude Code 为 OpenClaw 开发自定义技能,可以快速扩展 Agent 能力。结合 Claude 的 function calling 特性,让技能开发更加高效和可靠。

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