阿里正式官宣开源自家OpenClaw—CoPaw，有点猛啊！

大家好，我是二哥呀。

阿里正式开源了他们家的 OpenClaw——CoPaw，我在本地实测了一个多小时，效果还不错。

作为大家的求职工具人，我认为开源的最大好处不是二次开发，而是我们可以基于这个项目进行学习，然后写到简历上，作为求职的一个加分项。

和 OpenClaw 一样，CoPaw 也支持本地模型、Skills 和 IM，包括钉钉、飞书和 QQ。

接下来，我会手把手教大家在本地部署，并且用它来完成新开的一个源码管理平台 PaiGit 的项目 readme 优化。

系好安全带，我们发车。

01、PaiGit 是什么？

我之前的项目源码是托管在 GitCode 的，但这玩意比较坑的是，组织配额只有 2000 人，并且不支持扩展，导致后续申请的小伙伴都没办法拿到源码权限了。

于是我就萌生了一个大胆的项目，直接自己开发一个不就行了嘛。

说干就干，经过 2 个小时的开发，雏形基本上已经有了。一个 Agent 设计骨架，负责代码编写，一个 Agent 负责测试，速度真的飞快，可能都没有 2 个小时。

功能类似 GitCode，可以从 GitHub 导入项目，然后提供 README 展示、代码浏览、Issue 管理、AI 生成 Wiki 等功能。

技术栈是 SpringAI + Next.js，MySQL 来负责存储，JGit 来负责代码的展示等。

不过 readme 的展示效果不如预期，像网址都没有 URL 的效果，整体排版很一般。

正好阿里的 CoPaw 开源了，我就想试试：能不能用 CoPaw 帮我优化 README 的展示？

配合通义千问的 Coding Plan 套餐，来看看 CoPaw+通义千问能把前端美化到什么样的程度。

02、CoPaw 是什么？

官方对 CoPaw 的介绍是：你的 AI 个人助理；安装极简、本地与云上均可部署；支持多端接入、能力轻松扩展。

GitHub 的 star 飙升速度很快，2 天时间已经有 3.4k 了。CoPaw 的功能基本上和 OpenClaw 类似，我简单给大家介绍下。

第一，原生支持钉钉、飞书等聊天工具。

这是各种 Claw 爆火的最大原因。

比如说，你人在南极，可以在飞书群聊、私聊里直接@你的 Claw，让它帮你干活。

当然了，南极不一定有信号 😄。

这种方式的好处是：便利。

电脑在家里躺着，还得 24 小时待机帮你干活，你是轻松了，电脑却更累了。像极了牛马的我，呜呜呜～

第二，主动心跳机制。

CoPaw 内置了定时任务调度系统，不仅能被动响应你的需求，还能主动完成一些任务。

比如：

• 定时查看邮件，提醒你有新邮件
• 定时整理待办事项，提醒你今天有哪些任务
• 定时检查项目更新，同步最新的代码变更

这种主动式 Agent 的设计，也是 claw 的标配了。主动提醒、主动执行。

03、如何部署 CoPaw

在正式开始实测之前，先教大家如何部署 CoPaw。

第一步：安装 CoPaw

CoPaw 提供了一键安装脚本，非常简单：

curl -fsSL https://copaw.agentscope.io/install.sh | bash

完成安装后，可以通过 copaw init --defaults 初始化。

使用 copaw app 启动 CoPaw。

很遗憾，我这里报错了。直接启用 qodercli，然后让它来启动并解决问题试试看。

OK，问题不大。

直接访问 Web 界面，已经能看到了。

第二步：配置通义千问 API Key

进入设置 → 模型这里，选择阿里云 coding plan 套餐。

填写 API Key。

通义千问的 API Key 可以在阿里云百炼平台（https://bailian.console.aliyun.com/）获取。

如果你订阅了通义千问的 Coding Plan，LLM 配置这里提供商默认为 coding plan，模型为 Qwen3.5-Plus，点击保存。

第三步：配置钉钉接入

CoPaw 支持钉钉机器人接入，配置步骤如下：

1. 创建钉钉机器人

钉钉机器人的申请可以到钉钉开放平台申请。

2. 配置 CoPaw 钉钉频道

进入控制 → 频道，选择钉钉。

把钉钉机器人的 id 和密钥填进来。

3. 启动 CoPaw

忘记配置完成后需不需要重新启动了。如果配置通过，打开钉钉，找到机器人。

第四步：验证配置

发一条测试消息：

你好，请自我介绍一下

如果 CoPaw 回复了，说明配置成功！

整个部署过程，从安装到配置完成，大概 5 分钟就能搞定。

如果你遇到问题，也可以评论区留言，我会尽量解答。

04、实测：用钉钉+通义千问优化 README

好了，理论讲完了，直接上手试试。

能看到/Users/itwanger/Documents/GitHub/paigit 这个目录吗

CoPaw 很快就回复了，能看到。

好，上我们的需求：PaiGit 已经可以导入 GitHub 开源项目了，但 README 展示的还不够完美，尤其是链接都没有下划线，鼠标放上去倒是可以点击。

CoPaw 很快回复了：

用户说 PaiGit 项目可以导入 GitHub 开源项目了，但 README 展示不够完美，特别是链接没有下划线，鼠标放上去可以点击。 这听起来像是一个前端显示问题。让我先看看 README.md 的内容，了解一下项目是做什么的，然后再看看前端代码中关于链接显示的部分。

接着回复：问题找到了！README 中的链接没有下划线是因为 react-markdown 渲染的 Markdown 内容缺少对应的 CSS 样式。prose 类是来自 @tailwindcss/typography 插件的，但看起来项目可能没有正确配置或者需要手动添加链接样式。

最后回复我已经修复了 README 中链接没有下划线的问题。 修改内容：在 paigit-web/src/app/globals.css 中添加了 Markdown 链接的样式。

好，我们来看看优化的效果。

嗯，不错，果然有了呀。

还有其他的问题，比如说在代码的 tab 下，我点击某一个代码，显示空目录，应该这时候可以查看源码才对。

OK，发现问题了：在 getFileTree 方法中，当访问一个文件（而不是目录）时，逻辑有问题。

来看一下，完美修复。

整个过程，我只在钉钉里发消息。

从提出需求，到分析问题，到生成代码，到最终优化，完全由 CoPaw 来完成。

我连 IDE 都没打开。这就是龙虾的真正威力啊。

04、CoPaw 的技术架构

实测完之后，我去研究了一下 CoPaw 的技术架构。

它的核心设计理念是：模块化 + 插件化。

Prompt、Hooks、Tools、Memory 等核心组件都是解耦的。

开发者可以独立替换或扩展任意模块，按需组装自己的 Agent。

比如你可以：

• 替换 Prompt 模板，让它更符合你的风格
• 添加自定义 Tools，让它能调用你的 API
• 扩展 Memory 模块，接入你的数据库

频道管理也是插件化的。

CoPaw 原生支持钉钉、飞书、QQ、Discord、iMessage 等平台。

你还可以参照文档，开发自己的频道插件。比如接入企业微信、Slack、Telegram 等。

心跳机制是内置的定时任务调度系统。

它不仅能被动响应用户需求，还能主动完成一些任务。比如定时检查项目更新、定时整理待办事项、定时查看邮件等。

记忆系统分为两层。

• 短期记忆：临时信息缓存，存储当前会话的上下文
• 长期记忆：Markdown 持久化存储，记录项目信息、用户偏好、历史决策等

这种设计，让 CoPaw 既能快速响应，又能长期学习。

模型接入非常灵活。

云端 API、自建推理服务、Ollama、llama.cpp、MLX（Apple 芯片本地）都能适配。

我这次用的是通义千问 Coding Plan，直接在配置文件里填上 API Key 就行了。

整个架构设计，透露出一个理念：让开发者自由定制。

你可以基于它二次开发，打造属于自己的 AI 助手。

05、如何写到简历上？

下面给出一个简历模板：

项目名称：基于 CoPaw 的智能代码管理助手

项目简介：基于阿里开源的 CoPaw Agent 框架，开发了一套智能代码管理助手，支持钉钉接入，实现了 README 自动优化、代码审查、Issue 管理等功能。通过接入通义千问 Coding Plan，实现了高质量的代码生成和文档优化。

技术栈：Python、CoPaw、AgentScope、通义千问 API、钉钉开放平台、Markdown、YAML

核心职责：

• 基于 CoPaw 框架，配置并部署了本地 Agent 服务，实现钉钉机器人接入，支持自然语言交互和多轮对话记忆功能
• 接入通义千问 Coding Plan API，实现了代码生成、文档优化、代码审查等功能
• 基于 CoPaw 的插件化架构，开发 README 优化 Skill，支持自动添加 Badges、技术栈图标、格式美化等功能，减少了 80% 的手动排版时间
• 利用 CoPaw 的心跳机制，实现了定时检查项目更新、自动同步 README、定时代码审查等自动化任务

这样的项目经验，对求职来说是非常加分的。

ending

这次实测，让我对 AI Agent 的理解更深了一层。

当然了，CoPaw 并不完美，毕竟阿里官方也说了，这是一个初期版本。

我自己在实测的过程也遇到过，钉钉发送了消息一直不回复的 bug。

但开源的意义就在于我们可以基于当前的版本进行二次开发。我看官方已经有不少 issue 和 PR 了。

CoPaw 给我的最大感触就是，下一个 AI 实战项目，我们也可以做一个类似的 OpenClaw 了。

说实话，AI 给我们的启发永远不是追赶，因为我们人无法追赶上 AI 迭代的速度。

但我们可以让 AI 为我所用。

比如说，gitcode 最多支持 2000 人配额，官方沟通效率也很低，那我们就自研一款，大家也可以期待一下 PaiGit 的第一个上线版本。

再比如说，我们可以把 CoPaw 的学习变成我们的求职经验，把 CoPaw 作为我们 Agent 工具去优化迭代 PaiGit。

追是追不上的，赶也是赶不上的。

唯有脚踏实地的拥抱，学习，汲取，改变。

你我皆有可能，加油吧！