# OpenClaw Bridge — QQ AI Reply Plugin

> 将 QQ 消息转发到 OpenClaw Gateway，由 AI agent 自动处理并回复。
> 本 README 面向 AI agent（OpenClaw 基础智能体），引导其完成全流程部署（NapCat → qqrebot → 插件 → agent）。

## 架构

```
QQ 用户  →→→  NapCat（Docker）
                │
                │  HTTP POST（事件推送:6097→qqrebot:25580）
                ▼
          qqrebot（HTTP Server :25580）  ← 消息接收
                │
                ├── 执行 openclaw_bridge 插件
                │        │
                │        │  HTTP POST /v1/chat/completions
                │        ▼
                │   OpenClaw Gateway（:18789）
                │        │
                │        ▼
                │   qq-agent（AI 模型）
                │        │
                ◄── 返回回复文本 ──┘
                │
                │  HTTP POST（send_private_msg / send_group_msg）
                ▼
          NapCat（Docker:6097）→ 回复发送到 QQ
```

**关键通信链路（全是 HTTP，无 WebSocket）：**

| 链路 | 方向 | 协议 | 地址 |
|---|---|---|---|
| NapCat → qqrebot | 事件推送 | HTTP POST | `http://172.17.0.1:25580/` |
| 插件 → OpenClaw | AI 请求 | HTTP POST | `127.0.0.1:18789` |
| 插件 → NapCat | 发送回复 | HTTP POST | `127.0.0.1:6097` |
| 脚本 → NapCat | 发消息/管理 | HTTP POST | `127.0.0.1:6097` |

## 前提条件

| 组件 | 状态 | 由本仓库部署 |
|---|---|---|
| OpenClaw Gateway | 假设已运行 | ❌（由用户自行部署） |
| NapCat（Docker） | 需部署 | ✅ |
| qqrebot（消息接收器）| 需部署 | ✅ |
| openclaw_bridge 插件 | 需部署 | ✅ |
| qq-agent（AI agent） | 需创建 | ✅ |
| QQ 技能/脚本 | 需部署 | ✅ |

## 部署步骤（阅读此文档的 AI agent 请按以下顺序执行）

> ⚠️ **关于变量持久化：** 以下每个步骤中的 bash 代码块可能在独立 shell 中执行。
> agent 应**将变量保存到文件**以便跨步骤使用，而不是依赖 `export` 在当前 shell 的生存期。
> 建议策略：Step 1 执行后，将导出的变量写入 `/tmp/env_vars.sh`，
> 后续每个 bash 块开头先 `source /tmp/env_vars.sh` 恢复环境。

---

### 第1步：环境自动检测 + 询问关键信息

本步骤将自动推导绝大多数配置，**只需向用户确认两个不可推导的值**。

#### 1.0 前置依赖检查

agent 执行以下检查，缺少即自动安装：

```bash
# ⚠️ 本机如果缺少 apt-get（如 Alpine），请自行替换为 apk
# 本教程以 Debian/Ubuntu 系为例
MISSING=""
for cmd in git wget docker python3 curl tar; do
  command -v $cmd &>/dev/null || MISSING="$MISSING $cmd"
done

if [ -n "$MISSING" ]; then
  echo "❌ 缺少命令：$MISSING"
  echo "请安装后重试：apt-get install -y$MISSING"
  exit 1
fi

# Docker daemon 检查
if ! docker info &>/dev/null; then
  echo "❌ Docker 未运行或权限不足"
  echo "  请确保 Docker 已安装且当前用户有 docker 组权限"
  exit 1
fi

# python3-venv
if ! python3 -m venv --help &>/dev/null; then
  apt-get update && apt-get install -y python3-venv
fi

echo "✅ 所有前置依赖已就绪"
```

#### 1.1 设置默认值 + 持久化到文件

```bash
# ─── 可自动推导的变量，全部使用默认值 ───

# Agent 唯一标识（默认 qq-agent，用户可改但通常不需要）
NEW_AGENT_ID="${NEW_AGENT_ID:-qq-agent}"
AGENT_WORKSPACE="/home/program/${NEW_AGENT_ID}-workspace"

# 共享目录路径
SHARED_DIR="${SHARED_DIR:-/opt/napcat_shared}"

# NapCat HTTP API 地址（同机部署走 127.0.0.1）
NAPCAT_HOST="127.0.0.1"

# OneBot HTTP API 端口（与 WebUI 端口 6099 不同）
NAPCAT_API_PORT="${NAPCAT_API_PORT:-6097}"

# 从 NapCat Docker 容器角度看到的 qqrebot 地址
# 同机部署时 NapCat 通过 Docker 网关访问宿主机
QQREBOT_HOST="172.17.0.1:25580"

# Gateway Token：自动从本机 OpenClaw 配置文件读取
GATEWAY_TOKEN=$(python3 -c "
import json
with open('$HOME/.openclaw/openclaw.json') as f:
    cfg = json.load(f)
print(cfg.get('gateway', {}).get('auth', {}).get('token', ''))
" 2>/dev/null)

# ─── 持久化到文件，供后续步骤使用 ───
cat > /tmp/env_vars.sh << EOF
NEW_AGENT_ID='${NEW_AGENT_ID}'
AGENT_WORKSPACE='${AGENT_WORKSPACE}'
SHARED_DIR='${SHARED_DIR}'
NAPCAT_HOST='${NAPCAT_HOST}'
NAPCAT_API_PORT='${NAPCAT_API_PORT}'
QQREBOT_HOST='${QQREBOT_HOST}'
GATEWAY_TOKEN='${GATEWAY_TOKEN}'
EOF

echo "变量已写入 /tmp/env_vars.sh，后续步骤请先 source 该文件"
```

> 持久化文件使用 **无引号 heredoc**（`<< EOF`），bash 在 Step 1.1 执行时即展开 `${}` 变量。
> 后续步骤每次执行 bash 代码块前，先 `source /tmp/env_vars.sh` 恢复环境。

#### 1.2 向用户确认

只有以下两项无法自动推导，agent 需向用户询问：

| 变量 | 必须 | 说明 |
|---|---|---|
| `ADMIN_QQ` | ✅ | 管理员 QQ 号，用于白名单和安全告警上报 |
| `GATEWAY_TOKEN` | 看情况 | 自动读取失败时（空值）才需要用户提供 |

> 其余变量（`NEW_AGENT_ID`、`SHARED_DIR`、`NAPCAT_HOST`、`NAPCAT_API_PORT`、`QQREBOT_HOST`）全部使用默认值即可。仅在跨机部署时需要用户调整 `NAPCAT_HOST` 或 `NAPCAT_API_PORT`。

#### 1.3 获取必填值并持久化

```bash
# 用户已提供 ADMIN_QQ（由 agent 通过询问获得）
# 将该值追加到持久化变量文件

source /tmp/env_vars.sh

if [ -z "$ADMIN_QQ" ]; then
  echo "❌ ADMIN_QQ 为空，请提供"
  exit 1
fi
if [ -z "$GATEWAY_TOKEN" ]; then
  echo "❌ GATEWAY_TOKEN 为空，请提供"
  exit 1
fi

cat >> /tmp/env_vars.sh << EOF
ADMIN_QQ='${ADMIN_QQ}'
EOF

echo "✅ 变量全部就绪：ADMIN_QQ=$ADMIN_QQ, AGENT=$NEW_AGENT_ID"
```

> 之后每一步 bash 代码块，第一条命令都应是 `source /tmp/env_vars.sh`。

---

### 第2步：通过 Docker 部署 NapCat

NapCat 是 QQ 协议实现，接收 QQ 消息并通过 **HTTP POST** 推送到 qqrebot。

#### 2.1 端口说明

| 端口 | 是否必开 | 用途 |
|---|---|---|
| `6097` | ✅ | OneBot HTTP API（脚本发消息/群管理/取数据都用此端口） |
| `6099` | ✅ | WebUI 管理面板（NapCat 默认占用，不能与 API 共用） |
| `3001` | ❌ | WebSocket Server（本教程用 HTTP POST，不启用） |

> NapCat v4 的 WebUI 默认绑定端口 6099。OneBot HTTP API 需要独立端口（本教程使用 6097）。
> WebUI 用于扫码登录和管理界面，首次部署时需保持开启；生产环境可关闭或将 WebUI 绑定到 `127.0.0.1`。

#### 2.2 创建目录结构

```bash
source /tmp/env_vars.sh

mkdir -p "${SHARED_DIR}"
mkdir -p /opt/napcat/config
mkdir -p /opt/napcat/qq_data
```

#### 2.3 创建 onebot11.json 配置

> ⚠️ onebot11.json 默认不存在，需手动创建。NapCat v4 使用 `network` 配置格式（非旧版 `http{} ws{}` 格式）。

```bash
source /tmp/env_vars.sh

cat > /opt/napcat/config/onebot11.json << ONEBOTEOF
{
  "network": {
    "httpServers": [
      {
        "name": "http-server",
        "enable": true,
        "host": "0.0.0.0",
        "port": 6097,
        "token": "",
        "enableCors": true,
        "debug": false
      }
    ],
    "httpClients": [
      {
        "name": "http-post",
        "enable": true,
        "url": "http://${QQREBOT_HOST}/",
        "messagePostFormat": "array",
        "reportSelfMessage": false,
        "token": "",
        "debug": false
      }
    ],
    "websocketServers": [],
    "websocketClients": []
  },
  "musicSignUrl": "",
  "enableLocalFile2Url": true,
  "parseMultMsg": false
}
ONEBOTEOF
```

> `httpServers`：OneBot HTTP API，脚本通过此端口发送消息/管理群组。
> `httpClients`：NapCat 将消息事件通过 HTTP POST 推送到 qqrebot。
> `httpClients[0].url` 使用 `${QQREBOT_HOST}`，因 heredoc 无引号，bash 自动展开（同机部署时为 `172.17.0.1:25580`）。

**验证：**
```bash
source /tmp/env_vars.sh
cat /opt/napcat/config/onebot11.json | grep -o 'http://[^"]*'
# 预期：http://172.17.0.1:25580/
```

#### 2.4 启动 NapCat Docker 容器

```bash
source /tmp/env_vars.sh

docker run -d \
  --name napcat \
  --restart unless-stopped \
  -p 6097:6097 \
  -p 6099:6099 \
  -v /opt/napcat/config:/app/napcat/config \
  -v /opt/napcat/qq_data:/app/.config/QQ \
  -v "${SHARED_DIR}:/app/napcat/share" \
  --dns=114.114.114.114 \
  mlikiowa/napcat-docker:latest
```

> 必须同时暴露 `6097`（OneBot API）和 `6099`（WebUI），缺一不可。

#### 2.5 QQ 登录（扫码）— ⚠️ 需要人工介入

> ⚠️ **OneBot HTTP API 在 QQ 登录成功之前不会启动！**
> **这一步无法由 AI agent 自动完成，必须暂停并请用户操作。**
>
> agent 行为：打印二维码链接/URL 后**等待用户确认登录成功**，再继续后续步骤。

```bash
# 1) 获取二维码 URL（打印给用户）
docker logs napcat 2>&1 | grep -o 'http[s]*://[^ ]*\.png'

# 2) 或者告诉用户打开 WebUI
echo ""
echo "=========================================="
echo "  请在浏览器打开以下地址扫码登录 QQ："
echo "  http://<服务器IP>:6099/webui"
echo "=========================================="
echo ""

# 3) 💡 agent 应在此处暂停并询问用户是否已登录
#    （可选：自动等待登录成功日志）
echo "等待登录成功（agent 请等待用户确认后继续）"
```

**验证 HTTP API 可访问：**

```bash
# 仅在用户确认登录后可执行
curl -s http://localhost:6097/get_version_info | python3 -m json.tool
# 预期：{"status": "ok", "data": {"app_name": "NapCat", ...}, ...}
```

---

### 第3步：克隆本仓库（确保源码可在后续步骤使用）

> ⚠️ **顺序说明：** 本步提前于"部署 qqrebot"和"打包插件"，因为后两者都需要本仓库的源码。
> 原序 Step 6.1 的逻辑移动到此。

```bash
source /tmp/env_vars.sh

# 确保 git 可用
command -v git &>/dev/null || { apt-get update && apt-get install -y git; }

# 克隆本仓库
if [ ! -d /opt/chatrebot_aireply_plug ]; then
  git clone https://jianfgit.xyz/jianf/chatrebot_aireply_plug.git /opt/chatrebot_aireply_plug
else
  echo "/opt/chatrebot_aireply_plug 已存在，跳过 clone"
fi

ls /opt/chatrebot_aireply_plug/README.md
```

> 后续步骤使用 `/opt/chatrebot_aireply_plug` 作为仓库根目录。

---

### 第4步：部署 qqrebot（消息接收器）

qqrebot 是 HTTP 服务器，NapCat 将 QQ 消息 POST 到 qqrebot，qqrebot 加载插件处理。

#### 4.1 下载并安装 qqrebot

```bash
source /tmp/env_vars.sh
command -v wget &>/dev/null || { apt-get update && apt-get install -y wget; }

cd /tmp
wget https://jianfgit.xyz/jianf/chat_rebot-connect-with-onebot-standard-/archive/chatrebot1.0.tar.gz
tar xzf chatrebot1.0.tar.gz
mv chat_rebot-connect-with-onebot-standard- /opt/qqrebot
cd /opt/qqrebot
```

#### 4.2 检查端口冲突

```bash
source /tmp/env_vars.sh

if ss -tlnp | grep -q :25580; then
  echo "⚠️ 端口 25580 已被占用，请修改为 25581 或其他空闲端口"
  echo "   修改 qqrebot config.toml 中的 list_port"
  exit 1
fi
```

#### 4.3 配置

编辑 `config/config.toml`（使用 sed 替换变量）：

```bash
source /tmp/env_vars.sh

cd /opt/qqrebot
mkdir -p config

cat > config/config.toml << REBOTEOF
[app]
list_port = 25580
send_url = "http://${NAPCAT_HOST}:${NAPCAT_API_PORT}"

[rebot]
id = ""

[plugins]
dir = ["plugins"]
REBOTEOF
```

> `send_url` 是 qqrebot 发给插件的 NapCat API 基础地址。

#### 4.4 创建 systemd 服务

```bash
source /tmp/env_vars.sh

cat > /etc/systemd/system/qqrebot.service << 'SERVICEEOF'
[Unit]
Description=QQ Robot
After=network.target docker.service
Requires=docker.service

[Service]
Type=simple
WorkingDirectory=/opt/qqrebot
ExecStart=/opt/qqrebot/run.sh
Restart=always
RestartSec=3
StandardOutput=journal
StandardError=journal

[Install]
WantedBy=multi-user.target
SERVICEEOF

systemctl daemon-reload
# ⚠️ 先不启动，等插件部署完成后再启
```

---

### 第5步：安装 openclaw_bridge 插件

本仓库即 openclaw_bridge 插件的源码，需打包后部署到 qqrebot。

**打包（必须在目标主机上执行，因含 C 扩展）：**

> ⚠️ **必须使用虚拟环境，严禁 `--break-system-packages`。**
> 如果 `python3 -m venv` 报错（如 Debian 未安装 `python3-venv`），先用包管理器安装。

```bash
source /tmp/env_vars.sh

cd /opt/chatrebot_aireply_plug

# 确保 python3-venv 可用
if ! python3 -m venv --help &>/dev/null; then
  apt-get update && apt-get install -y python3-venv
fi

# 创建并激活虚拟环境
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

pip install -r requirements.txt
python3 package.py

# 部署到 qqrebot
cp dist/openclaw_bridge.zip /opt/qqrebot/plugins/
```

**创建插件配置 `/opt/qqrebot/config/openclawbridge/config.toml`：**

```bash
source /tmp/env_vars.sh

mkdir -p /opt/qqrebot/config/openclawbridge

cat > /opt/qqrebot/config/openclawbridge/config.toml << CONFIGEOF
[openclaw]
gateway_url      = "http://127.0.0.1:18789"
gateway_token    = "${GATEWAY_TOKEN}"
allowed_sender   = "${ADMIN_QQ}"
model            = "openclaw/${NEW_AGENT_ID}"
agent_id         = "${NEW_AGENT_ID}"
CONFIGEOF
```

**启动 qqrebot：**

```bash
systemctl enable --now qqrebot
```

**验证插件加载：**

```bash
journalctl -u qqrebot -f | grep OpenClawBridge
```

预期输出：
```
Config loaded: url=http://127.0.0.1:18789, allowed=123456789
```

---

### 第6步：创建新的 OpenClaw agent

在 `~/.openclaw/openclaw.json` 的 `agents.list` 中添加新 agent：

```bash
source /tmp/env_vars.sh

AGENT_WORKSPACE="/home/program/${NEW_AGENT_ID}-workspace"

mkdir -p "${AGENT_WORKSPACE}/scripts"
mkdir -p "${AGENT_WORKSPACE}/skills"
mkdir -p "${AGENT_WORKSPACE}/self-workplace"
mkdir -p "${AGENT_WORKSPACE}/memory"
mkdir -p "${AGENT_WORKSPACE}/files"

# 读取当前 OpenClaw 配置
CONFIG_PATH="$HOME/.openclaw/openclaw.json"
if [ ! -f "$CONFIG_PATH" ]; then
  echo "❌ 未找到 OpenClaw 配置：$CONFIG_PATH"
  exit 1
fi

# 检查 agent 是否已存在
python3 -c "
import json
with open('$CONFIG_PATH') as f:
    cfg = json.load(f)
agents = cfg.setdefault('agents', {}).setdefault('list', [])
if not any(a.get('id') == '$NEW_AGENT_ID' for a in agents):
    agents.append({
        'id': '$NEW_AGENT_ID',
        'name': '$NEW_AGENT_ID',
        'model': 'kimi/kimi-for-coding',
        'workspace': '$AGENT_WORKSPACE'
    })
    with open('$CONFIG_PATH', 'w') as f:
        json.dump(cfg, f, indent=2)
    print('agent 已添加')
else:
    print('agent 已存在，跳过')
"
```

#### 6.2 部署角色定义文件（AGENTS.md / SOUL.md 等）

将角色模板文件复制到 agent workspace。这些文件定义 agent 的人设、安全红线、越狱防护和内容审查规则。

```bash
source /tmp/env_vars.sh

# 模板目录在本仓库 config/agent-templates/
TEMPLATES_DIR="/opt/chatrebot_aireply_plug/config/agent-templates"

if [ -d "$TEMPLATES_DIR" ]; then
    # ─── 自动获取已登录 QQ 的昵称作为 agent 名字 ───
    echo "正在获取 QQ 昵称..."
    AGENT_NAME=$(curl -s -X POST "http://${NAPCAT_HOST}:${NAPCAT_API_PORT}/get_login_info" \
      -H "Content-Type: application/json" -d '{}' \
      | python3 -c "import sys,json; d=json.load(sys.stdin); print(d.get('data',{}).get('nickname',''))" 2>/dev/null)
    if [ -z "$AGENT_NAME" ]; then
        echo "⚠️ 无法获取 QQ 昵称，使用 ADMIN_NAME 代替"
        AGENT_NAME="${ADMIN_NAME}"
    else
        echo "✅ 获取到 QQ 昵称：$AGENT_NAME"
    fi

    # ─── 持久化到 env_vars ───
    echo "export AGENT_NAME='${AGENT_NAME}'" >> /tmp/env_vars.sh

    # 复制模板文件（不覆盖已有文件）
    for f in AGENTS.md SOUL.md IDENTITY.md USER.md TOOLS.md HEARTBEAT.md; do
        if [ ! -f "${AGENT_WORKSPACE}/${f}" ]; then
            cp "${TEMPLATES_DIR}/${f}" "${AGENT_WORKSPACE}/${f}"
            echo "created: ${f}"
        else
            echo "跳过（已存在）: ${f}"
        fi
    done
    
    # ─── 替换占位符 ───
    cd "${AGENT_WORKSPACE}"
    sed -i "s/ADMIN_QQ/${ADMIN_QQ}/g" *.md
    sed -i "s|ADMIN_NAME|${ADMIN_NAME}|g" *.md
    sed -i "s|ADMIN_GAME_ID|${ADMIN_GAME_ID}|g" *.md
    sed -i "s|AGENT_WORKSPACE|${AGENT_WORKSPACE}|g" *.md
    sed -i "s|AGENT_NAME|${AGENT_NAME}|g" *.md
    
    echo "✅ 角色文件已部署，占位符已替换（agent 昵称：$AGENT_NAME）"
else
    echo "⚠️ 模板目录不存在：$TEMPLATES_DIR，请确认仓库已克隆到 /opt/chatrebot_aireply_plug"
fi
```

> ⚡ `AGENT_NAME` 自动从 NapCat `/get_login_info` 接口获取已登录 QQ 的昵称。获取失败时回退到 `ADMIN_NAME`。
> 其余占位符（`ADMIN_QQ`、`ADMIN_NAME`、`ADMIN_GAME_ID`、`AGENT_WORKSPACE`）由 sed 自动替换为实际值。
> 如需自定义人设，可直接编辑 agent workspace 中的对应 `.md` 文件。

---

### 第7步：将脚本和 Skills 部署到 agent workspace

#### 7.1 复制脚本

```bash
source /tmp/env_vars.sh

cp -r /opt/chatrebot_aireply_plug/scripts/* "${AGENT_WORKSPACE}/scripts/"
ls "${AGENT_WORKSPACE}/scripts/" | wc -l
# 预期输出：26
```

#### 7.2 复制 Skills

```bash
source /tmp/env_vars.sh

for SKILL in qq-messenger qq-management qq-resolver qq-napcat-extras mc-query nix-helper browser file-process; do
  srcdir="/opt/chatrebot_aireply_plug/skills/${SKILL}"
  if [ -d "$srcdir" ]; then
    cp -r "$srcdir" "${AGENT_WORKSPACE}/skills/"
    echo "copied: $SKILL"
  else
    echo "⚠️ skill 不存在: $SKILL"
  fi
done
```

#### 7.3 替换占位符

```bash
source /tmp/env_vars.sh

# ─── 替换脚本占位符 ───
cd "${AGENT_WORKSPACE}/scripts"

sed -i "s|YOUR_NAPCAT_HOST:25570|${NAPCAT_HOST}:${NAPCAT_API_PORT}|g" *.py
sed -i "s|YOUR_NAPCAT_HOST|${NAPCAT_HOST}:${NAPCAT_API_PORT}|g" *.py
sed -i "s|YOUR_ADMIN_QQ|${ADMIN_QQ}|g" *.py
sed -i "s|YOUR_GATEWAY_TOKEN|${GATEWAY_TOKEN}|g" *.py
sed -i "s|YOUR_WORKSPACE_PATH|${AGENT_WORKSPACE}|g" *.py
sed -i "s|YOUR_SHARED_DIR|${SHARED_DIR}|g" *.py

# ─── 替换 Skills 占位符 ───
cd "${AGENT_WORKSPACE}/skills"

for f in */SKILL.md; do
  sed -i "s|YOUR_WORKSPACE_PATH|${AGENT_WORKSPACE}|g" "$f"
  sed -i "s|YOUR_ADMIN_QQ|${ADMIN_QQ}|g" "$f"
  sed -i "s|YOUR_SHARED_DIR|${SHARED_DIR}|g" "$f"
done
```

#### 7.4 验证完整性

```bash
source /tmp/env_vars.sh

echo "scripts: $(ls "${AGENT_WORKSPACE}/scripts/" | wc -l) 个"
echo "skills:  $(ls "${AGENT_WORKSPACE}/skills/" | wc -l) 个"

if grep -r "YOUR_ADMIN_QQ\|YOUR_WORKSPACE_PATH\|YOUR_NAPCAT_HOST\|YOUR_SHARED_DIR\|ADMIN_QQ\|AGENT_WORKSPACE" "${AGENT_WORKSPACE}/"; then
  echo "⚠️ 还有未替换的占位符！"
else
  echo "✅ 占位符全部替换完毕（含角色模板）"
fi
```

---

### 第8步：重启 OpenClaw Gateway

> ⚠️ **重要：在确认已走完前 7 步前，不要执行本步！**
> 重启 Gateway 会中断所有正在进行的操作（包括包安装、文件复制等）。
> **本步之前的所有步骤（1-7）必须全部执行完毕。**

```bash
source /tmp/env_vars.sh

openclaw gateway restart
```

确认新 agent 已加载：

```bash
openclaw config get agents.list
# 或 journalctl -u openclaw -f | grep "agent.${NEW_AGENT_ID}"
```

---

### 第9步：端到端验证

1. 确认 NapCat QQ 已登录（`docker logs napcat 2>&1 | grep "登录成功"`）
2. 确认 OneBot API 可访问（`curl localhost:6097/get_version_info`）
3. 确认 qqrebot 正在运行（`systemctl status qqrebot`）
4. 在 QQ 上给机器人发消息
5. 检查 qqrebot 日志：`journalctl -u qqrebot -f | grep OpenClawBridge`
6. 检查 OpenClaw 日志：`journalctl -u openclaw -f`
7. 验证 agent 已回复

---

## 脚本适配说明

### 端口对照

| 组件 | 旧版 go-cqhttp | NapCat（本教程） |
|---|---|---|
| HTTP API 端口 | `25570` | **6097** |
| WebUI | N/A | **6099**（扫码登录用） |
| WebSocket | `25570`（兼用） | 不启用 |

> 脚本中 `CQHTTP_URL = "http://YOUR_NAPCAT_HOST:25570"` 替换后变为 `http://127.0.0.1:6097`。

### 文件发送与共享目录

NapCat 运行在 Docker 内部，宿主机文件路径不能直接访问。解决方式：

```
宿主机 ${SHARED_DIR}/    ⇔  Docker volume →  容器内 /app/napcat/share/
```

| 脚本 | 关联 | 说明 |
|---|---|---|
| `qq_send_file.py` | 使用 `TARGET_DIR` | 发文件前复制到共享目录，NapCat 从 `/app/napcat/share/` 读取 |
| `qq_ocr_image.py` | 提到 NapCat 回退 | 只在本地 Tesseract 不可用时走 NapCat，此时需文件在共享目录 |
| `qq_get_file.py` | 无依赖 | NapCat 返回 base64 或 URL，自动下载，不依赖共享目录 |
| `qq_upload_group_file.py` | 无依赖 | 使用 base64:// 编码直接上传，不依赖共享目录 |

### 变量速查

| 占位符 | 替换值 | 出现位置 |
|---|---|---|
| `YOUR_NAPCAT_HOST:25570` | `${NAPCAT_HOST}:${NAPCAT_API_PORT}` | 所有脚本 |
| `YOUR_NAPCAT_HOST` | `${NAPCAT_HOST}:${NAPCAT_API_PORT}` | 部分脚本 |
| `YOUR_ADMIN_QQ` | `${ADMIN_QQ}` | 脚本 + SKILL.md |
| `YOUR_GATEWAY_TOKEN` | `${GATEWAY_TOKEN}` | 脚本 |
| `YOUR_SHARED_DIR` | `${SHARED_DIR}` | `qq_send_file.py`、`qq_ocr_image.py`、`qq-messenger/SKILL.md`、`qq-napcat-extras/SKILL.md` |
| `YOUR_WORKSPACE_PATH` | `${AGENT_WORKSPACE}` | SKILL.md + 脚本 |

---

## 安全模块说明

部署完成后，新 agent 将具备以下安全能力（全部在 `src/process.py` 中实现）：

### 高危词检测

内置 `HIGH_RISK_WORDS` 词库，覆盖以下类别：

| 类别 | 示例关键词 |
|---|---|
| 越狱/提示词攻击 | `ignore all instructions`、`forget previous` |
| 记忆操控 | `delete memory`、`forget everything` |
| 敏感信息泄漏 | `sudo password`、`api key` |
| 系统命令 | `cat /etc/passwd`、`rm -rf` |

**触发时行为：**
- 非管理员 → 自动拦截 + 上报管理员 + 该用户加入黑名单
- 管理员 → 记录日志 + 发送告警到 admin 私聊

### 管理员白名单

| 配置项 | 说明 |
|---|---|
| `allowed_sender` | 唯一的管理员 QQ 号 |
| 非管理员操作 | MC 指令过滤（`/` 开头消息跳过 AI 处理） |

### 消息过滤

- 纯媒体消息（无文字：纯图片/文件/视频）自动跳过
- 系统通知（`[系统通知]`、`[文件回执]`）自动跳过
- 非管理员发送的操作指令（`/` 开头）跳过 AI 处理

### 安全上报

当非管理员触发高危词时，插件自动通过 NapCat HTTP API 给 `allowed_sender` 发送告警（调用 `send_private_msg`）。

### 错误脱敏

所有 HTTP 响应体、异常详情不暴露给 QQ 用户，仅记录日志。

## 配置文件参考

| 配置项 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|
| `gateway_url` | ✅ | OpenClaw Gateway 地址 |
| `gateway_token` | ✅ | Gateway 认证 Token |
| `allowed_sender` | ✅ | 管理员 QQ 号 |
| `model` | ✅ | Agent 模型 ID（格式：`openclaw/${AGENT_ID}`） |
| `agent_id` | ✅ | Agent ID（与 `agents.list` 一致） |

## 目录结构

```
chatrebot_aireply_plug/
├── config/
│   └── openclawbridge/
│       └── config.toml           # 插件配置模板
├── src/
│   ├── process.py                # 插件核心逻辑（含全部安全模块）
│   ├── config.toml               # 本地测试配置
│   └── modules/
│       ├── plugin_modules.py     # BasePlugin + MessageContext
│       └── user_module.py        # User/Group 封装
├── scripts/                      # ✅ 部署时复制到 agent workspace
│   ├── qq_send_msg.py            # 发送消息（调 NapCat :6097）
│   ├── qq_send_file.py           # 发送文件/图片
│   ├── qq_get_groups.py          # 获取群列表
│   ├── qq_get_friends.py         # 获取好友列表
│   ├── qq_group_manage.py        # 群管理（踢/禁言/设管理）
│   └── ...
├── skills/                       # ✅ 部署时复制到 agent skills/
│   ├── qq-messenger/SKILL.md
│   ├── qq-management/SKILL.md
│   ├── qq-resolver/SKILL.md
│   ├── qq-napcat-extras/SKILL.md
│   ├── mc-query/SKILL.md
│   └── ...
├── dependence.py
├── package.py
├── packup.sh / packup.bat
├── test.py
├── requirements.txt
└── README.md
```

## 自定义安全词库

编辑 `src/process.py` 中的 `HIGH_RISK_WORDS` 列表后重新打包部署重启：

```python
HIGH_RISK_WORDS = {
    "prompt_injection": ["ignore all instructions", ...],
    "memory_manipulation": ["delete memory", ...],
    "info_leak": ["sudo password", ...],
    "system_commands": ["cat /etc/passwd", ...],
}
```

## 许可证

MIT