OpenClaw DingTalk Docs

Appearance

反馈学习 ​

插件支持一个本地反馈学习闭环，用于把用户反馈沉淀为可审计的会话级或账号级规则，而不是直接修改模型本身。

设计分层 ​

  • 发送快照：保存最近问答，便于回溯
  • 显式反馈：例如点赞、点踩
  • 隐式不满：例如后续纠错或抱怨
  • 会话笔记：仅对当前 target 生效
  • 全局规则：按 account 共享

持久化位置 ​

运行时数据写在 storePath 同级目录下的 dingtalk-state/ 中，不应提交到仓库。

常见命名空间包括：

  • feedback.events
  • feedback.snapshots
  • feedback.reflections
  • feedback.session-notes
  • feedback.learned-rules
  • feedback.target-rules

推荐配置 ​

json5
{
  "channels": {
    "dingtalk": {
      "learningEnabled": true,
      "learningAutoApply": false,
      "learningNoteTtlMs": 21600000
    }
  }
}

常用命令 ​

  • /learn whoami
  • /learn whereami
  • /learn here #@# <规则>
  • /learn target <conversationId> #@# <规则>
  • /learn targets <id1,id2> #@# <规则>
  • /learn global <规则>
  • /learn list
  • /learn disable <ruleId>
  • /learn delete <ruleId>

作用域优先级 ​

规则生效顺序通常是：

  1. 当前会话临时笔记
  2. 当前 target 规则
  3. 当前账号全局规则

适用建议 ​

  • 默认只采集，不自动注入
  • 先手动审核，再提升为更广范围的规则
  • 对会影响多人场景的规则，优先使用 target 级而不是全局级

相关文档 ​