先说结论:10 分钟搭起“人机共管”的赛博办公室
DeskClaw(NoDeskAI/nodeskclaw)是一个开源的“人机共管运营平台”:
人在上面定策略、派任务,AI 同事在后台不停干活,所有协作都在一个可视化的“Cyber Workspace”里完成——不是简单的聊天框,而是一块共享的业务看板。
这篇文章会带你用 Docker Compose 在单机上把完整平台跑起来,并演示一个真实场景:
“让 AI 同事帮你每天自动整理行业情报”。
一、整体部署与使用流程(先看全貌)
下面这张流程图,是从“准备服务器”到“AI 同事真正干活”的完整链路:
后面所有章节,都是围绕这张图展开的详细操作。
二、项目背景:DeskClaw 在解决什么问题?
官方对 DeskClaw 的定位很清晰:
“The open-source platform where humans and AI run businesses together — from strategy to execution.”
核心几个概念:
- Cyber Workspace(赛博工作区)
人和 AI 共享的运营看板,六边形拓扑展示团队关系,共享“黑板”和任务委派,是业务实际发生的地方。
- Gene System(基因系统)
可以理解为“AI 同事的技能包”,来自公共市场或企业私有库,可按需加载、组合、持续进化。
- Elastic Scale(弹性扩缩容)
支持在 Kubernetes 或本地 Docker 一键部署/扩容 AI 运行实例,平台帮你搞定基础设施,你专注运营决策。
简单说:
你定“做什么”,AI 同事****负责“怎么做”,DeskClaw 把两者捏合成一个真正的团队。
三、环境准备:Docker Desktop 是唯一核心
在 Windows 上运行 DeskClaw,最核心的工具就是 Docker Desktop。它会在你的 Windows 上通过 WSL2(Windows Subsystem for Linux)虚拟化出一个轻量级的 Linux 内核,用来跑容器。
步骤 1:安装 Docker Desktop
- 下载安装包 访问 Docker 官网下载页面:www.docker.com/products/do… 点击“Download for Windows”下载安装程序。
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安装与配置 双击运行安装程序,确保勾选 “Use WSL 2 instead of Hyper-V”(推荐,性能更好)。 安装完成后,重启电脑。
-
启动与验证 重启后,启动“Docker Desktop”应用。首次启动可能需要几分钟初始化。 左下角状态栏显示 “Engine running” 绿色图标,即表示 Docker 引擎已就绪。
步骤 2:准备代码目录与项目文件
你可以选择两种方式获取代码:
方式一:Git Clone(推荐,方便后续更新)
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下载并安装 Git for Windows(如果尚未安装):git-scm.com/download/wi…
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在电脑上新建一个文件夹,例如
D:\DeskClaw -
在该文件夹内右键点击空白处,选择“Open Git Bash here”或“在终端中打开”
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输入以下命令克隆项目:
git clone github.com/NoDeskAI/no…
方式二:直接下载 ZIP
-
访问项目 GitHub 主页:github.com/NoDeskAI/no…
-
点击绿色的“Code”按钮,选择“Download ZIP”
-
解压到指定目录,例如
D:\DeskClaw\nodeskclaw
完成后,请确保你的终端(PowerShell 或 CMD)当前目录位于 nodeskclaw 文件夹内。
四、一键启动:Docker Compose 部署
步骤 1:启动服务
打开 PowerShell(推荐)或 CMD,切换到项目目录:
cd nodeskclaw
执行一键启动命令:
docker compose up -d
这一步会自动拉取所需镜像(如 PostgreSQL、Backend、Portal 等)并启动容器。首次运行可能需要几分钟下载镜像。
步骤 2:获取初始账号密码
服务启动后,查看日志获取管理员账号:
docker compose logs nodeskclaw-backend --tail 100
在输出日志中找到类似以下内容:
========================================
Initial admin account
Account: admin
Password: <随机字符串>
Please change your password after login
========================================
请务必记下这个密码。
步骤 3:浏览器访问平台
打开你喜欢的浏览器,访问:
http://localhost
如果 80 端口被占用,你可以修改 docker-compose.yml 文件,将 Portal 的端口映射改为其他端口,例如 8080:80,然后访问 http://localhost:8080 。
使用步骤 2 中获取的 admin 账号和密码登录,登录后系统会强制要求修改密码。
五、安装完成后的基本操作
恭喜你,你的“赛博办公室”已经在本地跑起来了。接下来的步骤是“装修办公室”和“招聘员工”:
- 创建 Cyber Workspace(工作区):这是你和 AI 团队共享的业务看板。
- 添加集群。
- 添加 AI 同事:相当于招聘员工。
- 配置 LLM(大模型):让 AI 拥有“大脑”。
我这里使用蓝耘MaaS模型/maas/jieyue/step-3.5-flash,登录之后跟随图片中的步骤一步一步获取api
然后一一添加进去
稍微等待一会儿,就会看到我们的第一个员工部署成功了
下面我们通过一个具体示例来串联这些步骤。
六、实战示例:让 AI 同事每天帮你整理行业情报
场景设定
假设你是一名市场分析师或创业者,每天早上需要:
-
浏览若干行业媒体网站
-
汇总“AI Agent / 大模型应用”相关的最新动态
-
生成一份简报,包含:标题、摘要、来源链接、时间
传统做法是:开 N 个网站 -> 复制粘贴 -> 自己整理,非常耗时。
在 DeskClaw 里,我们可以创建一个“情报收集 AI 同事”,让它每天早上自动干活,你只需要在 Workspace 里看结果。
步骤 1:创建 Cyber Workspace
注:以下步骤为基于官方概念与界面设计的合理推断,具体按钮/菜单名称以实际界面为准。
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登录 Portal 后,进入“工作区 / Cyber Workspace”模块。
-
点击“新建工作区”,例如:
-
名称:
AI 行业情报站 -
说明:
每天自动收集 AI 行业动态,生成简报
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-
保存后,你会看到一个“空白”的 Workspace,其中有:
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共享黑板(Blackboard)
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任务看板
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AI 同事列表
-
步骤 2:添加 AI 同事
在 Workspace 中:
-
点击“添加 AI 同事 / New AI Partner”。
-
保存后,这个 AI 同事会出现在 Workspace 的拓扑图中,与你形成“协作关系”。
步骤 3:为 AI 同事安装 Gene(技能包)
Gene 是 AI 同事的“能力基因”,例如:
-
“网页抓取” Gene
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“文本摘要” Gene
-
“JSON 结构化输出” Gene
在 Portal 的 Gene 市场(或基因库)中,你可以:
-
搜索类似
web-collector、news-summarizer的 Gene。 -
选择一个适合新闻抓取与摘要的 Gene,点击“安装到工作区”。
-
在 AI 同事的设置中,将这个 Gene 绑定到该同事身上。
具体界面名称可能为“基因库 / GeneHub”或“技能市场”,但逻辑是一致的:从市场安装 Gene,再分配给 AI 同事。
步骤 4:配置大模型(关键!)
AI 同事需要大模型才能思考和总结。在“设置”->“模型配置”中:
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选择你的模型服务商(如 蓝耘MaaS)。
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填入你的 API Key。
- 保存配置。
步骤 5:派发第一个任务
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在工作区的黑板或任务栏,点击“新建任务”。
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填写任务描述:
“访问以下网站:blog.csdn.net/rank/list,搜… AI 相关的最新文章,生成一份包含标题、摘要、链接的 Markdown 简报,并保存到黑板。”
七、写给 Windows 用户的特别提示
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性能考量:虽然 DeskClaw 可以在本地流畅运行,但如果你的任务非常繁重(如同时运行多个 AI 同事处理大量数据),可能会占用较多内存和 CPU。建议电脑至少有 16GB 内存。
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数据安全:所有数据都保存在本地 Docker 容器挂载的卷中。如果卸载 Docker Desktop 或删除容器,数据可能会丢失。务必定期备份重要数据。
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网络代理:如果你的网络环境访问 Docker Hub 或 GitHub 较慢,可以在 Docker Desktop 的设置中配置代理加速。
小结:从“试玩 Demo”到“真正做事”
今天,我们只用了几分钟,就在 Windows 本地搭建起了一个真正的“人机协同工作平台”。这不是一个简单的 Demo,而是一个可以随着你的需求不断进化、迭代的操作系统。
你不需要成为技术大牛,也不需要昂贵的服务器,只需一台普通的 Windows 电脑,就能拥有一个永不疲倦、持续进化的 AI 团队。
下一步,试着把你的日常重复性工作,拆解成任务,交给你的 AI 同事吧。