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？

“The open-source platform where humans and AI run businesses together — from strategy to execution.”

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。

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。

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。

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 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）

git clone https://github.com/NoDeskAI/nodeskclaw.git


完成后，请确保你的终端（PowerShell 或 CMD）当前目录位于 

四、一键启动：Docker Compose 部署

打开 PowerShell（推荐）或 CMD，切换到项目目录：

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。

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
========================================


如果 80 端口被占用，你可以修改 

 文件，将 Portal 的端口映射改为其他端口，例如 

 账号和密码登录，登录后系统会强制要求修改密码。

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”：

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

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

假设你是一名市场分析师或创业者，每天早上需要：

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。

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。

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：

在 Portal 的 Gene 市场（或基因库）中，你可以：

别再把 AI 当聊天机器人了！手把手教你搭建“人机共生”的赛博办公室

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。

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云计算

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DeskClaw是一个开源的人机共管运营平台，让用户通过Docker快速搭建AI协作环境。平台提供可视化CyberWorkspace工作区，支持AI任务委派、技能包加载和大模型配置。本文详细讲解从环境准备到实战应用的完整流程，包括如何让AI自动完成行业情报收集等任务，帮助用户轻松实现人机协同办公。

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