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基于 Docker 部署 DeskClaw 人机协同办公平台实战
DeskClaw 是一款开源的人机协同运营平台，旨在让 AI 同事协助人类完成业务运营。详细讲解了在 Windows 本地环境通过 Docker Desktop 一键部署 DeskClaw 的步骤，包括安装 Docker、克隆代码、启动服务及获取账号。同时演示了如何创建赛博工作区、配置 AI 同事技能包及大模型接口，实现自动化行业情报收集等实际场景，帮助用户构建本地化的智能办公系统。
DeskClaw 是一款开源的人机协同运营平台，旨在让 AI 同事协助人类完成业务运营。详细讲解了在 Windows 本地环境通过 Docker Desktop 一键部署 DeskClaw 的步骤，包括安装 Docker、克隆代码、启动服务及获取账号。同时演示了如何创建赛博工作区、配置 AI 同事技能包及大模型接口，实现自动化行业情报收集等实际场景，帮助用户构建本地化的智能办公系统。
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'。
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。
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。
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。
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）
D:\DeskClawgit clone https://github.com/NoDeskAI/nodeskclaw.git
方式二：直接下载 ZIP
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。
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。
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。
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。
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'：
这里需要配置大模型 API Key。选择你的模型服务商（如 OpenAI、Azure 等），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。
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。
登录 Portal 后，进入'工作区 / Cyber Workspace'模块。
点击'新建工作区'，例如：
AI 行业情报站每天自动收集 AI 行业动态，生成简报保存后，你会看到一个'空白'的 Workspace，其中有：
在 Workspace 中：
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：
web-collector、news-summarizer 的 Gene。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。
AI 同事需要大模型才能思考和总结。在'设置'->'模型配置'中：
'访问相关行业资讯网站，搜集与 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。'
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。
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