Windows 本地部署 Ollama 结合 OpenClaw 智能中枢，通过安装 DeepSeek 模型及各类 Skill 插件，实现在 Windows 环境下运行 AI 进行 APP 开发、数据分析、文本生成及视频处理等自动化任务。无需云端 API 调用，保障数据隐私，适合有一定基础的用户搭建私有化 AI 生产力系统。
本文介绍如何在 Windows 环境下搭建一套完全本地化、可扩展的 AI 生产力系统。通过部署 Ollama 大模型管理工具与 OpenClaw 智能中枢，结合各类功能模块（Skill），实现 APP 开发辅助、数据分析、文本生成及视频处理等自动化任务。
系统架构：
适用人群：有一定技术基础的用户、希望尝试 AI 自动化的开发者。
在动手前，先确认你的电脑是否达标。这决定了 AI 的运行速度。
| 配置项 | 最低要求 | 推荐配置（体验流畅） | 检查方法 |
|---|---|---|---|
| 操作系统 | Windows 10 64 位 | Windows 11 | 右键'此电脑'->'属性' |
| 内存 | 16GB | 32GB | 打开任务管理器->'性能' |
| 硬盘 | 20GB 空闲 | 50GB 以上（SSD 固态更好） | 打开'此电脑'查看 |
| 显卡（GPU） | 非必需，但有更好 | NVIDIA 显卡（RTX 2060 及以上） | 任务管理器->'性能'->'GPU' |
特别提示：如果没有独立显卡，仅靠 CPU 也能运行，只是响应稍慢，不影响学习和使用。
Ollama 是一个极简的大模型管理工具，可以像安装 App 一样在本地运行各种模型。我们选择开源模型 DeepSeek-R1（7B），它在推理和代码生成方面表现出色，且对内存友好。
Win + R，输入 cmd 回车，打开命令提示符窗口（黑色界面）。>>> 提示符，此时你可以输入'你好'测试，模型会回复你。/bye 可退出对话。复制以下命令并回车（首次运行会自动下载模型）：
ollama run deepseek-r1:7b
验证：任何时候想再次启动模型，只需在命令行输入
ollama run deepseek-r1:7b。
现在 AI 大脑已经就绪，但它还不能操作你的电脑、调用外部工具。OpenClaw 就像一个'操作系统'，让 AI 拥有执行具体任务的能力。
重新打开命令提示符（Win+R -> cmd），分别输入以下命令，看到版本号（如 v22.x.x）即成功：
node --version
npm --version
deepseek-r1:7b（我们刚才下载的模型）C:\Users\你的用户名\.openclaw）Yes，这样即使关闭命令行窗口，AI 中枢也会在后台运行安装完成后，执行新手引导命令，让 OpenClaw 自动完成基础配置：
openclaw onboard --install-daemon
在命令行中执行：
npm install -g openclaw@latest
C:\Users\你的用户名\.openclaw\openclaw.json 内）。输入以下命令查看状态：
openclaw gateway status
Skill 相当于 AI 的'插件'或'APP'。OpenClaw 通过 Skill 让 AI 调用具体工具，例如写代码、处理数据、生成文档等。下面演示如何安装四个典型功能模块。
在命令行中，进入 OpenClaw 默认的工作区目录：
cd %USERPROFILE%\.openclaw\workspace
克隆开发技能仓库，并安装依赖：
git clone https://github.com/openclaw/skill-developer.git
cd skill-developer
npm install
cd ..
安装数据分析技能，可处理 Excel、CSV，生成报表：
git clone https://github.com/openclaw/skill-data-analysis.git
cd skill-data-analysis
npm install
cd ..
安装写作技能，可生成小说、脚本、文案等：
git clone https://github.com/openclaw/skill-writer.git
cd skill-writer
npm install
cd ..
安装视频辅助技能，可生成字幕、剪辑脚本、调用 FFmpeg 处理视频：
git clone https://github.com/openclaw/skill-video-helper.git
cd skill-video-helper
npm install
cd ..
技能包下载后，需要告知 OpenClaw 启用它们。
C:\Users\你的用户名\.openclaw\openclaw.json保存文件后，在命令行执行重启命令，使配置生效：
openclaw gateway restart
找到 "skills" 字段，按照以下格式添加刚才安装的技能路径（注意将 你的用户名 替换为实际用户名，路径分隔符使用双反斜杠或正斜杠）：
{
"skills": {
"developer": { "path": "C:/Users/你的用户名/.openclaw/workspace/skill-developer", "enabled": true },
"data-analysis": { "path": "C:/Users/你的用户名/.openclaw/workspace/skill-data-analysis", "enabled": true },
"writer": { "path": "C:/Users/你的用户名/.openclaw/workspace/skill-writer", "enabled": true },
"video-helper": { "path": "C:/Users/你的用户名/.openclaw/workspace/skill-video-helper", "enabled": true }
}
}
所有组件安装完成，现在你可以通过 OpenClaw 后台（http://127.0.0.1:18789/）与 AI 对话，并利用技能完成实际任务。
deepseek-r1:1.5b（仅需 4GB 内存）。更换模型命令：ollama run deepseek-r1:1.5b。npm config set registry https://registry.npmmirror.com
通过本文，你已经成功在 Windows 电脑上搭建了一套完整的本地 AI 系统：
这套系统完全免费、数据私有，你可以随时指挥 AI 为你工作。技术不再是门槛，想法和执行力才是关键。
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