DeskClaw（NoDeskAI/nodeskclaw）是一个开源的人机共管运营平台。在这个平台上，人类负责制定策略和派发任务，AI 同事在后台自动执行，所有协作都在可视化的'赛博工作区'中完成。这不仅仅是一个聊天框，而是一个共享的业务看板。
本文将带你使用 Docker Compose 在单机上快速搭建完整平台，并演示一个真实场景：让 AI 同事每天自动整理行业情报。
整体部署流程
从准备服务器到 AI 同事开始工作，整个链路主要包含环境配置、服务启动、账号获取以及业务配置几个环节。后续章节将围绕这些步骤展开详细操作。
项目背景与核心概念
DeskClaw 的定位是让人类和 AI 共同经营企业，涵盖从策略到执行的各个环节。
- Cyber Workspace（赛博工作区）：人和 AI 共享的运营看板，展示团队关系拓扑，支持共享黑板和任务委派，是业务实际发生的场所。
- Gene System（基因系统）：相当于 AI 同事的技能包，来自公共市场或私有库，可按需加载、组合并持续进化。
- Elastic Scale（弹性扩缩容）：支持在 Kubernetes 或本地 Docker 一键部署或扩容 AI 运行实例，基础设施由平台管理，你只需专注决策。
简单来说，你定'做什么'，AI 同事负责'怎么做'，DeskClaw 把两者整合成一个真正的团队。
环境准备：Docker Desktop
在 Windows 上运行 DeskClaw，最核心的工具是 Docker Desktop。它通过 WSL2 虚拟化出一个轻量级的 Linux 内核来运行容器。
安装 Docker Desktop
访问 Docker 官网下载页面，点击 Download for Windows 下载安装程序。运行安装程序时，确保勾选 Use WSL 2 instead of Hyper-V，推荐开启以获得更好的性能。安装完成后重启电脑。
启动应用后，左下角状态栏显示 Engine running 绿色图标即表示引擎就绪。
准备代码目录
获取代码有两种方式：
方式一：Git Clone（推荐）
新建文件夹如 D:\DeskClaw，右键选择 Git Bash 打开终端，输入以下命令：
git clone https://github.com/NoDeskAI/nodeskclaw.git
方式二：直接下载 ZIP 访问 GitHub 主页，点击 Code 按钮选择 Download ZIP，解压到指定目录。
完成后，请确保终端当前目录位于 nodeskclaw 文件夹内。
一键启动：Docker Compose 部署
启动服务
切换到项目目录并执行一键启动命令：
cd nodeskclaw
docker compose up -d
这一步会自动拉取 PostgreSQL、Backend、Portal 等镜像并启动容器。首次运行可能需要几分钟下载镜像。
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
在输出中找到类似 Initial admin account 的内容，记下随机生成的密码。登录后系统会强制要求修改密码。
浏览器访问
打开浏览器访问 http://localhost。如果 80 端口被占用，可修改 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。
基本操作与配置
恭喜你，赛博办公室已在本地跑起来。接下来的重点是'装修办公室'和'招聘员工'。
- 创建 Cyber Workspace：这是你和 AI 团队共享的业务看板。
- 添加集群：配置底层资源。
- 添加 AI 同事：相当于招聘新员工。
- 配置 LLM（大模型）：赋予 AI 思考能力。
在设置页面的模型配置中，选择你的模型服务商，填入 API Key 并保存。等待片刻即可看到第一个员工部署成功。
实战示例：AI 同事整理行业情报
假设你需要每天早上汇总 AI 行业动态，传统做法需要手动浏览多个网站并复制粘贴。在 DeskClaw 里，我们可以创建一个情报收集 AI 同事来自动化这一过程。
步骤 1：创建工作区
登录 Portal 后，进入工作区模块，点击新建工作区。名称设为 AI 行业情报站，说明为 每天自动收集 AI 行业动态，生成简报。保存后会看到一个包含共享黑板、任务看板和 AI 同事列表的空白 Workspace。
步骤 2：添加 AI 同事
在 Workspace 中点击添加 AI 同事，保存后该同事会出现在拓扑图中，与你形成协作关系。
步骤 3：安装技能包（Gene）
Gene 是 AI 同事的能力基因，例如网页抓取、文本摘要、JSON 结构化输出等。在 Gene 市场中搜索 web-collector 或 news-summarizer，选择一个适合新闻抓取的 Gene 安装到工作区，并将其绑定到 AI 同事身上。
步骤 4：配置大模型
AI 同事需要大模型才能思考和总结。在设置 -> 模型配置中，选择服务商，填入 API Key 并保存。
步骤 5：派发任务
在工作区的黑板或任务栏点击新建任务，填写描述：
'访问指定网站，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。'
给 Windows 用户的提示
- 性能考量：本地运行流畅，但多任务处理可能占用较多内存和 CPU，建议至少 16GB 内存。
- 数据安全：数据保存在本地 Docker 容器挂载的卷中。卸载或删除容器可能导致数据丢失，务必定期备份。
- 网络代理：若访问 Docker Hub 或 GitHub 较慢，可在 Docker Desktop 设置中配置代理加速。
小结
今天我们在 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，而是一个可以随需求不断迭代的操作系统。无需成为技术大牛，也不需要昂贵服务器，只需一台普通电脑，就能拥有一个永不疲倦的 AI 团队。试着把日常重复性工作拆解成任务，交给你的 AI 同事吧。