[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-abhi1693--openclaw-mission-control":3,"tool-abhi1693--openclaw-mission-control":64},[4,17,27,35,48,56],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":16},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,3,"2026-04-05T11:01:52",[13,14,15],"开发框架","图像","Agent","ready",{"id":18,"name":19,"github_repo":20,"description_zh":21,"stars":22,"difficulty_score":23,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":16},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",138956,2,"2026-04-05T11:33:21",[13,15,26],"语言模型",{"id":28,"name":29,"github_repo":30,"description_zh":31,"stars":32,"difficulty_score":23,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":16},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",107662,"2026-04-03T11:11:01",[13,14,15],{"id":36,"name":37,"github_repo":38,"description_zh":39,"stars":40,"difficulty_score":23,"last_commit_at":41,"category_tags":42,"status":16},2268,"ML-For-Beginners","microsoft\u002FML-For-Beginners","ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程，旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周，包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验，内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程，有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。\n\n无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员，还是对人工智能充满好奇的普通爱好者，都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解，还强调动手实践，让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持，通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本，极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外，项目采用开源协作模式，社区活跃且内容持续更新，确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路，ML-For-Beginners 将是理想的起点。",84991,"2026-04-05T10:45:23",[14,43,44,45,15,46,26,13,47],"数据工具","视频","插件","其他","音频",{"id":49,"name":50,"github_repo":51,"description_zh":52,"stars":53,"difficulty_score":10,"last_commit_at":54,"category_tags":55,"status":16},3128,"ragflow","infiniflow\u002Fragflow","RAGFlow 是一款领先的开源检索增强生成（RAG）引擎，旨在为大语言模型构建更精准、可靠的上下文层。它巧妙地将前沿的 RAG 技术与智能体（Agent）能力相结合，不仅支持从各类文档中高效提取知识，还能让模型基于这些知识进行逻辑推理和任务执行。\n\n在大模型应用中，幻觉问题和知识滞后是常见痛点。RAGFlow 通过深度解析复杂文档结构（如表格、图表及混合排版），显著提升了信息检索的准确度，从而有效减少模型“胡编乱造”的现象，确保回答既有据可依又具备时效性。其内置的智能体机制更进一步，使系统不仅能回答问题，还能自主规划步骤解决复杂问题。\n\n这款工具特别适合开发者、企业技术团队以及 AI 研究人员使用。无论是希望快速搭建私有知识库问答系统，还是致力于探索大模型在垂直领域落地的创新者，都能从中受益。RAGFlow 提供了可视化的工作流编排界面和灵活的 API 接口，既降低了非算法背景用户的上手门槛，也满足了专业开发者对系统深度定制的需求。作为基于 Apache 2.0 协议开源的项目，它正成为连接通用大模型与行业专有知识之间的重要桥梁。",77062,"2026-04-04T04:44:48",[15,14,13,26,46],{"id":57,"name":58,"github_repo":59,"description_zh":60,"stars":61,"difficulty_score":10,"last_commit_at":62,"category_tags":63,"status":16},2181,"OpenHands","OpenHands\u002FOpenHands","OpenHands 是一个专注于 AI 驱动开发的开源平台，旨在让智能体（Agent）像人类开发者一样理解、编写和调试代码。它解决了传统编程中重复性劳动多、环境配置复杂以及人机协作效率低等痛点，通过自动化流程显著提升开发速度。\n\n无论是希望提升编码效率的软件工程师、探索智能体技术的研究人员，还是需要快速原型验证的技术团队，都能从中受益。OpenHands 提供了灵活多样的使用方式：既可以通过命令行（CLI）或本地图形界面在个人电脑上轻松上手，体验类似 Devin 的流畅交互；也能利用其强大的 Python SDK 自定义智能体逻辑，甚至在云端大规模部署上千个智能体并行工作。\n\n其核心技术亮点在于模块化的软件智能体 SDK，这不仅构成了平台的引擎，还支持高度可组合的开发模式。此外，OpenHands 在 SWE-bench 基准测试中取得了 77.6% 的优异成绩，证明了其解决真实世界软件工程问题的能力。平台还具备完善的企业级功能，支持与 Slack、Jira 等工具集成，并提供细粒度的权限管理，适合从个人开发者到大型企业的各类用户场景。",70612,"2026-04-05T11:12:22",[26,15,13,45],{"id":65,"github_repo":66,"name":67,"description_en":68,"description_zh":69,"ai_summary_zh":69,"readme_en":70,"readme_zh":71,"quickstart_zh":72,"use_case_zh":73,"hero_image_url":74,"owner_login":75,"owner_name":76,"owner_avatar_url":77,"owner_bio":78,"owner_company":79,"owner_location":80,"owner_email":81,"owner_twitter":81,"owner_website":81,"owner_url":82,"languages":83,"stars":119,"forks":120,"last_commit_at":121,"license":122,"difficulty_score":23,"env_os":123,"env_gpu":124,"env_ram":124,"env_deps":125,"category_tags":132,"github_topics":133,"view_count":23,"oss_zip_url":81,"oss_zip_packed_at":81,"status":16,"created_at":138,"updated_at":139,"faqs":140,"releases":176},3363,"abhi1693\u002Fopenclaw-mission-control","openclaw-mission-control","AI Agent Orchestration Dashboard - Manage AI agents, assign tasks, and coordinate multi-agent collaboration via OpenClaw Gateway.","OpenClaw Mission Control 是一款专为 AI 智能体（Agent）打造的集中式运营与治理仪表盘。它旨在解决多智能体协作中常见的管理分散、流程不透明及缺乏统一管控等痛点，让团队无需在多个工具间切换，即可在一个界面内完成从任务规划、执行监控到审计复盘的全流程管理。\n\n该平台特别适合需要在内部环境部署 OpenClaw 的平台团队、运维工程师以及重视审批流程与安全合规的企业组织。无论是管理跨团队的复杂任务板，还是协调分布在不同网关上的远程执行环境，OpenClaw Mission Control 都能提供强有力的支持。\n\n其核心亮点在于“治理优先”的设计理念：内置了严格的审批流机制，确保敏感操作必须经过人工确认，从而保障决策可追溯；同时具备“网关感知”能力，能无缝连接本地与分布式运行环境。此外，它采用统一的 UI 与 API 模型，既提供了直观友好的网页操作界面，也支持通过 API 进行自动化集成，真正实现了人机协作的高效统一。对于希望以低成本快速搭建标准化 AI 运营体系的团队来说，这是一个务实且强大的选择。","# OpenClaw Mission Control\n\n[![CI](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fabhi1693\u002Fopenclaw-mission-control\u002Factions\u002Fworkflows\u002Fci.yml\u002Fbadge.svg)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fabhi1693\u002Fopenclaw-mission-control\u002Factions\u002Fworkflows\u002Fci.yml) ![Static Badge](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FJoin-Slack-active?style=flat&color=blue&link=https%3A%2F%2Fjoin.slack.com%2Ft%2Foc-mission-control%2Fshared_invite%2Fzt-3qpcm57xh-AI9C~smc3MDBVzEhvwf7gg)\n\nOpenClaw Mission Control is the centralized operations and governance platform for running OpenClaw across teams and organizations, with unified visibility, approval controls, and gateway-aware orchestration.\nIt gives operators a single interface for work orchestration, agent and gateway management, approval-driven governance, and API-backed automation.\n\n\u003Cimg width=\"1896\" height=\"869\" alt=\"Mission Control dashboard\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fabhi1693_openclaw-mission-control_readme_63811c0a745f.png\" \u002F>\n\u003Cimg width=\"1896\" height=\"858\" alt=\"image\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fabhi1693_openclaw-mission-control_readme_f0ebd5730bb6.png\" \u002F>\n\u003Cimg width=\"1890\" height=\"865\" alt=\"image\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fabhi1693_openclaw-mission-control_readme_a9893aa23944.png\" \u002F>\n\u003Cimg width=\"1912\" height=\"881\" alt=\"image\" 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debugging and accountability.\n- API-first model: support both web workflows and automation clients from the same platform.\n\n## Use cases\n\n- Multi-team agent operations: run multiple boards and board groups across organizations from a single control plane.\n- Human-in-the-loop execution: require approvals before sensitive actions and keep decision trails attached to work.\n- Distributed runtime control: connect gateways and operate remote execution environments without changing operator workflow.\n- Audit and incident review: use activity history to reconstruct what happened, when it happened, and who initiated it.\n- API-backed process integration: connect internal workflows and automation clients to the same operational model used in the UI.\n\n## What makes Mission Control different\n\n- Operations-first design: built for running agent work reliably, not just creating tasks.\n- Governance built in: approvals, auth modes, and clear control boundaries are first-class.\n- Gateway-aware orchestration: built to operate both local and connected runtime environments.\n- Unified UI and API model: operators and automation act on the same objects and lifecycle.\n- Team-scale structure: organizations, board groups, boards, tasks, tags, and users in one system of record.\n\n## Who it is for\n\n- Platform teams running OpenClaw in self-hosted or internal environments.\n- Operations and engineering teams that need clear approval and auditability controls.\n- Organizations that want API-accessible operations without losing a usable web UI.\n\n## Get started in minutes\n\n### Option A: One-command production-style bootstrap\n\nIf you haven't cloned the repo yet, you can run the installer in one line:\n\n```bash\ncurl -fsSL https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Fabhi1693\u002Fopenclaw-mission-control\u002Fmaster\u002Finstall.sh | bash\n```\n\nThis clones the repository into `.\u002Fopenclaw-mission-control` if no local checkout is found in your current directory.\n\nIf you already cloned the repo:\n\n```bash\n.\u002Finstall.sh\n```\n\nThe installer is interactive and will:\n\n- Ask for deployment mode (`docker` or `local`).\n- Install missing system dependencies when possible.\n- Generate and configure environment files.\n- Bootstrap and start the selected deployment mode.\n\nInstaller support matrix: [`docs\u002Finstaller-support.md`](.\u002Fdocs\u002Finstaller-support.md)\n\n### Option B: Manual setup\n\n### Prerequisites\n\n- **Supported platforms**: Linux and macOS. On macOS, Docker mode requires [Docker Desktop](https:\u002F\u002Fwww.docker.com\u002Fproducts\u002Fdocker-desktop\u002F); local mode requires [Homebrew](https:\u002F\u002Fbrew.sh) and Node.js 22+.\n- Docker Engine\n- Docker Compose v2 (`docker compose`)\n\n### 1. Configure environment\n\n```bash\ncp .env.example .env\n```\n\nBefore startup:\n\n- Set `LOCAL_AUTH_TOKEN` to a non-placeholder value (minimum 50 characters) when `AUTH_MODE=local`.\n- Ensure `BASE_URL` matches the public backend origin if you are not using `http:\u002F\u002Flocalhost:8000`.\n- `NEXT_PUBLIC_API_URL=auto` (default) resolves to `http(s):\u002F\u002F\u003Ccurrent-host>:8000`.\n  - Set an explicit URL when your API is behind a reverse proxy or non-default port.\n\n### 2. Start Mission Control\n\n```bash\ndocker compose -f compose.yml --env-file .env up -d --build\n```\n\nIf you are iterating on the UI in Docker and want automatic frontend rebuilds on\nsource changes, run:\n\n```bash\ndocker compose -f compose.yml --env-file .env up --build --watch\n```\n\nNotes:\n\n- Compose Watch requires Docker Compose **2.22.0+**.\n- You can also run watch separately after startup:\n\n```bash\ndocker compose -f compose.yml --env-file .env up -d --build\ndocker compose -f compose.yml --env-file .env watch\n```\n\nAfter pulling new changes, rebuild and recreate all services:\n\n```bash\ndocker compose -f compose.yml --env-file .env up -d --build --force-recreate\n```\n\nFor a fully clean rebuild (no cached build layers):\n\n```bash\ndocker compose -f compose.yml --env-file .env build --no-cache --pull\ndocker compose -f compose.yml --env-file .env up -d --force-recreate\n```\n\n### 3. Open the application\n\n- Mission Control UI: http:\u002F\u002Flocalhost:3000\n- Backend health: http:\u002F\u002Flocalhost:8000\u002Fhealthz\n\n### 4. Stop the stack\n\n```bash\ndocker compose -f compose.yml --env-file .env down\n```\n\n## Authentication\n\nMission Control supports two authentication modes:\n\n- `local`: shared bearer token mode (default for self-hosted use)\n- `clerk`: Clerk JWT mode\n\nEnvironment templates:\n\n- Root: [`.env.example`](.\u002F.env.example)\n- Backend: [`backend\u002F.env.example`](.\u002Fbackend\u002F.env.example)\n- Frontend: [`frontend\u002F.env.example`](.\u002Ffrontend\u002F.env.example)\n\n## Documentation\n\nComplete guides for deployment, production, troubleshooting, and testing are in [`\u002Fdocs`](.\u002Fdocs\u002F).\n\n## Project status\n\nMission Control is under active development.\n\n- Features and APIs may change between releases.\n- Validate and harden your configuration before production use.\n\n## Contributing\n\nIssues and pull requests are welcome.\n\n- [Contributing guide](.\u002FCONTRIBUTING.md)\n- [Open issues](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fabhi1693\u002Fopenclaw-mission-control\u002Fissues)\n\n## License\n\nThis project is licensed under the MIT License. See [`LICENSE`](.\u002FLICENSE).\n\n## Star History\n\n[![Star History Chart](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fabhi1693_openclaw-mission-control_readme_754cf099d3bb.png)](https:\u002F\u002Fwww.star-history.com\u002F#abhi1693\u002Fopenclaw-mission-control&type=date&legend=top-left)\n","# OpenClaw 任务控制中心\n\n[![CI](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fabhi1693\u002Fopenclaw-mission-control\u002Factions\u002Fworkflows\u002Fci.yml\u002Fbadge.svg)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fabhi1693\u002Fopenclaw-mission-control\u002Factions\u002Fworkflows\u002Fci.yml) ![静态徽章](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F加入-Slack-活跃?style=flat&color=blue&link=https%3A%2F%2Fjoin.slack.com%2Ft%2Foc-mission-control%2Fshared_invite%2Fzt-3qpcm57xh-AI9C~smc3MDBVzEhvwf7gg)\n\nOpenClaw 任务控制中心是用于跨团队和组织运行 OpenClaw 的集中式运营与治理平台，提供统一的可见性、审批控制以及网关感知编排功能。它为运维人员提供了一个单一界面，用于工作编排、代理和网关管理、基于审批的治理以及基于 API 的自动化。\n\n\u003Cimg width=\"1896\" height=\"869\" alt=\"任务控制中心仪表板\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fabhi1693_openclaw-mission-control_readme_63811c0a745f.png\" \u002F>\n\u003Cimg width=\"1896\" height=\"858\" alt=\"图片\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fabhi1693_openclaw-mission-control_readme_f0ebd5730bb6.png\" \u002F>\n\u003Cimg width=\"1890\" height=\"865\" alt=\"图片\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fabhi1693_openclaw-mission-control_readme_a9893aa23944.png\" \u002F>\n\u003Cimg width=\"1912\" height=\"881\" alt=\"图片\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fabhi1693_openclaw-mission-control_readme_81554c994e72.png\" \u002F>\n\u003Cimg width=\"1902\" height=\"878\" alt=\"图片\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fabhi1693_openclaw-mission-control_readme_0b46eca84e8f.png\" \u002F>\n\n## 平台概述\n\n任务控制中心旨在成为 OpenClaw 的日常运营界面。团队无需将工作分散到多个工具中，而可以在一个系统中完成活动的计划、执行、审查和审计。\n\n核心运营领域：\n\n- 工作编排：管理组织、看板组、看板、任务和标签。\n- 代理运营：从统一的控制界面创建、检查并管理代理生命周期。\n- 治理与审批：通过明确的审批流程路由敏感操作。\n- 网关管理：连接并操作分布式环境中的网关集成。\n- 活动可见性：查看系统操作的时间线，以加快调试和问责。\n- API 首选模型：支持来自同一平台的 Web 工作流和自动化客户端。\n\n## 使用场景\n\n- 多团队代理运营：从单个控制平面运行跨组织的多个看板和看板组。\n- 人工参与的执行：在执行敏感操作前需要审批，并将决策轨迹附加到工作中。\n- 分布式运行时控制：连接网关并操作远程执行环境，而无需更改运维人员的工作流程。\n- 审计和事件回顾：使用活动历史重建发生了什么、何时发生以及由谁发起。\n- 基于 API 的流程集成：将内部工作流和自动化客户端连接到与 UI 相同的运营模式。\n\n## 任务控制中心的独特之处\n\n- 运营优先设计：专为可靠地运行代理工作而构建，而不仅仅是创建任务。\n- 内置治理：审批、认证模式和清晰的控制边界均为一等公民。\n- 网关感知编排：专为同时运行本地和连接的运行时环境而设计。\n- 统一的 UI 和 API 模型：运维人员和自动化以相同的方式操作对象和生命周期。\n- 团队规模结构：组织、看板组、看板、任务、标签和用户在一个记录系统中。\n\n## 适用人群\n\n- 在自托管或内部环境中运行 OpenClaw 的平台团队。\n- 需要明确审批和可审计性控制的运营和工程团队。\n- 希望在不丢失可用 Web UI 的情况下实现 API 可访问运营的组织。\n\n## 几分钟内开始使用\n\n### 方案 A：一键式生产级初始化\n\n如果您尚未克隆仓库，可以使用以下命令行运行安装程序：\n\n```bash\ncurl -fsSL https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Fabhi1693\u002Fopenclaw-mission-control\u002Fmaster\u002Finstall.sh | bash\n```\n\n如果当前目录中没有本地检出，此命令会将仓库克隆到 `.\u002Fopenclaw-mission-control`。\n\n如果您已经克隆了仓库：\n\n```bash\n.\u002Finstall.sh\n```\n\n安装程序是交互式的，将执行以下操作：\n\n- 询问部署模式（`docker` 或 `local`）。\n- 在可能的情况下安装缺失的系统依赖项。\n- 生成并配置环境文件。\n- 初始化并启动所选的部署模式。\n\n安装程序支持矩阵：[`docs\u002Finstaller-support.md`](.\u002Fdocs\u002Finstaller-support.md)\n\n### 方案 B：手动设置\n\n### 先决条件\n\n- **支持的平台**：Linux 和 macOS。在 macOS 上，Docker 模式需要 [Docker Desktop](https:\u002F\u002Fwww.docker.com\u002Fproducts\u002Fdocker-desktop\u002F)；本地模式需要 [Homebrew](https:\u002F\u002Fbrew.sh) 和 Node.js 22+。\n- Docker 引擎\n- Docker Compose v2 (`docker compose`)\n\n### 1. 配置环境\n\n```bash\ncp .env.example .env\n```\n\n在启动之前：\n\n- 当 `AUTH_MODE=local` 时，将 `LOCAL_AUTH_TOKEN` 设置为非占位符值（至少 50 个字符）。\n- 如果您未使用 `http:\u002F\u002Flocalhost:8000`，请确保 `BASE_URL` 与公共后端源匹配。\n- `NEXT_PUBLIC_API_URL=auto`（默认）解析为 `http(s):\u002F\u002F\u003Ccurrent-host>:8000`。\n  - 当您的 API 位于反向代理或非默认端口之后时，请设置显式 URL。\n\n### 2. 启动任务控制中心\n\n```bash\ndocker compose -f compose.yml --env-file .env up -d --build\n```\n\n如果您正在 Docker 中迭代 UI，并希望在源代码更改时自动重新构建前端，请运行：\n\n```bash\ndocker compose -f compose.yml --env-file .env up --build --watch\n```\n\n注意事项：\n\n- Compose Watch 需要 Docker Compose **2.22.0+**。\n- 您也可以在启动后单独运行监视：\n\n```bash\ndocker compose -f compose.yml --env-file .env up -d --build\ndocker compose -f compose.yml --env-file .env watch\n```\n\n拉取新更改后，重新构建并重新创建所有服务：\n\n```bash\ndocker compose -f compose.yml --env-file .env up -d --build --force-recreate\n```\n\n对于完全干净的重新构建（无缓存构建层）：\n\n```bash\ndocker compose -f compose.yml --env-file .env build --no-cache --pull\ndocker compose -f compose.yml --env-file .env up -d --force-recreate\n```\n\n### 3. 打开应用程序\n\n- 任务控制中心 UI：http:\u002F\u002Flocalhost:3000\n- 后端健康状态：http:\u002F\u002Flocalhost:8000\u002Fhealthz\n\n### 4. 停止堆栈\n\n```bash\ndocker compose -f compose.yml --env-file .env down\n```\n\n## 身份验证\n\n任务控制中心支持两种身份验证模式：\n\n- `local`：共享 Bearer Token 模式（自托管使用的默认模式）\n- `clerk`：Clerk JWT 模式\n\n环境模板：\n\n- 根目录：[`\u002F.env.example`](.\u002F.env.example)\n- 后端：[`backend\u002F.env.example`](.\u002Fbackend\u002F.env.example)\n- 前端：[`frontend\u002F.env.example`](.\u002Ffrontend\u002F.env.example)\n\n## 文档\n\n完整的部署、生产、故障排除和测试指南位于 [`\u002Fdocs`](.\u002Fdocs\u002F)。\n\n## 项目状态\n\n任务控制中心目前处于积极开发中。\n\n- 功能和 API 可能在不同版本之间发生变化。\n- 在投入生产使用前，请务必验证并加固您的配置。\n\n## 贡献\n\n欢迎提交问题和拉取请求。\n\n- [贡献指南](.\u002FCONTRIBUTING.md)\n- [未解决的问题](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fabhi1693\u002Fopenclaw-mission-control\u002Fissues)\n\n## 许可证\n\n本项目采用 MIT 许可证。详情请参阅 [`LICENSE`](.\u002FLICENSE)。\n\n## 星标历史\n\n[![星标历史图表](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fabhi1693_openclaw-mission-control_readme_754cf099d3bb.png)](https:\u002F\u002Fwww.star-history.com\u002F#abhi1693\u002Fopenclaw-mission-control&type=date&legend=top-left)","# OpenClaw Mission Control 快速上手指南\n\nOpenClaw Mission Control 是 OpenClaw 的集中式运营与治理平台，提供统一的工作编排、代理（Agent）管理、审批流控制及网关集成能力。本指南将帮助开发者在几分钟内完成本地部署。\n\n## 环境准备\n\n### 系统要求\n- **操作系统**：Linux 或 macOS\n- **Docker 环境**：\n  - Docker Engine\n  - Docker Compose v2+ (命令为 `docker compose`)\n  - *macOS 用户推荐安装 [Docker Desktop](https:\u002F\u002Fwww.docker.com\u002Fproducts\u002Fdocker-desktop\u002F)*\n- **本地开发模式额外要求**（若不使用 Docker）：\n  - Homebrew (macOS)\n  - Node.js 22+\n\n## 安装步骤\n\n你可以选择一键自动安装或手动配置启动。\n\n### 方式 A：一键自动安装（推荐）\n\n如果尚未克隆仓库，可直接运行以下命令，脚本会自动克隆代码并引导安装：\n\n```bash\ncurl -fsSL https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Fabhi1693\u002Fopenclaw-mission-control\u002Fmaster\u002Finstall.sh | bash\n```\n\n如果已经克隆了仓库，进入目录后运行：\n\n```bash\n.\u002Finstall.sh\n```\n\n**安装程序将交互式引导你完成：**\n1. 选择部署模式（`docker` 或 `local`）。\n2. 自动安装缺失的系统依赖。\n3. 生成并配置环境变量文件。\n4. 启动服务。\n\n### 方式 B：手动安装\n\n#### 1. 配置环境变量\n复制示例配置文件：\n\n```bash\ncp .env.example .env\n```\n\n编辑 `.env` 文件，注意以下关键配置：\n- **认证令牌**：当 `AUTH_MODE=local` 时，必须将 `LOCAL_AUTH_TOKEN` 设置为至少 50 个字符的非占位符字符串。\n- **基础 URL**：若非默认本地访问，需修改 `BASE_URL` 匹配后端公网地址。\n- **API 地址**：`NEXT_PUBLIC_API_URL` 默认为 `auto`（自动解析为当前宿主机的 8000 端口）。若 API 位于反向代理后或非标准端口，请显式指定 URL。\n\n#### 2. 启动服务\n使用 Docker Compose 启动服务：\n\n```bash\ndocker compose -f compose.yml --env-file .env up -d --build\n```\n\n*注：若需在开发过程中监听前端代码变化自动重建，可使用 `--watch` 参数（需 Docker Compose 2.22.0+）：*\n```bash\ndocker compose -f compose.yml --env-file .env up --build --watch\n```\n\n#### 3. 验证运行\n服务启动后，可通过以下地址访问：\n- **管理控制台 UI**: http:\u002F\u002Flocalhost:3000\n- **后端健康检查**: http:\u002F\u002Flocalhost:8000\u002Fhealthz\n\n#### 4. 停止服务\n如需停止所有容器：\n\n```bash\ndocker compose -f compose.yml --env-file .env down\n```\n\n## 基本使用\n\n启动成功后，打开浏览器访问 **http:\u002F\u002Flocalhost:3000**。\n\n1. **登录系统**：\n   - 若使用默认的 `local` 认证模式，输入你在 `.env` 中配置的 `LOCAL_AUTH_TOKEN` 即可进入。\n   \n2. **核心操作**：\n   - **工作编排**：在界面中创建组织（Organizations）、看板组（Board Groups）及任务（Tasks）。\n   - **代理管理**：统一查看和管理 Agent 的生命周期状态。\n   - **审批治理**：配置敏感操作的审批流，确保操作可追溯。\n   - **活动审计**：在时间轴视图中查看系统操作记录，用于调试和合规审查。\n\n3. **API 集成**：\n   - 平台采用 API First 设计，所有 UI 操作均对应底层 API。你可以直接调用后端接口（默认端口 8000）将内部自动化流程接入 Mission Control。","某金融科技公司的气象分析团队需要协调多个 AI 代理，并行处理全球各地的极端天气预警数据，并生成合规报告。\n\n### 没有 openclaw-mission-control 时\n- **协作混乱**：不同团队各自为战，缺乏统一视图，难以追踪哪个代理正在处理哪块区域的数据，任务分配靠人工拉群沟通。\n- **风控缺失**：涉及敏感数据的发布操作缺乏审批流程，一旦代理误判发出错误预警，无法在事前拦截，事后也难以追溯责任人。\n- **环境割裂**：本地开发环境与云端生产环境脱节，运维人员需切换多套工具管理网关，导致远程执行任务时配置频繁出错。\n- **审计困难**：当出现数据异常时，由于缺乏完整的系统行动时间线，排查问题如同“大海捞针”，无法快速还原事故现场。\n\n### 使用 openclaw-mission-control 后\n- **统一指挥**：通过单一仪表盘即可可视化所有组织、看板及任务状态，管理员能直接指派任务并实时监控多代理协作进度。\n- **内置治理**：敏感操作自动触发审批流，只有经授权人员确认后代理才能执行发布，所有决策留痕，确保合规可控。\n- **网关感知**：无缝连接分布式网关，运维人员在同一界面即可调度本地或远程运行环境，无需改变原有工作流即可实现跨域协同。\n- **全程可溯**：系统自动记录完整的活动历史，任何异常均可通过时间线快速定位发起人、时间及具体操作，大幅缩短故障复盘时间。\n\nopenclaw-mission-control 将分散的代理操作转化为可视、可控、可审计的企业级标准化流程，让多智能体协作真正安全落地。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fabhi1693_openclaw-mission-control_63811c0a.png","abhi1693","Abhimanyu Saharan","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fabhi1693_79a9c82d.png","\r\n    \r\n","@Onemind-Services-LLC ","India",null,"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fabhi1693",[84,88,92,96,100,104,108,112,116],{"name":85,"color":86,"percentage":87},"TypeScript","#3178c6",55.4,{"name":89,"color":90,"percentage":91},"Python","#3572A5",41.9,{"name":93,"color":94,"percentage":95},"Jinja","#a52a22",1,{"name":97,"color":98,"percentage":99},"Shell","#89e051",0.9,{"name":101,"color":102,"percentage":103},"CSS","#663399",0.5,{"name":105,"color":106,"percentage":107},"Makefile","#427819",0.2,{"name":109,"color":110,"percentage":111},"Dockerfile","#384d54",0.1,{"name":113,"color":114,"percentage":115},"JavaScript","#f1e05a",0,{"name":117,"color":118,"percentage":115},"Mako","#7e858d",3463,724,"2026-04-04T15:55:50","MIT","Linux, macOS","未说明",{"notes":126,"python":127,"dependencies":128},"该工具主要基于 Docker 容器化部署。在 macOS 上，Docker 模式需要安装 Docker Desktop，本地模式需要 Homebrew 和 Node.js 22+。支持两种认证模式：local（共享令牌）和 clerk（JWT）。首次运行需配置环境变量（如 AUTH_TOKEN 和 BASE_URL）。","未说明 (本地模式需 Node.js 22+)",[129,130,131],"Docker Engine","Docker Compose v2 (推荐 2.22.0+ 以支持 Watch 功能)","Node.js 22+ (仅本地模式)",[15],[134,135,136,137],"ai-agents","automation","openclaw","orchestration","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-06T07:16:13.061491",[141,146,151,156,161,166,171],{"id":142,"question_zh":143,"answer_zh":144,"source_url":145},15463,"连接网关时出现 \"[Errno 111] Connection refused\" 错误怎么办？","这是一个网络连接问题，而非应用程序本身的错误。通常是因为目标地址不接受连接请求，或者中间有防火墙阻止了请求。\n解决方案：\n1. 检查网关是否已正确配置为监听局域网（LAN）。\n2. 确认防火墙设置允许相关端口通信。\n3. 尝试在本地运行健康检查命令验证连通性，例如：`openclaw gateway call health --url ws:\u002F\u002F127.0.0.1:18789 --token \u003C你的 token>`。\n如果本地命令成功但远程失败，请重点排查网络路由和防火墙规则。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fabhi1693\u002Fopenclaw-mission-control\u002Fissues\u002F175",{"id":147,"question_zh":148,"answer_zh":149,"source_url":150},15464,"Agent（代理）一直卡在 \"PROVISIONING\"（配置中）状态无法激活怎么办？","这通常是由配置错误或网络双向通信问题引起的。以下是几种有效的解决方案：\n1. **检查 UI 审批**：某些健康检查 API 需要在 Claw UI 中手动批准。\n2. **修正 BASE_URL**：检查 `TOOLS.MD` 或配置文件，确保 `BASE_URL` 已更新为正确的地址。\n3. **Mac 用户混合部署**：如果在 Mac (M1\u002FM2) 上遇到 Next.js 构建错误，建议仅在 Docker 中运行数据库和 Redis，而使用 `uv` 和 `npm` 原生运行前后端应用。\n4. **双向连接配置**：如果网关在远程服务器（VPS），需在后端 `.env` 文件中设置 `BASE_URL=http:\u002F\u002F\u003C本地 Tailscale IP>:8000`，以便远程代理能回传心跳。\n5. **Token 同步**：如果出现未授权错误，请在网关服务器运行 `openclaw gateway install --force`，并确保 `.env` 中的 Token 包含必要的填充字符（如 `=`）。\n6. **SSH 隧道**：可以通过 SSH 隧道（如 `18789:127.0.0.1:18789`）安全地管理网关，避免 HTTPS 证书问题。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fabhi1693\u002Fopenclaw-mission-control\u002Fissues\u002F144",{"id":152,"question_zh":153,"answer_zh":154,"source_url":155},15465,"创建网关连接时提示 \"missing scope: operator.read\" 错误如何解决？","该错误表明提供的 Gateway Token 权限不足，缺少 `operator.read` 作用域。\n解决方案：\n1. 重新生成具有正确权限范围的 Gateway Token。\n2. 检查并重建基线配置（baseline config），确保 Token 与网关 URL 匹配且权限完整。\n3. 如果问题依旧，建议加入项目的 Slack 社区获取更具体的配置帮助，因为此问题可能与特定的主机环境（如是否在 Docker 外运行）有关。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fabhi1693\u002Fopenclaw-mission-control\u002Fissues\u002F139",{"id":157,"question_zh":158,"answer_zh":159,"source_url":160},15466,"添加网关时报错 \"unsupported version format 'dev'\"，但实际版本正常怎么办？","这是 Mission Control 版本解析逻辑的问题，它错误地读取了构建标记（如 \"dev\"）而不是实际的语义版本号。\n临时解决方案：\n1. 确保使用的是最新版本的 Mission Control，维护者可能已修复此解析逻辑。\n2. 检查网关配对状态，有时重新进行设备配对（Pairing flow）可以解决子代理生成受阻的问题。\n3. 如果使用的是 Docker 部署，确认拉取的是带有具体版本号标签的镜像（如 `ghcr.io\u002Fopenclaw\u002Fopenclaw:2026.2.17`），而非 `latest` 或 `dev` 标签。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fabhi1693\u002Fopenclaw-mission-control\u002Fissues\u002F159",{"id":162,"question_zh":163,"answer_zh":164,"source_url":165},15467,"导入现有技能包时出现 \"timed out cloning pack repository\" 超时错误怎么办？","这是因为默认的克隆超时时间（30 秒）对于大型仓库或慢速网络来说太短了。\n解决方案：\n1. 等待维护者更新代码将超时时间增加至 10 分钟。\n2. 如果是自行部署，可以手动修改后端代码，找到执行 git clone 的部分，将超时参数从 30 秒调整为更长的时间（如 600 秒）。\n3. 确认你使用的技能包仓库 URL 是正确的，并且该仓库确实包含定义好的技能文件。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fabhi1693\u002Fopenclaw-mission-control\u002Fissues\u002F173",{"id":167,"question_zh":168,"answer_zh":169,"source_url":170},15468,"通过 Nginx 反向代理使用 WSS 连接网关时出现 \"ssl=None is incompatible with a wss:\u002F\u002F URI\" 错误怎么办？","这是因为后端在接收到 `wss:\u002F\u002F` 链接时，默认没有启用 SSL 配置，或者前端请求状态接口时未传递必要的安全参数。\n解决方案：\n1. **前端传参**：确保前端在调用 `\u002Fapi\u002Fv1\u002Fgateways\u002Fstatus` 接口时，显式传递 `allow_insecure_tls` 和 `disable_device_pairing` 参数。\n2. **后端配置**：检查后端代码（如 `gateway_rpc.py`），确保当 URL 协议为 `wss` 时，正确初始化 SSL 上下文，或者根据 `allow_insecure_tls` 标志调整行为。\n3. **Nginx 配置**：确认 Nginx 正确配置了 WebSocket 升级头（Upgrade 和 Connection），并将流量正确转发到后端的 WebSocket 端口。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fabhi1693\u002Fopenclaw-mission-control\u002Fissues\u002F169",{"id":172,"question_zh":173,"answer_zh":174,"source_url":175},15469,"访问 Board 快照接口时返回 \"401 Unauthorized\" 错误怎么办？","这是一个已知的认证逻辑问题，导致合法请求被错误地拒绝。\n解决方案：\n1. **代码修复**：如果你能访问源代码，找到抛出 `HTTPException(status_code=401)` 的地方，将其改为返回 `None` 或适当的空响应，直到官方发布修复补丁。\n2. **更新版本**：检查是否有更新的版本（参考 Issue #185 相关的修复），升级到最新版本通常能解决此类认证拦截错误。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fabhi1693\u002Fopenclaw-mission-control\u002Fissues\u002F183",[]]