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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 1550
使用教程
ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。
环境要求
- 已安装 Node.js,且 npx 命令可用(通过 npx 拉取并运行 gawkbot)
- 一个你已在使用的编码 bot 环境(如 Claude Code、Codex 或 Cursor)
- 本地 7891 端口可用(Web UI 默认端口)
- 如需接入已有网关:本机已运行 Hermes Bot(8642)或 OpenClaw(18789)
安装与启动步骤
-
1准备运行环境
确认本机 Node.js 与 npx 可用。gawkbot 通过 npx 直接拉取运行,README 未要求全局安装。
node -v npx -v -
2启动 gawkbot
在终端执行启动命令,它会拉起本地服务并打开 Web UI,默认监听 7891 端口。
npx gawkbot -
3打开 Web UI
用浏览器访问 http://localhost:7891 进入页面,随后会看到 onboarding 引导。
-
4完成引导流程
按向导逐步操作:验证运行时、给办公室命名,然后启动第一个工作流。
-
5验证构建结果
确认出现实时构建流与对话;构建完成后 bot 显示 UI、Routines、Tools、Data、Knowledge、Integrations 标签页。
-
6接入已有运行时
若已运行 Hermes Bot 或 OpenClaw 网关,可用 --provider 参数指向它们,默认端口分别 8642、18789。
npx gawkbot --provider hermes-agent npx gawkbot --provider openclaw-http -
7查阅随仓文档
按需阅读 AGENTS.md(智能体约定)、ARCHITECTURE.md(内部实现)、FORKING.md(分支/二次开发)。
关键配置
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
provider_endpoints | 否 | 在配置文件中指定各 provider 的端点、模型与认证信息 | provider_endpoints:
hermes-agent: http://127.0.0.1:8642/v1 |
WUPHF_HERMES_AGENT_* | 否 | 环境变量方式覆盖 Hermes Agent 的端点、模型与认证 | WUPHF_HERMES_AGENT_<字段>=<自定义值> |
WUPHF_OPENCLAW_HTTP_* | 否 | 环境变量方式覆盖 OpenClaw HTTP 的端点、模型与认证 | WUPHF_OPENCLAW_HTTP_<字段>=<自定义值> |
如何确认成功
浏览器能打开 http://localhost:7891;引导后出现正在构建的 bot,含实时构建流与对话,完成后显示六个功能标签页。
常见问题
Q:使用 gawkbot 需要付费或注册账号吗?
A:README 说明它是免费的:无需账号、无需席位、无使用费,运行在你已经付费的编码 bot 之上。
Q:必须用云端吗?
A:默认使用本地 VM 作为计算机,运行在你自己的机器和账号上,同时也提供云端选项。
Q:可以接我已经在跑的 Hermes Bot 或 OpenClaw 吗?
A:可以,用 --provider hermes-agent(默认 http://127.0.0.1:8642/v1)或 --provider openclaw-http(默认 http://127.0.0.1:18789/v1)。
Q:外部操作会有风险吗?
A:README 强调每个对外动作都有一个人工审批门(approval gate),由你确认后才会发出。
注意事项
- README 中的仓库地址是 najmuzzaman-mohammad/gawkbot,与项目信息的 nex-crm/wuphf 不一致,部署前请先确认目标仓库。
- 项目采用 Sustainable Use License(可持续使用许可),并非完全宽松的开源许可,商用前请阅读许可条款。
- 默认 Web UI 为本机 http://localhost:7891,仅本地访问。
- 安装可由 AI bot 代劳:把 README 中的 Setup prompt 粘进 Claude Code、Codex 或 Cursor 即可。
核心亮点
- 支持 Claude Code、Codex、OpenClaw、OpenCode 等多种主流 AI 工具接入,兼容性强
- 基于知识图谱的共享上下文机制,让多个 AI 助手协作时信息不丢失
- Go 语言实现,性能好,部署轻量,适合本地运行
不足之处
- 项目处于早期阶段,文档和社区生态尚待完善
- 知识图谱的构建和维护可能需要一定的学习成本
适用场景
- 需要多个 AI 助手分工协作的复杂开发任务
- 在本地环境中搭建私有 AI 团队,处理敏感数据
- 自动化工作流中,需要 AI 助手之间共享上下文和记忆
替代项目
AutoGen、CrewAI、MetaGPT
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