01. 现象级爆火:两天涨星 60K
这两天,熊猫的粉丝群里热烈讨论着开年爆火的现象级 AI 项目——Clawdbot。
该项目热度空前,在 GitHub 上的星标数增长极为迅猛。短短两天就达到了 60K,到熊猫写稿时已接近 80K。如此惊人的增速,在 GitHub 历史项目中实属罕见。

Clawdbot 是什么?
Clawdbot 现在已经正式改头换面,更名为 moltbot。这玩意儿功能相当炸裂,支持十多个消息渠道。
简单说,它就像是一个部署在本地的“豆包手机”,自带上百种 Skills。你只需要发发消息,就能远程操控浏览器、邮箱甚至你的电脑,各种繁琐任务都能自动化搞定。
再加上社区里那堆海量的插件,扩展性直接拉满,可玩性极高。

随着 moltbot 的热度彻底起来了,再加上它对 iMessage 的支持非常友好,这两天网友们都跟疯了一样在抢 Mac mini。
毕竟这玩意儿本地算力够顶,功耗还低,绝对是运行 moltbot 的完美宿主机。连“海鲜市场”上的贩子都闻着味儿开始囤货了。

当然了,除了 Mac,moltbot 对 Windows 和 Linux 平台也支持,官方甚至提供了 Docker 镜像。
所以哪怕你手里没有苹果全家桶,拿台 NAS 照样能折腾得飞起。
这次熊猫就拿手边的绿联 NAS 当宿主机,带大家实战部署一下 moltbot。项目的复杂度稍微有点“劝退”,建议大家先点个收藏,回头再慢慢啃,免得做一半找不到教程了。
02. 项目部署:Docker 堆栈实操
为了方便部署,熊猫这里直接采用 Docker 的方式来安装。
我们将使用 Compose 堆栈集成一些其他项目,熊猫选择了将 moltbot 与 FileBrowser 集成部署。
- 为什么要集成 FileBrowser?
这样就能通过 Web 界面来上传和编辑 SKILL.md 文件,无需每次都通过繁琐的终端操作。
首先我们打开绿联的 Docker,输入以下代码:
codeYaml
♾️ text 代码:version: "3.8"
services:
clawdbot-gateway:
image: node:22-slim
container_name: clawdbot-gateway
tty: true
stdin_open: true
volumes:
- ./data:/work
- ./clawdbot-config:/root/.clawdbot
- clawdbot-modules:/usr/local/lib/node_modules
working_dir: /work
environment:
- TZ=Asia/Shanghai
- NODE_ENV=production
# 请替换为你自己的代理地址 👇
- HTTP_PROXY=http://xxxx:7890
- HTTPS_PROXY=http://xxxx:7890
- http_proxy=http://xxxx:7890
- https_proxy=http://xxxx:7890
- NO_PROXY=localhost,127.0.0.1,192.168.0.0/16,172.17.0.0/16
ports:
- 18789:18789
entrypoint: ["/bin/bash", "-c"]
command:
- |
# 安装基础依赖(已存在则跳过,不影响)
apt-get update && apt-get install -y curl git ca-certificates --no-install-recommends
# 安装 clawdbot(首次),关闭fund提示
if ! command -v clawdbot &> /dev/null; then
npm install -g clawdbot@latest --no-fund
fi
# 核心:直接生成配置文件到默认路径(无变量,避免解析错误)
mkdir -p /root/.clawdbot
echo '{"gateway":{"mode":"local","bind":"lan","port":18789,"auth":{"token":"clawdbot-12345678"},"controlUi":{"allowInsecureAuth":true}}}' > /root/.clawdbot/clawdbot.json
# 打印配置文件内容,确认生成成功
echo "=== Config file content ==="
cat /root/.clawdbot/clawdbot.json
echo "==========================="
# 启动:移除无效的--config参数,保留必要参数
echo "🦞 Starting Clawdbot Gateway..."
cd /usr/local/lib/node_modules/clawdbot
exec node dist/index.js gateway --bind lan --port 18789 --token clawdbot-12345678 --allow-unconfigured
restart: unless-stopped
filebrowser:
image: filebrowser/filebrowser:latest
container_name: filebrowser-clawdbot
user: 0:0
volumes:
- ./data:/srv
- ./clawdbot-config:/srv/.clawdbot
- ./filebrowser-config:/database
command:
- --database
- /database/filebrowser.db
- --root
- /srv
ports:
- 2081:80
restart: unless-stopped
volumes:
clawdbot-modules:
networks: {}⚠️ 注意事项:
因为项目网络需求的特殊性,熊猫在代码中添加了代理变量。这部分需要你们自行解决,请务必填入自己的代理地址,否则后续步骤无法进行。

确认无误之后就可以启动项目。
启动后 clawdbot-gateway 会自动下载依赖以及构建 npm,这个过程大概需要 10 分钟左右。

等待容器日志出现上图所示的字样,就代表项目启动成功了。
03. 项目初始化与配置
项目启动后,还需要进行初始化向导设置。
第一步:进入终端向导
通过绿联的 Docker 管理选择终端,输入命令 /bin/bash 进入容器内部。

随后在命令行中输入以下指令开始运行向导:
clawdbot onboard

第二步:模型配置
- 运行后询问是否继续,输入 Yes。
- 看到提示后,选择 QuickStart。
- 模型选择: 为了方便演示,熊猫直接选择千问 (Qwen) 模型,选中后回车。

此时会弹出一个千问的登录授权网址,直接打开它登录自己的账号即可,项目会自动识别授权。

第三步:对接消息平台 (Telegram)
选好模型后,需要对接消息平台。目前 Clawdbot 仅支持海外平台,我们这里选择 Telegram(纸飞机)。
系统会提示你输入 Bot 的 Token。

如何获取 Token?
- 打开 Telegram 搜索 @BotFather。
- 如果是老手: 输入 /mybots,选择你的机器人查看 Token 并复制。
- 如果是新手: 输入 /newbot 创建新机器人,取个名字,复制生成的 Token 粘贴回终端即可。


第四步:完成设置
再往后是 skills 和 hooks 的设置,暂时不用管,直接跳过即可(后续可以在 Web 界面添加)。

项目会自动重启。重启后,通过端口 18789 即可访问 Web 界面。目前暂不支持中文,大家可以配合网页翻译使用。

第五步:机器人配对
现在还不能直接命令机器人,需要进行最后一步配对:
- 在 Telegram 找到你的机器人,发送 /start。
- 机器人会回复一个配对码。
- 回到 Clawdbot 的终端,输入命令:
clawdbot pairing approve telegram XXXXXXX (替换为你的配对码)

配对成功后,再给机器人发消息,它就能回复你了!
04. 功能介绍:不仅仅是大模型
Clawdbot 的初始状态其实就是一个大模型,但它的核心在于 Skills(技能)。
在 Web 界面中,你可以安装各种 Skills 来实现自动化功能:🔑密码管理、📝自动化笔记管理、🔔自动化搜索与通知、📂自动分类电脑文件。

工作原理:
Clawdbot 会监听你各个渠道的消息,将这些消息调度给 LLM 处理请求,最后通过合理调用 Skills 完成任务。
你可以把它想象成一个拥有无数“插件”的超级助理,能力上限完全取决于你怎么配置。

05. 写在最后
最后,Clawdbot 的自动化愿景的确很吸引人,但目前对国内环境几乎没有支持,加上繁杂的配置过程,实际体验并没有我想象中那么美好。
如果专门为了它去买 Mac mini,我只能说这背后肯定有营销推手。但如果是利用手头的 NAS 设备部署玩玩,那折腾一下确实蛮有意思的。
⚠️ 重要安全提醒:
虽说 Clawdbot 支持接管你的文件系统,但 AI 难免会误解指令。
请一定不要用于重要的生产环境或存储核心数据的设备中。 把它当作一个尝鲜的私人小助理就好,切勿托付重任。
以上便是本次分享的全部内容了。如果你觉得还算有趣,或者对你有所帮助,不妨点赞、收藏支持一下。
希望能得到你的关注,咱们下期见!

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