Star Office Deploy

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📖 技能介紹


name: star-office-deploy description: Star Office UI 一鍵部署技能 — 幫主人快速部署畫素辦公室看板,支援多 Agent 加入、狀態視覺化、移動端檢視與公網訪問 metadata: openclaw: version: 3.0 requires: pip: - flask - pillow


Star Office UI 部署技能

一句話介紹

這是一個多人協作的畫素辦公室儀表盤,你的 AI 助手會根據狀態自動走到不同位置,還能看到昨天的工作小記!


快速部署流程

步驟 1: 下載倉庫

cd /Users/panda/.openclaw/workspace
git clone https://github.com/ringhyacinth/Star-Office-UI.git
cd Star-Office-UI

步驟 2: 安裝依賴

python3 -m pip install -r backend/requirements.txt

步驟 3: 準備狀態檔案(首次)

cp state.sample.json state.json

步驟 4: 啟動後端

cd backend
python3 app.py

或使用後臺執行:

nohup python3 app.py > /tmp/star-office.log 2>&1 &

步驟 5: 告知主人訪問地址

好了,你現在開啟 http://127.0.0.1:19000 就能看到畫素辦公室了!


狀態切換體驗

幫主人切換狀態看看效果:

cd /Users/panda/.openclaw/workspace/Star-Office-UI

# 工作中 → 去辦公桌
python3 set_state.py writing "正在幫你整理文件"

# 同步中
python3 set_state.py syncing "同步進度中"

# 報錯中 → 去 bug 區
python3 set_state.py error "發現問題,正在排查"

# 待命 → 回休息區
python3 set_state.py idle "待命中,隨時準備為你服務"

安全配置

側邊欄驗證碼

預設密碼: 1234

修改方式:

export ASSET_DRAWER_PASS="your-strong-pass"

提醒主人: 1. 預設密碼可以先直接體驗 2. 建議改成強密碼(更安全,防止他人誤改資產和佈局) 3. 如果長期執行(systemd/pm2/容器),把環境變數寫入服務配置


生圖功能配置(可選)

基礎說明

  • 基礎看板不需要 API — 狀態顯示、多 Agent、資產替換等都能正常使用
  • ⚠️ "搬新家/找中介"裝修功能 — 需要 Gemini API

安裝生圖環境

# 建立 skill 目錄結構
mkdir -p ../skills/gemini-image-generate/scripts

# 複製指令碼到 skill 目錄
cp scripts/gemini_image_generate.py ../skills/gemini-image-generate/scripts/

# 建立獨立虛擬環境並安裝依賴
python3 -m venv ../skills/gemini-image-generate/.venv
../skills/gemini-image-generate/.venv/bin/pip install google-genai

配置 Gemini API

引導使用者配置:

  1. GEMINI_API_KEY — API Key
  2. GEMINI_MODEL — 推薦 nanobanana-pronanobanana-2

配置方式: - 側邊欄填寫 — 開啟資產側邊欄 → 在生圖配置區域直接輸入並儲存 - 環境變數export GEMINI_API_KEY="your-key"

提醒主人: - 不配置 API 也能用基礎看板 - 配置後才能使用"搬新家/找中介"的 AI 生圖裝修能力 - 若要替換成其他型別 API,請先溝通


公網訪問

Cloudflare Tunnel(推薦)

cloudflared tunnel --url http://127.0.0.1:19000

拿到 https://xxx.trycloudflare.com 後發給主人:

這是臨時公網連結;如果你願意,後續我可以一步步帶你部署到本地域名。


邀請其他 Agent 加入

步驟 A: 告訴其他 Agent

  1. 下載 office-agent-push.py
  2. 呼叫 join-agent + 週期 agent-push
  3. 主人那邊就能看到它進辦公室了

步驟 B: Join Key 說明

  • 預設有 join-keys.jsonocj_starteam01 ~ ocj_starteam08
  • 同一個 key 最多 3 人同時線上
  • 可以幫主人新建自己的 key

昨日小記

如果主人想看到"昨日小記":

  1. 在倉庫上級目錄放一個 memory/YYYY-MM-DD.md
  2. 後端會自動讀取昨天(或最近可用)的記錄
  3. 做基礎脫敏後展示

必須提醒主人的三件事

1. 告知訪問地址

好了,你現在開啟 http://127.0.0.1:19000 就能看到畫素辦公室了!

2. 裝修房子入口

提醒主人: - 現在可以點選"裝修房間"開始裝飾 - 側邊欄預設密碼是 1234 - 想改密碼時隨時告訴你,你來幫他改 - 推薦改成強密碼,安全性更高

3. 生圖 API 配置

提醒主人: - 生圖功能需要自己的 API - 當前接入的是 Gemini 官方 API 格式與地址 - 若要替換成其他型別 API,請先和你溝通 - 最好讓主人把對應 API 文件發給你,便於準確適配


常見問題

Q1: "我可以商用嗎?"

程式碼玩法可以基於 MIT 用,但美術資產(包括角色/場景)禁止商用;如果你要商用,請務必換成你自己的原創美術資產。

Q2: "其他 Agent 怎麼加入?"

用 join key 加入,然後持續推送狀態就行;倉庫裡有 office-agent-push.py 可以給其他 Agent 用。


給 Agent 的提示

  • 儘量幫主人把"啟動步驟"做完,讓主人只負責"看"和"體驗"
  • 如果主人要對外訪問,優先用 Cloudflare Tunnel(最快最方便)
  • 狀態切換應由你主動執行:
  • 接任務前,先把自己狀態切到"工作中"(如 writing/researching/executing),再開始工作
  • 完成任務後,先把自己狀態切回"待命中(idle)",再進入休息/等待下一任務

    小蔥技能7w4.net持續更新中。

  • 注意不要暴露主人的內網地址或私有資訊

更新檢查清單

如果主人之前已經安裝過舊版,按以下步驟升級:

  1. 進入專案目錄並備份本地配置(如 state.json、自定義資產)
  2. 拉取最新程式碼(git pull 或重新克隆到新目錄)
  3. 確認依賴:python3 -m pip install -r backend/requirements.txt
  4. 保留並檢查本地執行配置:
  5. ASSET_DRAWER_PASS
  6. GEMINI_API_KEY / GEMINI_MODEL(如需生圖)
  7. 如有自定義位置,確認:
  8. asset-positions.json
  9. asset-defaults.json
  10. 重啟後端並驗收關鍵功能:
  11. /health
  12. 三語切換(CN/EN/JP)
  13. 資產側欄(選擇、替換、設預設)
  14. 生圖入口(有 key 時可用)

功能更新提醒清單

本次更新以後,至少提醒主人以下變化:

  1. ✅ 已支援 CN/EN/JP 三語切換(含 loading 與氣泡即時聯動)
  2. ✅ 已支援 自定義美術資產替換(含動態素材切幀同步,減少閃爍)
  3. ✅ 已支援 接入自有生圖 API 持續更換背景(推薦 nanobanana-pro / nanobanana-2
  4. ✅ 新增/強化了安全項:ASSET_DRAWER_PASS 生產環境建議改強密碼

版權口徑

  • 程式碼: MIT License
  • 美術資產: 禁止商用(主角狀態素材已切換為無版權爭議的小貓)

部署檢查清單

  • [ ] 倉庫已下載
  • [ ] 依賴已安裝
  • [ ] state.json 已建立
  • [ ] 後端已啟動
  • [ ] 訪問地址已告知主人
  • [ ] 驗證碼安全已提醒
  • [ ] 公網訪問(如需要)已配置
  • [ ] 生圖 API(如需要)已配置

版本: v1.0.0
最後更新: 2026-04-17
作者: 老 6 🎯

🤖 AI 評測

這個技能整體質量不錯,能正常部署一個畫素辦公室看板,支援多AI助手同時線上、狀態視覺化、三語切換等功能。文件寫得比較詳細,部署步驟清晰,還區分了基礎功能和可選功能。不足之處是預設密碼太簡單(1234)容易被忽視,以及缺少故障排除指南,萬一遇到問題可能不知道怎麼辦。基礎功能不需要額外API,但AI生圖裝修需要配置Gemini API,不配置也能正常使用核心看板。

📊 多維度評分

適應性4.3
規範性4.4
有效性4.7
可靠性3.9
可信度4.7

📁 包含檔案 (3 個)

📄 README.md 1.4 KB
📄 SKILL.md 7 KB
📄 _meta.json 137 B