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WINDOWS_INSTALL_CN.md

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三省六部 Windows 安装说明（简明版 + 详细版）

适用于 Windows 用户。本文默认你下载的是已经包含 Windows 兼容修复的版本，因此不需要再手动改 Python 文件。

一、最简单版本：照着做就能装

1. 下载项目

把项目放到你自己的 OpenClaw workspace 里，例如：

C:\Users\<YOUR_USER>\.openclaw\workspace\skills\edict

你实际目录名可以不是 edict，但后面命令里的路径要对应修改。

2. 如果以前装过旧版本，先删除旧链接

如果你之前已经安装过旧版三省六部，请先检查并删除这些目录里的旧 data / scripts 链接：

C:\Users\<YOUR_USER>\.openclaw\workspace-taizi
C:\Users\<YOUR_USER>\.openclaw\workspace-zhongshu
C:\Users\<YOUR_USER>\.openclaw\workspace-menxia
C:\Users\<YOUR_USER>\.openclaw\workspace-shangshu
C:\Users\<YOUR_USER>\.openclaw\workspace-hubu
C:\Users\<YOUR_USER>\.openclaw\workspace-libu
C:\Users\<YOUR_USER>\.openclaw\workspace-bingbu
C:\Users\<YOUR_USER>\.openclaw\workspace-xingbu
C:\Users\<YOUR_USER>\.openclaw\workspace-gongbu
C:\Users\<YOUR_USER>\.openclaw\workspace-libu_hr
C:\Users\<YOUR_USER>\.openclaw\workspace-zaochao

重点删除里面已有的：

  • data
  • scripts

如果不清理旧链接，第一次运行安装脚本时，可能会因为“链接已经存在”而失败。

3. 运行安装脚本

在 PowerShell 里进入项目目录：

cd C:\Users\<YOUR_USER>\.openclaw\workspace\skills\edict
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File .\install.ps1

4. 安装后检查两件事

A. 检查 agent / subagent 配置是否写进 openclaw.json

安装脚本正常情况下会写入，但建议你安装后自己确认一次。

如果没有正确写进去，可以参考本仓库附带的 agents.json 脱敏模板。使用时请先把其中的 <YOUR_USER> 替换成你自己的系统用户名，再复制到对应配置中。

B. 检查 tools.sessions.visibility = all

安装脚本会尝试设置，但建议你手动确认一次。

如果没有生效，执行：

openclaw config set tools.sessions.visibility all

5. 启动后台刷新循环

在 Git Bash / MINGW64 里运行：

cd ~/.openclaw/workspace/skills/edict/scripts
bash run_loop.sh

这个脚本负责后台持续刷新数据。

6. 启动 dashboard

在 PowerShell 里运行：

cd C:\Users\<YOUR_USER>\.openclaw\workspace\skills\edict
python dashboard\server.py

然后浏览器打开：

http://127.0.0.1:7891

二、安装完成后你应该看到什么

正常情况下：

  • 面板可以打开
  • 官员总览 能显示三省六部官员信息
  • 模型配置 能显示 agent 列表
  • 右上角 Gateway 状态正常
  • 倒计时会持续刷新页面数据

三、详细说明

1. 为什么要先删旧链接

如果你以前已经安装过旧版本，那么：

  • workspace-*\data
  • workspace-*\scripts

很可能还指向旧仓库。

这时你再运行新的 install.ps1，第一次可能出现：

  • symlink / junction 创建失败
  • 安装脚本看起来跑完了，但实际 workspace 仍然连着旧版本

所以最稳妥的做法是：

先删旧链接，再运行安装脚本

2. 为什么安装后还要核对 agent / subagent 配置

在部分环境里，安装脚本可能没有把三省六部的 agent 配置完整落进 openclaw.json。

因此建议你安装后主动确认：

  • taizi
  • zhongshu
  • menxia
  • shangshu
  • hubu
  • libu
  • bingbu
  • xingbu
  • gongbu
  • libu_hr
  • zaochao

这些 agent 是否都存在，且 subagents.allowAgents 是否正确。

如果缺失，可以直接参考本仓库附带的 agents.json 脱敏模板；使用前请先把 <YOUR_USER> 替换成你自己的系统用户名。

3. agents.json 是干什么用的\r\n\r\n本仓库附带了一个脱敏版的：\r\n\r\ntext\r\nagents.json\r\n\r\n\r\n它保留了三省六部 agent 的配置结构，包括：\r\n\r\n- id\r\n- name\r\n- workspace\r\n- agentDir\r\n- subagents.allowAgents\r\n\r\n其中路径部分已经用 <YOUR_USER> 做了脱敏处理。\r\n\r\n使用时请先把：\r\n\r\ntext\r\n<YOUR_USER>\r\n\r\n\r\n替换成你自己的 Windows 用户名，再复制到对应配置中。\r\n\r\n---\r\n\r\n## 4. 为什么还要确认 tools.sessions.visibility = all

这个设置会影响 session 工具可见性，对多 agent 协同很重要。

虽然安装脚本会尝试设置，但建议安装后自己再确认一次。

如果没生效，手动执行：

openclaw config set tools.sessions.visibility all

5. 为什么还要跑 run_loop.sh

dashboard 右上角虽然有一个 5 秒倒计时，但它只是：

  • 每 5 秒重新读取一次现有 API 数据

它并不会自动帮你在后台持续生成数据。

真正负责后台数据刷新的是：

bash run_loop.sh

它会持续执行同步脚本，更新：

  • live_status.json
  • officials_stats.json
  • agent_config.json

所以：

  • dashboard 倒计时 = 读数据
  • run_loop.sh = 产数据 / 刷数据

Windows 下也建议正常运行 run_loop.sh。

6. 如果 dashboard 提示“请先启动服务器”怎么办

这句文案有时是误导性的。它不一定表示 dashboard/server.py 真没启动。

更常见的真实原因是：

  • API 返回了空对象
  • 读取到了旧仓库的数据
  • 当前启动的不是你想要的那个 dashboard server

排查时建议直接访问：

http://127.0.0.1:7891/api/officials-stats
http://127.0.0.1:7891/api/agent-config
http://127.0.0.1:7891/api/live-status

如果这三个接口能正常返回 JSON，说明 server 没问题。

7. 如果 dashboard 提示 Gateway 没启动怎么办

如果你使用的是本修复版，这个问题应该已经被修好。

之前在 Windows 上误报的原因是 dashboard 的 Gateway 检测逻辑偏 Linux。修复后已改为优先使用端口 / probe 检测。

所以如果你仍然看到 Gateway 未启动：

  • 先确认自己现在运行的是修复后的 dashboard/server.py
  • 再确认浏览器访问的不是旧的本地 server 进程

四、推荐的完整使用顺序

第一步

清理旧 workspace-* 里的 data / scripts

第二步

运行：

powershell -ExecutionPolicy Bypass -File .\install.ps1

第三步

检查：

  • agent / subagent 配置
  • tools.sessions.visibility = all

必要时可参考：

agents.json

第四步

启动后台刷新循环：

bash run_loop.sh

第五步

启动 dashboard：

python dashboard\server.py

五、一句话总结

Windows 用户最稳的做法就是：

先清旧链接，再运行安装脚本；安装后检查 agent 配置和 tools.sessions.visibility = all；如有需要可参考 agents.json 脱敏模板并替换 <YOUR_USER>；最后启动 run_loop.sh 和 dashboard/server.py。