Windows 11安装HiClaw指南：46分钟实战AI自动化开发1024网页游戏

HiClaw 是一款旨在实现开发流程全自动化的 AI 协作工具，它能够接手从需求分析、开发、测试到部署、验证的整个流程，而无需人工编写一行代码。如果你对 AI 如何直接驱动项目落地感到好奇，不妨跟随本文，手把手在 Windows 11 系统上完成 HiClaw 的完整安装与配置，并通过一个“1024网页游戏开发部署”的实战案例，亲眼见证 AI 如何在短短 46 分钟内完成原本预计需要 7.5 小时的工作。

在 云栈社区 这样的技术分享平台上，我们经常探讨如何提升开发效率，而 HiClaw 正是将这一理念推向极致的实践工具之一。

一、前期准备：安装三个必备工具

在部署 HiClaw 之前，我们需要确保系统环境就绪。以下是三个必须提前安装好的核心组件。

1. 安装 PowerShell 7.5.5（推荐）

HiClaw 的运行依赖于 PowerShell 5 以上的环境，其中 7.5.5 版本的适配性最佳。

1. 下载地址：PowerShell-7.5.5-win-x64.msi
2. 安装步骤：双击下载好的 msi 文件，全程点击“Next”采用默认设置进行安装。安装完成后，你可以在开始菜单的程序列表中找到并运行“PowerShell 7”。

2. 安装 Docker Desktop

Docker 是 HiClaw 运行所依赖的核心容器环境。

1. 访问 Docker 官方地址下载适用于 Windows 的安装包。
2. 运行安装程序，安装过程中会提示一些配置选项。建议勾选“Use WSL 2 Instead of Hyper-V (recommended)”以获得更好的性能。
3. 安装完成后，根据提示重启电脑，并确保 Docker 服务正常启动。

3. 升级 WSL（避坑指南）

Windows 自带的 WSL（Windows Subsystem for Linux）升级过程可能非常缓慢。为了避免这个问题，建议直接下载最新版本手动安装。

1. 下载地址：wsl.2.6.3.0.x64.msi
2. 安装步骤：双击 msi 文件，按照默认设置完成安装，无需额外配置。

二、核心步骤：HiClaw 一键安装与配置

环境准备就绪后，我们就可以开始安装 HiClaw 了。整个过程通过脚本完成，交互简单。

步骤 1：执行官方安装脚本

打开之前安装好的 PowerShell 7 (x64)，直接复制并粘贴以下脚本，然后按回车执行。

Set-ExecutionPolicy Bypass -Scope Process -Force; Invoke-Expression ((New-Object System.Net.WebClient).DownloadString('https://higress.ai/hiclaw/install.ps1'))

步骤 2：按提示完成交互式配置

脚本执行后，会进入一个交互式的配置界面。如果你是新手，可以直接参考以下推荐选项进行选择，这些选项专门为国内用户优化过。

1. 语言选择：输入 1（中文），然后回车。
2. 安装模式：输入 1（快速开始 - 阿里云百炼，推荐），然后回车。
3. LLM 提供商：输入 1（阿里云百炼，中国用户推荐），然后回车。
4. 百炼模型系列：输入 1（CodingPlan，专为编程任务优化），然后回车。
5. CodingPlan 默认模型：输入 1（qwen3.5-plus - 千问 3.5，速度最快），然后回车。
6. LLM API Key：输入你在阿里云百炼 CodingPlan 开通后获取的 API Key，然后回车。（获取地址：阿里云百炼）
7. 网络访问模式：选择 1（仅本机使用，推荐）或 2（允许外部访问），然后回车。
8. 端口 / 域名配置：直接回车，使用默认值。
9. GitHub 集成 / Skills 注册中心：直接回车跳过或使用默认值。
10. 默认 Worker 运行时：输入 2（CoPaw，Python 容器，内存占用更低），然后回车。

步骤 3：验证安装成功

配置完成后，安装脚本会自动拉取 HiClaw 所需的 Docker 镜像并启动所有服务。当你看到控制台输出 「HiClaw Manager 已启动！」 的提示时，就意味着安装成功了！

安装成功后，请务必记录以下关键访问信息：

1. 主操作界面：http://127.0.0.1:18088/#/login （用户名：admin，密码请在安装日志中查找）
2. Higress 控制台：http://localhost:18001 （用户名：admin，密码请在安装日志中查找）
3. 移动端访问：在 FluffyChat 或 Element Mobile 等客户端中，将 homeserver 设置为 http://172.22.160.1:18080

三、实战演练：AI 全程自动化开发并部署 1024 网页游戏

安装完成只是开始，真正的威力在于使用。现在，我们通过一个具体的实战项目——开发并部署一个 Web 端的 1024 数字合并游戏，来体验 HiClaw 的自动化能力。

整个流程非常简单：在 HiClaw 的主操作界面中，直接向 AI 助手发送清晰的任务指令，剩下的一切都将由 AI 自动完成。本次实战目标是：开发一个 1024 网页游戏，并将其部署在服务器的 9999 端口上。

指令发出后，AI 会自动创建项目房间、分配专属的 AI 工程师、拆解任务流程，全程无需人工干预。最终，这个预计需要 7.5 小时的项目，仅用了 46 分钟 就全部完成，效率提升了近 90%！

实战核心：AI 自动任务拆解与分工

HiClaw 将整个项目智能地划分为 「游戏开发」 和 「服务器部署」 两大阶段，并自动分配了不同的 AI 工程师（Agent）来负责。

• 👨💻 web-dev：负责游戏的核心逻辑开发、UI 界面设计以及测试优化。
• 👨🔧 ddevops：负责服务器环境准备、游戏部署以及全方位的验证工作。这完美体现了现代 运维/DevOps/SRE 的自动化理念。

阶段 1：游戏开发（负责人：web-dev，总耗时 35 分钟）

任务编号	核心任务	实际耗时	核心交付成果
1.1	核心逻辑开发	~10 分钟	game.js（6.8KB），实现了 4x4 网格、方块移动/合并/游戏结束判定逻辑，10/10 测试通过
1.2	UI 设计开发	~15 分钟	index.html + style.css + ui.js，包含 11 种方块配色、4 种动画效果，支持键盘与触摸双控制、响应式设计
1.3	测试与优化	~10 分钟	提供测试报告与最终版本代码，11/12 测试通过，优化了动画流畅度和用户体验

阶段 2：服务器部署（负责人：ddevops，总耗时 11 分钟）

任务编号	核心任务	实际耗时	核心执行成果
2.1	服务器环境准备	~5 分钟	检查 9999 端口、Python3 环境及防火墙设置，创建部署目录 /var/www/1024-game/，拉取所有开发文件
2.2	游戏部署至 9999 端口	~3 分钟	启动 Python HTTP 后台服务，成功解决端口占用问题，日志文件位于 /var/log/1024-game.log
2.3	部署全维度验证	~3 分钟	页面访问、功能、性能验证全部通过，平均加载时间仅 3.5ms，所有静态资源返回 200 OK

四、实战最终成果：1024 网页游戏成功上线

经过 AI 工程师们的高效协作，一个功能完整的 1024 网页游戏已经成功部署并可以访问。

核心成果亮点

• 游戏访问地址：http://localhost:9999/
• 核心功能：经典 1024 玩法 + 键盘/触摸双控制 + 最高分本地存储 + 响应式设计（完美适配桌面与移动端）+ 4 种平滑动画效果
• 运行状态：Python HTTP 服务器在后台稳定运行，无错误日志，所有 CSS/JS 资源加载正常
• 文件存储：开发与部署文件已同步至 MinIO 对象存储，部署目录为 /var/www/1024-game/，便于后续维护和二次开发

实战核心数据（直观感受 AI 效率）

• 预计总耗时：7.5 小时
• 实际总耗时：46 分钟
• 开发阶段耗时：35 分钟
• 部署阶段耗时：11 分钟
• 测试通过率：11/12 (92%)
• 页面平均加载时间：3.5ms

五、总结

通过这次在 Windows 11 上安装 HiClaw 并进行 1024 游戏开发的实战，我们可以清晰地看到这款 AI 开发协作工具的核心价值：

1. 全程自动化：从需求发送到项目上线，AI 独立完成了分工、开发、测试、部署和验证，实现了真正的“零代码”项目落地。
2. 超高效率：能够大幅压缩项目周期，将数小时的工作量缩短至几十分钟，开发部署效率提升近 10 倍。
3. 新手友好：安装和配置步骤清晰简单，全程提供推荐选项，降低了技术门槛。
4. 场景拓展性强：其能力绝不局限于开发小游戏。对于复杂的 Web 项目、企业级应用，HiClaw 同样能够实现从需求到上线的全流程自动化开发与部署。

无论是个人开发者希望快速验证创意，还是团队想要提升研发效能，HiClaw 都提供了一个极具潜力的新范式。正如在 云栈社区 中大家所追求的：拥抱能够切实提升生产力的新技术。安装完成后，你只需清晰地描述需求，剩下的，就交给 AI 吧。

小贴士：成功运行第一个项目后，你可以在 HiClaw 中尝试发送更复杂的指令，例如开发一个电商网站或后台管理系统。只要指令清晰，AI 就能自动拆解并完成全流程。