在 WSL2 中执行 Ubuntu 命令

环境准备

系统要求

• 操作系统：Ubuntu 20.04+ / macOS 11+ / Windows 10+（建议使用 WSL2）
• Python 版本：3.8 或更高版本
• 推荐硬件：
  • CPU：4 核以上
  • 内存：8GB 以上
  • 磁盘空间：10GB 以上（如需下载模型）

安装基础依赖

Ubuntu / Debian

sudo apt update
sudo apt install -y python3-pip git build-essential cmake

macOS

brew install python3 git cmake

Windows (WSL2)

sudo apt install -y python3-pip git build-essential

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获取源代码

克隆仓库

git clone https://github.com/ai-lobster/openclaw.git
cd openclaw

切换到开发分支（可选）

git checkout dev  # 或其他开发分支

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设置 Python 环境

创建虚拟环境（推荐）

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/macOS
# Windows: venv\Scripts\activate

安装 PyTorch（根据 CUDA 版本选择）

• 无 GPU：

  pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

• CUDA 11.8：

  pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

安装项目依赖

pip install -e .[dev]  # 安装开发依赖（包括测试工具）
# 或仅安装核心依赖
pip install -r requirements.txt

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配置开发环境

安装预提交钩子（代码规范）

pre-commit install
pre-commit run --all-files  # 首次运行检查

设置环境变量

创建 .env 文件（参考 .env.example）：

cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件，填入 API 密钥等配置

下载模型文件（如需要）

# 示例：下载默认语言模型
python scripts/download_models.py --model default

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运行测试

单元测试

pytest tests/ -v

代码风格检查

black . --check  # 代码格式化检查
flake8 .         # 代码规范检查
mypy .           # 类型检查

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启动开发服务器

调试模式启动

python -m openclaw.api --reload --host 0.0.0.0 --port 8000

或使用 Docker 开发环境

docker-compose -f docker-compose.dev.yml up

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贡献代码指南

代码规范

• 遵循 PEP 8 规范
• 使用 类型注解
• 提交前运行 black . 自动格式化

提交信息格式

feat: 添加新功能
fix: 修复问题
docs: 更新文档
style: 代码风格调整

创建 Pull Request

1. Fork 仓库并创建功能分支
2. 添加测试用例
3. 确保所有测试通过
4. 提交 PR 到 dev 分支

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常见问题

CUDA 版本不匹配

# 查看支持的 CUDA 版本
python -c "import torch; print(torch.version.cuda)"
# 重新安装对应版本 PyTorch

依赖冲突

pip install pip-tools
pip-compile requirements.in  # 生成精确版本

内存不足

• 减小批处理大小（batch_size）
• 使用 CPU 模式调试

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获取帮助

• 📖 开发文档
• 🐛 提交 Issue
• 💬 Discord 开发频道

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提示：

• 开发过程中建议使用 VS Code 或 PyCharm 作为 IDE
• 启用 venv 后安装的依赖仅在虚拟环境中有效
• 定期执行 git pull 同步最新代码

按照以上步骤，您将成功搭建 OpenClaw 的开发环境,可以开始进行功能开发或问题修复。

标签： WSL2 Ubuntu命令