Ai Cloud Station

ai-cloud-station

Your Dev Environment Should Never Sleep

项目简介

**ai-cloud-station** 是一套面向全球协作团队的 AI 云端开发环境一键部署解决方案。通过 Docker 容器化技术，将顶级 AI 编码工具（如 Claude Code、Gemini CLI、OpenAI Codex、Devin 等）和现代开发环境集成在一起，帮助团队成员无论身处何地，都能安全、稳定、高效地使用最强 AI 编码能力。

主要特性

• Python 3.12 系统级集成: 使用系统级 Python 3.12，python 命令直接指向 python3，Poetry 和 uv 预装，环境更加简洁稳定。
• 主机网络模式: 容器与主机共享网络命名空间，可直接暴露任意端口，支持 WebSocket、HTTP 等所有协议的透传访问。
• 灵活资源控制: 支持通过 --cpu 和 --memory 参数精确控制容器资源，不指定时默认不限制。
• 便捷别名: 内置 yolo (Claude) 和 gyolo (Gemini) 别名，一键启用 AI 全自动执行模式。

核心价值

• 极致易用：一键部署，5 分钟内为每位成员分配专属 AI 云端开发环境。
• 全球可用：突破地域和网络限制，团队成员可随时随地访问。
• 安全合规：代码、AI 认证集中在云端，避免本地泄露和账号风控。
• 高效协作：新成员入职无需复杂配置，环境标准化，极大提升团队效率。
• 开源透明：所有脚本、配置、流程均开源，便于自定义和二次开发。

适用场景

• 跨国/远程/分布式开发团队
• 需要统一 AI 编码环境的企业/创业公司
• 个人开发者希望体验 AI 3.0 时代的云端开发
• 教育/培训/编程教学场景

快速开始

1. 克隆仓库

git clone https://github.com/shareAI-Lab/ai-cloud-station.git
cd ai-cloud-station

2. 构建标准化开发镜像

sudo docker build -t ai-dev-env:latest .

3. 为每位成员一键部署专属环境

chmod +x deploy_user.sh

# 基础用法
./deploy_user.sh 用户名 端口基数

# 指定资源限制
./deploy_user.sh 用户名 端口基数 --cpu 16 --memory 128g

# 示例
./deploy_user.sh xinlu 10                      # 端口: 1022(SSH), 1080(VS Code), 1081(VNC)
./deploy_user.sh alice 20 --cpu 2              # 端口: 2022, 2080, 2081, 限制2核CPU
./deploy_user.sh bob 30 --memory 8g            # 端口: 3022, 3080, 3081, 限制8GB内存

• 端口基数：两位数字，用于生成唯一端口号，避免容器间冲突
• 脚本会自动生成随机密码、初始化持久化目录、同步AI认证
• 容器使用主机网络模式，服务通过环境变量配置端口
• 不指定资源限制时，容器可使用主机全部资源
• 脚本执行成功后，会输出所有访问方式和凭证

4. 认证同步/批量维护（如有需要）

chmod +x resync_auth.sh
./resync_auth.sh

5. 访问方式

容器使用主机网络模式，服务端口基于端口基数分配：

假设端口基数为 `XX`，则服务端口为：

• SSH 终端: ssh dev@YOUR_SERVER_IP -p XX22
• VS Code Web: http://YOUR_SERVER_IP:XX80
• noVNC 桌面: http://YOUR_SERVER_IP:XX81
• VNC 原生端口: 59XX (供VNC客户端直连)

示例（端口基数=10）：

• SSH: 端口 1022
• VS Code: 端口 1080
• noVNC: 端口 1081
• VNC: 端口 5910

密码见脚本输出，所有服务使用相同密码。

进阶用法与最佳实