chore: archive AgentDock v1 implementation

README.md

@@ -0,0 +1,80 @@
+# Ubuntu AI CLI 工具箱
+
+这套部署包在一台独立 Ubuntu 主机的 Docker 中统一运行以下工具：
+
+- Codex CLI
+- Claude Code
+- Tencent CodeBuddy Code
+- Kimi Code CLI
+- OpenCode
+- Qwen Code
+- DeepSeek Harness (`dsh`)
+- CC Switch CLI
+- Multica 客户端 Runtime 与 daemon
+
+OpenClaw 不在这个容器中安装，继续使用 Ubuntu 主机上现有的 OpenClaw。Cursor 桌面版继续运行在 Windows，通过 Remote SSH 编辑 Ubuntu 上的项目。
+
+## AgentDock 网页控制台
+
+本项目现在还提供一个仅限局域网使用的网页控制台：
+
+- 保留 OpenDesign `agent-console-v4.html` 的视觉、布局和设计 Token
+- 单管理员登录，无公开注册
+- 浏览器内真实 PTY 终端，支持关闭浏览器后重新连接
+- 实时显示 CLI 版本、运行实例、CPU、内存、会话日志和 Git Diff
+- 在设置页管理加密 API Key、默认模型和 DeepSeek Harness profile
+- 使用 CC Switch 管理 Claude、Codex、OpenCode 的 Provider、MCP 和 Skills
+- 连接现有 Multica 自托管服务端，让 Runtime 调度容器内 CLI
+- Runner 只允许 7 个登记过的 CLI，项目目录只能位于 `/workspace`
+- 不挂载 Docker Socket
+
+服务关系如下：
+
+```text
+浏览器 -> ai-proxy (HTTPS + LAN 限制) -> ai-console -> ai-tools (Runner + Multica daemon + CLI)
+```
+
+## 最终效果
+
+Windows 上可以直接运行：
+
+```powershell
+.\scripts\remote-ai.ps1 -Server nas -Tool codex -Project my-project
+```
+
+AI CLI 实际在 Ubuntu 的 Docker 容器中运行，Windows Terminal 只负责显示和输入。项目文件位于 NAS 的 `/vol1/1000/docker/ai-toools/workspace`，在容器内对应 `/workspace`。
+
+## 文档入口
+
+1. [部署说明](docs/DEPLOYMENT.md)
+2. [日常使用](docs/USAGE.md)
+3. [升级和备份](docs/MAINTENANCE.md)
+4. [常见故障](docs/TROUBLESHOOTING.md)
+5. [官方资料来源](docs/SOURCES.md)
+6. [192.168.200.36 实际部署记录](docs/SERVER-192.168.200.36.md)
+
+## 最短部署步骤
+
+在 Ubuntu 主机上进入本目录，然后执行：
+
+```bash
+cp .env.example .env
+chmod +x scripts/ai
+mkdir -p /vol1/1000/docker/ai-toools/workspace
+docker compose build
+docker compose up -d
+docker compose exec ai-tools ai-tools-check
+```
+
+网页控制台还需要在 `.env` 设置 `ADMIN_PASSWORD`、`RUNNER_TOKEN` 和
+`CONFIG_ENCRYPTION_KEY`。完整步骤见 [网页控制台部署说明](docs/CONSOLE-DEPLOYMENT.md)。
+
+首次使用某个工具时，需要在容器内完成它自己的登录：
+
+```bash
+./scripts/ai codex .
+./scripts/ai claude .
+./scripts/ai kimi .
+```
+
+登录信息保存在部署目录的 `data` 中。重启或重建容器不会清除它，请不要把这个目录公开或提交到 Git。