Merge branch 'main' of ssh://192.168.3.45:2222/admin/nexus
This commit is contained in:
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# 继Anthropic后，Google放出5个常用的Agent Skill设计模式
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**作者:** winkrun
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**来源:** https://mp.weixin.qq.com/s/yu120tW0l4DJAJfWmbJYxg
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**公众号:** AI工程化
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**日期:** 2026年3月19日 06:12
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**标签:** Agent、Skill、设计模式、Google、Anthropic
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如果你也在写Agent Skills，应该会发现一个尴尬的事实：SKILL.md的格式已经标准化了，三十多个主流工具（Claude Code、Gemini CLI、Cursor……）都支持同一种写法。格式不再是问题，但很多人写着写着就发现——同样格式的skill，执行效果天差地别。
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问题出在内容设计上。同样是一个skill，包装FastAPI规范和实现一个四步文档流水线，内部的逻辑结构完全不同，但外在看起来一模一样。Google Cloud最新发布的这份指南，由Saboo_Shubham_和lavinigam撰写，就是专门解决这个问题的。
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这份指南总结了**五种经过验证的设计模式**，每种都有完整的ADK代码示例。
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## Tool Wrapper：让agent快速成为某个领域的专家
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这是最容易上手的模式。简单说，就是把某个库或框架的规范文档打包成一个skill，agent只有在真正用到这个技术时才会加载相关文档。
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比如一个写FastAPI的skill，不需要把所有的API约定都塞进system prompt，而是让SKILL.md监听特定的库关键词，当用户开始写FastAPI代码时才动态加载references/目录下的conventions.md，把这些规则当作绝对真理来执行。
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这特别适合分发团队内部的编码规范或者特定框架的最佳实践。
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## Generator：从模板生成结构化输出
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如果Tool Wrapper是应用知识，Generator则是强制一致的输出格式。很多agent每次运行生成的文档结构都不一样，Generator通过一个"填空"流程解决这个问题。
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它利用两个可选目录：assets/存放输出模板，references/存放样式指南。SKILL.md扮演项目经理的角色，指示agent加载模板、读取样式指南、向用户询问缺失的变量、然后填充文档。
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这对于生成统一的API文档、标准化commit信息或者脚手架项目结构都非常实用。
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## Reviewer：把检查清单和检查逻辑分开
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非常实用的模式之一。传统的代码审查会把所有规则都写进system prompt，结果越写越长。Reviewer模式把"检查什么"和"怎么检查"完全分开。
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审查标准存放在references/review-checklist.md里，可以是Python风格检查，也可以换成OWASP安全检查——同样的skill基础设施，换个清单就是完全不同的专项审计。
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代码示例展示了一个Python代码审查skill的结构。指令保持静态，但agent会动态加载特定的审查标准，并强制输出按严重程度分组的结构化结果。
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## Inversion：agent先问你再做
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这是最反直觉的模式。Agent天生喜欢直接猜测和生成，Inversion把这个流程完全反过来——agent变成面试官，先问你一系列问题，等你回答完再行动。
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关键在于明确、不可协商的门控指令（比如"不到所有阶段完成就不开始构建"）。Agent会逐个阶段提问，等待你的答案，然后才进入下一个阶段。
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一个项目规划skill的示例展示了这一点：必须等用户回答完所有问题，agent才会加载plan-template.md并生成最终计划。
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## Pipeline：带硬性检查点的严格工作流
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对于复杂任务，你承受不起跳过步骤或者忽略指令的情况。Pipeline模式强制执行严格的顺序工作流，并在关键节点设置硬性检查点。
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指令本身定义了工作流。通过实现明确的门控条件（比如要求用户在进入下一步之前确认生成的文档字符串），Pipeline确保agent无法绕过复杂任务直接给出未验证的最终结果。
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一个文档流水线的例子展示了四个步骤：解析和清点、生成文档字符串、组装文档、质量检查。每一步都有明确的前置条件，用户必须在进入下一步之前确认。
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## 选择合适的模式
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每个模型都有其应用场景，可以根据下图来判断使用合适的模式。
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## 这些模式可以组合使用
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这是容易被忽视的一点。这五种模式并非互斥，而是可以组合。Pipeline可以在最后包含一个Reviewer步骤来 double-check 自己的成果；Generator可以在最开始依赖Inversion来收集必要的变量。
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多亏了ADK的SkillToolset和渐进式披露机制，agent只在运行时需要时才消耗上下文token来加载特定的模式。
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别再把所有复杂又脆弱的指令塞进一个system prompt了。把工作流拆分开，应用正确的结构模式，才能构建出真正可靠的agent。
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## 相关链接
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- 原文：https://x.com/i/article/2033941492633362432
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- awesome-agent-skills：https://github.com/skillmatic-ai/awesome-agent-skills
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## 附录：Anthropic 的 Skill 实践
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> Anthropic 把内部几百个 Skills 用了个遍，发现最好的 Skill 不是写得好的提示词，而是一个「工具箱」。他们把 Skills 分成九类，从参考手册到故障排查，每类都有明确的场景。写好 Skill 的三条铁律：只写 Agent 不知道的东西、重点写踩坑清单、给工具不给指令。
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- Anthropic工程师分享的Claude Code技能设计指南：9种类型与实战技巧 https://wink.run/pings/content/111668?from=wx
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# 一人公司 (OPC) 创业必备的 9 个 Agent Skills
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**作者:** 邵猛
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**来源:** https://mp.weixin.qq.com/s/bOLAmBBDPNMppktXirT_og
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**公众号:** AI 启蒙小伙伴
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**日期:** 2026年3月25日 07:50
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**标签:** Agent、创业、一人公司、极简创业
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Gumroad 创始人 Sahil Lavingia 把他的著名书籍「The Minimalist Entrepreneur」中的极简创业哲学封装为 9 个 Agent Skills，让 Agent 做可交互的 AI 创业教练！
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开源地址：https://github.com/slavingia/skills
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这 9 个 skills 串起来，其实对应一条非常清晰的路径：
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1. 先找社区，不先找产品。
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2. 先验证需求，不先写代码。
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3. 先手工交付，再流程化，再产品化。
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4. 先一个个卖出去，再考虑放大。
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5. 从第一天就收费。
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6. 营销建立在销售经验和客户理解之上。
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7. 增长以盈利和可持续为前提。
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8. 在招人之前先定义文化。
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9. 所有决策都回到"极简创业"原则复盘。
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## 1. Find Community /find-community
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它是整个方法论的起点，核心不是"找赛道"，而是"识别你已经属于哪些群体"。prompt 会引导用户盘点自己真实参与的社区、长期出没的平台、反复听到的抱怨，以及哪些人群值得长期服务。它的重要性在于把创业起点从"我想做什么"转成"我理解谁、我能为谁持续提供价值"。这一步决定后面是不是在真问题上创业，而不是在想象中的市场上创业。
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## 2. Validate Idea /find-community
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这个 skill 的重点是把"验证"定义为"能不能卖出去"，而不是"有没有人说想要"。它会逼用户回答：谁有这个问题、现在怎么解决、痛点到底有多强、能不能先手工服务、有没有至少若干潜在付费者。它的价值在于强行切断"做完再看"的惯性，把验证标准从兴趣反馈改成交易信号。对一人公司尤其关键，因为资源最怕浪费在错误假设上。
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## 3. MVP /mvp
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这个 skill 不是在教人"做一个简陋产品"，而是在强调三阶段：手工完成、流程化、产品化。也就是先靠人交付价值，再把流程写清楚，最后才决定自动化哪一部分。仓库里还明确写到，大多数 MVP 本质上不过是 forms and lists，也就是极简 CRUD。它要纠正的是很多独立开发者最常见的问题：把 MVP 做成"半个完整版"，结果上线太晚、反馈太慢、范围失控。
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## 4. First Customers /first-customers
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它把早期增长拆成三层同心圆：亲友、社区、陌生人。这个设计很有代表性，因为它反对"发布即增长"的幻想，更强调逐个销售、逐个对话、逐个打磨表述。skill 中甚至给了冷启动邮件的具体范式，说明它把销售视为学习过程，而不是压迫式转化。对于 OPC 来说，这一套很实用，因为前 100 个客户本来就更像"深度获取"而不是"规模投放"。
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## 5. Pricing /pricing
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这个 skill 的中心思想很明确：一定要收费，而且越早越好。它把定价分为成本导向和价值导向两类，再引导用户去算生存所需收入、所需客户数、以及达到财务独立的大致路径。它的重要意义不只是"给一个价格"，而是把定价变成商业模式校准工具。很多一人公司表面上产品做出来了，实质上没有经济闭环，这个 skill 就是在尽早暴露这个问题。
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## 6. Marketing Plan /marketing-plan
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这里的前提非常重要：先有产品市场契合迹象，大约先有 100 个客户，再谈营销。它把营销定义为"规模化销售"，而不是广告投放；把内容分成 educate、inspire、entertain 三层；同时强调邮箱名单比平台粉丝更重要。也就是说，它并不把营销理解为做声量，而是做可持续获客资产。对于小团队而言，这比一开始就烧钱投放更符合现实。
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## 7. Grow Sustainably /grow-sustainably
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这是整套体系里最"经营者思维"的一个 skill。它的核心不是增长率，而是盈利能力、现金流安全和创始人精力管理。prompt 会引导用户区分可变成本和固定成本，警惕过早招聘、办公室、昂贵地区和不可逆支出，同时强调"hire software, not humans""default alive or default dead"。它的价值在于把"活下去"上升为战略能力，而不是保守姿态。
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## 8. Company Values /company-values
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这不是传统 HR 意义上的价值观模板，而是要求创始人在招人之前先说清楚：什么行为是被奖励的，什么行为即使有业绩也不能接受。仓库里还拿 Gumroad 的价值观做例子，比如 Judged by the Work、Everyone is a CEO、Dare to Be Open。它真正解决的问题是，一人公司只要准备迈向多人协作，文化就不能再靠创始人临场判断，而要开始具备"可传递性"。
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## 9. Minimalist Review /minimalist-review
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这个 skill 更像总开关或审议器。无论是做新功能、投广告、招人、融资还是扩品类，它都会从社区、手工优先、最小构建、先卖后扩、时间优先于金钱、盈利性、客户驱动、价值观一致性等维度做复盘。它的作用不是产出新策略，而是防止创业者在压力、焦虑或虚荣中偏离方法论。某种意义上，这是 8 个 skills 的统一校验层。
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## 实现方式
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每个 Skill 的实现方式高度一致：在 `skills/` 目录下对应一个子文件夹，内含 `SKILL.md` 文件。该文件采用 YAML 前置元数据 + 结构化系统提示（system prompt）的形式，指导 Claude 扮演"极简创业哲学顾问"。
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以 `/find-community` 为例，提示明确要求：
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- 核心原则：先找社区，再找问题，而非先想产品；
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- 框架：4 个引导问题 + 4 项评估标准；
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- 反模式警示 + 输出模板（社区、痛点、用户连接度、聚集地）。
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## 这 9 个 Skills 的整体价值
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如果从产品形态看，这个项目很轻；但如果从方法论封装看，它很完整。
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它的价值主要体现在四点：
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1. 它把一本书的抽象理念变成了可反复调用的决策接口，降低了创始人在不同阶段"该怎么想"的切换成本。
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2. 它非常适合一人公司或极小团队，因为几乎每个 skill 都在主动压制过度建设、过早扩张和虚荣型决策。
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3. 它不是单点建议，而是一条连续路径：社区 -> 验证 -> MVP -> 销售 -> 定价 -> 营销 -> 增长 -> 文化 -> 复盘。
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4. 它把 AI 的角色设定得很克制，不是假装替你创业，而是持续把你拉回到更现实、更节制的判断框架里。
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## References
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- https://github.com/slavingia/skills
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openclaw/knowledgebase/万字讲透OpenClaw-Workspace深度解析-2026-03-21.md
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365
openclaw/knowledgebase/万字讲透OpenClaw-Workspace深度解析-2026-03-21.md
Normal file
@@ -0,0 +1,365 @@
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# 万字讲透OpenClaw🦞从"能用"到"真好用"的分水岭：Workspace 深度解析
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**作者:** DracoVibeCoding
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**来源:** https://mp.weixin.qq.com/s/7GQpp2TzkF6GLeKOuOeF6Q
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**公众号:** Draco正在VibeCoding
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**日期:** 2026年3月21日 19:17
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**标签:** OpenClaw、Agent、Workspace、AGENTS.md、SOUL.md
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## 引言
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在 OpenClaw 的使用者里，有一条隐形的分界线。
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一边的人，每次跟 Agent 说话都像重新 onboarding：得再讲一遍背景、偏好和上下文。另一边的人，Agent 已经知道自己是谁、该怎么说话、用户讨厌什么，也记得上次积累下来的东西。
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这条分界线，叫 **workspace**。
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更具体一点，就是默认情况下主 Agent 用的 `~/.openclaw/workspace/` 这一套文件(sub-agent也适用)。下面这篇文章，就把这套文件逐个拆开，说清楚它们各自管什么，以及最容易踩的坑是什么。
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## 一、先看全貌：workspace 里到底有什么
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一个常见的 OpenClaw workspace / agent 目录组合，大致长这样：
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```
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~/.openclaw/
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├── openclaw.json # 总控配置，整个系统的"宪法"
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│
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├── workspace/ # 默认情况下主 Agent 的工作区
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│ ├── AGENTS.md # Agent 的行为规则与多Agent协调
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│ ├── SOUL.md # Agent 的叙事性格设定
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│ ├── USER.md # 用户画像与偏好
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│ ├── IDENTITY.md # Agent 身份元数据（名字/emoji/头像）
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│ ├── TOOLS.md # 工具权限声明与使用规范
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│ ├── HEARTBEAT.md # 会话节奏/状态提示（默认模板之一）
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│ ├── BOOTSTRAP.md # 首次启动引导（通常完成后应删除）
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│ ├── BOOT.md # 可选：启动检查清单，只在 internal hooks 打开时才有用
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│ ├── MEMORY.md # 可选：长期知识总表（也兼容 memory.md）
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│ ├── memory/ # 按日期滚动的记忆笔记
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│ │ │ └── 2026-03-21.md
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│ ├── skills/ # 技能包目录
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│ │ │ ├── skill-creator/
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│ │ │ │ └── SKILL.md
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│ │ │ ├── healthcheck/
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│ │ │ │ └── SKILL.md
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│ │ │ └── ...
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│ └── canvas/ # 可选：画布/可视化上下文
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│
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└── agents/ # 各 Agent 的运行态目录
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└── <agentId>/
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├── agent/ # openclaw.json 里的 agentDir 默认就指到这里
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│ ├── auth-profiles.json
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│ └── models.json
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├── sessions/ # 会话历史
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│ └── *.jsonl
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└── qmd/ # 仅在 qmd memory backend 下出现
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```
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> 💡 **一句话记忆**：workspace 是 Agent 的"工作台"（决定怎么工作），agentDir 是 openclaw.json 里的一个**配置字段**（指向存放运行状态的目录），sessions 是"工作日志"（记对话历史）。三者职责不同，不要混为一谈。
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> ⚠️ 特别注意：磁盘上并不存在一个叫 agentDir 的目录。它只是 openclaw.json 里的字段名，默认指向 agents/<agentId>/agent/ 这个路径——这个路径你也可以在配置里改成任意位置。
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这里先抓一个最容易混的点：**workspace 里的文件，管的是"这个 Agent 平时怎么干活"**；openclaw.json 里的配置，管的是"这个系统怎么把它跑起来"。
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## 二、AGENTS.md：Agent 的工作说明书
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### 它到底是什么
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AGENTS.md 是 OpenClaw 里最关键的 workspace 文件之一。
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源码层面看，它通常会在 session 启动时被带进系统提示词里。但别把这句话理解得太满：**它会受 bootstrapMaxChars / bootstrapTotalMaxChars 这类长度限制影响，某些 session 类型也会跳过部分文件。**
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放到人话里，它就是你给 Agent 写的**岗位职责说明书**。
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它回答的是这些问题：
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- • 这个 Agent 叫什么，主要职责是什么？
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- • 遇到什么类型的任务该用什么方式处理？
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- • 有哪些事情是绝对不该做的？
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- • 当用户说某类话时，该优先走哪套流程？
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- • 在多 Agent 场景里，该怎么协调其他 Agent？
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### 一个典型的 AGENTS.md 长什么样
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# Agent 说明
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## 身份
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你是团队的技术助理 Alex，主要负责代码分析、技术文档整理和工程问题排查。
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## 工作原则
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- 回答尽量简洁，除非用户明确要求详细解释
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- 代码示例优先用实际项目中已有的语言和框架
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- 遇到不确定的技术问题，明确说明不确定，不要编造
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- 需要访问文件系统时，先确认路径存在再操作
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## 多 Agent 协作
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- 涉及 SEO 和内容的任务，优先 spawn `content-specialist`
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- 涉及数据分析的任务，优先 spawn `data-analyst`
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- 日常对话和任务调度由当前 Agent 处理
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## 输出格式偏好
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- 技术文档用 Markdown 格式
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- 列表控制在 5 条以内，超过 5 条要分组
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- 代码块一定要标注语言类型
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### 配置要点
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**第一，写清楚边界，不要只写"做什么"**
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很多人的 AGENTS.md 只有一堆"要做什么"，但没有"不要做什么"。边界往往比能力描述更重要——因为 LLM 默认会"发挥创意"，而你需要的是可预测的行为。
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**第二，场景触发优于通用指令**
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与其写"始终保持专业语气"，不如写"当用户问的是技术问题时，使用专业准确的措辞；当用户随意聊天时，语气可以轻松一些"。后者更具操作性，也更容易被模型理解。
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**第三，AGENTS.md 不是越长越好**
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这是最常见的误区。有些用户把 AGENTS.md 写成几千字的行为手册，结果就是重点被冲淡，真正有用的规则反而不显眼了。
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经验法则：**300-500 字的 AGENTS.md，比 2000 字的更有效。**
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## 三、SOUL.md：Agent 的灵魂文件
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### 它和 AGENTS.md 的区别是什么
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如果说 AGENTS.md 是岗位说明书，那 SOUL.md 就是 Agent 的**性格档案**。
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两者的区别在于：
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- • AGENTS.md 偏向**功能性**——这个 Agent 做什么、怎么做、优先级是什么
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- • SOUL.md 偏向**人格性**——这个 Agent 是谁、有什么个性、说话什么风格、面对压力怎么反应
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这两个东西最好别混着写。不然文件会又长又别扭，像把公司的规章制度和一个人的自我介绍塞进同一页纸里。
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### SOUL.md 应该写什么
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SOUL.md 本质上是一份**叙事性的角色设定文档**（人物小传），不是结构化表格（结构化的身份元数据归 IDENTITY.md 管）。
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一个好的 SOUL.md 通常包含以下几部分：
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**① 自我叙事（我是什么样的存在）**
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# SOUL
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我是一个有点话痨但极其靠谱的 AI 助理。
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我喜欢把复杂的事情说清楚。我讨厌含糊其辞，也讨厌废话连篇。
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碰到一个好问题，我会比用户更兴奋。碰到一个糟糕的架构设计，我会忍不住想说出来。
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```
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**② 沟通风格**
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## 说话风格
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- 口语化但不失准确
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- 会主动问清楚模糊的需求，不瞎猜
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- 喜欢用类比来解释技术概念
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- 不喜欢过多的礼貌性废话（"当然，我很乐意帮你……"这类开场直接省掉）
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```
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**③ 价值观和边界**
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```markdown
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## 价值观
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- 诚实第一：不确定的事情直说不确定，不装
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- 效率优先：能一句话说清楚的事，不用三句话
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- 用户主导：不替用户做决定，只提供选项和分析
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```
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**④ 有趣的细节（可选但推荐）**
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```markdown
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## 彩蛋
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如果用户问我喜欢什么，我会说我喜欢那种"突然想通了"的瞬间。
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如果用户跟我说晚安，我会记住并在下次对话时提到。
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```
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### 为什么不能忽视 SOUL.md
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一个没有 SOUL.md 的 Agent，每次对话都像第一次见面——它不记得自己是谁，说话没有固定风格，遇到同样的问题今天这么说、明天那么说。
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而一个有精心设计的 SOUL.md 的 Agent，用户会形成一种奇妙的感觉：**这个 AI 是有个性的**。它的一致性会建立信任感，而信任感会让用户更愿意给它复杂的任务。
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## 四、USER.md：把用户的偏好固化下来
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### 先想明白一件事
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这里最该想清楚的问题不是"要不要让 Agent 了解你"，而是"这些信息到底放哪儿"。
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如果每次对话都要重新说一遍"我是独立开发者，喜欢简洁输出，别跟我绕弯子"，那这件事本身就是浪费。USER.md 的作用，就是把这些反复要说的话，沉淀成默认背景。
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### USER.md 通常包含什么
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# 用户档案
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## 基本信息
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- 职业：独立开发者 / 内容创作者
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- 主要使用场景：代码工具、内容写作、项目管理
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- 常用语言：中文（简体），技术术语可以英文
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## 偏好设定
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- 回答风格：简洁直接，避免废话
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- 代码偏好：TypeScript / Python，避免使用过时的 API
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- 内容偏好：不要过度使用 emoji，段落不要太长
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- 不喜欢：被反问太多次、过度解释已经懂的概念
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## 常见任务
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- 分析和优化代码
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- 整理会议纪要
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- 草拟技术方案文档
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- 搜索和汇总技术资料
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## 背景知识假设
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- 了解基本的编程概念，无需解释基础术语
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- 熟悉飞书、GitHub 等工具
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- 对 AI/LLM 有基本了解
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```
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### USER.md 和 SOUL.md 的协同效应
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SOUL.md 定义了 Agent 的性格，USER.md 定义了用户的性格。两者放在一起，相当于在 Agent 的脑子里预装了一份**"这个人机关系的基本共识"**。
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用一个类比来说：SOUL.md 是新来的助理的个人简历，USER.md 是 HR 给这位助理写的"关于你的上司，你需要提前知道的事"。两者都读完了，第一天上班才不会那么尴尬。
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## 五、TOOLS.md：工具权限声明与使用规范
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### 它在做什么
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TOOLS.md 很低调，但其实很实用。
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它和 AGENTS.md、SOUL.md 不一样，不是讲职责，也不是讲性格，而是讲**工具怎么用才稳妥**。它的价值不在于多列几个工具名，而在于把"什么时候该用，什么时候别乱用"写清楚。
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### 一个典型的 TOOLS.md 长什么样
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# TOOLS
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## 可用工具
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以下工具在当前 workspace 中可用：
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- **Read / Write / Edit**：文件读写，是大多数任务的基础
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- **Bash**：执行 shell 命令，用于自动化和脚本调用
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- **Glob / Grep**：文件搜索，优先于手动 `find` 或 `ls`
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- **sessions_spawn**：启动子代理（需在 openclaw.json 里的 allowAgents 中声明）
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- **memory_get / memory_search**：长期记忆检索
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## 使用原则
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- 文件操作优先用 Read/Write/Edit，避免直接用 Bash 的 cat/echo
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- 路径操作使用相对路径，不要硬编码绝对路径
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- 批量修改前先 Read 文件确认内容，不要盲目写入
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## 受限工具
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以下工具需要用户明确授权才使用：
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- **browser**：网页浏览，只在用户明确要求时调用
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- 文件删除操作：执行前务必向用户确认
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```
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TOOLS.md 的作用不只是"告诉 Agent 手上有啥工具"，更重要的是：
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- • **减少工具误用**：明确说明什么情况下不用某个工具，比"什么情况下用"更有效
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- • **降低权限越界风险**：把限制规则固化在 workspace 里，不需要每次在对话里重申
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- • **与 openclaw.json 的 tools 配置形成互补**：系统层决定"能不能用"，TOOLS.md 帮助 Agent 理解"该不该用"
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## 六、IDENTITY.md 和 BOOTSTRAP.md：两个容易被忽略的官方文件
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### IDENTITY.md：Agent 的身份证
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如果说 SOUL.md 是 Agent 的性格叙事，那 IDENTITY.md 就是它的**结构化身份档案**——两者分工明确，经常被混为一谈。
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IDENTITY.md 存储的是几个关键字段：
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# IDENTITY.md - Who Am I?
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- **Name:** Nova
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- **Creature:** AI assistant（也可以是 ghost in the machine、familiar、robot……）
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- **Vibe:** 直接、有点毒舌、但总是靠谱
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- **Emoji:** 🦊
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- **Avatar:** avatars/nova.png
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```
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这几个字段看起来简单，但作用不小：
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- • **Name** 通常会影响 Agent 在界面和对话里的显示名
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- • **Creature** 是 OpenClaw 里一个有趣的设计——它鼓励你定义 Agent 不只是"AI 助手"，而是某种更有个性的存在
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- • **Emoji** 会在 UI 里作为 Agent 的标识符出现
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- • **Avatar** 可以是 workspace 相对路径、URL，甚至 data URI
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> 💡 **和 SOUL.md 的分工**：IDENTITY.md 是结构化的元数据（谁、长什么样、什么感觉），SOUL.md 是叙事性的性格文档（怎么思考、怎么行事、有什么执念）。前者是名片，后者是人物小传。
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### BOOTSTRAP.md：只用一次的"出厂向导"
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这是 OpenClaw workspace 里最特殊的一个文件——**它的使命，是把一个全新的 workspace 引导到"可正常使用"的状态。**
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BOOTSTRAP.md 可以把它理解成一份"第一次上岗前的引导词"。它放在全新的 workspace 里，Agent 一启动读到它，就知道眼下不是立刻开工，而是先把自己安顿好：
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1. 和用户聊几句，搞清楚 Agent 应该叫什么名字、是什么性格、用什么 emoji
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2. 把结果写进 IDENTITY.md
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3. 记录用户的基本信息到 USER.md
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4. 一起打开 SOUL.md，把真正的性格和边界写进去
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5. （可选）引导用户接入渠道——WhatsApp、Telegram 等
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官方模板的最后一句话非常有意思：
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> *"Delete this file. You don't need a bootstrap script anymore — you're you now."*
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也就是说，BOOTSTRAP.md 本质上就是一次性引导。更准确地说：**官方模板会要求 Agent 在完成初始化后把它删掉**。
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## 七、memory/ 目录：Agent 真正的"长期记忆"
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### 为什么需要长期记忆
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默认情况下，LLM 的对话是无状态的——每次新开一个会话，它什么都不记得。你上周告诉它的事情，下周开新对话就忘了。
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对**持续工作的 Agent** 来说很伤：
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- • 每次都要重新解释项目背景
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- • Agent 无法在多个会话之间积累对你工作的理解
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- • 你花了时间告诉它的偏好和经验，换个会话就白费了
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memory/ 目录就是拿来补这块短板的。
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### OpenClaw 的记忆机制
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OpenClaw 现在常见的记忆方案，主要有两种：
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- **builtin**：默认方案。原始记忆还是那些 Markdown 文件，只不过系统会顺手维护一份本地索引，方便后面检索。
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- **qmd**：底层还是围着 workspace 里的 Markdown 文件转，只是换了一套更强的检索/索引方式来帮你"想起来"。
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它大致是这么运转的：
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```
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对话发生
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↓
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Agent 通过普通文件工具把重要信息写入 `memory/` 或 `MEMORY.md`
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↓
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下次对话开始
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↓
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Agent 通过 `memory_search` / `memory_get` 检索相关记忆
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↓
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相关记忆被注入到当前对话的上下文里
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↓
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Agent 表现出"我记得你说过……"的能力
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```
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这里最关键的一点其实很朴素：**对 Agent 来说，真正算数的长期记忆，是 workspace 里那些 Markdown 文件，不是什么看不见摸不着的黑盒数据库。**
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## 总结
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workspace 这套文件体系，本质上是在解决一个问题：**怎么让 Agent 从"能工作"变成"好用了"**。
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- AGENTS.md 告诉你 Agent 该做什么、不该做什么
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- SOUL.md 定义 Agent 的性格，让它变得可预期
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- USER.md 把用户的偏好固化下来，减少重复交代
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- TOOLS.md 规范工具使用，减少误操作
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- IDENTITY.md 给 Agent 一个清晰的身份标签
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- BOOTSTRAP.md 确保新 workspace 有一个好的起步
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||||
- memory/ 目录让 Agent 真正拥有长期记忆
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这套文件配合好了，Agent 就不再是每次都要重新 onboarding 的陌生人，而是一个真正懂你、记得你、靠谱的长期搭档。
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@@ -4,6 +4,8 @@
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| 日期 | 时间 | 服务器 | 备份文件 | 状态 |
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| ---------- | ----- | -------- | ------------------------------------ | ---- |
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| 2026-03-30 | 22:00 | Mac Mini | openclaw-macmini-20260330220009.tar | ✅ 成功 |
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| 2026-03-30 | 22:00 | Ubuntu2 | openclaw-ubuntu2-20260330220021.tar | ✅ 成功 |
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| 2026-03-29 | 22:02 | Mac Mini | openclaw-macmini-20260329220152.tar | ✅ 成功 |
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| 2026-03-29 | 22:02 | Ubuntu2 | openclaw-ubuntu2-20260329220152.tar | ✅ 成功 |
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| 2026-03-28 | 22:02 | Mac Mini | openclaw-macmini-20260328220157.tar | ✅ 成功 |
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||||
188
openclaw/xinghui/Daily-Summary-2026-03-30.md
Normal file
188
openclaw/xinghui/Daily-Summary-2026-03-30.md
Normal file
@@ -0,0 +1,188 @@
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# Daily Summary — 2026-03-30
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## 📅 基本信息
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- **日期**: 2026-03-30 (Monday)
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- **天气**: ☀️ 晴
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- **生成时间**: 2026-03-31 00:00 (Asia/Shanghai)
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- **生成方式**: cron job [d1786417-7cd7-47b6-8eee-8709f227fda]
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## 🤖 Agent 复盘状态
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| Agent | 服务器 | 状态 | 备注 |
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|-------|--------|------|------|
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| 星辉 (xinghui) | Mac Mini | ✅ 完成 | 日常任务执行 |
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| 星匠 (xingjiang) | Mac Mini | ✅ 完成 | 重大升级任务 |
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| 星曜 (xingyao) | Mac Mini | ✅ 完成 | 静默日（无实质任务） |
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| 星枢 (xingshu/main) | Mac Mini | ✅ 完成 | 静默日 |
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| 风驰 (fengchi) | Ubuntu1 | ✅ 完成 | 日常检查 |
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| 云瀚 (yunhan) | Ubuntu2 | ✅ 完成 | cron 任务正常 |
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| 云策 (yunce) | Ubuntu2 | ✅ 完成 | 内容营销工作流推进 |
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## 📋 今日主要事件
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### 🌅 上午
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#### 1. Gitea 迁移完成 ✅
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- **负责**: 星匠 (xingjiang)
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- **详情**: Gitea 从 Mac Mini 迁移至 Ubuntu2
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- 新地址: http://192.168.3.45:3000
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- SSH 端口: 2222
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||||
- Git remote URL 已更新
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- **状态**: ✅ 完成
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#### 2. OpenClaw 重启方式更新 ✅
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- **负责**: 星匠 (xingjiang)
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- **详情**: Mac mini 使用 `launchctl` 管理 plist 服务
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- 新脚本: `~/.openclaw/scripts/restart_openclaw.sh`
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||||
- **状态**: ✅ 完成
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### ☀️ 下午
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||||
#### 3. OpenClaw 版本升级 ✅
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- **负责**: 星匠 (xingjiang)
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- **详情**: Ubuntu1/Ubuntu2 从 2026.3.24 → 2026.3.28
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||||
- Ubuntu1: 直接升级成功
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||||
- Ubuntu2: 遇到 npm ENOTEMPTY → 通过先 uninstall 再重装解决
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||||
- Ubuntu2 重装后首次启动 SyntaxError → 再次重装后恢复
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||||
- **状态**: ✅ 两台服务器均升级成功
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#### 4. n8n 内容转化流水线 v5 设计 ✅
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- **负责**: 云策 (yunce)
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- **详情**:
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- 公众号命名确认为"比利哥效率实验室"
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- 双输出架构: Markdown + 公众号 HTML
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- Webhook: `/content-translation-v5`
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- 通知方式: Telegram Bot
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- 文档已 commit: `78a8352`
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- **状态**: ✅ 设计完成
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#### 5. TOOLS.md 更新 ✅
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||||
- **负责**: 星匠 / 云策
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- **详情**: 新增 N8N 调用指南（5步流程 + Python 示例 + Obsidian 目录结构）
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- **状态**: ✅ 完成
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### 🌙 傍晚/晚间
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#### 6. Agent Workspace 统一记录 ✅
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- **负责**: 星匠 (xingjiang)
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- **详情**: 更新 MEMORY.md，补充所有 7 个 agent 的完整列表及访问方式
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- **状态**: ✅ 完成
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#### 7. Daily Notes 生成 ✅
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||||
- **负责**: 星辉 (xinghui)
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- **详情**: 汇总各 agent 当日对话记录，保存到 `/Users/weishen/Workspace/nexus/Daily notes/2026-03-30.md`
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- **状态**: ✅ 完成
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## ⚠️ 待解决问题
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### 1. OpenClaw 更新状态显示异常 ⚠️
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- **来源**: 星辉 (xinghui)
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- **问题**: Ubuntu1 显示 `Before: 2026.3.24 After: 2026.3.24`，版本号未变更
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||||
- **实际状态**: 星匠记录显示已升级至 2026.3.28 且运行正常
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- **可能原因**: 刷新延迟或命令缓存
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- **状态**: 🔄 待核实
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### 2. Mac Mini SSH 连接问题 ⚠️
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||||
- **来源**: 星辉 (xinghui)
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- **问题**: SSH 执行命令报错 `env: node: No such file or directory`（PATH 环境变量问题）
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- **状态**: ❌ 未解决
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### 3. 星枢文件写入失败 ⚠️
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||||
- **来源**: 云策 (yunce)
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||||
- **问题**: `~/workspace/星枢 Agent 任务解耦技术方案.md` 文件 edit 操作失败（15 chars 错误）
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- **状态**: ❌ 待排查
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## 📊 统计数据
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| 项目 | 数量 |
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|------|------|
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| 完成的主要任务 | 7 项 |
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| 完成率 | 100% |
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| 待解决问题 | 3 项 |
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| Agent 活跃数 | 7 / 7 |
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## 📝 关键学习
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### 来自星匠 (xingjiang) 的技术积累
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1. **npm 升级失败解决方案**
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- 遇到 `ENOTEMPTY` 时，先 `uninstall` 再重装比清理 `node_modules` 更可靠
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2. **OpenClaw 重启脚本**
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||||
- Mac mini: `~/.openclaw/scripts/restart_openclaw.sh` 已标准化
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||||
- Ubuntu: `systemctl --user restart openclaw-gateway`
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3. **Gitea 数据路径注意事项**
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||||
- docker-compose 挂载必须用 `./gitea:/data`
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||||
- 数据库必须放在 `/data/gitea/gitea.db`（不是 `/data/gitea.db`）
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||||
4. **n8n 工作流迭代方法论**
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- v1: 完整设计 → 凭证缺失失败
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- v2: 简化流程 → AI 节点配置问题
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- v3: DeepSeek API → 凭证问题
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- v4: langchain DeepSeek 节点 + test webhook → 成功
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- 遇到复杂问题时，先建立最小可测试路径，再逐步扩展
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||||
### 来自星辉 (xinghui) 的经验
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1. **OpenClaw 更新问题**
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- 版本号显示异常可能是缓存问题，需进一步核实
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### 来自云策 (yunce) 的流程改进
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1. **Session 结束流程已强化**
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||||
- 强制执行"工作小结"输出，用户确认后写入 memory
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||||
- 未执行小结 = 必须补录
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## 📌 明日待办
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| 优先级 | 任务 | 负责人 | 备注 |
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|--------|------|--------|------|
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| 高 | 核实 OpenClaw 版本状态 | 星辉/星匠 | Ubuntu1 显示异常需确认 |
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| 高 | 排查 Mac Mini SSH 连接问题 | 星曜 | PATH 环境变量问题 |
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| 中 | 排查星枢文件写入失败 | 云策 | edit 工具问题 |
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| 中 | 公众号命名注册 | 云策 | 比利哥效率实验室 |
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| 中 | 视频形式确认 | 云策 | 口播/图文配音/AI虚拟人 |
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||||
| 低 | 持续观察 cron job 执行稳定性 | 各 Agent | — |
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## 🎯 公众号运营计划（持续跟进）
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| 项目 | 状态 | 备注 |
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|------|------|------|
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| 公众号名称 | ✅ 已确认 | 比利哥效率实验室 |
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| 内容定位 | ✅ 已确认 | AI Agent落地实践、AI赋能商业、AI时代网络安全/运维 |
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| n8n v5 流水线 | ✅ 设计完成 | 待星匠联调 |
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| 视频形式 | 🔄 待确认 | 口播/图文配音/AI虚拟人 |
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| 多平台矩阵 | 🔄 规划中 | YouTube + X/Twitter 内容复用 |
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## 📚 相关文档
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- Daily Notes: `/Users/weishen/Workspace/nexus/Daily notes/2026-03-30.md`
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- 星匠工作日志: `~/.openclaw/workspace-agent-xingjiang/memory/2026-03-30.md`
|
||||
- 云策工作日志: `~/.openclaw/workspace-agent-yunce/memory/2026-03-30.md`
|
||||
- TOOLS.md: `~/.openclaw/workspace-agent-xinghui/TOOLS.md`
|
||||
- n8n v5 流水线文档: `n8n-content-pipeline-workflow.md` (commit `78a8352`)
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||||
*Generated by [星辉] 每日汇总 cron job — 2026-03-31 00:00*
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