和AI一起搞事情#2：边剥龙虾边做个中医技能来起号

节前科技圈被一只“龙虾OpenClaw”突袭了。朋友圈里的各类标题党简直不忍直视“AGI降临”“最强记忆管理”“打工人的终结者”看了看底层代码第一感受是“确实是一次很棒的产品级创新但要说技术上的颠覆uh#en!%#en!%#^感觉好像也没有但是只有用了才有发言权。所以这篇文章分两部分实战环节用OpenClaw创建一个新技能——中医方剂卡片生成原理拆解分析OpenClaw到底戳中了用户的哪些爽点先看看最终效果这是我和龙虾折腾大半天的最终成果完整技能详见ark_of_mind动手篇用龙虾捏一个“老中医”智能体在动手之前先聊聊技能到底是什么。大致上可以分两类类型举例本质操作手册类如何写入PPTX工具的使用说明书任务完成类个股财报分析端到端的工作流SOP我们普通开发者要干的就是把业务里那些恶心、重复、不想再干第二次的SOP沉淀成后者的“技能Skill”。而龙虾的特点就是把“Skill”做到了极致万物皆Skill。但如果说skill一定是Agent的未来么对这一点我个人并不完全看好。Skill的优点很明显上手成本低并且可以随模型对话进行持续改进优化似乎有了进化的潜力。但本身它不具备任何约束效力每一步指令都是软约束。这在高精密场景又似乎是个bug。所以要拥抱但同时也对新的形态保持open mind吧。下面我们进入“中医方剂卡片”技能的正式制作过程第一步该独立时要独立(创建独立智能体让我们先创建一个独立智能体一个独立的智能体拥有独立的workspace存储后面会提到的所有记忆文件agentDir模型配置鉴权信息等等openclaw agents add card-maker为什么要单开一个Agent如果在代码编辑器里一个项目一个Agent很正常需要独立环境和Git仓。但在龙虾里问题有点模糊因为龙虾有“全局记忆”。如果只是临时的系统或任务用主Agent主进程就行。但如果你要做一个长期迭代的复杂项目强烈建议单开一个独立的Agent。这就好比你不会让你的“私人生活助理”和“无情的写Bug机器”共用一个大脑一样。独立的Agent拥有干净的上下文不会因为你昨晚让它查了菜谱今天就在代码里给你加两勺盐。第二步用魔法创建魔法(善用skill-creator)身边朋友问做个啥技能呀一拍脑门啥也想不出来。这里给两个思路Demo反推把你原来干的活未来再不想干的拿来逆向工程Histroy压缩把过往你和模型对话中重复过很多次的对话拿来压缩抽象至于怎么写这个Skill的代码千万别自己手搓如果你足够了解它你就不想手搓了。直接召唤 Claude 官方的skill-creator技能skill-creator会引导模型一步步获取创建技能所需的信息。第三步反复拉扯进化技能持续优化技能搭好后就是反反复复的测试。这里你能明显感受到国内外模型的“脑回路差异”。国内有些模型因为缺乏AI相关的训练数据一上来就喜欢用传统后端开发的思维去搭框架动不动就给你搞个复杂的类、加一堆后处理完全偏离了 Skill 轻量化的设计初衷。分享2个开发tips:系统级施压在 Agent.md 里把最核心的SKILL设计原理写进去别让它放飞自我。重要的事情说三遍每一次大的优化和调整指令后都反复强调要followskill-creator的说明最重要的一点在和Agent合作的过程中积累的经验一定要记下来️ “Note it Down记在你的小本本上”这句指令是当前 Agent 框架下让 AI 进化的核心。我让这个做卡片的 Agent 把踩过的坑全写进了它的长期记忆里后面会细讲这个机制。技能搭建虽然充满艺术性和想象力但最终是要变成生产力的。所以验证和量化评估非常重要。这一章我只尝试了“AI测试-我来反馈-AI修改-记笔记”的循环量化评估等我试了Claude新版skill-creator后再来补充。我的做法是清空上下文注意这一点很重要让模型基于技能进行批量测试每个卡片给出反馈让模型基于反馈优化再更新到Skill中3个版本迭代后我就拥有了基本符合我审美的技能效果哈哈前几个版本不要太浮夸架构拆解篇龙虾到底凭什么火玩完了Demo我们来扒一扒龙虾的底层逻辑。它为什么能给用户带来所谓的“AGI体感” 【环境变了】从云端“仙女”变成了本地“牛马”Agent部署环境的变化其实才是我认为最核心的变化。以前的Agent基本都是云端部署——Agent住在一个空空如也的Docker里对用户、对用户环境一无所知。所以以前的Agent都是任务型的写文档、做PPT、生成网页。而OpenClaw能干什么帮你自动分类邮箱帮你回复钉钉消息帮你整理桌面文件夹帮你在日历上订阅日程并提醒核心不是能力变了而是这只龙虾从云端落了地。飞在空中的龙虾怎么能碰到地面上形形色色的人呢但代价是什么极度危险。它有了你的操作权限这意味着它能帮你回消息也能一键删掉你的毕业论文。现在网上甚至有个openclaw.allegro.earth的网站展示了20多万个在公网未加防护的 OpenClaw 示例。所以说这在安全和企业使用上还有一段路要走。✅ 【CORE】交互体感变了Task Oriented - User Oriented环境变化带来的是工作内核的变化。因为拥有了更多人的信息维度交互体验上的AGI味道更浓了。而真正赋予OpenClaw用户维度理解能力的是它的记忆机制。 【Memory】养龙虾的核心什么信息随使用变化养龙虾的核心在两点记忆和技能。技能偏项目化而记忆系统更有AGI色彩。来看看它的设计原理所有记忆都存储在Markdown中文件是唯一形式模型不记忆对话Session之外的任何信息只读写文件采用最简单的文本格式方便人类阅读和编辑身份记忆Openclaw提供了以下几种身份记忆信息默认保存在每个agent的工作目录下包括USER.md你是谁我不说你懂的各种你的喜好和八卦。IDENTITY.md它是谁。SOUL.md这个最有趣它是AI的“灵魂和底线”。更新方式有两种初始化更新首次通过openclaw onboard进入时会根据BOOTSTRAP.md的指令引导用户更新。我的“一卦”长这样USER.md就不给你们看了哈哈手动更新所有.MD文件可以手工编辑所以不用工具、不用模型你自己可以编辑所有以上的记忆文件。三个文件的定位USER IDENTITY让Agent更懂你也让Agent更像人SOUL需要长期打磨把你的人生哲学和处事原则灌输给它 有趣的灵魂万中无一所以SOUL是龙虾行为模式的核心。官方自带的SOUL文件其实非常有趣白话翻译几条核心原则别说废话少给我来“好问题”、“我很乐意帮忙”这套虚的直接干活。 允许有脾气你可以觉得这事很无聊。一个没个性的助手就是个搜索引擎。 别做伸手党自己先看文档、搜上下文。实在搞不定再问我。带答案来别带问题来。 懂点规矩你主人的家底都给你看了处理对外事务发推、发邮件长点心。行为记忆如果说身份记忆是人格化的核心那行为记忆是让龙虾成为你助手的核心。龙虾设计了一长一短两种行为记忆类型文件作用加载时机短期/日常记忆memory/YYYY-MM-DD.md按天组织的日志知道你每天干什么只加载最近两天剩余按需加载长期/核心记忆MEMORY.md决策和持久化事实Agent进化的核心每次主对话都加载短期记忆的更新机制只提供append模式自动触发条件当前对话上下文长度超过阈值用户输入/new开启新对话触发后OpenClaw会启动独立Agent对最近15条对话进行摘要总结。下面是我配置龙虾第一天、接入钉钉插件后在重启对话时模型保存的当日memory而短期记忆的摘要指令非常简单并没有之前我们看过的很多记忆项目中反复的分类但效果现在确实缺少有效的评估机制比较见仁见智。“”长期记忆的更新老实说当前版本的OpenClaw对长期记忆的管理有些混乱——记什么、什么时候触发完全靠Agent自主控制。感兴趣的朋友可以看看这个Git Issue大佬们在讨论如何在文档中明确Memory机制对长期记忆的定位。但好消息是所有文件都可以通过指令更新。你可以说请把这些记下来请更新到你的长期记忆中就像前面我在SKILL制作过程中把多轮调优积累的经验都放到了MEMORY里面。但当前龙虾的长期记忆确实比较粗浅。何时更新、何时失效、究竟压缩什么经验并说不清除。再有就是记忆搜索功能需要你接入OpenAI的向量模型才能使用方案也比较常规就是BM25(0.3)向量(0.7)也都支持用户自行配置这里就不多展开了。【GateWay】交互形式简化从对话中来回到对话中去这块技术细节暂时不展开后面会有一章借着多智能体群聊细说Gateway和钉钉、飞书、Slack这些聊天软件的接入。但我个人认为Gateway层的加入有点返璞归真的感觉从ChatGPT最初爆火就是简单的对话框但这两年随着任务复杂化大家把功能做得越来越复杂——Workflow、Canvas、CLI……可是最初想象中的Jarvis其实就是简单的对话啊。当然不同场景最趁手的工具可能有不同形态。但最能击中大众的可能还是对话。 【HearBeat】简单却有趣的新技能心跳定时任务最后再说下龙虾的心跳机制很有趣的实现思路。不大的功能造就了无数博主博人眼球的标题AI帮我盯盘AI帮我自动下单每周AI自动写周报毕竟原来AI都是被动响应人类的提问而有了心跳机制AI可以主动向人类发问这背后其实是两个机制OpenClaw巧妙地将两种调度模式结合特性心跳Cron定时精度近似可漂移精确会话上下文主会话主会话或隔离会话批处理能力强可批量检查多项弱独立任务成本效率高批量检查低独立调用智能决策强基于上下文弱预设逻辑