春节前，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！”“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$#&en!%$#

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** 

![introduction (1).png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6190096/bf03270f7c966ccc7ad10fcc875471d9.png)

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](https://github.com/DSXiangLi/ark_of_minds)**

![图片](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6190096/29aace0bac5a39f1f62e328aef8ba9dd.jpg)

## 动手篇：制作你的专属技能
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

```bash
openclaw agents add card-maker
```
![图片](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6190096/ed5c57025854e97badf4992db9ec2eff.jpg)


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：

![截图_选择区域_20260313075854](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6190096/8cdf194d791fa7a793babdcd2431c5af.png)

`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follow`skill-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）。

![截图_选择区域_20260313191446](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6190096/4b086e31751c16231f44387e339486fb.png)

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
- 每个卡片我会给出反馈
- 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）
![小青龙汤](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6190096/831e5fc5be70951e40a82d8b5591ac44.jpg)

![桂枝汤](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6190096/c42e022239f6c53c561c7dd1182b9285.jpg)

![图片](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6190096/c78ecfb32b8da009e8cad6adfa542887.jpg)

## 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？危险危险危险~
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：
1. 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）：

![截图_选择区域_20260309141426](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6190096/85d187976f5214122a5b8a6a5604346c.png)

2. 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：
```txt
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：

![截图_选择区域_20260313161353](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6190096/f06bc22c12dde2ed4ad6551b8d60c04c.png)

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](https://github.com/openclaw/openclaw/pull/43071)，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） |

Cron很好理解是精准的后端定时，在几点几点，触发一个独立的定时任务。而心跳的设计很巧妙，为了和当前用户的状态无缝衔接，心跳的触发是放在当前主对话中的，可以直接关联前后对话的上下文，整个触发机制如下

```txt
系统定时器触发(every 30 min可配置)
    ↓
后端发送用户消息: "Read HEARTBEAT.md if it exists..."
    ↓
模型看到：常规系统提示词 + 这条特殊用户消息
    ↓
模型执行：读取HEARTBEAT.md文件（使用`read`工具）
    ↓
模型根据HEARTBEAT.md内容决定回复：
    - 有需要关注的事项 → 回复具体内容
    - 无事项 → 回复"HEARTBEAT_OK"
```

春节前，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！”“打工人的终结者！”

和AI一起搞事情#2：边剥龙虾&边做个中医方剂技能

这一章我们演示用龙虾制作我的专属技能-“中医方剂卡片”的全过程，同时轻度解密龙虾的几个核心设计，看看龙虾为何俘获了这么多人的心~

人工智能

OpenClaw推出"中医方剂卡片生成"技能，通过独立智能体创建和持续优化实现AI技能开发。文章详解了从技能构思到实战落地的完整流程，包括记忆机制、心跳定时任务等核心技术。探索AI如何从云端走向本地，实现更智能的用户导向交互，同时分析了当前技术局限与安全考量。

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