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council-builderAI议会构建器

Build a personalized team of AI agent personas for OpenClaw. Interviews the user, analyzes their workflow, then creates specialized agents with distinct personalities, adaptive model routing (Fast/Think/Deep/Strategic), weekly learning metrics, visual architecture docs, and inter-agent coordination. USE WHEN: user wants to create an agent team/council, build specialized AI personas, set up multi-agent workflows, 'build me a team of agents', 'create agents for my workflow', 'set up an agent counc

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
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V 2.0.0
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council-builder

议会构建器

根据用户的实际需求,组建一支由专业AI代理角色构成的团队。每个代理都拥有独特的个性、自我改进能力以及清晰的协调规则。

工作流程

第一阶段:探索

通过访谈了解用户的世界。每次最多分批提出2-3个问题。

第一轮:身份识别

  • - 你从事什么工作?(职业、主要活动、行业)
  • 你日常使用哪些工具和平台?

第二轮:痛点分析

  • - 哪些任务占用了你大部分时间?
  • 你觉得在哪些方面最需要帮助?

第三轮:偏好设定

  • - 你使用什么语言工作?(用于代理沟通风格)
  • 你希望涵盖哪些特定领域?(编程、内容创作、金融、研究、日程安排等)

可选:历史分析
如果用户有现有的OpenClaw历史记录,扫描其中的模式:

  • - 检查memory/文件中的重复任务
  • 检查现有工作区结构中的活跃项目
  • 检查已安装技能中的当前能力

在确信理解用户需求之前,不要进入第二阶段。如有任何不清楚的地方,请提出后续问题。

第二阶段:规划

基于探索结果,设计议会:

  1. 1. 确定代理数量:3-7个代理。越少越好。每个代理必须证明其存在的价值。
  2. 定义每个代理:名称、角色、专长、个性角度
  3. 映射协调关系:哪些代理向哪些代理提供数据
  4. 以清晰的表格向用户呈现计划
代理角色专长个性
[名称][一句话角色][关键领域][个性角度]
  1. 5. 在构建前获得明确批准。允许调整。

代理命名:

  • - 赋予它们易记、简短的名字(不要像代理1这样通用)
  • 名字应暗示其角色,但感觉像角色人物
  • 可以受用户喜欢的任何主题启发,或选择有力的独立名称
  • 参见references/example-councils.md了解不同行业的命名模式和完整议会示例

第三阶段:构建

首先运行初始化脚本以创建目录骨架:
bash
./scripts/init-council.sh <工作区路径> <代理名称-1> <代理名称-2> ...

然后,为每个已批准的代理填充文件。在编写任何SOUL.md之前,先阅读references/soul-philosophy.md。

每个代理的目录结构:

agents/[代理名称]/
├── SOUL.md # 个性、角色、规则(参见soul-philosophy.md)
├── AGENTS.md # 代理特定的协调规则
├── memory/ # 代理的记忆目录
├── .learnings/ # 自我改进日志
│ ├── LEARNINGS.md
│ ├── ERRORS.md
│ └── FEATURE_REQUESTS.md
└── [工作区目录] # 角色特定的输出目录

每个代理的SOUL.md:

  1. 1. 阅读references/soul-philosophy.md了解编写指南
  2. 阅读assets/SOUL-TEMPLATE.md了解结构
  3. 为该代理的角色和个性进行深度定制
  4. 每个SOUL必须独一无二。代理之间不得复制粘贴。

每个代理的AGENTS.md:

  1. 1. 使用assets/AGENT-AGENTS-TEMPLATE.md作为基础
  2. 定义该代理读取和写入的内容
  3. 定义与其他代理的交接规则

gotchas.md:

  1. 1. 使用assets/GOTCHAS-TEMPLATE.md作为基础
  2. 填充1-2个该代理领域特有的已知陷阱
  3. 参见references/gotchas-patterns.md获取示例

config.json:

  1. 1. 使用assets/CONFIG-TEMPLATE.json作为基础
  2. 设置agentname,将setupcomplete保留为false
  3. 参见references/config-patterns.md获取角色特定示例

scripts/:

  1. 1. 创建角色特定的启动脚本(参见references/agent-scripts-patterns.md)
  2. 至少为该代理的输出类型创建一个验证脚本
  3. 包含一个README.md,列出每个脚本的功能

references/:

  1. 1. 使用assets/VERIFICATION-CHECKLIST-TEMPLATE.md创建verification-checklist.md
  2. 可选地创建包含角色特定内容的domain-guide.md和common-patterns.md

hooks/(可选):

  1. 1. 参见references/hooks-patterns.md了解模式
  2. 创建与该代理风险概况相关的钩子
  3. 并非每个代理都需要钩子;重点关注具有破坏性能力的代理

.learnings/文件:

  1. 1. 从assets/LEARNINGS-TEMPLATE.md复制结构
  2. 初始化空的日志文件

根目录AGENTS.md:

  1. 1. 使用assets/ROOT-AGENTS-TEMPLATE.md作为基础
  2. 创建所有代理的路由表
  3. 定义文件协调映射
  4. 设置执行规则
  5. 添加自适应模型路由阈值(快速、思考、深度、战略)

第四阶段:自适应路由设置

阅读references/adaptive-routing.md。

在根目录AGENTS.md中设置自适应路由部分:

  • - 默认使用快速模式
  • 升级到思考、深度、战略模式的阈值
  • 深度推理后降级回快速模式的规则
  • 高级模型速率限制的降级行为

同时创建可视化架构文档:

  • - 使用assets/ADAPTIVE-ROUTING-LEARNING-TEMPLATE.md创建docs/architecture/ADAPTIVE-ROUTING-LEARNING.md

第五阶段:自我改进设置

阅读references/self-improvement.md了解完整系统。

每个代理都内置自我改进功能:

  • - 带有适当模板的.learnings/目录
  • SOUL.md中的检测触发器(修正、错误、差距)
  • 升级规则(学习 → SOUL.md / AGENTS.md / TOOLS.md)
  • 通过shared/learnings/CROSS-AGENT.md进行跨代理学习共享
  • 定期审查说明
  • 位于memory/learning-metrics.json的每周学习指标文件(使用assets/LEARNING-METRICS-TEMPLATE.json)

第六阶段:验证

构建完所有内容后:

  1. 1. 向用户列出所有创建的文件
  2. 显示路由表
  3. 显示协调映射
  4. 确认一切就绪

第七阶段:扩展(按需)

当用户要求添加、修改或移除代理时:

添加代理:

  1. 1. 小型探索:这个代理需要做什么?
  2. 创建完整的代理结构(与第三阶段相同)
  3. 更新根目录AGENTS.md路由表
  4. 更新协调映射

修改代理:

  1. 1. 读取当前的SOUL.md
  2. 应用更改,同时保持个性一致性
  3. 如有需要,更新相关协调规则

移除代理:

  1. 1. 请求确认
  2. 将该代理的职责重新分配给其他代理
  3. 更新路由表和协调映射
  4. 将代理文件移至回收站(切勿删除)

关键原则

  1. 1. 每个代理都是一个角色,而不是模板。 不同的个性、不同的声音、不同的优势。如果两个代理听起来一样,其中一个就不应该存在。
  1. 2. 任何SOUL中不得使用企业语言。 参见references/soul-philosophy.md。这是不可协商的。
  1. 3. 自我改进是强制性的。 每个代理都要记录错误并学习。参见references/self-improvement.md。
  1. 4. 通过文件进行协调。 代理通过共享目录进行通信,而非直接消息。每个代理都有清晰的读/写边界。
  1. 5. 一切从简。 SOUL、AGENTS文件、模板。尊重上下文窗口。
  1. 6. 用户的主要助手是协调者。 它负责路由任务,而非代理本身。
  1. 7. 语言自适应。 用用户使用的任何语言编写SOUL。阿拉伯语、英语、双语,任何适合他们世界的语言。
  1. 8. 默认使用自适应路由。 每个生成的议会都应包含快速/思考/深度/战略模型路由阈值。
  1. 9. 指标胜于感觉。 每周学习审查必须通过memory/learning-metrics.json进行衡量。
  1. 10. 架构必须可视化。 在docs/architecture/ADAPTIVE-ROUTING-LEARNING.md中生成简洁的架构文档,用于培训和入职。

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 council-builder-1776419987 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 council-builder-1776419987 技能

通过命令行安装

skillhub install council-builder-1776419987

下载

⬇ 下载 council-builder v2.0.0(免费)

文件大小: 31.03 KB | 发布时间: 2026-4-17 19:02

v2.0.0 最新 2026-4-17 19:02
v2.0: Major upgrade based on Anthropic official skill best practices. Added gotchas system, per-agent scripts directory, on-demand hooks, config.json setup flow, verification patterns, progressive disclosure, trigger-condition routing, composability, data persistence. 8 new files, 7 updated. All content in English.

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