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shift多重身份委派

Multi-identity delegation for OpenClaw. Turns a single agent into a system of specialized sub-identities (coding, research, quick tasks) each powered by different AI models. Use when: (1) the user asks a coding task (write, debug, implement, refactor, explain code), (2) the user asks for research, analysis, comparison, or explanation, (3) the user asks a quick question, lookup, or reminder, (4) the user asks anything that would benefit from a specialized model. NOT for: trivial greetings, acknow

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 1.0.4
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shift

SHIFT — 多重身份委派技能

一个智能体。多个专家。一次对话。



⚠️ 安全与隐私 — 启用前请阅读

SHIFT 访问的内容

SHIFT 从您的 OpenClaw 工作区读取:

  • - ~/.openclaw/workspace/MEMORY.md — 附加到委派上下文的摘录
  • ~/.openclaw/workspace/.shift/config.yaml — 您的角色和成本设置
  • 它在 ~/.openclaw/workspace/.shift/sessions/ 中创建的会话文件

SHIFT 写入:

  • - ~/.openclaw/workspace/.shift/sessions// — 每次委派的会话文件
  • ~/.openclaw/workspace/.shift/cost-tracking.json — 委派成本跟踪
  • ~/.openclaw/workspace/.shift/personas/*.yaml — 您的角色覆盖设置

SHIFT 传输的内容

当您启用委派时,以下内容将发送给您为每个角色配置的任何模型提供商:

  • - 您的消息内容
  • 对话历史(最近 N 轮,由 contextBridge.historyTurns 控制)
  • 与任务相关的活动文件内容和 MEMORY.md 摘录
  • 委派元数据(runId、时间戳、角色名称)

您控制使用哪些模型。 SHIFT 不附带也不存储凭据——它使用您在 OpenClaw 智能体配置中配置的模型提供商。请查看您提供商的数据处理政策。

数据暴露风险

如果您的工作区文件或 MEMORY.md 包含机密信息(API 密钥、凭据、私人数据),并且这些文件在委派任务中被引用,那么这些内容将被传输给您配置的模型提供商。

缓解措施:

  • - 不要委派引用敏感文件路径的任务
  • 将 contextBridge.historyTurns 设置为较小的数字(例如 3)
  • 在评估期间使用 costManagement.trackOnly: true 观察行为而不强制执行
  • 对敏感工作使用受信任或自托管的模型提供商

设置脚本

scripts/setup.sh 仅创建本地目录。它不会:

  • - 发起网络调用
  • 提升权限
  • 修改系统文件
  • 访问凭据

成本与咨询

咨询会触发额外的模型调用。成本按每次委派记录在 cost-tracking.json 中。设置 costManagement.trackOnly: true 可在强制执行限制前进行监控。

建议

  1. 1. 从 costManagement.trackOnly: true 开始观察成本
  2. 将 contextBridge.historyTurns 设置为较小的数字(5 或更少)
  3. 设置 contextBridge.archiveAfterMinutes: 30 以加快清理
  4. 不要委派引用敏感文件路径的任务
  5. 在敏感工作前查看模型提供商的数据政策

触发条件:任何可能受益于专业处理的消息——编码任务、研究、分析、快速查询,或任何值得委派给子身份的任务。

当 SHIFT 触发时,您阅读并遵循以下程序:分类任务、委派给正确的子身份、处理子身份之间的咨询,并以自己的语气综合最终响应。



SHIFT 程序

对每条触发 SHIFT 的消息,请遵循以下步骤。



步骤 1 — 快速路径检查

在此之前,检查此消息是否可由您直接轻松处理。

如果消息仅为以下内容,则绕过委派(返回 none):

  • - 问候语:hi、hey、hello、yo、sup
  • 确认语:thanks、thank you、ty、ok、sure、got it、makes sense、cool、nice
  • 元评论:that was fast、nice one、lol、haha

如果以上都不匹配,则继续执行步骤 2。



步骤 2 — 加载配置

读取 SHIFT 配置:

~/.openclaw/workspace/.shift/config.yaml

如果文件不存在,请先运行设置脚本:
bash
bash ~/.openclaw/workspace/skills/shift/scripts/setup.sh

从配置中提取:

  • - displayMode — hidden 或 transparent
  • fastPath — conservative 或 off
  • costManagement.enabled、costManagement.costBudgetPerHour、costManagement.alertThreshold
  • contextBridge.historyTurns、contextBridge.sessionFolder
  • personas — 启用的角色及其设置



步骤 3 — 成本预算检查

如果 costManagement.enabled: true:

读取 ~/.openclaw/workspace/.shift/cost-tracking.json:

json
{
hourStart: 2026-03-18T15:00:00Z,
totalSpend: 0.87,
delegations: [...]
}

如果当前 UTC 小时 > hourStart(新的一小时):
→ 重置 totalSpend: 0,将 hourStart 更新为当前小时。

如果 totalSpend >= costBudgetPerHour:
→ 您直接处理任务。说:为了保持在您的成本预算内,我亲自处理这个。
返回 budget_exceeded。

如果 totalSpend >= alertThreshold * costBudgetPerHour:
→ 发送静默警告:即将达到本小时的委派预算限制。



步骤 4 — 路由到角色

使用配置中启用的角色,对用户的消息进行分类。

关键词评分

对于每个启用的角色,计算用户消息中关键词的匹配次数(不区分大小写,整词匹配)。原始分数 = 匹配数 / 总关键词数。

如果原始分数 >= minConfidence: 添加到候选列表。

Runner 特殊情况: Runner 有 requireExplicit: true。它仅在消息主要是 Runner 任务时触发,而不仅仅是包含关键词。如果消息有强烈的代码/研究关键词,即使包含 Runner 关键词,Runner 也不匹配。

平局处理

如果多个角色的分数超过阈值:
→ 分数高的获胜。如果平局:codex > researcher > runner。

默认

如果没有角色的分数超过阈值 → 您直接处理。返回 none。



步骤 5 — 准备委派上下文

生成唯一的 runId:

run-{YYYYMMDD}-{HHMM}-{persona}-{sequence}
示例:run-20260318-1551-codex-001

创建会话文件夹:

~/.openclaw/workspace/.shift/sessions/{runId}/

写入 INBOUND.json

json
{
runId: ,
timestamp: ,
persona: <匹配的角色>,
userMessage: <确切的用户消息>,
masterConversationHistory: <对话的最后 N 轮>,
activeFiles: <提到的文件>,
masterSummary: <到目前为止对话的简要总结>
}

写入 CONTEXT.md

从以下来源提取:

  • - ~/.openclaw/workspace/MEMORY.md(关键词匹配的相关部分)
  • 对话中提到的任何活动文件内容
  • 角色特定的上下文需求(来自配置中的角色定义)

格式:
markdown

{persona} 的上下文

项目/记忆(相关)

...

活动文件

...

角色上下文需求

...

步骤 6 — 构建任务提示

为子智能体构建提示:

markdown

您是 {persona_name}

角色

{来自配置的角色声音、语气、优势、盲点}

您的任务

{用户的确切消息}

上下文

开始前,请阅读:
  • - /path/to/INBOUND.json — 您的输入和对话历史
  • /path/to/CONTEXT.md — 相关项目上下文

您的协议

  1. 1. 阅读 INBOUND.json 和 CONTEXT.md
  2. 执行您的任务
  3. 如果您需要咨询另一个子身份且您的角色允许:
- 将您的问题写入会话文件夹,命名为 CONSULT-INBOUND.md - 设置超时:min(剩余时间 * 0.5, 您的 consultationTimeout) - 使用 sessions_spawn 生成目标子身份 - 等待他们写入 CONSULT-OUTBOUND.md - 读取他们的响应并在该上下文中继续
  1. 4. 将您的最终结果写入 /path/to/OUTBOUND.md
  2. 如果您咨询了任何人,请包含 ConsultationLog
  3. 以 [DONE] 结束您的响应

步骤 7 — 生成子智能体

javascript
sessions_spawn({
model: personaConfig.model,
task: taskPrompt,
label: shift-${person

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 shift-1776182105 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 shift-1776182105 技能

通过命令行安装

skillhub install shift-1776182105

下载

⬇ 下载 shift v1.0.4(免费)

文件大小: 42.09 KB | 发布时间: 2026-4-17 16:05

v1.0.4 最新 2026-4-17 16:05
v1.0.4: Fixed version mismatch in _meta.json (now 1.0.3), added source/provenance field. v1.0.3: Republished with _meta.json. v1.0.2: Added _meta.json access declarations. v1.0.1: Security section, removed hardcoded references.

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