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Raw Blame History

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说明： Prompts/CCPE/强哥的虎贲卫/下的Prompt是我写作时用的智能体。

之前这些智能体的Prompt全部并列在文件夹里，我现在将它们放在了各自的文件夹；
之前测试了芒格，但是之前芒格在强哥的虎贲卫/，现在我移动到了强哥的虎贲卫/芒格之魂/下，导致对应的skill和Readme这些都不对了。

任务： 我准备将强哥的虎贲卫/下的智能体都打造出来。但是在这个之前，需要探讨下skills管理的问题。我看到芒格之魂在skills/下，我就有100多个智能体，将来这些全部并列放进skills/中么？还是可以做一些分类，比如将我自己的和github上的分开来；我的本身就有不同的分类。

2

这是个好问题。让我先看看你现在的目录结构和芒格之魂的具体情况。明白了。你现在有12个skill，但Prompts里有18个智能体文件夹。让我看看skill-creator的规范，了解如何组织这些skills：现在我明白了skill系统的结构。让我给你几个关于skills管理的方案：

Skills 组织方案对比

方案1：扁平结构（现状）

skills/
├── agent-browser/
├── github/
├── munger-soul/
├── weather/
└── ... (100+ 个并列文件夹)

优点：简单，OpenClaw原生支持缺点：难以管理，没有命名空间，容易冲突

方案2：前缀命名空间（推荐过渡方案）

skills/
├── agent-browser/           # 官方/第三方
├── github/
├── weather/
├── ws-munger-soul/          # wantsong的个人技能 (ws-前缀)
├── ws-zhang-liao/
├── ws-xiao-he/
├── ws-kepner-tregoe/
└── ws-ccpe-analyst/

优点：无需改OpenClaw代码，一眼看出归属缺点：还是在一个大目录里

方案3：分层目录 + 符号链接（推荐长期方案）

skills/
├── _external/               # 第三方skills (git submodule或手动安装)
│   ├── agent-browser/
│   ├── github/
│   └── weather/
├── _personal/               # 你的个人skills
│   ├── 强哥的虎贲卫/        # 按你的分类组织
│   │   ├── munger-soul -> ../../../users/wantsong/Prompts/CCPE/强哥的虎贲卫/芒格之魂/
│   │   ├── zhang-liao -> ...
│   │   └── xiao-he -> ...
│   ├── 强哥的龙骧营/
│   └── 强哥的思想审判庭/
└── _store/                  # 软链接指向实际位置
    ├── munger-soul -> ../_personal/强哥的虎贲卫/munger-soul/
    ├── zhang-liao -> ...
    └── ... (OpenClaw实际扫描的入口)

核心思想：

源文件保留在 Prompts/CCPE/ 下 — 那是你的创作空间
Skills 目录只放软链接 — 指向源文件
OpenClaw 只扫描 skills/ 下的软链接 — 对它来说一切如常

方案4：配置文件映射（需要OpenClaw支持）

在 openclaw.yaml 中添加：

skills:
  paths:
    - ./skills
    - ./users/wantsong/Prompts/CCPE/*/  # 通配符扫描

优点：最干净，源文件和skill位置统一缺点：需要OpenClaw代码支持

我的建议

现阶段用方案3的简化版：

# 你的源文件位置（保持不变）
users/wantsong/Prompts/CCPE/强哥的虎贲卫/芒格之魂/

# 创建skill时，在 skills/ 下创建软链接
skills/munger-soul -> ../users/wantsong/Prompts/CCPE/强哥的虎贲卫/芒格之魂/

这样：

✅ Prompts目录保持你的分类逻辑
✅ Skills目录保持OpenClaw兼容
✅ 编辑源文件，skill自动更新
✅ 100个智能体也不会乱

下一步行动？

我可以帮你把现有的 芒格之魂 重新链接到正确位置
批量为你创建其他17个智能体的skill结构
或者先讨论清楚分类命名规范再动手

你想怎么推进？

3

我倾向于方案3：分层目录 + 符号链接，但是我还有问题。需要先答复我的问题，我充分了解后，再决定后续。

skills/munger-soul/SKILL.md其实已经包含了我的users/wantsong/Prompts/CCPE/强哥的虎贲卫/芒格之魂/芒格之魂1.1.md的内容，那么：

我还有必要将这个munger-soul链接到我的原始Prompt 芒格之魂1.1.md么？
芒格之魂1.1.md的内容不多，只有4000多字，openclaw的机制是什么？
- 先阅读的munger-soul/SKILL.md么，然后再去阅读芒格之魂1.1.md么？
- Prompts/下，我有些智能体的提示词比较长，里面放着多个附录（模型、规则），比如知行合一元认知分析师1.1.md，你不用打开阅读看文件的长度即可，这个大约有2.8万字。这个应该是我指定用知行合一元认知分析师时，OpenClaw才去加载，不然上下文容易超出。
像知行合一元认知分析师这样的，里面有大量公式，有逻辑运算，我现在手工跑，都是在Gemini，Claud这样的模型上跑的，国内的Qwen，Kimi效果不理想，我需要为这些特殊的指定LLM。

好问题，我来逐一解答。

问题1：还有必要链接到原始Prompt吗？

取决于你的维护方式：

场景	建议
SKILL.md 是唯一的真相源 → 你直接在 `skills/munger-soul/SKILL.md` 编辑	不需要链接，Prompts目录只留备份
Prompts 是唯一的真相源 → 你在 `Prompts/` 编辑，定期同步到 skill	用软链接，或写同步脚本
双向维护 → 两边都改（容易出错）	不推荐

看你的情况，SKILL.md 已经包含了完整 Prompt，而且格式规范（有 frontmatter、有结构），建议以 SKILL.md 为准，Prompts/ 下的文件可以视为：

历史备份
或开发中的草稿

问题2：OpenClaw 的加载机制

渐进式披露（Progressive Disclosure）：

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  阶段1: 元数据 (始终加载)                                      │
│  ─────────────────────                                       │
│  读取所有 skills/*/SKILL.md 的前 100 词 (YAML frontmatter)     │
│  提取 name + description，用于判断哪个 skill 触发               │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  阶段2: SKILL.md 全文 (触发后加载)                             │
│  ─────────────────────                                       │
│  当用户请求匹配某个 skill 的 description 时                    │
│  才加载该 skill 的 SKILL.md 全文                               │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  阶段3: References (按需加载)                                  │
│  ─────────────────────                                       │
│  如果 SKILL.md 里有指向 references/ 文件的链接                 │
│  且 Codex 判断需要，才加载那些文件                              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

关键结论：

✅ 4000字的 SKILL.md → 只在触发时加载，平时不占上下文
✅ 28000字的智能体 → 必须拆分，把核心放 SKILL.md，附录放 references/
❌ 不要把 2.8 万字全塞进 SKILL.md，会撑爆上下文

拆分示例：

知行合一元认知分析师/
├── SKILL.md                 # ~5000字：核心身份、使命、执行流程
└── references/
    ├── 思维模型库.md         # 按需加载
    ├── 逻辑运算规则.md       # 按需加载
    └── 案例分析集.md         # 按需加载

问题3：为特定 Skill 指定 LLM

OpenClaw 目前不支持 per-skill 模型配置，但有几个变通方案：

方案A：会话级指定（最灵活）

/reset
/model gemini-2.0-pro
# 然后调用 skill

方案B：Skill 内部提示（推荐）

在 SKILL.md 开头加：

---
name: 知行合一元认知分析师
description: |
  【模型要求】此 skill 包含复杂逻辑运算，建议在 
  Gemini 2.0 Pro / Claude 3.5 Sonnet / GPT-4o 上运行。
  在 Qwen/Kimi 上可能效果不佳。
  
  使用场景：深度元认知分析、思维过程显影...
---

这样用户每次触发时都能看到提示。

方案C：包装 Skill（如果需要强制）

创建一个代理 skill：

# SKILL.md
---
name: run-on-gemini
description: 将请求转发到 Gemini 运行的 知行合一元认知分析师
---

1. 检查当前模型，如果不是 Gemini 系列，提示用户切换
2. 加载 ../知行合一元认知分析师/SKILL.md 并执行

总结建议

问题	建议
1. 链接问题	以 skills/ 为准，Prompts/ 作为备份/草稿区
2. 大文件拆分	28000字的智能体必须拆成 SKILL.md + references/
3. 模型指定	在 SKILL.md 开头用注释说明推荐模型，靠用户自觉切换

下一步等你决定：

是否需要我帮你把 知行合一元认知分析师 拆分成标准 skill 结构？
还是你有其他关于组织方式的疑问？

4

问题1：还有必要链接到原始Prompt吗？

这个我已经明白了，我们以Skill为准即可。SKILL.md 是唯一的真相源，这样就不需要链接了。

在OpenClaw之前，我已经搭建了100多个智能体，这些现在都是运行的比较稳固的。Prompts是我自己的文件夹，你不能在里面进行维护。我将芒格放进来后，你生成了一份强哥的虎贲卫/README.md 那这样的话，我们是否就不需要在Prompts下面建立Readme了？你前面生成的README是多余的吧？

问题2：OpenClaw 的加载机制

这个我也明白了。索引实际上在Skill.md上。

28000字的智能体 → 必须拆分 这个我不同意。这个不能拆分，没有这样的上下文的LLM不适合这个任务而已。我目前在手工使用我的部分智能体时，往往都是20万+的Tokens，除了提示词还有资料、数据，没有这些支撑，效果很差。我已经实践过的。

问题3：为特定 Skill 指定 LLM

靠用户自觉切换，这个在对话时能切换么？还是需要到配置上去？

请你仔细看看下面的多 LLM 路由 ✅ 原生支持是否可行？

OpenClaw 的 models 系统：

模型别名：可为不同任务绑定不同模型
Fallback 链：主模型失败自动降级
Agent 级绑定：每个 Agent 可配置专属模型

可以直接实现：

agents:
  prose-writer:
    model: openai/gpt-5.2
  critical-reviewer:
    model: google/gemini-pro
  outline-builder:
    model: anthropic/claude-sonnet

问题1：README 是否多余？

是的，Prompts 下的 README 是多余的。

既然：

SKILL.md 是唯一的真相源
Prompts 是你的私人创作空间，我不维护

那 强哥的虎贲卫/README.md 可以删掉。Skill 的自文档化靠 SKILL.md 本身就够了。

问题2：大 Prompt 不拆分

明白了。你的使用场景是：

20万+ tokens 是常态
长上下文是任务必需，不是可选优化
模型选错了就是做不了，不是效果差一点的区别

那我的建议修正为：

对于长上下文强依赖的智能体：

不拆分，保持完整 Prompt 在 SKILL.md
但要在 description 里明确标注："此 skill 需要 128K+ 上下文，建议在 Gemini 1.5 Pro / Claude 3 Opus 上运行"
用户触发前，先检查自己当前模型是否够长

问题3：多 LLM 路由

让我查一下 OpenClaw 当前的配置能力：确认了！OpenClaw 原生支持 per-agent 模型绑定 ✅

agents:
  list:
    - id: prose-writer
      model: openai/gpt-5.2
    - id: critical-reviewer  
      model: google/gemini-pro
    - id: outline-builder
      model: anthropic/claude-sonet

但是，这里有个关键区别：

概念	说明
Agent	OpenClaw 的运行时实体，有独立会话、记忆、配置
Skill	被 Agent 调用的能力包，本身不运行，只是被读取

你提到的配置是 Agent 级 的，不是 Skill 级 的。

两种用法对比

用法A：Skill 被主 Agent 调用（当前模式）

用户 → 主 Agent (Claw) → 读取 munger-soul/SKILL.md → 执行
              ↑
         模型由主 Agent 决定

用法B：专用 Agent 绑定 Skill（你要的模式）

用户 → 知行合一 Agent (绑定 Gemini) → 加载自己的长 Prompt → 执行

实现你要的效果

方案：为长上下文智能体创建专用 Agent

agents:
  list:
    - id: main
      name: Claw
      default: true
      model: moonshot/kimi-k2.5
      
    - id: zhi-xing-he-yi
      name: 知行合一元认知分析师
      model: google/gemini-2.0-pro  # 或 gemini-1.5-pro
      skills: []  # 不依赖 skills，直接用自己的 Prompt
      agentDir: ./agents/zhi-xing-he-yi  # 放完整 Prompt

然后使用：

/switch zhi-xing-he-yi

对话中切换模型？

可以，用 /model 命令：

/model gemini-2.0-pro

但这是当前会话切换，不是 per-skill 的。

最终建议

场景	方案
短上下文 skills（芒格、魏征等）	标准 skills/ 目录，主 Agent 调用
长上下文智能体（知行合一等）	创建专用 Agent，绑定 Gemini/Claude，用自己的 agentDir

这样：

✅ Skills 系统保持轻量
✅ 长上下文智能体有专属模型
✅ 用户用 /switch 选择 Agent，不用记模型名

下一步：

删掉 Prompts 下的 README
是否需要我为长上下文智能体设计 Agent 配置结构？
还是你想先把手头这 18 个智能体分类，决定哪些走 Skill、哪些走专用 Agent？

5

依然是问题的讨论。关于Agent。我这18个智能体目前都是基于Gemini打造的，手工用的都是Gemini 3.0 pro或者3.1 pro。

如果是Agent，那么没法像调用Skill那样，在一个会话里，同时让不同的智能体做，然后汇总，比如张辽做什么、蒙田做什么、最后再汇总这样的么，即使我用了支持长会话的LLM。

这是个关键洞察。

Agent vs Skill 的核心区别

特性	Skill	Agent
运行方式	被调用，在主会话上下文执行	独立会话，隔离运行
切换成本	零，直接读取 SKILL.md	高，/switch 会切换整个上下文
组合能力	✅ 可以在一个会话里连续调用多个	❌ 一次只能一个 Agent 活跃
记忆隔离	共享主 Agent 记忆	各自独立记忆

你的需求：张辽做什么 → 蒙田做什么 → 汇总

这确实是 Skill 模式 的优势。

但有个矛盾

需求	方案	问题
长上下文（20万+ tokens）	专用 Agent + Gemini	无法组合调用
组合调用（张辽→蒙田→汇总）	Skill 模式	主 Agent 模型可能不够强

可能的解决方案

方案A：分层架构（推荐）

顶层：协调者（Orchestrator）
   ↓
中间层：Skills（张辽、蒙田、魏征...）
   ↓
底层：LLM 路由

具体做法：

所有智能体都做成 Skill，保持组合能力

在 SKILL.md 里标注模型要求：

---
name: 知行合一元认知分析师
description: |
  【模型要求】此 skill 需要 Gemini 2.0 Pro / Claude 3.5 Sonnet 级别模型
  若在 Kimi/Qwen 上运行，效果可能严重下降
---

用户手动切换模型后调用：

/model gemini-2.0-pro
用知行合一分析一下这个问题

方案B：Sub-agent 模式

OpenClaw 支持 sessions_spawn 创建子会话，可以指定模型：

agents:
  list:
    - id: main
      name: Claw
      default: true
      model: moonshot/kimi-k2.5
      subagents:
        enabled: true
        allowedAgents: ['gemini-worker', 'claude-worker']
        
    - id: gemini-worker
      name: Gemini Worker
      model: google/gemini-2.0-pro
      runtime: subagent

然后主 Agent 可以：

spawn subagent(gemini-worker, task="张辽分析...")
spawn subagent(gemini-worker, task="蒙田分析...")
等待结果 → 汇总

但这需要 OpenClaw 代码支持 subagent 模型绑定，目前不确定是否完全支持。

方案C：外部 ACP 调用

用 runtime: acp 把智能体作为外部服务：

agents:
  - id: zhang-liao-acp
    runtime: acp
    acp:
      endpoint: http://localhost:8080/zhang-liao  # 你自己部署的 Gemini 服务

然后主 Agent 通过工具调用它。

我的建议

现阶段用方案A（分层 + 手动切模型）：

场景	操作
单智能体深度分析	`/model gemini-2.0-pro` → 调用 skill
多智能体组合	`/model gemini-2.0-pro` → 连续调用多个 skills → 自己汇总

未来等 OpenClaw subagent 模型绑定成熟后，可以升级成方案B，实现自动路由。

关键问题

你现在的实际使用场景更多是哪种？

A：单个智能体深度分析（如知行合一单独工作）
B：多个智能体协作（张辽+蒙田+魏征组合）
C：两者都有，比例差不多

这决定了我们是：

优先保证 Skill 组合能力（选方案A）
还是优先保证长上下文+强模型（选方案B/C）

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我现在的工作场景实质是多智能体协同，只是人工来做传递工作。仅写作上，有大约近四十个智能体，从观点讨论，到提纲撰写、修订，再到文章的生成与审校。 强哥的虎贲卫/下就是观点、提纲到正文的部分。

我有自己的Dify平台，可以搭建供调用的单智能体服务。这个可以作为“外部 ACP 调用”的服务吧？

我原本计划是：

我用Qwen或者Kimi做一般的计划任务，下发，文件，检索这些通常工作；
在调用具体“专家级”智能体时，使用Gemini、Claude这样的，获取专家的结论
再用Kimi这样的来做最后的完善

那么，借用Dify搭建外部ACP，我可以怎么做，比如把张辽、蒙田、包括知行合一全部封装成外部调用服务。

明白了，你的场景是典型的多智能体工作流编排。

Dify → ACP 方案完全可行

架构图：

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    OpenClaw (主控)                       │
│                   模型: Qwen / Kimi                      │
│                      (Claw Agent)                        │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
                           │
           ┌───────────────┼───────────────┐
           ▼               ▼               ▼
    ┌────────────┐  ┌────────────┐  ┌────────────┐
    │  Dify API  │  │  Dify API  │  │  Dify API  │
    │   张辽服务  │  │   蒙田服务  │  │  知行合一   │
    │ (Gemini)   │  │  (Gemini)  │  │  (Gemini)  │
    └────────────┘  └────────────┘  └────────────┘

具体实施步骤

1. Dify 侧配置

每个智能体在 Dify 上：

应用类型：Chatflow / Workflow
模型：Gemini 2.0 Pro / Claude 3.5 Sonnet
发布：开启 API 访问，获取 API Key 和 API Endpoint

示例：张辽服务

Dify App: 张辽-观点提炼
API Endpoint: https://dify.wantsong.cn/v1/chat-messages
API Key: app-xxxxxxxxxxxxxxxx

2. OpenClaw 侧配置

方案A：HTTP 工具调用（推荐，最简单）

在 TOOLS.md 或 Skill 里配置：

# 张辽服务调用
POST https://dify.wantsong.cn/v1/chat-messages
Authorization: Bearer {{DIFY_ZHANGLIAO_KEY}}

{
  "inputs": {},
  "query": "{{user_input}}",
  "response_mode": "blocking",
  "conversation_id": "",
  "user": "openclaw"
}

方案B：封装成 Skills

为每个 Dify 智能体创建一个轻量 skill：

# skills/zhang-liao-dify/SKILL.md
---
name: zhang-liao-dify
description: |
  调用外部 Dify 服务"张辽-观点提炼"。
  用于：快速提炼核心观点、识别逻辑漏洞、挑战思维盲区。
  使用时机：需要犀利批判性分析时。
---

## 调用方式

```bash
curl -X POST https://dify.wantsong.cn/v1/chat-messages \
  -H "Authorization: Bearer ${DIFY_ZHANGLIAO_KEY}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "inputs": {},
    "query": "{{input}}",
    "response_mode": "blocking",
    "user": "openclaw"
  }'


### 3. 工作流示例

**写作流程编排**：

```markdown
# 文章创作工作流

## 阶段1：观点讨论
调用：强哥的虎贲卫/张辽-dify
输入：用户原始想法
输出：批判性质疑、观点提炼

调用：强哥的虎贲卫/蒙田-dify  
输入：张辽输出
输出：哲学视角深化、存在主义反思

## 阶段2：提纲构建
调用：强哥的虎贲卫/萧何-dify
输入：阶段1汇总
输出：结构化提纲

## 阶段3：正文生成
调用：强哥的龙骧营/某写作智能体-dify
输入：提纲
输出：初稿

## 阶段4：审校
调用：强哥的思想审判庭/魏征-dify
输入：初稿
输出：修改建议

## 阶段5：润色（本地 Kimi）
由主 Agent 完成最终语言润色

关键配置

环境变量管理

在 OpenClaw 配置或 .env：

# Dify API Keys
DIFY_ZHANGLIAO_KEY=app-xxxxx
DIFY_MENGDIAN_KEY=app-xxxxx
DIFY_ZHIXINGHEYI_KEY=app-xxxxx
DIFY_XIAOHE_KEY=app-xxxxx
# ... 其他40个

统一返回格式

建议 Dify 侧配置统一输出格式：

{
  "analysis": "分析内容...",
  "key_points": ["要点1", "要点2"],
  "questions": ["追问1", "追问2"],
  "confidence": "high|medium|low"
}

下一步行动

确认 Dify 版本：
- 社区版 / 云服务版？
- 是否已开启 API 访问？
选一个试点：
- 先封装 1-2 个智能体（如张辽、蒙田）
- 跑通端到端流程
批量迁移：
- 写脚本自动生成 skills/ 下的封装
- 或统一用一个 dify-bridge skill，通过参数路由

你想先从哪个开始试点？张辽还是蒙田？我可以帮你写完整的 skill 封装。

23 KiB Raw Blame History Unescape Escape

1

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Skills 组织方案对比

方案1：扁平结构（现状）

方案2：前缀命名空间（推荐过渡方案）

方案3：分层目录 + 符号链接（推荐长期方案）

方案4：配置文件映射（需要OpenClaw支持）

我的建议

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问题1：还有必要链接到原始Prompt吗？

问题2：OpenClaw 的加载机制

问题3：为特定 Skill 指定 LLM

方案A：会话级指定（最灵活）

方案B：Skill 内部提示（推荐）

方案C：包装 Skill（如果需要强制）

总结建议

4

问题1：还有必要链接到原始Prompt吗？

问题2：OpenClaw 的加载机制

问题3：为特定 Skill 指定 LLM

问题1：README 是否多余？

问题2：大 Prompt 不拆分

问题3：多 LLM 路由

两种用法对比

实现你要的效果

对话中切换模型？

最终建议

5

Agent vs Skill 的核心区别

但有个矛盾

可能的解决方案

方案A：分层架构（推荐）

方案B：Sub-agent 模式

方案C：外部 ACP 调用

我的建议

关键问题

6

Dify → ACP 方案完全可行

具体实施步骤

1. Dify 侧配置

2. OpenClaw 侧配置

关键配置

环境变量管理

统一返回格式

下一步行动

23 KiB

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