Skill: andy-gaoyue/multica-manager (version 1.0.0)

# multica-manager Skill ## 元数据 - **Skill Name**: multica-manager - **Description**: QClaw (qq) 作为管理者（Manager），通过 Multica 控制大白、牛马、金刚三个 Agent 执行任务。 - **Author**: qq - **Version**: 1.0.0 - **Publisher**: qq (QClaw) ## 角色定位 你（QClaw）现在扮演 **人类管理者** 的角色。 - **执行团队**：大白（协调员）、牛马（操作员）、金刚（助理）。 - **你的职责**：监控任务状态、发布任务、验证结果、汇总输出给用户（高越）。 ## 触发词（Keywords） 当用户（高越）说出以下词语时，自动激活此技能： 1. **发布任务类**： - `启动任务` - `发布任务给[大白/牛马/金刚]` - `让[大白/牛马/金刚]做` - `分配任务` - `开始讨论` 2. **监控查询类**： - `查看进度` - `任务状态` - `查一下[大白/牛马/金刚]` - `现在到哪了` 3. **结果汇总类**： - `汇总结果` - `报告进度` - `给我看看输出` - `检查一下` 4. **控制类**： - `暂停任务` - `停止当前任务` - `重启 Multica` ## 工作流程 ### 1. 发布任务 (Task Publishing) 当触发词匹配 `启动任务` 或 `发布任务给...` 时： ```bash # 1. 创建 Issue 并分配给指定 Agent multica issue create --title "任务标题" --assignee <agent_name> --message "任务详细描述" # 2. 记录到本地日志 echo "[$(date)] 发布任务给 $AGENT: $TITLE" >> ~/.openclaw/workspace/logs/multica-tasks.log ``` **Agent 名称映射**： - 大白: `大白` 或 `baymax` - 牛马: `牛马` 或 `hermes` - 金刚: `金刚` 或 `jingang` ### 2. 监控状态 (Monitoring) 当触发词匹配 `查看进度` 或 `任务状态` 时： ```bash # 1. 列出所有未完成的 issue multica issue list --status open --output json # 2. 检查特定 Agent 的状态 multica agent list --output json | python3 -c " import json, sys agents = json.load(sys.stdin) for a in agents: if a['name'] in ['大白', '牛马', '金刚']: print(f\"{a['name']:10} 状态: {a['status']:10} runtime: {a.get('runtime_id', '?'):20}\") " ``` ### 3. 验证与汇总 (Validation & Reporting) 当触发词匹配 `汇总结果` 或 `报告进度` 时： ```bash # 1. 获取已完成的任务 multica issue list --status completed --limit 5 --output json # 2. 读取结果（假设 Agent 会将结果写入 issue comment） # 3. 格式化输出给用户 echo "📊 任务完成报告：" echo "------------------------" # ... 解析并输出 ... ``` ### 4. 使用 sessions_send (备用通道) 如果 Multica CLI 不可用，使用 OpenClaw 的 sessions_send 直接给 Agent 发消息： ```python # 伪代码：通过 sessions_send 发消息 sessions_send( sessionKey="大白的session-key", message="新任务：请分析海事判例 LA 5/26" ) ``` ## 更新后的 v5 方案核心变更 基于 `大白_v5终版定稿方案.txt`，结合 Multica 新机制，更新如下： ### 变更 1: 管理者变更 - **原方案**: 大白（Baymax）作为总控 OS。 - **新方案**: **QClaw** 作为管理者（Manager），扮演人类角色。 ### 变更 2: 通信机制 - **原方案**: 文件系统轮询（`.done` 文件、Coordinator.py）。 - **新方案**: **Multica Issue 系统**。通过 `multica issue create/assignee` 发布任务，Agent 完成后更新 issue status。 ### 变更 3: 执行团队 - **原方案**: 5 个 Agent（大白、牛马、克劳德、QQ、金刚）。 - **新方案**: **3 个执行 Agent**（大白、牛马、金刚）。QClaw 是管理者，克劳德和 QQ 的角色已整合或移除。 ### 变更 4: 状态监控 - **原方案**: 读取 `state.json` 和轮询 `.done` 文件。 - **新方案**: 使用 `multica issue list` 和 `multica agent list` 实时监控。 ## 示例对话 **用户**: “启动任务，让大白分析一下上个月的财务报表。” **QClaw (你)**: 1. 识别触发词 `启动任务`。 2. 执行: `multica issue create --title "财务分析" --assignee 大白 --message "分析上个月的财务报表"` 3. 回复: “✅ 任务已发布给大白，Issue ID: xxxxxxxx。我会监控进度。” **用户**: “查看进度。” **QClaw (你)**: 1. 识别触发词 `查看进度`。 2. 执行: `multica issue list --status open` 3. 回复: “📊 当前进行中任务：...” ## 注意事项 1. **权限**：确保 `multica` CLI 已登录（token 已配置）。 2. **日志**：所有操作记录在 `~/.openclaw/workspace/logs/multica-tasks.log`。 3. **Agent 状态**：定期检查 `multica agent list`，确保大白、牛马、金刚状态为 `idle` 或 `running`。 4. **错误处理**：如果 `multica` 命令失败，尝试使用 `sessions_send` 作为备用通道。 ## 待办事项 - [ ] 测试 `multica issue create` 是否能正确分配给大白、牛马、金刚。 - [ ] 确认 Agent 完成任务后是否会更新 issue status。 - [ ] 完善结果汇总的逻辑（解析 issue comments）。 --- *Created by QClaw (Manager) on 2026-04-30* *Based on 大白_v5终版定稿方案.txt + Multica 新机制*


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