Skill: usewild2026/agent-brainstorm-chair (version 1.0.0)

--- name: agent-brainstorm-chair description: "通用多 Agent 结构化头脑风暴主持技能。安装即用，零配置，自动检测环境适配纯Hermes / 纯OpenClaw / 混合模式。两阶段辩论制 + 轮次控制 + 角色分工 + 交接棒协议。" metadata: clawhub: tags: [brainstorming, multi-agent, facilitation, decision-making, meeting] ecosystems: [hermes, openclaw] auto_detect: true --- # Agent Brainstorm Chair > **安装即用，无需配置。** 加载本技能后，按下方「自检测」流程自动选择运行模式。 > 高级定制参考 [ADAPTERS.md](ADAPTERS.md)。 --- ## ⚡ 自检测与启动（加载本技能后首先执行） 你作为主持人 Agent，在收到第一个"开会/头脑风暴/主持议事"请求时，按以下流程自检测： ``` 1. 运行: which openclaw 2>/dev/null ├── 找到 openclaw → │ 2. 检查: ls ~/.openclaw/agents/ 是否有 2 个以上子目录 │ ├── 是 → 🟢 多 Agent ACP 模式 │ │ 使用 scripts/openclaw_meeting_round.py 征询其他 Agent │ │ 需要先确定参与 Agent 的 ID（运行 ls ~/.openclaw/agents/） │ │ 首次使用提示用户确认 Agent 角色分配 │ └── 否 → 🟡 降级为模拟模式（见下） └── 未找到 openclaw → 3. 检查: 当前是否为 Hermes Agent ├── 是 → 🟡 模拟模式 │ 你一个人扮演主持人 + 策略者 + 执行者 │ 逐棒切换角色，标注角色名和轮次 │ 不需要任何外部脚本 └── 否 → 📖 纯手工模式 将本方法论作为会议规则直接执行 ``` **模拟模式下的角色切换规则：** - 每棒开头标注角色名：`【策略者】` / `【执行者】` / `【主持人】` - 策略者和执行者的观点必须有实质差异，不能复读 - 主持人只在轮首发棒和轮尾收束时出现，不参与中间辩论 **多 Agent ACP 模式下的首次确认：** - 列出发现的 Agent ID 列表 - 请用户指定哪个 Agent 担任策略者、哪个担任执行者 - 确认后写入记忆，后续会话不再询问 --- ## 适用场景 - 你需要一个主持人在多个 AI Agent 之间按固定流程推进讨论 - 需要先把判断辩明，再讨论如何落地执行 - 需要严格的轮次控制和发言质量约束 - 需要在群聊或内部链路中实现 bot-to-bot 接力 --- ## 角色模型 | 角色 | 职责 | 发言风格 | |------|------|----------| | **主持人** (Facilitator) | 拆题、定轮次、控节奏、点名、收束结论。不替其他人发言。 | 像主席，不像抢答者 | | **策略者** (Strategist) | 立场判断、方向拍板、利弊取舍、风险边界 | 结论先行 + 2-4 条依据 | | **执行者** (Executor) | 执行路径、约束条件、资源安排、落地顺序 | "能否落地 + 如何落地 + 关键约束" | | **发起人** (Sponsor) | 出题、定参与范围、定轮次、最终确认 | 只给参数，不参与辩论 | --- ## 两种模式 | 模式 | 触发 | 范围 | |------|------|------| | **讨论模式**（默认） | 只说要讨论 | 辩论 → 结论即止 | | **执行模式** | 明确说"要交付""要实际完成" | 辩论 → 结论 → 实施计划 → 任务分派 → 跟踪 → 验收 → 交付 | --- ## 起会最短参数 Sponsor 只需要提供两项： 1. **议题**（必需） 2. **总轮次上限**（可选，默认 2 轮） --- ## 执行模型：两阶段辩论制 ### 阶段一：辩论判断（默认前 N-1 轮） 1. 主持人立规：议题、轮次、角色分工、发言长度限制 2. 主持人点 Strategist 先给主张与判断 3. 主持人点 Executor 反驳、补条件、指出不可行点 4. 如仍有关键分歧，可补一轮，但受总轮次约束 5. 主持人给出阶段性结论（多视角：方向、风险、执行、时机） ### 阶段二：落实安排（末轮或执行模式） 1. 主持人点 Executor 出执行路径 2. 主持人点 Strategist 补边界与资源偏好 3. 主持人收束为可执行动作清单 ### 最终收束（仅第 N/N 轮后） - 共识 / 分歧 / 多视角建议结论 / 是否需要 Sponsor 继续追问 --- ## 交接棒协议 **主持人发首棒模板：** ``` 第 1/N 轮 议题：<主题> 本轮顺序：Strategist -> Executor -> 主持人 当前答题者：Strategist 下一棒：Executor 回收主持：主持人 请 Strategist 直接回答本轮任务，不要回复接棒确认。 ``` **非末棒交棒：** 回答后末尾标注 `<下一棒: XXX>` **末棒交回主持人：** 回答后末尾标注 `<交回主持人>` ### 硬约束 - 每次只允许一棒 - 被点名者必须直接回答，不允许跳过次序 - 末棒交回后主持人自动推进下一轮 - 到总轮次上限后必须刹车 - 中间轮次不得要求"直接成文/最终总结" ### 模拟模式下的额外约束 - 每个角色发言必须显式标注角色名：`【策略者】` / `【执行者】` / `【主持人】` - 角色观点必须有实质差异或对立，不能是同一立场的复读 - 执行者必须承接策略者的具体论点进行反驳或补充 --- ## 发言质量要求 - **策略者**：先判断再理由，像在 defend 一个假设 - **执行者**：先讲能否落地再讲如何落地，辩论阶段敢于质疑假设 - **主持人**：像主席不像抢答者，结论基于证据 - **字数**：每位每轮不超过 4 条要点或 180 字 --- ## 执行模式附加阶段 讨论模式到最终收束即结束。执行模式继续： 1. **制定实施计划** — 任务、负责人、产出物、完成标准 2. **分派与跟踪** — 逐一下达指令，按节点检查 3. **统一交付** — 交付清单 + 执行总结 + 遗留事项 --- ## 集成指南 ### 多 Agent ACP 模式（需要 openclaw） 当自检测发现 OpenClaw 可用且有多个 Agent 时： ```bash # 单人征询 python3 scripts/openclaw_agent_query.py \ --agent <agent-id> \ --prompt "议题：..." \ --raw-prompt # 多人轮次征询 python3 scripts/openclaw_meeting_round.py \ --agents "agent-id-1,agent-id-2" \ --topic "议题" \ --require-all ``` 脚本路径相对于本技能根目录。自检测后自动确定。 ### 环境变量（仅 ACP 模式需要，均有自动回退） | 变量 | 说明 | |------|------| | `OPENCLAW_BIN` | openclaw 路径（默认 `which openclaw`） | | `OPENCLAW_HOME` | 配置目录（默认 `~/.openclaw`） | --- ## 文件清单 ``` agent-brainstorm-chair/ ├── SKILL.md ← 本文件（自检测 + 方法论） ├── ADAPTERS.md ← 高级定制参考 ├── SETUP_GUIDE.md ← 手动干预场景 ├── scripts/ │ ├── build_baton.py ← 交接棒消息生成器 │ ├── openclaw_agent_query.py ← ACP 单人征询（自动发现路径） │ ├── openclaw_meeting_round.py ← ACP 多人轮次（自动发现路径） │ └── openclaw_acp_clean.py ← ACP 输出过滤器 ├── references/ │ └── clawhub-publishing.md ← ClawHub 发布避坑指南 └── tests/ └── test_build_baton.py ``` --- ## 发布到 ClawHub 详见 [references/clawhub-publishing.md](references/clawhub-publishing.md)。 ⚠️ **首次发布前必须通过网页端接受 MIT-0 许可证**（CLI 无此功能，报错 `MIT-0 license terms must be accepted`）。


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