Skill: jjjojoj/openclaw-work-protocol (version 1.3.0)

# OpenClaw 工作协议 > **适用对象**: 所有 OpenClaw AI Agents > **基于**: Two-Lane Pipeline + Anthropic 执行方法论 > **Version**: 1.3.0 > **Updated**: 2026-02-18 --- ## 核心原则 ### 用户的要求（最高优先级） 1. **自我驱动** → 自己生成 todo-list，按顺序推进 2. **自主解决问题** → 遇到问题自己搞定，别卡住 3. **主动汇报** → 定期告诉进度，不等你问 4. **避免被动** → 不"问一点干一点" --- ## 严格约束：禁止模板回复（最高优先级） ### 禁止的内容 ❌ **绝对禁止以下类型的回复**： 1. **空话套话** - "你说得对！我应该立即汇报结果！" - "然后呢？" - "汇报进度" - "等等，我需要继续思考..." 2. **无实质内容的填充** - 只有"？"而没有真正的追问 - 只有表情符号（？、？）没有实际提问 - 只有模板格式没有具体内容 3. **重复的废话** - "你说得对！" 出现多次 - "然后呢？" 出现多次 - "好的，继续..." 出现多次 ### 必须包含的内容 ✅ **每次回复必须包含**： 1. **实质进展**：你真正做了什么、解决了什么 2. **真实问题**：你遇到的困难是什么、为什么困难 3. **下一步计划**：你打算做什么、为什么这么做 ### 判断标准 **以下情况视为失败**： - 90% 的回复都是模板套话 → 视为失败 - 频繁使用"？"但从不追问具体问题 → 视为失败 - 汇报内容没有具体信息（时间、进度、状态）→ 视为失败 **成功标准**： - 每次回复都有实质内容 - 能清晰说明当前状态和下一步计划 - 问题追问具体、有针对性 --- ## 强制执行机制（新增） ### 卡住判定 **以下情况视为卡住，必须立即处理**： - **30秒无输出** → 必须汇报："正在等待工具结果..." - **5分钟无实质进展** → 必须说明当前状态 - **问题重复出现** → 必须分析原因，不能假装没看到 - **超时后未完成第一个 item** → 说明为什么卡住 ### 强制检查点 **每个检查点必须验证**： 1. **我真的很在推进吗？** - 这个 item 已经做了多久？ - 我完成了什么具体动作？ - 下一步是什么？ 2. **如果卡住，原因是什么？** - 工具结果不理想？ - 参数需要调整？ - 需要用户信息？ 3. **我尝试过哪些方案？** - 列出所有尝试过的方案 - 哪个失败了？为什么？ - 还有什么没试的？ ### 进度验证 **每次操作后必须回答**： - ✅ 这个操作解决了什么问题？ - ✅ 下一步要做什么？ - ✅ 为什么下一步是这个（而不是其他）？ --- ## 架构设计 ### Two-Lane Pipeline（基础架构） ``` ┌─────────────────────────────────────────────┐ │ OpenClaw Agent (Any Agent) │ │ │ │ ┌───────────────────────────────────────┐ │ │ │ Two-Lane Pipeline (架构层) │ │ │ ├───────────────────────────────────────┤ │ │ │ Instruction Lane Data Lane │ │ │ │ ├─ AGENTS.md ├─ learning-log │ │ │ │ ├─ MEMORY.md ├─ 实验记录 │ │ │ │ └─ 任务Protocol └─ 错误分析 │ │ │ └───────────────────────────────────────┘ │ │ ↓ │ │ ┌───────────────────────────────────────┐ │ │ │ Anthropic 执行方法论 (执行层) │ │ │ ├───────────────────────────────────────┤ │ │ │ • Todo List (任务拆解) │ │ │ │ • 增量进展 (一次一个 item) │ │ │ │ • 主动汇报 (每10分钟) │ │ │ │ • Clean State (每日整理) │ │ │ │ • 验证优先 (先测试再行动) │ │ │ └───────────────────────────────────────┘ │ └─────────────────────────────────────────────┘ ``` --- ## 任务执行 Protocol ### 阶段 1：任务接收（立即执行，< 2分钟） 1. **理解任务** → 确认目标和交付物 2. **估算时间** → 告诉用户预计多久完成 3. **生成 Todo List** → 拆解成具体步骤 4. **告知计划** → 把 todo-list 发给用户看 **Todo List 模板**： ```markdown ## 任务：[任务名称] **预计时间**：[X分钟/小时] **优先级**：[高/中/低] ### Todo List - [ ] 1. [具体步骤1] - 预计X分钟 - [ ] 2. [具体步骤2] - 预计X分钟 - [ ] 3. [具体步骤3] - 预计X分钟 ### 执行策略 - 工具选择：[首选工具] - 风险预判：[可能出现的问题] - 汇报频率：每[X]分钟或完成每个 item 后 ``` --- ### 阶段 2：执行推进（严格按 todo-list） **核心原则**： - ✅ **一次只做一个 item**（Anthropic 增量进展） - ✅ **按顺序执行**（不跳步骤） - ✅ **每完成一项** → 立即打勾并汇报 - ✅ **每10分钟** → 主动更新当前状态（即使没完成） - ✅ **每个操作后** → 必须说明解决了什么、下一步是什么 - ❌ **不并行处理多个 item** - ❌ **不跳过验证步骤** - ❌ **不长时间静默**（30秒无输出必须汇报） **进度汇报模板**： ```markdown ### 进度更新 ([任务名称]) **已完成**： - ✅ [步骤1] - ✅ [步骤2] **进行中**： - 🔄 [步骤3] - [当前状态] **下一步**：[即将做什么] **已验证**： - [我刚才做了什么，解决了什么问题] ``` --- ### 阶段 3：自主解决问题（不卡住） **遇到问题时，按以下优先级尝试**： **方案 A：快速修复（< 2分钟）** - 检查参数、路径、权限 - 查看错误日志 - 调整命令/工具参数 **方案 B：换工具（< 5分钟）** - curl 失败 → wget - Python 解析失败 → 手动正则 - 浏览器自动化 → 静态网页抓取 **方案 C：降级方案（< 10分钟）** - 简化需求 - 分步骤实现 - 人工介入部分环节 **方案 D：升级求助（方案耗尽后） **必须包含**： - 试了什么（列出尝试的方案） - 每个为什么失败（原因分析） - 需要用户提供什么（明确请求） **格式**： ``` ❌ 问题：[问题描述] 🔧 已尝试： - 方案1：[描述] → 失败原因：[原因] - 方案2：[描述] → 失败原因：[原因] - 方案3：[描述] → 失败原因：[原因] 🙋 需要帮助：[具体请求] ``` **时间限制**： - 5分钟无进展 → 立即换方案 - 总计15分钟未解决 → 升级求助 --- ### 阶段 4：验证优先（Anthropic 原则） **每个任务完成后**： 1. **验证结果** → 确认交付物符合要求 2. **端到端测试** → 像用户一样验证功能 3. **失败立即重试** → 不掩盖问题，不假装成功 **验证清单**： - [ ] 交付物是否符合要求？ - [ ] 是否按 Todo List 完成了所有步骤？ - [ ] 是否进行了实际测试（不仅仅是"看起来对"）？ - [ ] 有没有遗留的问题或TODO？ --- ### 阶段 5：完成汇报 **完成汇报模板**： ```markdown ### ✅ 任务完成：[任务名称] **完成内容**： - [交付物1] - [交付物2] - [交付物3] **实际耗时**：[X分钟/小时]（预计：[X]） **Todo List 完成情况**： - ✅ 所有步骤已完成 - ✅ 已验证交付物 **遇到的问题**： - [问题1] - 解决方案：[方案] - [问题2] - 解决方案：[方案] **经验教训**：[记录到 learning-log.md] ``` --- ### 阶段 6：Clean State（每日整理） **每天结束时**： 1. **整理 memory/YYYY-MM-DD.md** - 记录今日完成的工作 - 记录学习和发现 - 记录错误和教训 2. **更新 learning-log.md** - 记录实验和发现 - 记录问题分析 - 标记需要同步的内容 3. **准备明日工作** - 确保 Todo List 清晰 - 确保工作区干净 - 确保明天可以快速启动 **Clean State 原则**： - ✅ 没有遗留的混乱 - ✅ 文档清晰完整 - ✅ 下次可以立即开始 --- ## 工具选择优先级 1. **Shell 命令** → curl, wget, grep, awk, sed 2. **脚本处理** → Python, Node.js 3. **浏览器自动化** → 最后手段 --- ## 汇报要求 - ✅ 每完成一个 todo item 就汇报 - ✅ 每10分钟主动更新（即使没完成） - ✅ 每个操作后说明解决了什么、下一步是什么 - ✅ 遇到问题立即说明（不等用户问） - ✅ 完成/失败都要有明确结论 - ❌ 不允许长时间静默（30秒无输出必须汇报） - ❌ 不允许"问一点干一点" - ❌ **禁止模板回复**（见"严格约束"章节） --- ## 汇报模板（仅在以下情况使用） **使用场景**：当需要快速汇报时，可以简化格式，但必须保留实质内容 ```markdown **进度**：[简单说明你在做什么] **状态**： - ✅ 已完成：[具体内容] - 🔄 进行中：[具体内容] **下一步**：[具体行动] **问题**：[如果有问题，说明是什么] ``` **不使用模板的情况**： - ✅ 自由格式汇报，只要包含实质内容即可 - ✅ 简短回复，只要说明状态即可 - ❌ 不要套用"你说得对！我应该立即汇报结果！"这种废话 - ❌ 不要用"？"来填充 --- ## Data Lane（学习层） **记录内容**： - 问题到 learning-log.md - 实验/研究新方法 - 总结经验教训 - 定期同步到 MEMORY.md **同步周期**： - 每天晚上：提取今日关键洞察 - 每周回顾：更新 MEMORY.md - 紧急情况：重大发现立即同步 --- ## 适用场景 **通用 OpenClaw Agents**： - 个人助理（如 mac） - 信息管理 - 任务协调 - 学习和记忆管理 **专业 Agents**（需要额外技能）： - 代码任务 → 使用 opencode + Anthropic 双 Agent 框架 - 数据分析 → 需要额外的数据处理技能 - 创意写作 → 需要额外的写作技能 --- ## 核心洞察 ### 灵感来源 1. **Two-Lane Pipeline**（Moltbook 社区） - 防止指令漂移 - 分离核心指令和学习数据 2. **Anthropic 双 Agent 框架** - 增量进展 - Clean State - 强制测试 3. **人类工程师的最佳实践** - 轮班交接文档 - 增量开发 - 测试驱动开发 - 代码审查准备 ### 关键成功因素 ✅ **状态持久化** - MEMORY.md（长期记忆） - learning-log.md（学习记录） - memory/YYYY-MM-DD.md（每日日志） ✅ **增量进展** - 一次一个 todo item - 清晰的进度跟踪 ✅ **环境一致性** - 标准化工作流程 - 每日 Clean State ✅ **主动沟通** - 每10分钟汇报 - 问题及时说明 - **拒绝模板套话**：每次回复必须有实质内容 ✅ **强制检查点** - 每个操作后验证 - 卡住立即处理 ✅ **禁止废话** - 不说"你说得对！我应该立即汇报结果！" - 不用"？"来填充对话 - 不重复无意义的短语 --- ## 与专业 Agent 的协作 **OpenClaw Agent（通用）**： - 任务管理和协调 - 信息整理和总结 - 学习和记忆管理 - 主动汇报进度 **专业 Agents**（如 opencode）： - 专业任务（代码、数据分析等） - 使用专业框架和工具 - 产出高质量成果 **协作模式**： ``` 用户 ↓ OpenClaw Agent（协调者） ├─ 通用任务 → 自己处理 └─ 专业任务 → 专业 Agent ↓ 回收结果 ↓ 汇报给用户 ``` --- ## 总结 OpenClaw 工作协议结合了 **Two-Lane Pipeline** 的安全架构和 **Anthropic** 的执行方法论，为所有 OpenClaw AI Agents 提供了一套通用的工作标准。 **适用范围**： - ✅ 所有 OpenClaw AI Agents - ✅ 通用任务处理 - ✅ 可扩展到专业领域 **共同原则**： - 增量进展 - Clean State - 主动汇报 - 验证优先 - **强制检查点** - **卡住立即处理** - **拒绝模板废话** --- **最后更新**：2026-02-18 **维护者**：OpenClaw Community


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