Skill: fish1981bimmer/openclaw-collab (version 1.0.0)

--- name: openclaw-collab description: Hermes 与本地 OpenClaw 协同工作 — 模型互调、记忆共享、任务分工 version: 1.0 created: 2026-04-19 --- # OpenClaw 协同 Skill ## 环境信息 - OpenClaw: /usr/local/bin/openclaw, 版本 2026.4.15 - Gateway: localhost:18789 (WebSocket + Control UI) - Workspace: ~/.openclaw/workspace/ - 桥接脚本: ~/.hermes/scripts/openclaw-bridge.py - 消息发送工具: ~/.hermes/scripts/hermes-to-openclaw.py (推荐) ## 三条协同路径 ### 1. 模型互调 — openclaw-bridge.py **重要区别**: `chat` 和 `write` 有不同的用途 ```bash # 基本聊天 - 仅调用模型，不发送消息给OpenClaw python3.11 ~/.hermes/scripts/openclaw-bridge.py chat -p "问题" # 指定模型 python3.11 ~/.hermes/scripts/openclaw-bridge.py chat -m google/gemma-3-27b-it -p "问题" # 带系统提示 + JSON输出 python3.11 ~/.hermes/scripts/openclaw-bridge.py chat -p "问题" --system "系统提示" --json # 读取 OpenClaw 记忆 python3.11 ~/.hermes/scripts/openclaw-bridge.py read memory/2026-04-19.md python3.11 ~/.hermes/scripts/openclaw-bridge.py read memory/projects/ # 写入 OpenClaw 记忆 - 这是发送消息给OpenClaw的正确方式 python3.11 ~/.hermes/scripts/openclaw-bridge.py write memory/collab/hermes-to-openclaw.md "内容" ``` **使用场景**: - `chat`: 需要OpenClaw模型回答问题，但不需要持久化消息 - `write`: 需要OpenClaw看到并处理消息（任务分配、通知、协同工作） **常见错误**: 使用 `chat` 试图发送消息给OpenClaw，但OpenClaw不会收到。应该使用 `write memory/collab/`。 ### 1.5 直接唤醒OpenClaw — hermes-to-openclaw.py (推荐) **新工具**: `hermes-to-openclaw.py` - 直接唤醒OpenClaw处理消息，无需轮询 ```bash # 基本用法 - 写入消息并直接唤醒OpenClaw ~/.hermes/scripts/hermes-to-openclaw.py "消息内容" # 指定agent ~/.hermes/scripts/hermes-to-openclaw.py "消息内容" --agent main # 只写入消息，不唤醒OpenClaw ~/.hermes/scripts/hermes-to-openclaw.py "消息内容" --write-only # JSON格式输出 ~/.hermes/scripts/hermes-to-openclaw.py "消息内容" --json ``` **使用场景**: - 需要OpenClaw立即处理消息（实时协同） - 需要获取OpenClaw的回复 - 任务分配、通知、协同工作 **优势**: - 直接唤醒OpenClaw，无需轮询 - 实时获取回复 - 支持JSON格式输出 - 可选只写入消息模式 **与openclaw-bridge.py的对比**: - `openclaw-bridge.py write`: 只写入消息，需要OpenClaw轮询检查 - `hermes-to-openclaw.py`: 写入消息并直接唤醒OpenClaw，实时获取回复 **详细文档**: `~/.hermes/scripts/HERMES-TO-OPENCLAW.md` 可用模型（NVIDIA API）: - minimaxai/minimax-m2.5 (推荐，稳定) - minimaxai/minimax-m2.7 - z-ai/glm5 (不稳定，容易超时!) - z-ai/glm-5.1 - google/gemma-3-27b-it - google/gemma-3-12b-it ### 2. 记忆共享 — 文件系统 共享目录: `~/.openclaw/workspace/` 规则: - Hermes 可自由读取 OpenClaw 的 memory/ - Hermes 写入时在内容末尾标注 `[by Hermes]` - 协同消息放入 `memory/collab/` 目录 - 不直接修改 OpenClaw 的日志原文，写独立文件 也可直接用 read_file/write_file/patch 操作 workspace 下的文件。 ### 3. 任务分工 | 任务类型 | 负责 | 原因 | |----------|------|------| | 达梦数据库/SQL | Hermes | 专门 skill | | Python/脚本 | Hermes | 原生支持 | | 飞书/微信交互 | OpenClaw | 原生集成 | | Web搜索/资讯 | OpenClaw | web-search 插件 | | 代码审查 | 双模型交叉 | 各审一遍 | ## 已知问题 1. **openclaw agent CLI 超时** — GLM5 在 NVIDIA 上不稳定，用 bridge 直接调 API 绕过 2. **openclaw.json 修复记录** — includeDefaultMemor->includeDefaultMemory，移除非法 memory.flush 键 3. **skills symlink escape 警告** — 不影响使用 4. **消息发送混淆** — `chat` 命令只是调用模型对话，不会发送消息给OpenClaw。要发送消息必须使用 `write memory/collab/` 或直接写入文件 ## 常见错误 ### 错误1: 使用 chat 试图发送消息给OpenClaw **错误做法**: ```bash # 这只是调用模型，OpenClaw不会收到消息 ~/.hermes/scripts/openclaw-bridge.py chat -p "请帮我上传skill到clawhub" ``` **正确做法**: ```bash # 方法1: 写入collab目录，OpenClaw会读取（需要轮询） ~/.hermes/scripts/openclaw-bridge.py write memory/collab/upload-skill.md "任务内容" # 方法2: 直接唤醒OpenClaw（推荐，实时获取回复） ~/.hermes/scripts/hermes-to-openclaw.py "请帮我上传skill到clawhub" ``` ### 错误2: 消息格式不规范 **错误做法**: ```bash # 没有标识来源 echo "消息内容" > ~/.openclaw/workspace/memory/collab/message.md ``` **正确做法**: ```bash # 方法1: 使用hermes-to-openclaw.py（推荐，自动格式化） ~/.hermes/scripts/hermes-to-openclaw.py "消息内容" # 方法2: 手动创建，包含时间戳和来源标识 cat > ~/.openclaw/workspace/memory/collab/message.md << 'EOF' # Hermes -> OpenClaw 消息 ## 时间: 2026-04-26 08:45 ## 内容: 任务描述 [by Hermes] EOF ``` ### 错误3: 使用openclaw-bridge.py write期望实时回复 **错误做法**: ```bash # openclaw-bridge.py write只写入消息，不会唤醒OpenClaw ~/.hermes/scripts/openclaw-bridge.py write memory/collab/message.md "消息内容" # 然后期望立即得到回复 - 不会发生！ ``` **正确做法**: ```bash # 使用hermes-to-openclaw.py直接唤醒OpenClaw并获取回复 ~/.hermes/scripts/hermes-to-openclaw.py "消息内容" ``` ## 模型可用性总结（实测 2026-04-19） | 模型 | bridge chat | openclaw agent --local | openclaw agent (gateway路由) | 备注 | |------|-------------|----------------------|-----------------------------|------| | z-ai/glm5 | 502 Bad Gateway (超时) | 超时 >120s | 路由到其他模型 | 最不稳定 | | minimaxai/minimax-m2.5 | 可用 | 超时 >120s | 未测试 | bridge推荐，但agent CLI也慢 | | minimaxai/minimax-m2.7 | 未测试 | 未测试 | 未测试 | OpenClaw main agent默认配置 | | google/gemma-3-27b-it | 可用 | 未测试 | **schema rejected** | 不支持OpenClaw工具调用schema | 结论: **三条路径都有模型问题**，bridge最可靠但仅限纯聊天，OpenClaw agent CLI普遍超时，gateway路由可能切到不支持工具的模型。 ## openclaw agent CLI 命令参考 ```bash # 通过 gateway 路由发消息给 agent（会路由到 main agent 配置的模型） openclaw agent --agent main --message "问题" --json --timeout 30 # 本地模式（需要 shell 里有 API key） openclaw agent --agent main --local --message "问题" --json # 指定 session openclaw agent --session-id <id> --message "问题" ``` 注意: `--json` 输出包含完整的 systemPromptReport，能看到实际使用的模型、工具列表、skill 列表等诊断信息。 ## ClawHub 发布 **工作流程**: Hermes完成skill开发后，通过消息发送给OpenClaw去上传到clawhub.ai，不要自己直接使用clawhub CLI上传。这是协同工作的分工，OpenClaw负责发布任务。 ### Hermes -> OpenClaw 发布流程 ```bash # 1. Hermes完成skill开发和测试 # 2. Hermes发送发布请求给OpenClaw ~/.hermes/scripts/hermes-to-openclaw.py "请将 /Users/a1234/.openclaw/workspace/skills/ops-maintenance 这个skill发布到clawhub.ai上。 Skill信息： - 名称: 运维助手 v2.0 - Slug: ops-maintenance - 版本: 2.0.1 - 更新日志: v2.0 优化：使用ssh2库替代child_process.exec，添加SSH连接池、SFTP文件传输、审计日志等优化功能。" ``` ### OpenClaw 发布步骤 OpenClaw收到消息后，执行以下步骤： ```bash # 1. 检查skill目录结构 ls -la /Users/a1234/.openclaw/workspace/skills/ops-maintenance/ # 2. 检查SKILL.md格式 cat /Users/a1234/.openclaw/workspace/skills/ops-maintenance/SKILL.md # 3. 发布到clawhub.ai clawhub publish /Users/a1234/.openclaw/workspace/skills/ops-maintenance \ --slug ops-maintenance \ --name "运维助手 v2.0" \ --version 2.0.1 \ --changelog "v2.0 优化：使用ssh2库替代child_process.exec，添加SSH连接池、SFTP文件传输、审计日志等优化功能" # 4. 验证发布结果 clawhub search ops-maintenance ``` ### 发布消息模板 ```bash ~/.hermes/scripts/hermes-to-openclaw.py "请将 [skill路径] 这个skill发布到clawhub.ai上。 Skill信息： - 名称: [skill名称] - Slug: [skill-slug] - 版本: [版本号] - 更新日志: [更新内容]" ``` ### 注意事项 1. **不要自己发布** - Hermes不要直接使用clawhub CLI发布skill 2. **消息格式** - 包含完整的skill信息（名称、slug、版本、更新日志） 3. **验证发布** - OpenClaw发布后需要验证搜索结果 4. **协同分工** - Hermes负责开发测试，OpenClaw负责发布部署 ## 之前卡顿的根因 NVIDIA 平台上的 GLM5 模型频繁超时（gateway 日志: `timeout from=nvidia/z-ai/glm5`），导致 OpenClaw agent 无法正常回复。解决方法：默认使用 minimax-m2.5。但实际上所有模型在 OpenClaw agent CLI 模式下都可能超时，根本原因是模型推理速度 + 工具调用链长度。


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