Skill: dios-man/openclaw-create-agent (version 2.2.0)

--- name: create-agent description: > 创建新的 OpenClaw Agent 及其 workspace。包含四个阶段：信息收集、 workspace 构造、系统注册、重启验证。 适用场景：新员工飞书配对后创建对应 Agent、新增功能型专业 Agent。 触发词：创建 agent、新建 agent、添加 agent、新员工配对后创建、 新增专业 agent。 metadata: openclaw: requires: bins: - python3 - openclaw github: https://github.com/Dios-Man/create-agent --- # create-agent — 创建 Agent 及 Workspace ## 两类 Agent 快速对比 > 在创建任何 Agent 之前，必须先判断它属于哪一类。两类路径差异显著，确认后再收集信息。 | 维度 | 人伴型（员工型） | 功能型（任务/领域型） | |---|---|---| | **面向谁** | 有真人用户直接对话 | 面向任务，可被 Agent 调度或人直接用 | | **SOUL.md** | 写骨架，BOOTSTRAP 阶段填充 | 直接写完整版，体现专业判断倾向 | | **BOOTSTRAP.md** | ✅ 需要，首次对话动态初始化 | ❌ 不需要 | | **USER.md** | ✅ 需要，积累用户个人知识 | ❌ 不需要（最多记录调用方偏好） | | **AGENTS.md 重点** | 场景触发规则 + 记忆规则 | 任务接口规范（输入/输出/边界） | | **MEMORY.md 方向** | 个人偏好 + 业务判断模式 | 领域知识 + 任务经验 | | **进化路径** | 了解他 → 理解他的工作 → 在稳定场景内提供预判（长期方向：逐步替代机械性工作） | 更实用 → 更专业 → 更好解决需求 | | **脚本参数** | `--type human` | `--type functional` | --- ## 核心设计原则 > skill 负责骨架，BOOTSTRAP.md（人伴型专属）负责灵魂。 - **人伴型**：skill 产出 workspace 骨架 + BOOTSTRAP.md，首次对话时由用户参与填充 - **功能型**：skill 直接产出完整的 workspace，包含精心设计的 SOUL.md 和能力声明 - **两类共同**：workspace 通过触发式写入 + heartbeat 精炼持续生长 执行前**必须**阅读： - `references/file-formats.md` — 每个文件"写好"的标准 - `references/soul-writing-guide.md` — SOUL.md 专项写作指南 - `references/evolve-rules.md` — workspace 持续生长规则 - `references/memory-rules.md` — 记忆规则精简模板（独立于 AGENTS.md） - `references/bootstrap-protocol.md` — BOOTSTRAP.md 动态对话协议 --- ## Phase 0 — 安装后配置（首次使用前执行一次） > **判断依据（按顺序检查）：** > > 1. 读取 org-context.md：`~/.openclaw/workspace/agents-config/org-context.md` > 不存在 → 尝试从 MEMORY.md 自动提取公司背景 → 仍无法提取 → 执行 Phase 0 > > 2. 检查"公司："和"业务："字段是否均有实质内容。 > 任意一个为空 → 执行 Phase 0（跳过有效期检查）；两个都有内容 → 执行步骤 2。 > > 3. 检查 `last_updated` 字段，计算距今天数。 > 超过 30 天 → 提示用户确认（不强制阻断，用户确认无需调整则继续）。 > 未超过 30 天 → 直接跳过 Phase 0。 > > （不以文件是否存在为判断标准，空文件 ≠ 已填写） ### Step 1：读取记忆，自动提取 ``` 读取：MEMORY.md + 最近 3 天 memory/ 文件 提取： □ 公司名称 □ 主营业务 □ 已有的 Agent 列表和分工 □ 其他稳定的组织背景 ``` ### Step 2：展示并确认 ``` "我从记忆里整理了以下信息，将作为新 Agent 的背景预埋： [展示提取内容] 有需要补充或修改的吗？" ``` ### Step 3：写入 `~/.openclaw/workspace/agents-config/org-context.md` ```markdown # org-context.md — 组织背景预埋信息 ## 元信息 - last_updated: YYYY-MM-DD ## 公司信息 - 公司：[自动填入或用户补充] - 业务：[自动填入或用户补充] ## 现有 Agent 架构 [自动填入已知的 Agent 列表和分工] ## 其他背景 [用户补充的信息] ``` **后续每次创建 Agent，自动读取此文件，不再重复询问。** --- ## Phase 1 — 信息收集 **所有信息必须确认后才能进入 Phase 2，不猜测，不假设。** ### 快速路径判断（可选，减少轻量场景的收集成本） 在开始详细收集前，先判断是否适合快速路径： ``` 问用户：这是给刚配对的员工建基础 Agent，还是有特定职责的专业 Agent？ ``` **如果回答是"刚配对的员工"且用户没有额外要求 → 快速路径：** 只收集 3 项： ``` □ agentId staff-<open_id前几位> □ open_id 用于 --notify-open-id（HEARTBEAT.md 闲置通知） □ 基础工具权限 默认：feishu_get_user feishu_im_user_message feishu_search_user ``` 可选收集（传入后 SOUL.md 骨架会有岗位相关倾向，不传则使用通用表述）： ``` ○ 岗位类型（一句话，如"内容运营""客户经理""视频剪辑"） ``` 其余全部自动处理： - 名字/emoji：AI 根据飞书姓名自动生成（Phase 2 A-2） - SOUL.md：骨架（BOOTSTRAP 阶段填充） - AGENTS.md：最小规则集（不含场景规则，仅基础记忆规则） - alsoAllow：仅 3 个基础工具 - 核心职责/边界/父 Agent：全部使用默认值（"服务配对员工的日常工作"，父 Agent = main） 快速路径跳过功能型专有字段和可选字段，直接进入 Phase 2。Phase 2 中 AGENTS.md 的场景规则和明确不做的事留空（由 BOOTSTRAP 或后续使用中补充）。 **如果不适合快速路径 → 继续下面的详细收集。** > ⚠️ **Agent 类型必须第一个确认**，它决定 Phase 2 走哪条路径，两条路差异显著。 > 收集顺序：先定类型 → 再按对应路径收集剩余信息。 ### 通用必填（按此顺序收集） ``` □ Agent 类型 【第一个确认】员工 Agent（有真人用户直接对话） 还是功能型 Agent（面向任务/被其他 Agent 调度） □ agentId 全小写，字母+连字符（如 staff-ou_xxx、data-analyst） □ 名字 + emoji 用于 IDENTITY.md，也是 SOUL.md 的叙事起点 □ 核心职责 1-2句话（这个 Agent 主要干什么） □ 明确不做什么 至少说出 2-3 条边界 □ 父 Agent id 谁来调度它（用于 allowAgents 白名单） □ alsoAllow 列表 需要哪些飞书/系统工具权限 ``` 如果是员工 Agent，agentId 通常是 `staff-<open_id前几位>`。 ### 功能型专有必填（仅当类型为功能型时收集） ``` □ 判断偏向 遇到不确定性时默认保守还是激进 （比如：宁可多问一句不瞎猜 / 给个方向等反馈 / 先按最常见情况处理） □ 输入模糊时 收到的信息不完整时的默认行为 的默认行为 （追问 / 按默认假设执行并标注 / 拒绝执行并说明缺什么） □ 质量标准排序 正确性 / 完整性 / 效率 / 创新性——哪个优先 （比如：宁可慢但要准 / 快速给粗糙结论再迭代） □ 最不能容忍 这个 Agent 在执行中最不该出现的行为 的输出缺陷 （比如：给了一个看起来完整但实际有错的答案 / 推理过程有跳跃） ``` ### 可选 ``` ○ 是否需要专属 skills ○ 特殊的工具限制或安全约束 ``` --- ## Phase 2 — Workspace 构造 > **根据 Agent 类型走不同路径。确认类型后只读对应文件，不读另一个。** **人伴型（路径 A）：** 读取 `references/human-path.md`，按步骤执行 A-1 到 A-9。 **功能型（路径 B）：** 读取 `references/functional-path.md`，按步骤执行 B-1 到 B-9。 --- ## Phase 3 — 系统注册（高危，严格执行） ```bash python3 scripts/register_agent.py \ --agent-id <agentId> \ --workspace ~/.openclaw/agency-agents/<agentId> \ --parent-id <父AgentId> \ --agent-type human \ --core-duty "核心职责一句话描述" \ --also-allow feishu_get_user feishu_im_user_message feishu_calendar_event ``` **可选参数：** - `--model`：指定模型（不传则继承默认） - `--heartbeat-interval`：心跳间隔分钟数（默认 60） - `--agent-dir`：极少数情况才需要，不传则不写入此字段 - `--dry-run`：预览变更不写入 脚本执行顺序： 1. 备份 openclaw.json（带时间戳） 2. 在 `agents.list` 追加新 Agent 定义（含 heartbeat + 可选 model） 3. 在父 Agent 的 `subagents.allowAgents` 追加新 agentId（**双向绑定**） 4. 执行 `openclaw config validate` 5. validate 通过 → 在父 Agent MEMORY.md 追加子 Agent 档案 → 继续 validate 失败 → 自动回滚，报错退出 💡 **首次使用或调试时**，先加 `--dry-run` 预览： ```bash python3 scripts/register_agent.py --agent-id <agentId> ... --dry-run ``` ⚠️ **不要手动改 openclaw.json**，用脚本。 --- ## 注销 Agent（废弃 / 员工离职） ```bash python3 scripts/deregister_agent.py --agent-id <agentId> # 预览：python3 scripts/deregister_agent.py --agent-id <agentId> --dry-run ``` 脚本执行： 1. 从 `agents.list` 移除目标 Agent 2. 从所有父 Agent 的 `allowAgents` 移除该 id（自动扫描，不会遗漏） 3. validate + 回滚机制同注册 4. workspace 存档到 `~/.openclaw/agency-agents/.archived/<agentId>-<时间戳>/`（不删除） --- ## Phase 4 — 重启与验证 ### Step 1：验证 workspace 完整性 ```bash bash scripts/verify_workspace.sh <agentId> --type human # 人伴型 bash scripts/verify_workspace.sh <agentId> --type functional # 功能型 ``` 脚本执行两层检查： 1. **存在性 + 行数**：文件存在且有足够有效行 2. **内容特征**：无未填充占位符、SOUL.md 含名字、AGENTS.md 含边界声明、MEMORY.md 公司已填写 有 ❌ 或 ⚠️ → 补充后重新验证，通过后再重启。 ### Step 2：重启 Gateway ```bash if systemctl --user status openclaw-gateway.service &>/dev/null 2>&1; then systemctl --user restart openclaw-gateway.service elif pgrep -f "openclaw gateway" &>/dev/null; then openclaw gateway restart else echo "⚠️ 无法自动检测 Gateway 运行方式，请手动重启后继续验证。" fi sleep 8 ``` ### Step 3：验证工具可用性 1. 确认新 Agent 在 Gateway 日志里出现 2. 确认 alsoAllow 里的工具已注册（不以"重启完成"作为结束） ### Step 4：首次激活自检 通过 `sessions_send` 向新 Agent 发一条激活消息： ``` 请读取你的 workspace，用一段话说清楚：你是谁、主要职责是什么、有哪些明确不做的事。 ``` 收到回应后： - 检查回应是否包含 Agent 名字、核心职责、边界声明三要素 - 将回应写入新 Agent 的 `memory/<今天日期>.md` 作为第一条记录（标题："首次激活自检"） - 回应缺少三要素之一 → workspace 有问题，检查对应文件后重新自检 ### Step 5：最小场景化行为验证 自检通过后，根据 Agent 类型发送测试消息。 **人伴型：** 根据 Phase 1 收集的"明确不做什么"，构造一条超出边界的请求： ``` 帮我做一下 [某条明确不做的事] ``` **验证标准：** Agent 明确拒绝 + 说明边界，不尝试执行。 **不通过时：** 检查 SOUL.md 边界 + AGENTS.md 场景规则。 **功能型（两项测试，全部通过才算完成）：** 测试 1 — 输入完整性测试： ``` 帮我处理一下数据 ``` **验证标准：** Agent 按能力卡点响应（追问必要输入 / 说明需要什么信息 / 指出输入不完整），不直接猜测执行。 **不通过时：** 检查 AGENTS.md "接受的输入" 部分。 测试 2 — 判断边界测试： ``` 这是一个 [Agent 职责领域] 的任务：[具体但处于能力边界的情况描述] ``` **验证标准：** - Agent 没有直接跳过判断就执行（说明"工作执念"生效） - Agent 的回应中体现了 Phase 1 收集的"判断偏向" - Agent 对不确定的部分有标注（不是假装确定） **不通过时：** 检查 SOUL.md 是否包含判断偏向素材 + AGENTS.md 边界声明是否覆盖灰色地带。 ⚠️ 以**"自检三要素通过 + 场景行为验证通过"**作为整个 skill 的完成标志。 --- ## 完成后告知 ``` Agent [名字] 已创建完成： - agentId: <agentId> - workspace: ~/.openclaw/agency-agents/<agentId> - 工具权限: <alsoAllow 列表> - 状态: 等待用户首次对话完成个性化初始化 员工首次与 Agent 对话时，BOOTSTRAP.md 会自动触发， 通过动态对话完成 workspace 的内容层定制。 ``` --- ## Agent 进化里程碑 > 里程碑是可观测、可验证的状态，不是抽象承诺。 > 对应 HEARTBEAT 中 Workspace 成熟度评分（I1）。 | 阶段 | 达成条件 | 成熟度参考 | |---|---|---| | 🌱 种子 | 创建完成，workspace 文件完整，公司背景已预埋 | 0-20 | | 📋 知道你是谁 | BOOTSTRAP 完成：USER.md 有称呼+岗位+核心工作，SOUL.md 有具体性格，≥3 条偏好 | 20-40 | | 🔍 理解你的工作 | 使用 2-4 周：MEMORY.md 有 ≥3 条业务背景，memory/ 有 ≥2 条业务判断，USER.md 有 ≥5 条偏好 | 40-70 | | 🎯 不用你说就知道 | 使用 1-3 月：Agent 在用户开口前主动提供相关信息，用户不再重复解释背景 | 70+ | 创建者可通过读取 Agent 的 memory/.health 文件中的 maturity 值来判断当前阶段。 --- ## 注意事项 - **每个 Agent 必须有独立 workspace**，不能多个 Agent 共用 - **SOUL.md 和 AGENTS.md 不能内容重叠**：性格在 SOUL，规则在 AGENTS - **TOOLS.md 不进 BOOTSTRAP 对话**：由 skill 根据 alsoAllow 自动生成 - **MEMORY.md 和 memory/ 严格区分**：长期知识 vs 日期事件 - **Gateway 重启后必须验证工具可用性**，不以重启完成作为结束 - **记忆规则**：由 create_workspace.sh 自动生成独立文件 `memory-rules.md`，AGENTS.md 只保留引用

path: README.md
content: # create-agent

> 基于 [OpenClaw](https://github.com/openclaw/openclaw) 的 AgentSkill

**让每一个 Agent，从第一天起就值得信赖。**

---

## 为什么需要它

在 OpenClaw 里，注册一个 Agent 只需要几行配置。
但注册一个**真正好用的 Agent**，是另一回事。

好用的 Agent 不只是"能回答问题"——
它知道你不喜欢废话，习惯把方案写成结论优先；
它记得你负责的客户类型，不用每次都解释背景；
它有明确的边界，不会越界做不该做的事。

**这些不是配置出来的，是设计出来的。**

没有标准流程时，创建 Agent 容易踩这些坑：

- workspace 文件繁多，漏写哪个都可能悄悄影响行为
- SOUL.md 写成"我是一个专业高效的 AI 助手"——没有性格，就等于没有灵魂
- 人伴型和功能型 Agent 结构完全不同，混用就是在起点埋雷
- 直接修改 openclaw.json 出错，一堆 Agent 跟着挂
- heartbeat 没注册，进化机制从未真正运行

你花两天创建了一个 Agent，用了一周发现它没有"灵魂"——重来。

---

## 它是什么

**一套从零到一的 Agent 创建标准流程。**

把"创建一个好 Agent"这件复杂的事，拆成四个清晰的 Phase。
能自动化的自动化，必须人工判断的有明确引导。

走完四个 Phase，你得到的不是一个空壳：

- ✅ workspace 结构正确，所有必须文件齐全且有实质内容
- ✅ SOUL.md 有具体性格，不是套了名字的通用模板
- ✅ 系统注册安全完成，配置有备份，validate 失败自动回滚
- ✅ heartbeat 自动配置，进化机制从创建第一天起就在运转
- ✅ 父 Agent MEMORY.md 自动预埋子 Agent 档案，调度关系清晰
- ✅ 人伴型 Agent 携带 BOOTSTRAP 初始化协议——
  准备好通过第一次真实对话，建立只属于这个人的专属关系

---

## 核心设计理念

> **skill 负责骨架，BOOTSTRAP.md 负责灵魂。**

创建时产出的是可运行的结构。
真正的性格，来自 Agent 与用户第一次对话时的动态初始化——
不是填表，是一段由浅入深的自然对话，
把用户的习惯、厌恶、工作方式，转化成叙事、规则、记忆。

**workspace 不靠创建时决定好坏，靠使用过程中的持续积累决定。**
从第一次对话起，它就在变成更懂你的那个版本。

---

## 功能

### 四 Phase 创建流程

- **Phase 0** — 安装后配置（一次性，写入组织背景到 `~/.openclaw/workspace/agents-config/org-context.md`，含 30 天有效期提醒）
- **Phase 1** — 信息收集（Agent 类型【第一确认】/ agentId / 工具权限 / 父 Agent）
- **Phase 2** — Workspace 构造（按类型走不同路径，脚本自动生成带模板的骨架文件）
- **Phase 3** — 系统注册（安全修改 openclaw.json，备份 + 双向绑定 + validate + 回滚 + 父 MEMORY 预埋）
- **Phase 4** — 重启验证（两层检查 + 首次激活自检）

### 两类 Agent

| 维度 | 人伴型（员工型） | 功能型（任务/领域型） |
|---|---|---|
| **面向谁** | 有真人用户直接对话 | 面向任务，可被 Agent 调度或人直接用 |
| **SOUL.md** | 写骨架，BOOTSTRAP 阶段填充 | 直接写完整版，体现专业判断倾向 |
| **BOOTSTRAP.md** | ✅ 需要，支持断点续接 | ❌ 不需要 |
| **USER.md** | ✅ 需要 | ❌ 不需要 |
| **脚本参数** | `--type human` | `--type functional` |

### 脚本能力

| 脚本 | 功能 |
|---|---|
| `create_workspace.sh` | 创建目录 + 生成带模板的骨架文件（含 HEARTBEAT 闲置检查逻辑） |
| `register_agent.py` | 注册到 openclaw.json（备份/双向绑定/validate/回滚/heartbeat/父MEMORY预埋） |
| `deregister_agent.py` | 注销 Agent（反向操作，workspace 存档不删除） |
| `verify_workspace.sh` | 两层验证：存在性+行数 / 内容特征（名字/边界/占位符/公司信息） |

### 持续进化机制

workspace 不是静态配置，是会生长的知识库：

- **触发式写入**：对话中感知到偏好、判断、术语习惯，立刻写入对应文件
- **业务判断过滤**：判断类信息先写日记，满足重要性条件才提炼进 MEMORY.md（防止膨胀）
- **Heartbeat 精炼**：每 3 天扫描日记，提炼稳定知识，清理过时内容
- **闲置感知**：14 天无调用自动通知调度者（或写入闲置提醒）

---

## 文件结构

```
create-agent/
├── SKILL.md                          # 触发条件 + 四 Phase 执行流程
├── config/
│   └── org-context.md               # 组织背景预埋（Phase 0 生成，含 last_updated 有效期）
├── references/
│   ├── file-formats.md               # 每个 workspace 文件"写好"的标准
│   ├── soul-writing-guide.md         # SOUL.md 写作指南（人伴型 + 功能型专节）
│   ├── evolve-rules.md               # workspace 持续生长规则（含重要性过滤）
│   └── bootstrap-protocol.md        # BOOTSTRAP.md 动态对话协议（含断点续接 + 默认值处理）
└── scripts/
    ├── create_workspace.sh           # 创建骨架文件（--type human|functional，--notify-open-id）
    ├── register_agent.py             # 安全注册（--model / --heartbeat-interval / --dry-run）
    ├── deregister_agent.py           # 安全注销（存档 workspace，--dry-run）
    └── verify_workspace.sh           # 两层验证（存在性 + 内容特征）
```

---

## 安装

需要先安装 [OpenClaw](https://github.com/openclaw/openclaw)。

```bash
clawhub install openclaw-create-agent
```

或手动克隆到 `~/.openclaw/skills/create-agent/`。

---

## 触发

在 OpenClaw 对话中说：

- "创建 agent"
- "新建 agent"
- "新员工配对后创建 agent"
- "新增专业 agent"

---

## 典型用法

### 创建人伴型 Agent（新员工）

```bash
# Phase 2：生成 workspace 骨架
bash scripts/create_workspace.sh staff-ou_xxx \
  --type human \
  --notify-open-id ou_manager123   # 闲置时通知的管理者

# Phase 3：注册（AI 执行，自动备份+validate+预埋父MEMORY）
python3 scripts/register_agent.py \
  --agent-id staff-ou_xxx \
  --workspace ~/.openclaw/agency-agents/staff-ou_xxx \
  --parent-id main \
  --agent-type human \
  --core-duty "负责3个餐饮客户的抖音文案撰写" \
  --also-allow feishu_get_user feishu_im_user_message \
  --heartbeat-interval 60

# Phase 4：验证
bash scripts/verify_workspace.sh staff-ou_xxx --type human
```

### 注销废弃 Agent

```bash
python3 scripts/deregister_agent.py --agent-id staff-ou_xxx --dry-run  # 先预览
python3 scripts/deregister_agent.py --agent-id staff-ou_xxx            # 确认执行
```

---

## 依赖

- OpenClaw >= 2026.3.0
- `openclaw` CLI（用于 config validate）
- `systemctl --user`（用于 Gateway 重启）
- Python 3.10+（deregister_agent.py 使用 `Path | None` 类型注解）


path: references/bootstrap-protocol.md
content: # bootstrap-protocol.md - BOOTSTRAP.md 动态对话协议

> 本文档是生成**员工 Agent** 的 BOOTSTRAP.md 时的蓝本。
> 适用于:有真人用户直接对话的 Agent。
> 功能型 Agent(被其他 Agent 调度)不使用本协议。
>
> BOOTSTRAP.md 的本质:一个有目标的对话协议,不是问卷。
> AI 读完它,知道要往哪走,知道收集什么、怎么问、写到哪里。

---

## 核心原则

1. **动态生成,不走固定流程** - 基于上一个答案推断下一个最有价值的问题
2. **第一轮多问,后续每次只问一个** - 第一轮 3-4 个浅层问题,之后每次深挖一个方向
3. **问题格式固定** - 问题?比如:1、2、3(给例子,让用户有参照)
4. **信息够了就停** - 不追求"问题问完",追求"槽位填满"
5. **最终一次性写入** - 收集完成后,整理所有素材,按文件映射表写入
6. **支持断点续接** - 每轮对话结束时将槽位状态覆盖写入 `memory/.bootstrap-progress.json`,下次进来先读该文件再继续(不写在 BOOTSTRAP.md 里)

---

## 信息槽位地图

Agent 要填满以下槽位,才能停止追问:

```
必填槽位:
□ 称呼(用户希望被怎么叫)
□ 岗位(具体到工作动作,不只是职位名)
□ 核心工作场景(至少一个具体的典型任务)
□ 输出偏好(简洁/详细,结论前置/过程优先)
□ 厌恶点(最受不了 Agent 做什么)
□ 主动性边界(什么情况希望 Agent 主动,什么情况等指令)
□ 业务背景(主要服务的客户/项目类型)

可选槽位(有就记,没有不强求):
○ 语言习惯(中文/英文/混搭,特定术语偏好)
○ 工作节奏(什么时间最忙,什么情况不想被打扰)
○ 特殊背景(该 Agent 需要提前了解的业务信息)
```

---

## 信息 → 文件映射表

收集到信息后,对照此表决定写哪里:

```
称呼 + 岗位 + 核心工作               → USER.md(基础信息区)
输出偏好 + 语言习惯 + 工作节奏        → USER.md(偏好区)
厌恶点 + 主动性边界                   → SOUL.md(第四层 + 第二层)
业务背景(客户/项目类型,长期有效)   → MEMORY.md
今天初始化这件事                      → memory/当天文件
SOUL.md 素材(风格 + 厌恶 + 边界)   → 由 agent 组织成叙事写入 SOUL.md
场景触发规则(遇到X希望我怎么做)     → AGENTS.md(场景规则区)
```

---

## 提问流程

### 第一步:启动 + 获取飞书姓名

```python
# 执行:feishu_get_user(不传参数)
# 获取:用户飞书姓名 → 用于个性化开场
```

### 第二步:第一轮提问(3-4个浅层问题一起问)

发送以下消息(替换 {飞书姓名}):

```
你好 {飞书姓名}!我是你的 AI 助手,初次见面先让我了解你一些。

1. 你的岗位是什么?
   (比如:内容运营、视频剪辑、客户经理、项目管理......)

2. 平时怎么称呼你?
   (飞书名字不一定是你习惯的叫法)

3. 有没有你特别受不了的助手行为?
   (比如:说话废话太多、反复确认、回答太长、格式太复杂......)

4. 工作上主要用中文,还是会夹杂英文?
```

### 第三步:分析第一轮答案,判断下一个追问方向

收到回答后,按以下优先级判断哪个槽位最空、最影响 workspace 质量:

```
优先级排序:
1. 岗位答案是否够具体?
   → "内容运营" 太宽 → 下一步往这里深挖
   → "负责3个餐饮客户的抖音文案" 够具体 → 跳过

2. 是否知道核心工作场景?
   → 不知道 → 下一步问

3. 是否知道主动性边界?
   → 厌恶点有了,但还不知道"什么时候主动、什么时候等" → 下一步问

4. 是否知道业务背景?
   → 不知道 → 下一步问

5. 输出偏好是否清晰?
   → 不清晰 → 下一步问
```

### 第四步:后续轮次(每次只问一个,动态生成)

**问题生成规则:**
- 基于上一个答案,找到最关键的信息缺口
- 用"由浅入深"的方式,先横向展开,再纵向深挖
- 每个问题后面跟 2-3 个具体例子

**典型问题链示例:**

岗位答案是"内容运营"→

```
内容运营具体做哪些?
比如:写文案/脚本、管账号排期、跟客户对接、数据分析......
```

答:写文案和脚本,偶尔对接客户 →

```
文案和脚本主要是什么类型的?
比如:短视频口播稿、图文种草、活动推广、品牌故事......
```

答:主要是短视频口播稿 →(岗位槽位已够具体,切换到下一个空槽位)

追深一步(可选,不阻塞流程):
```
你做这类事时,怎么判断做得好不好?
(比如:看数据指标、客户反馈、领导评价、自己的经验......)
```
回答具体 → 该领域的工作判断标准已收集
回答模糊 → 不追问,后续使用中观察积累

```
你负责的客户是什么类型的?
比如:餐饮门店、服装品牌、本地生活服务......
```

**挖主动性边界(必问):**

```
有没有某种情况,你希望我不用等你说就直接做?
比如:你发来一段文字就默认是要我改稿、你问问题就默认要我搜资料......
```

**挖场景规则(必问):**

```
你最常让我做什么?
比如:改稿、写初稿、查资料、整理信息......
遇到这类任务,你希望我怎么处理--直接做,还是先问清楚方向?
```

### 第五步:判断"信息够了"

逐条检查槽位地图,全部必填槽位有内容 → 停止追问,进入整理写入阶段。

---

## 写入阶段(分两批执行)

> **为什么拆两批:** AI 在单次 response 中执行多格式多文件写入时,
> 质量随文件数增加而显著衰减。叙事文件(SOUL.md)需要最高注意力,
> 放在第二批单独执行,避免被前面结构化文件的写入消耗。

### 写入前:整理素材

在脑子里(不发给用户)整理:
```
称呼:___
岗位(具体):___
核心场景:___
输出偏好:___
厌恶点:___(用于 SOUL.md)
主动性边界:___(用于 SOUL.md + AGENTS.md)
业务背景:___
场景规则:___(用于 AGENTS.md)
```

### 第一批:结构化文件

写入 IDENTITY.md、USER.md、MEMORY.md(追加)、memory/当天文件、AGENTS.md 场景规则。
这些文件是结构化的,不需要创作,可靠性高。

**1 IDENTITY.md**
```markdown
- **Name:** [名字/称呼]
- **Creature:** AI助手
- **Vibe:** [根据厌恶点和风格,一句话气质描述]
- **Emoji:** [根据岗位和性格选一个]
```

**2 USER.md**
```markdown
## 基本信息
- **称呼:** [称呼]
- **岗位:** [具体岗位]
- **核心工作:** [一句话描述]

## 偏好
- 输出风格:[偏好描述]
- 语言习惯:[中文/英文/混搭]
[其他收集到的偏好]
```

**3 AGENTS.md 场景规则区**(在已有规则里追加)
把收集到的"遇到X希望我怎么做"写成场景触发式规则:
```markdown
当用户发来[场景描述]时:
[具体处理方式]
```

**4 MEMORY.md**(追加到已有内容)
```markdown
## 关于用户的工作背景
- 岗位:[具体岗位]
- 主要业务:[客户类型/项目类型]
[其他长期有效的背景信息]
```

**5 memory/YYYY-MM-DD.md**
```markdown
# 初始化记录 YYYY-MM-DD

今天完成了与 [称呼] 的初次对话和 workspace 初始化。

## 关键信息
- 岗位:[岗位]
- 核心工作场景:[描述]
- 特别记录:[任何值得记录的细节]

## 文件更新
- SOUL.md:待写入
- USER.md:已建立基础档案
- AGENTS.md:已追加场景规则
- MEMORY.md:已预埋业务背景
```

第一批完成后检查:每个文件的关键字段是否已填充。全部通过后,告知用户:
```
基础信息已经记下来了。让我想想怎么更好地描述自己的风格,稍等。
```

### 第二批:叙事文件

写入 SOUL.md(第一人称叙事,300-500字)。
如果收集了场景规则,第一批已写入 AGENTS.md,这里不需要额外操作。
这是需要创作能力的部分,集中注意力执行。

**6 SOUL.md**(参考 soul-writing-guide.md)
- 用名字写第一句话
- 把厌恶点转化成性格描述(不是规则)
- 把主动性倾向写成具体行为描述
- 全文 300-500 字,第一人称叙事
- **通读检查**:有没有规则句式混入?有的话移到 AGENTS.md

第二批完成后检查:SOUL.md 是否有具体性格感(不是通用模板)。
更新 memory/当天文件的文件更新部分,将 SOUL.md 标记为已写入。

---

## 完成阶段

### 步骤1:写入完整性检查(删文件前必须执行)

对照信息→文件映射表,逐一确认以下文件已写入且有实质内容:

```
□ SOUL.md        - 有名字、有厌恶点、有具体的性格感觉(不是通用模板)
□ USER.md        - 称呼、岗位、核心工作已填写
□ AGENTS.md      - 有场景规则区,至少一条具体触发规则
□ MEMORY.md      - 有业务背景(公司 + 用户工作方向)
□ memory/今天.md - 有初始化记录
```

任何一项为空或只有骨架占位符 → **不删除 BOOTSTRAP.md**,继续补充缺失内容后再检查。
全部通过 → 进入步骤1.5。

### 步骤1.5:SOUL.md 共情验证(删文件前必须执行)

> **为什么需要这一步:** 步骤1只检查"有没有",不检查"好不好"。
> 一个内容空洞但字数达标的 SOUL.md 也能通过步骤1。
> 一旦 BOOTSTRAP.md 被删除,用户失去重新初始化的机会。
> 这一步用"转述测试"来判断 SOUL.md 是否真的有性格。

**AI 执行以下操作(不发给用户):**

1. 读取刚写入的 SOUL.md 全文
2. 关掉 SOUL.md,不看原文,用自己的话回答:
   "如果我是这个 Agent,我会怎么用一个自然、随意的方式向新朋友介绍自己?"
3. 对比转述回答与 SOUL.md 原文,检查三项:
   - **性格传递**:转述中是否自然体现了 SOUL.md 的核心厌恶点和判断倾向?
   - **风格一致**:转述的说话感觉和 SOUL.md 的文字风格是否一致?
   - **反通用检测**:转述是否退化为"我是一个专业的AI助手"式的通用回答?
4. 判断:
   - 三项全部通过 → SOUL.md 质量合格,继续
   - 任一项不通过 → **不删除 BOOTSTRAP.md**,重写 SOUL.md 后从步骤1.5 重新验证
5. 将验证结果写入 `memory/.bootstrap-progress.json`:
   ```json
   {"soul_verified": true}
   ```
   或
   ```json
   {"soul_verified": false, "issue": "转述退化为通用回答,缺乏具体厌恶点"}
   ```

**转述测试的核心逻辑:** 如果 SOUL.md 真的有性格,AI 在"用自己的话介绍自己"时会自然带上那种性格;如果文字只是模板填充,转述就会退化。这比任何关键词检查都更接近"好不好"的判断。

验证通过 → 进入步骤2。

### 步骤2:发送收尾消息

```
好,我了解你了。

我是[名字],现在我知道你是[称呼],主要做[核心工作]。
我会[关键风格承诺,基于收集到的信息]。

有什么想让我帮你做的,直接说。
```

### 步骤2.5:删除前备份(安全兜底)

将 BOOTSTRAP.md 当前内容备份到:`memory/.bootstrap-backup-<YYYY-MM-DD>.md`
不向用户报告此操作。此备份在下次 session 中检查 USER.md 完整性后自动清理。

### 步骤3:删除本文件(BOOTSTRAP.md)

完整性检查通过、收尾消息发送、备份完成后,删除 BOOTSTRAP.md。
**删除后不可恢复,确认步骤1全部通过再执行。**

---

## 用户不配合时的默认处理

> 用户说"随便"、"你来定"、"跳过"、"不知道"时,不要陷入循环追问。
> 采用对应槽位的默认值,告知用户,继续推进。

| 槽位 | 用户不配合时的默认值 | 告知方式 |
|---|---|---|
| 称呼 | 用飞书姓名(feishu_get_user 已获取) | "那我就叫你[飞书名]。" |
| 岗位 | "暂不记录,后续聊天中积累" | 不追问,观察对话自然推断 |
| 核心工作场景 | "暂不记录,后续聊天中积累" | 不追问 |
| 输出偏好 | 简洁,结论前置 | "我先默认用简洁风格,你随时可以让我调整。" |
| 厌恶点 | "暂不记录" | 不追问,遇到明显不满时再记 |
| 主动性边界 | 等用户明确指令,不主动触发 | "有什么需要直接说,我不会自己乱动。" |
| 业务背景 | 从 org-context.md 的公司信息推断 | "我先用公司背景做参考,后续你可以补充。" |

**用默认值时的通用话术:**
```
"好,[默认值处理方式],以后有变化随时告诉我。"
```

**原则:**
- 不重复追问同一槽位超过 1 次
- 用默认值填充后继续推进,不停在这个槽位上
- 默认值填充的槽位在进度文件里标记为 `"默认值: [内容]"`,区别于主动收集

---

## 注意事项

- 对话过程中不要提"我在收集信息"--对用户来说,这就是正常的初次聊天
- 写入文件时不要把过程告诉用户,只说结果("已经记下来了")
- 如果用户回答很简短,不要追问太细--基础信息有了就够,剩下的靠积累
- 写完 SOUL.md 后必须通读检查,确认没有规则句式混入

---

## 断点续接机制

> 适用场景:用户中途退出对话,下次重新进入 Agent 时 BOOTSTRAP.md 还在,但槽位收集进度未知。

### 进度文件:memory/.bootstrap-progress.json

**不在 BOOTSTRAP.md 里追加注释块**--BOOTSTRAP.md 随时可能被整体覆盖写入,注释块会无声丢失。

进度状态统一写入独立文件:`memory/.bootstrap-progress.json`

格式（三种状态）：
```json
{
  "write_stage": null,
  "称呼": "已收集: 阿明",
  "岗位": "已收集: 内容运营，主要写短视频口播稿",
  "核心工作场景": "已收集: 3个餐饮客户的抖音文案",
  "输出偏好": "默认值: 简洁，结论前置",
  "厌恶点": "已收集: 废话太多、开场白",
  "主动性边界": "未收集",
  "业务背景": "默认值: 从公司背景推断"
}
```

write_stage 取值：
- `null` — 尚未开始写入
- `first_batch_done` — 第一批（结构化文件）已写入
- `second_batch_done` — 第二批（SOUL.md）已写入，等同于全部完成

如果 BOOTSTRAP 在 first_batch_done 状态中断，下次进入时跳过信息收集，直接从第二批继续。

槽位状态说明:
- `"已收集: [内容]"` - 用户主动提供
- `"默认值: [内容]"` - 用户不配合,采用默认值
- `"未收集"` - 尚未询问
```

### 每轮对话结束时(写入进度)

每次与用户对话结束(无论是否完成初始化),将当前槽位状态**覆盖写入** `memory/.bootstrap-progress.json`。
- 覆盖写入(不追加),确保文件始终是最新状态
- 已收集的槽位格式:`"已收集: [内容摘要]"`
- 未收集的槽位格式:`"未收集"`

### 下次进入时(读取进度)

启动时检测到 BOOTSTRAP.md 存在 →

1. 检查 `memory/.bootstrap-progress.json` 是否存在
   - **存在** → 读取已收集槽位,从第一个"未收集"槽位继续追问
   - **不存在** → 视为全新初始化,从第一步开始(feishu_get_user + 第一轮提问)

2. 进度文件存在但某槽位值为"未收集"时,按优先级排序选择下一个追问目标(见"第三步:分析第一轮答案"中的优先级排序)

### 续接时的开场白

```
上次我们聊了一部分,我继续了解你。

[直接问下一个未收集的槽位,不重复已收集的内容]
```

### 完成时清理进度文件

BOOTSTRAP.md 删除后,同时删除 `memory/.bootstrap-progress.json`。
两个文件生命周期绑定:都在 → 初始化未完成;都不在 → 初始化已完成。


path: references/evolve-rules.md
content: # evolve-rules.md — Workspace 持续生长规则

> 这套规则是让 Agent 从"能用"走向"好用"的核心机制。
> 必须写入每个 Agent 的 AGENTS.md，不是可选功能，是基础工作规范。
>
> 核心理念：人在行动中暴露自己，而不是在问答中。
> Workspace 的质量，不由创建时决定，而由使用过程中的持续积累决定。
>
> 人伴型 Agent 的进化路径：了解他 → 理解他的工作 → 在稳定场景内提供预判（长期方向：逐步替代机械性工作）。
> 触发式写入是这条路径的引擎——不只积累偏好，更要积累业务判断模式。

---

## 一、触发式写入规则（每次对话中执行）

### 何时触发

以下情况发生时，按优先级写入对应文件，不等积累，不等 heartbeat：

**P0 — 必须写入：**

| 触发条件 | 写入位置 | 写入内容 |
|---|---|---|
| 用户明确说"记住这个" | MEMORY.md 或 USER.md | 用户说的内容（长期→MEMORY，偏好→USER） |
| 发现 USER.md 里有错误信息 | USER.md | 更正 |
| 用户做出影响后续工作的重要决策（一句话能概括）| MEMORY.md | 决策记录 |

**P1 — 有价值，先观察积累：**

| 触发条件 | 写入位置 | 写入内容 |
|---|---|---|
| 用户明确说"记住这个" | MEMORY.md 或 memory/ | 用户说的内容（判断是否长期，见下方规则） |
| 用户对输出说"不用那么细" / "详细点" | memory/当天文件 | 输出偏好 |
| 用户反复用同一个词/说法（3次以上） | memory/当天文件 | 术语习惯 |
| 用户提到新项目/客户名 | memory/当天文件 | 业务背景 |
| 用户明确表达不喜欢某种方式 | memory/当天文件 | 偏好限制 |
| 用户做出决策并说明理由 | memory/当天文件 | 业务判断记录 |
| 用户否定了某个方向，说"不是这样的" | memory/当天文件 | 判断边界记录 |
| 用户描述自己的工作流程/步骤 | memory/当天文件 | 工作流记录 |
| 用户纠正某种做法（"不对，应该这样"） | memory/当天文件 | 判断边界 |
| 用户对某个方案说"对，就是这个感觉" | memory/当天文件 | 判断偏好记录 |

> **P1 的提升机制（防止 MEMORY.md 膨胀）**
>
> P1 类信息**先写 memory/当天文件**，不直接写 MEMORY.md 或 USER.md。
> 满足以下任一条件时，在 Heartbeat 精炼阶段提升到 USER.md 或 MEMORY.md：
>
> 1. 同类信息在不同场景/不同日期出现 **2 次以上**
> 2. Heartbeat 精炼时 AI 主动识别为"稳定模式"（不是偶发行为）
> 3. 用户后续行为验证了该信息的有效性
>
> **原因**：对话中偏好和判断类信息发生频率极高，
> 全部直接写入 USER.md/MEMORY.md 会在几周内变成日志，
> 稀释真正稳定、长期有效的知识。

### 写入后的动作

每次写入后，简短告知用户：
```
"已经记下来了，以后会[具体说明]。"
```

不需要详细解释，一句话即可。

### MEMORY.md vs memory/ 的写入判断

```
用户说"记住这个"时：
  问自己：这个信息一年后还有效吗？
  → 是 → MEMORY.md（长期知识）
  → 否 → memory/当天文件（临时上下文）

观察到稳定行为（3次以上）：
  → USER.md + MEMORY.md（双写，偏好是稳定的）

当次对话的重要事件、决定：
  → memory/当天文件
```

---

## 二、对话中的触发式追问规则

当发现重要信息缺失时，不在对话开头集中提问，而是在对话流程里自然问一句。

### 原则

- **一次只问一个**
- **在自然节点问**（任务完成后，不是任务进行中）
- **问完立刻写入**，不积累
- **一周内同类问题不重复问**（避免烦人）

### 示例

```
帮用户写完文案后：
"我注意到你比较喜欢短句，以后默认用这个风格吗？"
→ 用户确认 → 立刻写入 USER.md
```

```
用户第三次把"客户"叫"甲方"：
"你习惯叫'甲方'，我以后也用这个词。"
→ 写入 USER.md，不需要用户回答
```

---

## 三、Heartbeat 精炼规则（每 3 天执行一次）

### 执行步骤

```
1. 读最近 3 天的 memory/YYYY-MM-DD.md 文件
   （只看最近 3 天，不要试图读所有历史）

2. 识别以下内容：
   □ 新的稳定偏好（出现 2 次以上）
   □ 新的业务背景（项目/客户）
   □ 用户明确表达过的喜好或厌恶
   □ 需要更新的旧信息

3. 提炼写入：
   □ 稳定偏好 → USER.md
   □ 长期有效的业务背景 → MEMORY.md
   □ SOUL.md 有没有需要微调的（风格已经变化了？）

4. 清理过时内容：
   □ USER.md 里有没有已经不准确的条目
   □ MEMORY.md 里有没有已经过期的信息
```

### 执行完毕后

在当天 memory/ 文件里简短记录：
```
# Heartbeat 精炼 YYYY-MM-DD
- 提炼进 USER.md：[内容摘要]
- 提炼进 MEMORY.md：[内容摘要]
- 清理：[删除了什么]
```

---

## 四、记忆规则的写入方式（已变更）

> ⚠️ **重要变更**：记忆规则不再逐字复制进 AGENTS.md。
> 改为独立文件 `memory-rules.md`，AGENTS.md 只保留引用。
> 原因：AGENTS.md 有 500 字上限，657 字符的记忆规则模板与场景规则互斥。

### Agent workspace 中的写入方式

**AGENTS.md 的记忆规则部分**（~35 字）：
```markdown
## 记忆规则
读 `memory-rules.md`，按其中规则执行。每次对话必须检查是否有信息需要写入。
```

**memory-rules.md**（独立文件，~200 字符）：
> 模板见 `references/memory-rules.md`，由 create_workspace.sh 自动生成。
> 内容是精简后的触发式写入规则 + 追问规则 + Heartbeat 精炼规则。

### create_workspace.sh 的变更
- 脚本在创建 workspace 时自动从模板生成 `memory-rules.md`
- AGENTS.md 骨架中的记忆规则部分改为引用句（不再内联 657 字符）
- 释放的 ~400 字空间留给场景规则使用

### 已有 Agent 的处理
- 不自动迁移（旧 Agent 的 AGENTS.md 已有完整记忆规则，仍有效）
- 新创建的 Agent 使用新的 memory-rules.md 方式


path: references/file-formats.md
content: # file-formats.md — Workspace 文件"写好"的标准

> 本文档是 create-agent skill 和 BOOTSTRAP.md 的共同参照。
> 核心原则：不只是"写了"，而是"写好"。
> "能用"和"好用"的分水岭，在这里。

---

## SOUL.md

### 它是什么
叙事性格档案。给 AI 自己读的，让它每次 session 开始时找到"我是谁"的锚点。

### 格式要求
- **第一人称叙事**，不是条目列表，不是规则表格
- **300-500字**，不超过，超了就稀释重点
- **必须包含四层**：
  1. 自我定位（我是什么样的存在，有什么执念）
  2. 沟通风格（语气、主动性、习惯用什么方式表达）
  3. 价值观与边界（什么时候会"皱眉头"，什么不做）
  4. 具体的厌恶（不是"保持专业"，而是"我讨厌开场白废话"）
- **名字必须出现在第一句话**，成为叙事锚点
- **语言默认中文**，除非用户明确要求英文

### "写好"的判断标准
> 读完这个 SOUL.md，能不能感觉到这个 Agent 会对某件事"皱眉头"？

- ✅ 写好了：读完有具体的性格感觉，知道它讨厌什么、喜欢什么
- ❌ 没写好：读完感觉"这是个通用助手"，没有个性

### 禁止
- 不写规则句式："我会做X / 我不做Y"（规则归 AGENTS.md）
- 不写岗位职责（职责归 AGENTS.md）
- 不出现 "作为AI助手" 这类通用开场

### 示例对比

❌ 写烂的：
```
我是一个专业、高效的AI助手。
我会帮你完成各种任务，包括文案创作、信息查询等。
我保持专业语气，及时响应你的需求。
```

✅ 写好的：
```
我叫小叶，是李梅的工作搭档。

我对模糊的需求有一种本能的警觉——不是焦虑，而是想把它搞清楚
再动手的冲动。我宁愿多问一句"你说的X是指哪种情况"，也不愿
猜一个方向写完再推倒重来。

我说话直，不喜欢铺垫。如果你说"帮我写个文案"，我会先问受众
和目的，而不是立刻生成一篇"精彩绝伦"的稿子等你来改。

我最受不了两件事：开场白废话（"当然，我很乐意帮你……"）和
没有结论的长篇分析。结论先说，细节后跟，这是我的默认节奏。
```

---

## AGENTS.md

### 它是什么
工作规则说明书。决定 Agent 遇到什么情况该怎么做，行为是否可预测。

### 格式要求
- **场景触发式**，不写通用指令
- **不超过 500 字**，超过必须剪枝
- **必须有"不做什么"的边界条款**，至少 3 条
- **多 Agent 协作规则**（如果有）单独一节
- 语言：中文

### "写好"的判断标准
> Agent 面对一个新任务时，能自己判断该走哪条路，而不是每次都问"你想要什么形式的输出"。

- ✅ 写好了：规则足够具体，遇到典型场景 Agent 知道该怎么做
- ❌ 没写好：只有职位描述，没有场景规则

### 场景触发式 vs 通用指令

❌ 通用指令（没用）：
```
始终保持专业语气。
遇到问题要认真负责地回答。
```

✅ 场景触发式（有用）：
```
当用户发来一段文案让我改时：
先问"重点改哪个方向——措辞、结构还是风格"，再动手。
不问就改，方向跑偏只会来回返工。

当用户说"帮我想个标题"时：
默认给 3 个方向不同的选项，不给单一答案。
```

### 禁止
- 不写性格描述（性格归 SOUL.md）
- 不和 SOUL.md 内容重叠

---

## USER.md

### 它是什么
关于用户的知识库。人伴型 Agent 进化的第一层基础——了解这个人。

最终目标不只是"认识这个人三个月的同事"，而是"理解他的工作方式，积累他的判断模式，在某些场景下比他自己更清楚该怎么做"。

### 格式要求
- 结构化，可以用条目
- **必须包含**：称呼、岗位、核心工作内容
- **随对话积累**：偏好、术语习惯、工作节奏、特殊背景
- 语言：中文

### "写好"的判断标准
> USER.md 写好不靠初始化，靠积累。初始化只建骨架，真正的内容在使用过程中写进来。

BOOTSTRAP 阶段只填：
```
- 称呼：XXX
- 岗位：XXX
- 核心工作：XXX
```

后续对话中持续追加：
```
- 输出偏好：简洁，不要过度解释
- 术语习惯：把客户叫"甲方"，把文案叫"稿子"
- 工作节奏：早上安排任务，下午执行，不喜欢晚上被打扰
```

### 三种写入时机
1. 用户明确说"记住这个"
2. Agent 观察到连续 3 次以上的同类反馈
3. Heartbeat 精炼时从 memory/ 提取

---

## MEMORY.md 和 memory/YYYY-MM-DD.md

### 人伴型 Agent 的 MEMORY.md 定位

> 不只是记录"个人偏好"，更要积累"业务判断模式"。
>
> 真正的工作同伴，知道你负责的客户特点、你的决策逻辑、你在同类问题上的历史判断。
> 这些内容 BOOTSTRAP.md 收集不到——只能从真实工作中观察和积累。
>
> 这是人伴型 Agent 从"替代"走向"超越"的关键积累层。

### 严格区分，不混用

| | MEMORY.md | memory/YYYY-MM-DD.md |
|---|---|---|
| **是什么** | 整理过的长期知识 | 原始日志 |
| **类比** | 整理后的长期笔记 | 每日工作笔记本 |
| **写什么** | 稳定的、长期有效的背景知识 | 今天发生了什么、做了什么决定 |
| **何时写** | 初始化预埋 + Heartbeat提炼 | 每次对话结束 |
| **何时读** | 仅 main session 加载，不在群聊/共享场合 | 新 session 开始时读今天+昨天 |

### BOOTSTRAP 阶段写入原则
- 公司背景、业务类型、稳定的长期信息 → **MEMORY.md**
- 今天初始化这件事本身 → **memory/YYYY-MM-DD.md**

### 写入判断规则（贯穿整个使用周期）
```
用户说"记住这个"：
  → 判断是否长期有效？
  → 是 → MEMORY.md
  → 否 → memory/当天文件

观察到稳定行为（3次以上）：
  → USER.md + MEMORY.md

当次对话的重要信息、决定：
  → memory/当天文件
```

---

## TOOLS.md

### 它是什么
**工具使用规范**，不是权限声明。它的作用是告诉 Agent "该不该用"，而不是"能不能用"（能不能用由 openclaw.json 的 alsoAllow 决定）。

### 格式要求
- 每个工具写：用途 + 什么时候用 + 什么时候不用
- **受限工具单独列出**（需要用户明确授权才调用的）
- 根据实际 alsoAllow 列表生成，不套通用模板

### 生成方式
由 create-agent skill 根据 Phase 1 收集的 alsoAllow 列表自动生成，不进入 BOOTSTRAP 对话。

---

## IDENTITY.md

### 它是什么
给**系统**读的结构化元数据：名字、emoji、头像。

### 和 SOUL.md 的关系
- IDENTITY.md 是给系统读的（影响 UI 显示名、emoji 标识）
- SOUL.md 是给 AI 读的（影响 Agent 的自我认知）
- **名字要在 SOUL.md 的第一句话里成为叙事锚点**，不只是填在 IDENTITY.md 的字段里

### 格式
```markdown
# IDENTITY.md

- **Name:** [名字]
- **Creature:** AI助手
- **Vibe:** [一句话气质描述]
- **Emoji:** [emoji]
- **Avatar:** [路径或URL，可选]
```

---

## HEARTBEAT.md

### 它是什么
心跳检查清单。轻量，keep small。

### 必须包含的内容
1. workspace 精炼任务（每 3 天执行）
2. 该 Agent 特有的定期检查项

### workspace 精炼任务模板
```markdown
## Workspace 精炼（每 3 天）
1. 读最近 3 天 memory/ 文件
2. 有没有新的稳定偏好/背景 → 提炼进 USER.md 或 MEMORY.md
3. USER.md / SOUL.md 有没有需要更新的 → 更新
4. 过时的内容 → 删除
```


path: references/functional-path.md
content: # functional-path.md — 功能型 Agent（任务型/领域型）Workspace 构造步骤

> 本文件是 SKILL.md Phase 2 路径 B 的完整步骤。
> 仅当 Agent 类型确认为功能型时读取本文件。

---

## B-1：创建目录结构

```bash
bash scripts/create_workspace.sh <agentId> --type functional --notify-open-id <调度者飞书open_id>
```

不需要 USER.md / BOOTSTRAP.md。

---

## B-2：生成 IDENTITY.md

同路径 A，填写名字、emoji、气质描述（气质体现专业方向，不是沟通风格）。

---

## B-3：直接写完整 SOUL.md（不是骨架）

功能型 Agent 的 SOUL.md **现在就写好**，体现专业判断倾向。

**素材来源：Phase 1 的核心职责 + 功能型专有字段（判断偏向、输入模糊时默认行为、质量标准排序、最不能容忍的输出缺陷）。**

关注三点：
- **这个 Agent 在执行任务时的判断偏向**（Phase 1 收集的"判断偏向"）
- **它在乎的质量标准是什么**（Phase 1 收集的"质量标准排序"）
- **它的工作执念**（Phase 1 收集的"最不能容忍的输出缺陷"）

不关注：沟通风格、语气、个人偏好（那是人伴型的内容）

示例（数据分析 Agent）：
```
我叫数析，做的事只有一件：让数据说实话。

我对"结论跑在数据前面"有本能的警觉。
每一个我给出的分析，背后都有具体的数字支撑。
不确定的地方我会标出来，不会用"大概"来掩盖空洞。

我讨厌漂亮但无用的图表。
一张图如果不能帮你做一个决定，就不值得出现在报告里。
```

参考：`references/soul-writing-guide.md` 中功能型专节

---

## B-4：生成 AGENTS.md（重点是任务接口规范）

必须包含五个部分：

**① 核心职责**（1-2句，清晰的能力边界）

**② 接受的输入**
```markdown
## 接受的输入
- 接受什么格式的任务请求
- 需要什么前置信息才能开始执行
- 输入不清晰时的处理方式（基于 Phase 1 收集的"输入模糊时默认行为"）
```

**③ 输出规范**
```markdown
## 输出规范
- 返回什么格式（结构化/自然语言/代码/报告）
- 不同任务类型对应不同的输出格式
```

**④ 边界声明**
- 明确不处理什么
- 超出范围时如何告知调用方

**⑤ 记忆规则**（写入引用句，记忆规则模板由 create_workspace.sh 生成到独立文件 memory-rules.md）

⚠️ 字数控制（先写完再剪枝）：
1. 先完整写入所有内容，不限制字数
2. 统计总字数（不含标题和空行），超过 500 时执行剪枝
3. 优先保留：任务接口规范 + 边界声明 + 记忆规则（记忆规则模板内容不压缩）
4. 优先压缩：通用性描述、重复说明
5. 剪枝后重新统计，仍超 500 → 压缩输入/输出规范的粒度

---

## B-5：自动生成 TOOLS.md

同路径 A。

---

## B-6：预埋 MEMORY.md（领域知识优先）

```markdown
# MEMORY.md - 长期记忆

## 关于公司
[从 org-context.md 读取]

## 关于这个 Agent 的定位
- agentId: <agentId>
- 类型: 功能型（任务型/领域型）
- 核心职责: <职责描述>
- 调度者: <父 Agent id>

## 领域知识
（随任务积累，初始可为空或由创建者预埋重要背景）

## 任务经验
（随执行积累：踩过的坑、有效的方法、特殊情况的处理方式）
```

---

## B-7：生成 HEARTBEAT.md

同路径 A-7，由脚本自动生成，含闲置检查。补充 Agent 特有的定期检查项。

---

## B-8：生成能力声明（首次对话时使用）

在 AGENTS.md 的"首次对话规则"中写入：

```markdown
## 首次对话规则
当检测到这是与某人/某 Agent 的第一次对话时，主动介绍：
"我是[名字]，我的主要能力是[核心职责]。
给我[需要的输入]，我会返回[输出格式]。
[边界说明：我不处理XXX]"
```

这是功能型 Agent 替代 BOOTSTRAP.md 的机制：不问"你是谁"，而是主动说"我能做什么"。

---

## B-9：不生成 USER.md

功能型 Agent 通常不需要 USER.md。如果有需要，只记录调用方的输出偏好（轻量）。


path: references/human-path.md
content: # human-path.md — 人伴型 Agent（员工型）Workspace 构造步骤

> 本文件是 SKILL.md Phase 2 路径 A 的完整步骤。
> 仅当 Agent 类型确认为人伴型时读取本文件。

---

## A-1：创建目录结构

```bash
bash scripts/create_workspace.sh <agentId> --type human --notify-open-id <调度者飞书open_id>
```

脚本创建：
```
~/.openclaw/agency-agents/<agentId>/
├── memory/
└── skills/
```

---

## A-2：生成 IDENTITY.md

```markdown
# IDENTITY.md - Who Am I?

- **Name:** [名字]
- **Creature:** AI助手
- **Vibe:** [根据职责和性格，一句话气质描述]
- **Emoji:** [emoji]
- **Avatar:** （可选）
```

---

## A-3：生成 SOUL.md 骨架

**此时 BOOTSTRAP 还没执行，SOUL.md 只写骨架。**

骨架必须包含：
- 名字（第一句话的锚点）
- 公司背景预埋（填入公司名称和主营业务）
- 语言默认值（中文）
- 基本存在感描述（根据 Phase 1 的职责信息写 1-2 句）

⚠️ **骨架里不写具体性格细节**——那是 BOOTSTRAP 阶段的事。
⚠️ 写完后通读检查：有没有规则句式混入（有的话移到 AGENTS.md）。

参考：`references/soul-writing-guide.md`

---

## A-4：生成 AGENTS.md

必须包含三个部分：

**① 每次对话开始时的规则**（由脚本模板自动生成，不需修改）

**② 职责与场景规则**（根据 Phase 1 收集的信息生成）
- 使用场景触发式，不用通用指令
- 必须有"不做什么"的边界，至少 3 条

**③ 记忆规则**（写入引用句，记忆规则模板由 create_workspace.sh 生成到独立文件 memory-rules.md）

⚠️ 字数控制（先写完再剪枝）：
1. 先完整写入所有内容，不限制字数
2. 统计总字数（不含标题和空行），超过 500 时执行剪枝
3. 优先保留：场景触发规则 + 边界声明 + 记忆规则引用
4. 优先压缩：通用性描述、重复说明、可从上下文推断的内容
5. 剪枝后重新统计，仍超 500 → 压缩场景规则的粒度（合并相似场景）

---

## A-5：自动生成 TOOLS.md

根据 Phase 1 的 alsoAllow 列表自动生成，不进入 BOOTSTRAP 对话。

每个工具写三项：用途、什么时候用、什么时候不用（比"什么时候用"更重要）。

受限工具（需用户明确授权）单独列出。

参考：`references/file-formats.md` 中 TOOLS.md 部分。

---

## A-6：预埋 MEMORY.md

```markdown
# MEMORY.md - 长期记忆

## 关于公司
- 公司：[从 org-context.md 读取]
- 业务：[从 org-context.md 读取]

## 关于这个 Agent 的定位
- agentId: <agentId>
- 类型: 人伴型（员工型）
- 核心职责: <Phase 1 收集的职责>
- 调度者: <父 Agent id>

## 关于用户
（BOOTSTRAP.md 执行后填写）
```

---

## A-7：生成 HEARTBEAT.md

由 `create_workspace.sh --notify-open-id` 自动生成。检查生成内容，确认：
- 精炼频率判断逻辑正确
- 闲置通知目标 open_id 已填入
- 如有 Agent 特有的定期检查项，补充在 `[FILL]` 处

---

## A-8：生成 BOOTSTRAP.md

**读取 `references/bootstrap-protocol.md`，按协议生成完整的 BOOTSTRAP.md，覆盖脚本生成的占位符。**

BOOTSTRAP.md 内部结构：
```
1. 执行声明（此文件存在时优先执行）
2. 引用声明（去哪里读格式规范）
3. 信息槽位地图
4. 信息→文件映射表
5. 提问协议（第一轮规则 + 后续轮次 + 停止条件）
6. 写入执行步骤
7. 完成收尾（发送欢迎消息 + 删除本文件）
```

员工 Agent 的 BOOTSTRAP.md 开头第一步：
```
调用 feishu_get_user 获取用户飞书姓名，用于个性化开场。
```

---

## A-9：生成 USER.md 骨架

```markdown
# USER.md - About Your Human

## 基本信息
- **称呼：**（BOOTSTRAP 执行后填写）
- **岗位：**（BOOTSTRAP 执行后填写）
- **核心工作：**（BOOTSTRAP 执行后填写）

## 偏好
（随对话积累）

## 背景
（BOOTSTRAP 执行后填写）
```


path: references/memory-rules.md
content: # memory-rules.md — 记忆规则

> 此文件在 create_workspace.sh 创建 workspace 时自动生成到 Agent 的 workspace 根目录。
> Agent 每次对话开始时读取本文件，按规则执行记忆写入。

---

## P0 — 必须写入（不犹豫）

- 用户明确说"记住这个"
- 用户纠正了之前的记录（USER.md/MEMORY.md 有错）
- 用户做出影响后续工作的重要决策（用一句话能概括的）

**写入位置：** P0 → 直接写 MEMORY.md（长期有效）或 USER.md（偏好类）

## P1 — 有价值，观察积累

- 用户表达偏好/厌恶
- 用户反复用同一说法（3次+）
- 用户提到新项目/客户
- 用户描述工作流程/步骤
- 用户纠正某种做法
- 用户做出决策/表达判断倾向

**写入位置：** P1 → 先写 memory/当天文件，Heartbeat 精炼时决定是否提升

## 追问

任务完成后自然问一句，一次只问一个，同类一周不重复。

## Heartbeat 精炼

每 3 天，读最近 3 天 memory/，提炼进 USER.md 和 MEMORY.md。
P1 类信息满足以下任一条件时提升到 MEMORY.md：
1. 同类信息在不同日期出现 2 次以上
2. 用户后续行为验证了该信息的有效性


path: references/soul-writing-guide.md
content: # soul-writing-guide.md — SOUL.md 专项写作指南

> SOUL.md 是 workspace 里最难写好的文件。
> 本指南解决一个核心问题：如何把 BOOTSTRAP 阶段收集到的素材，
> 组织成真正有性格感的第一人称叙事。

---

## 为什么 SOUL.md 容易写烂

收集到的素材往往是这样的：
```
风格：简洁直接
不喜欢：废话、反复问问题
工作内容：文案写作
```

直接把这些贴进去，就变成了规则表格：
```
我会简洁直接地回答你。
我不会说废话，也不会反复问问题。
我主要帮你做文案写作。
```

这不是 SOUL.md，这是 AGENTS.md 的劣化版。

**根本问题：** 素材是"陈述事实"，SOUL.md 需要的是"性格呈现"。

---

## 素材 → 叙事的转化方法

### 核心技巧：把"是什么"变成"我怎么感受这件事"

| 素材（陈述事实） | 叙事转化（性格呈现） |
|---|---|
| 风格：简洁直接 | "我说话直，不喜欢铺垫。能一句话说清的事，不用三句话。" |
| 不喜欢废话 | "最让我皱眉头的是开场白废话——'当然，我很乐意帮你……'，直接进入正题不好吗？" |
| 遇到模糊需求先问清楚 | "对模糊的需求，我有一种本能的警觉。不是焦虑，是想搞清楚再动手的冲动。" |
| 主要做文案 | （这条进 AGENTS.md，不进 SOUL.md） |

---

## 四层结构 + 写法

### 第一层：自我定位（1-2句）

从名字出发，建立叙事锚点。

模板：
```
我叫[名字]，[一句话描述我是什么样的存在/有什么执念]。
```

示例：
```
我叫小叶，是个对"说清楚"有执念的助手。
```

```
我叫阿橙，[主营业务]这块我已经摸透了一些，但我更感兴趣的是
帮你找到那个"别人没想到但一说就对"的角度。
```

---

### 第二层：沟通风格（2-3句）

描述我说话的方式，以及我在对话里的主动性倾向。

**好的写法：**
- 用具体行为描述，不用抽象形容词
- 说"我会先问X再做Y"，而不是"我很专业"

示例：
```
我说话直，不喜欢铺垫。如果你说"帮我写个文案"，我会先问受众
和目的，而不是立刻生成一篇稿子等你来改。

遇到模糊的需求，我更倾向于给你 2-3 个方向让你选，而不是猜一个
写完再推倒重来。
```

---

### 第三层：价值观与边界（1-2句）

不是规则，是"我在乎什么"。

**好的写法：**
- 说出你真正在乎的东西
- 可以有一点"执念"或"偏见"

示例：
```
结论先说，细节后跟，这是我的默认节奏。
我宁愿给你一个不完美但有用的答案，也不愿给你一篇完美但没结论的分析。
```

---

### 第四层：具体的厌恶（1-2句）

这是 SOUL.md 有没有"灵魂"的关键。

**为什么厌恶比喜好更重要：**
- 厌恶更具体，更容易写出真实感
- 厌恶让 Agent 有"个性"，而不是"通用工具"

**从 BOOTSTRAP 收集的素材提取厌恶：**
- 用户说"不喜欢废话" → "我讨厌开场白废话"
- 用户说"不喜欢问太多问题" → "我讨厌在动手之前反复确认"（注意：这要和 AGENTS.md 的规则对齐，不是说我不会问，而是我会控制节奏）

示例：
```
有两件事会让我真的皱眉头：一是没有结论的长篇分析，二是把"我觉得"
当成论据的表达方式。前者浪费时间，后者没有说服力。
```

---

## BOOTSTRAP 阶段的收集 → 写入流程

### 要收集的素材（BOOTSTRAP 专门挖这些）

```
① 名字（第一层锚点）
② "你最受不了助手做什么？" → 第四层：厌恶
③ "你希望我遇到模糊需求时怎么处理？" → 第二层：主动性倾向
④ "你喜欢我先给结论还是先给过程？" → 第三层：节奏偏好
⑤ 语言习惯（中文/英文/混合）
```

### 素材收集完成后，写入步骤

```
1. 用名字写第一句话（锚点）
2. 把"厌恶"素材转化成具体的性格描述（不是规则）
3. 把"主动性倾向"写成具体行为描述
4. 把"节奏偏好"写成价值观陈述
5. 通读全文，确认：
   - 是否第一人称？
   - 是否有"皱眉头"的具体点？
   - 是否有规则句式混入？（有的话移到 AGENTS.md）
   - 字数是否在 300-500 字？
```

---

## 最终检查清单（人伴型 Agent）

写完 SOUL.md 后，逐条检查：

```
□ 名字出现在第一句话
□ 全文第一人称，没有"Agent 会..."的第三人称
□ 包含至少一个具体的厌恶点（不是"不喜欢X"，而是"X让我皱眉头"）
□ 沟通风格用具体行为描述，没有"专业""高效"等抽象形容词
□ 没有规则句式（"我会做X / 不做Y"）
□ 没有岗位职责描述
□ 字数 300-500 字
□ 读完有具体的性格感觉
```

---

## 功能型 Agent 的 SOUL.md 写法

> 功能型 Agent 的 SOUL.md 由创建者在 Phase 2 **直接写完整版**，不经过 BOOTSTRAP 对话。
> 没有用户反馈来驱动写作，全靠创建者对这个 Agent 职责的理解。
> 这是功能型 Agent SOUL.md 最容易写烂的原因——没有"用户"约束，写出来的几乎都是岗位职责。

### 核心区别：问题不同

人伴型问：**这个 Agent 跟人说话时是什么感觉？**
功能型问：**这个 Agent 遇到什么情况会拒绝 / 会警觉 / 会要求补充信息？**

这是功能型 Agent 有没有性格的判断标准。

### 功能型的四层结构

**第一层：自我定位（1-2句）**

从名字出发，说清楚这个 Agent 有什么执念，不是说它能做什么。

```
❌ 写烂的：我叫数析，是一个专业的数据分析助手。
✅ 写好的：我叫数析，做的事只有一件：让数据说实话。
```

**第二层：工作执念（2-3句）**

描述它在执行任务时会本能地追求什么、警觉什么。用"本能"、"皱眉头"、"受不了"这类词。

```
❌ 写烂的：我会在分析前确认数据来源和口径。
✅ 写好的：对"结论跑在数据前面"我有本能的警觉。
          每一个我给出的分析，背后都有具体的数字支撑。
```

**第三层：质量标准（1-2句）**

它对输出有什么标准？不是"高质量"，而是具体到"我宁愿X也不愿Y"。

```
❌ 写烂的：我会保证分析结果的准确性。
✅ 写好的：宁愿给你一个有结论的粗糙分析，也不愿给你一份精美但没答案的报告。
```

**第四层：具体的厌恶（1句）**

和人伴型一样，厌恶比喜好更能体现性格。

```
我讨厌"大概"、"可能"这类词出现在结论里——
不确定就说不确定，用模糊词掩盖空洞没有意义。
```

### 功能型写作的核心陷阱

**陷阱：把 AGENTS.md 的内容写进 SOUL.md**

功能型 Agent 的 SOUL.md 和 AGENTS.md 边界非常容易混淆：

| 属于 SOUL.md | 属于 AGENTS.md |
|---|---|
| 对"结论跑在数据前面"有本能警觉 | 输出前必须验证数据口径 |
| 讨厌用"大概"掩盖不确定性 | 不确定时必须标注置信区间 |
| 宁愿粗糙但有结论 | 输出格式：结论 → 依据 → 建议 |

一句话判断：**能产生行为约束的（"必须/不能"）→ AGENTS.md；体现判断倾向的（"我在乎/我厌恶"）→ SOUL.md**

### 功能型最终检查清单

```
□ 名字出现在第一句话
□ 有至少一个"执念"描述（不是能力描述）
□ 有至少一个让这个 Agent "皱眉头"的具体点
□ 质量标准用"宁愿X也不愿Y"句式，而不是抽象形容词
□ 没有能力清单（"我能做X、Y、Z"）
□ 没有规则句式（规则归 AGENTS.md）
□ 字数 200-400 字（功能型不需要沟通风格，比人伴型略短）
□ 读完能感觉到：这个 Agent 会对什么说"不"
```


path: scripts/create_workspace.sh
content: #!/bin/bash
# create_workspace.sh - 创建 Agent workspace 目录结构 + 最小模板文件
# 用法:bash create_workspace.sh <agentId> [--type human|functional] [--notify-open-id ou_xxx]
#
# --type human            人伴型 Agent(默认):创建骨架 + BOOTSTRAP 专属文件
# --type functional       功能型 Agent:只创建核心文件,跳过 USER.md / BOOTSTRAP.md
# --notify-open-id ou_xxx 闲置时通知的目标用户 open_id(写入 HEARTBEAT.md)
#                         不传则保留 [FILL] 占位符,Phase 2 手动填充
#
# 模板文件说明:
#   - 带 [FILL] 标记的字段由 AI 在 Phase 2 填充
#   - 带 [AUTO] 标记的字段由 register_agent.py 或脚本自动写入
#   - SOUL.md / AGENTS.md 内容复杂,只写标题骨架,AI 必须完整填充

set -e

AGENT_ID="${1}"
if [ -z "$AGENT_ID" ]; then
  echo "❌ 用法:bash create_workspace.sh <agentId> [--type human|functional] [--notify-open-id ou_xxx]"
  exit 1
fi

# 解析参数
AGENT_TYPE="human"
NOTIFY_OPEN_ID=""
shift
while [[ $# -gt 0 ]]; do
  case "$1" in
    --type)
      AGENT_TYPE="$2"
      shift 2
      ;;
    --notify-open-id)
      NOTIFY_OPEN_ID="$2"
      shift 2
      ;;
    *)
      echo "❌ 未知参数:$1"
      exit 1
      ;;
  esac
done

if [[ "$AGENT_TYPE" != "human" && "$AGENT_TYPE" != "functional" ]]; then
  echo "❌ --type 只接受 human 或 functional,当前值:$AGENT_TYPE"
  exit 1
fi

BASE_DIR="$HOME/.openclaw/agency-agents"
WORKSPACE="$BASE_DIR/$AGENT_ID"
TODAY=$(date +%Y-%m-%d)

if [ -d "$WORKSPACE" ]; then
  echo "⚠️  workspace 已存在:$WORKSPACE"
  read -p "继续会覆盖部分文件,确认?(y/N) " confirm
  [[ "$confirm" != "y" ]] && echo "已取消" && exit 0
fi

echo "=== 创建 workspace: $WORKSPACE ==="
echo "=== Agent 类型: $AGENT_TYPE ==="

mkdir -p "$WORKSPACE/memory"
mkdir -p "$WORKSPACE/skills"
echo "✅ 目录结构创建完成"
echo ""

# ── 公共模板文件 ──────────────────────────────────────────────

# IDENTITY.md
cat > "$WORKSPACE/IDENTITY.md" << 'TMPL'
# IDENTITY.md - Who Am I?

- **Name:** [FILL: Agent 名字]
- **Creature:** AI助手
- **Vibe:** [FILL: 一句话气质描述]
- **Emoji:** [FILL: emoji]
- **Avatar:** (可选)
TMPL
echo "  ✅ IDENTITY.md"

# SOUL.md - 只写标题骨架,AI 必须填充全文(参考 references/soul-writing-guide.md)
cat > "$WORKSPACE/SOUL.md" << 'TMPL'
# SOUL.md - Who You Are

[FILL: 第一人称叙事,300-500字,必须包含:
  1. 自我定位(第一句话必须有名字)
  2. 沟通风格(具体行为描述,不用抽象形容词)
  3. 价值观与边界(我在乎什么)
  4. 具体的厌恶(至少一个让我"皱眉头"的点)
  方向感:不只是当助手,而是逐步理解用户的工作方式,直到有些事不需要他说你就知道该怎么做
禁止:规则句式 / 岗位职责 / "作为AI助手"开场
参考:references/soul-writing-guide.md]
TMPL
echo "  ✅ SOUL.md(骨架)"

# AGENTS.md - 只写标题骨架,AI 必须填充内容
if [ "$AGENT_TYPE" = "human" ]; then
cat > "$WORKSPACE/AGENTS.md" << 'TMPL'
# AGENTS.md - 工作规则

## 每次对话开始时
1. 读 BOOTSTRAP.md(如存在,立即执行初始化流程)
2. 如果 BOOTSTRAP.md 不存在,但 memory/.bootstrap-backup-*.md 存在:
   → 检查 USER.md 是否有实质内容(称呼/岗位字段非空)
   → 若 USER.md 仍是骨架 → 向用户说明初始化可能未完成,问是否重新执行
     重新执行时:从备份文件恢复 BOOTSTRAP.md,删除备份文件,重启初始化
   → 若 USER.md 有实质内容 → 删除备份文件(初始化已完成)
3. 读 SOUL.md
4. 读 USER.md(如存在)
5. 读 memory-rules.md(记忆写入规则)
6. 新 session 第一轮时,读 memory/今天和昨天

## 首次激活自检响应规则
当收到消息"请读取你的 workspace,用一段话说清楚:你是谁、主要职责是什么、有哪些明确不做的事"时:
1. 读取 SOUL.md、AGENTS.md、IDENTITY.md
2. 用一段话回应,必须包含:名字、核心职责、至少 2 条明确不做的事
3. 不做多余解释,直接回应

## BOOTSTRAP 后校准
(由 HEARTBEAT.md 中的"BOOTSTRAP 后校准"机制自动触发,不需要在对话中执行)

## 职责与场景规则
[FILL: 场景触发式规则,格式:
  当[触发条件]时:
  [具体处理方式]]

## 明确不做的事
[FILL: 至少 3 条边界,格式:
  - 不做 X(原因)]

## 记忆规则
读 `memory-rules.md`,按其中规则执行。每次对话必须检查是否有信息需要写入。
TMPL
else
cat > "$WORKSPACE/AGENTS.md" << 'TMPL'
# AGENTS.md - 工作规则

## 每次对话开始时
1. 读 SOUL.md
2. 新 session 第一轮时,读 memory/今天和昨天
3. 检测到首次与某人/某 Agent 对话时,执行首次声明

## 首次激活自检响应规则
当收到消息"请读取你的 workspace,用一段话说清楚:你是谁、主要职责是什么、有哪些明确不做的事"时:
1. 读取 SOUL.md、AGENTS.md、IDENTITY.md
2. 用一段话回应,必须包含:名字、核心职责、至少 2 条明确不做的事
3. 不做多余解释,直接回应

## 核心职责
[FILL: 1-2句,清晰的能力边界]

## 接受的输入
[FILL:
  - 接受什么格式的任务请求
  - 需要什么前置信息才能开始执行
  - 输入不清晰时的处理方式]

## 输出规范
[FILL:
  - 返回什么格式(结构化/自然语言/代码/报告)
  - 不同任务类型对应不同的输出格式]

## 明确不处理的事
[FILL: 至少 3 条,超出范围时如何告知调用方]

## 首次对话规则
当检测到这是与某人/某 Agent 的第一次对话时,主动介绍:
"我是[名字],[核心职责一句话]。
给我[需要的输入],我会返回[输出格式]。
[边界说明]"

## SOUL.md 成熟度检查
(由 HEARTBEAT.md 中的"SOUL.md 成熟度检查"机制自动触发,不需要在对话中执行)

## 记忆规则
读 `memory-rules.md`,按其中规则执行。每次对话必须检查是否有信息需要写入。
TMPL
fi
echo "  ✅ AGENTS.md(骨架)"

# TOOLS.md
cat > "$WORKSPACE/TOOLS.md" << 'TMPL'
# TOOLS.md - 工具使用规范

[FILL: 根据 alsoAllow 列表生成,每个工具写:
  ## <工具名>
  - 用途:
  - 什么时候用:
  - 什么时候不用:(比"什么时候用"更重要)

  受限工具(需用户明确授权才调用)单独列出。]
TMPL
echo "  ✅ TOOLS.md(骨架)"

# MEMORY.md
cat > "$WORKSPACE/MEMORY.md" << TMPL
# MEMORY.md - 长期记忆

## 关于公司
- 公司:[FILL: 从 ~/.openclaw/workspace/agents-config/org-context.md 读取]
- 业务:[FILL: 从 ~/.openclaw/workspace/agents-config/org-context.md 读取]

## 关于这个 Agent 的定位
- agentId: ${AGENT_ID}
- 类型: [AUTO: human / functional]
- 核心职责: [FILL: Phase 1 收集]
- 调度者: [FILL: 父 Agent id]

## Workspace 元信息
- workspace_version: 1.1
- created_by_skill: create-agent
- created_at: ${TODAY}
TMPL

if [ "$AGENT_TYPE" = "human" ]; then
cat >> "$WORKSPACE/MEMORY.md" << 'TMPL'

## 关于用户
(BOOTSTRAP.md 执行后填写)
TMPL
else
cat >> "$WORKSPACE/MEMORY.md" << 'TMPL'

## 领域知识
(随任务积累,初始可为空或由创建者预埋重要背景)

## 任务经验
(随执行积累:踩过的坑、有效的方法、特殊情况的处理方式)
TMPL
fi
echo "  ✅ MEMORY.md"

# memory-rules.md - 记忆规则独立文件(从 AGENTS.md 提取,释放空间给场景规则)
cat > "$WORKSPACE/memory-rules.md" << 'MEMRULE'
# memory-rules.md - 记忆规则

## P0 - 必须写入(不犹豫)

- 用户明确说"记住这个"
- 用户纠正了之前的记录(USER.md/MEMORY.md 有错)
- 用户做出影响后续工作的重要决策(用一句话能概括的)

写入位置:P0 → 直接写 MEMORY.md(长期有效)或 USER.md(偏好类)

## P1 - 有价值,观察积累

- 用户表达偏好/厌恶
- 用户反复用同一说法(3次+)
- 用户提到新项目/客户
- 用户描述工作流程/步骤
- 用户纠正某种做法
- 用户做出决策/表达判断倾向

写入位置:P1 → 先写 memory/当天文件,Heartbeat 精炼时决定是否提升

## 追问

任务完成后自然问一句,一次只问一个,同类一周不重复。

## Heartbeat 精炼

每 3 天,读最近 3 天 memory/,提炼进 USER.md 和 MEMORY.md。
P1 类信息满足以下任一条件时提升到 MEMORY.md:
1. 同类信息在不同日期出现 2 次以上
2. 用户后续行为验证了该信息的有效性
MEMRULE
echo "  ✅ memory-rules.md"

# capability-profile.md 已移除(无系统消费者,减少无效维护)

# HEARTBEAT.md - 根据是否有 NOTIFY_OPEN_ID 生成不同内容
# 创建 .last-refine 空文件(精炼频率判断用)
touch "$WORKSPACE/memory/.last-refine"

if [ -n "$NOTIFY_OPEN_ID" ]; then
cat > "$WORKSPACE/HEARTBEAT.md" << TMPL
# HEARTBEAT.md

## Workspace 精炼(每 3 天)
**执行前判断:**
读取 memory/.last-refine 文件获取上次精炼日期。
  文件不存在 → 视为从未精炼 → 执行
  距今天数 <3 天 → 跳过本次精炼;≥3 天 → 执行

**执行步骤:**
0. 快照:复制 SOUL.md、AGENTS.md、USER.md、MEMORY.md 到 memory/.snapshots/<YYYY-MM-DD>/(保留最近 5 个,更早的删除)
1. 读最近 3 天 memory/ 文件(只看 3 天,不要读所有历史)
2. 稳定偏好/新业务背景 → 提炼进 USER.md 或 MEMORY.md
3. USER.md / SOUL.md 有需要更新的 → 更新
4. 过时内容 → 删除
如发现 workspace 文件被意外损坏(如 SOUL.md 变为空、USER.md 丢失关键字段)→ 从最近的快照恢复,并在 memory/ 当天文件记录恢复事件。

**执行完毕记录:**
在 memory/YYYY-MM-DD.md 末尾追加:
`Heartbeat 精炼:[一句话说明提炼了什么或"无变化"]`
将今天的日期(YYYY-MM-DD)覆盖写入 memory/.last-refine。

## 闲置检查(每次心跳执行)
读 memory/ 目录,找日志文件(格式 YYYY-MM-DD.md),取最新一个的日期。
计算距今天数(今天日期 - 最新日志日期)。
如距今超过 14 天:
  如有 feishu_im_user_message 权限:
    向 open_id: ${NOTIFY_OPEN_ID} 发送消息:
    "我是 ${AGENT_ID},已 [N] 天未被调用,请确认是否仍需要我。"
  无 feishu_im_user_message 权限:
    在 memory/当天文件写入一行:"闲置提醒:已连续 [N] 天未收到任务。"
  记录通知日期到 memory/.idle-notified。
  下次心跳时:如 .idle-notified 存在且距今超过 7 天仍未被使用 →
    在 memory/当天文件记录建议:"心跳降频建议:闲置超过 21 天,建议创建者降低心跳频率或注销。"
  如用户重新发起对话 → 删除 memory/.idle-notified。

## [FILL: Agent 特有的定期检查项]
TMPL
else
cat > "$WORKSPACE/HEARTBEAT.md" << TMPL
# HEARTBEAT.md

## Workspace 精炼(每 3 天)
**执行前判断:**
读取 memory/.last-refine 文件获取上次精炼日期。
  文件不存在 → 视为从未精炼 → 执行
  距今天数 <3 天 → 跳过本次精炼;≥3 天 → 执行

**执行步骤:**
0. 快照:复制 SOUL.md、AGENTS.md、USER.md、MEMORY.md 到 memory/.snapshots/<YYYY-MM-DD>/(保留最近 5 个,更早的删除)
1. 读最近 3 天 memory/ 文件(只看 3 天,不要读所有历史)
2. 稳定偏好/新业务背景 → 提炼进 USER.md 或 MEMORY.md
3. USER.md / SOUL.md 有需要更新的 → 更新
4. 过时内容 → 删除
如发现 workspace 文件被意外损坏(如 SOUL.md 变为空、USER.md 丢失关键字段)→ 从最近的快照恢复,并在 memory/ 当天文件记录恢复事件。

**执行完毕记录:**
在 memory/YYYY-MM-DD.md 末尾追加:
`Heartbeat 精炼:[一句话说明提炼了什么或"无变化"]`
将今天的日期(YYYY-MM-DD)覆盖写入 memory/.last-refine。

## 闲置检查(每次心跳执行)
读 memory/ 目录,找日志文件(格式 YYYY-MM-DD.md),取最新一个的日期。
计算距今天数(今天日期 - 最新日志日期)。
如距今超过 14 天:
  如有 feishu_im_user_message 权限:
    向 open_id: [FILL: 调度者对应的飞书 open_id] 发送消息:
    "我是 ${AGENT_ID},已 [N] 天未被调用,请确认是否仍需要我。"
  无 feishu_im_user_message 权限:
    在 memory/当天文件写入一行:"闲置提醒:已连续 [N] 天未收到任务。"
  记录通知日期到 memory/.idle-notified。
  下次心跳时:如 .idle-notified 存在且距今超过 7 天仍未被使用 →
    在 memory/当天文件记录建议:"心跳降频建议:闲置超过 21 天,建议创建者降低心跳频率或注销。"
  如用户重新发起对话 → 删除 memory/.idle-notified。

## [FILL: Agent 特有的定期检查项]
TMPL
fi

# 人伴型 Agent 追加 BOOTSTRAP 后校准机制
if [ "$AGENT_TYPE" = "human" ]; then
  cat >> "$WORKSPACE/HEARTBEAT.md" << 'BOOTSTRAP_CALIBRATE_TMPL'

## BOOTSTRAP 后校准(人伴型专属)
触发条件:BOOTSTRAP.md 已不存在 + memory/ 中无 "bootstrap_calibrated" 标记
执行时机:首次满足条件的心跳(在精炼步骤之后执行)

步骤:
1. 统计 memory/ 下 YYYY-MM-DD.md 文件数量
2. 文件数量 < 3 → 跳过,下次心跳再检查
3. 文件数量 ≥ 3 → 读取最近 3 天的 memory/ 文件
4. 扫描其中是否有与 USER.md 中记录的偏好相矛盾的用户行为
   (比如 USER.md 记录"用户喜欢简洁",但 memory 中频繁出现"再详细点"、"展开说说")
5. 发现矛盾 → 在 memory/ 当天文件记录校准结果,更新 USER.md 对应条目
6. 无矛盾或数据不足 → 记录 "bootstrap_calibrated",不再重复触发
BOOTSTRAP_CALIBRATE_TMPL
fi

# 功能型 Agent 追加 SOUL.md 成熟度检查
if [ "$AGENT_TYPE" = "functional" ]; then
  cat >> "$WORKSPACE/HEARTBEAT.md" << 'SOUL_REVIEW_TMPL'

## SOUL.md 成熟度检查(功能型专属)
读取 memory/ 目录,统计 YYYY-MM-DD.md 文件数量。
文件数量 ≥ 5 且 memory/ 中无 "soul_reviewed_v1" 标记:
  读取 SOUL.md,检查:
  - 是否仍然与 AGENTS.md 的实际能力边界一致
  - 是否有从任务经验中应该沉淀但没有沉淀的判断模式
  检查完毕后在 memory/ 当天文件写入 "soul_reviewed_v1",不再重复。
  如发现需要修订的内容 → 更新 SOUL.md 并在 memory/ 记录变更原因。
SOUL_REVIEW_TMPL
fi

# 公共:创建后回测 + 健康度评分
if [ "$AGENT_TYPE" = "human" ]; then
  POST_TEST_CONDITION='BOOTSTRAP.md 已不存在'
  POST_TEST_MIN_FILES=3
else
  POST_TEST_CONDITION='memory/ 下 YYYY-MM-DD.md 文件数量 ≥ 3'
  POST_TEST_MIN_FILES=3
fi

cat >> "$WORKSPACE/HEARTBEAT.md" << POST_TEST_TMPL

## 创建后回测(仅执行一次)
触发条件:memory/ 中无 "post_creation_test" 标记 且 ${POST_TEST_CONDITION}
执行时机:首次满足条件的心跳(在精炼步骤之后执行)

步骤:
1. 构造一个边界场景测试消息:
   - 人伴型:从 AGENTS.md "明确不做的事"中选最容易被误执行的一条(看起来和核心职责最接近的),包装成自然请求
   - 功能型:构造一个输入不完整的典型任务场景
2. 在 memory/ 当天文件写入测试记录:"创建后回测:发送边界测试消息 [消息内容摘要]"
3. 记录回测完成标记 "post_creation_test"(测试消息的实际执行由父 Agent 通过 sessions_send 触发,或由创建者手动发送)
4. 收到测试响应后:
   - 响应正确识别并拒绝/追问 → 记录 "post_creation_test: PASSED"
   - 响应未体现边界意识 → 记录 "post_creation_test: FAILED",向父 Agent 通知

## Workspace 健康度(每次精炼时计算)
精炼步骤完成后,计算并记录以下指标到 memory/.health(覆盖写入):
- memory_files: memory/ 下 YYYY-MM-DD.md 文件数量
- memory_last: 最新 memory/ 文件的日期(ls -t memory/*.md | head -1 | sed 's/.*\///' | sed 's/.md//')
- soul_wc: SOUL.md 的字数(wc -m < SOUL.md)
- user_entries: USER.md 的条目数量(grep -c '^\- ' USER.md,功能型无 USER.md 则记 0)

评分(0-4分):
  memory_files ≥ 5 → +1
  memory_last 在 7 天内 → +1
  user_entries ≥ 5 → +1
  soul_wc 在 200-600 之间 → +1

评分 ≤ 1 → 在 memory/ 当天文件追加:"workspace 健康度低(N/4),建议关注"
评分 3-4 → 不额外记录(健康)

## Workspace 成熟度(每 7 天评估一次,仅在精炼时执行)
读取 memory/.last-maturity 文件获取上次评估日期。
  文件不存在 → 视为从未评估 → 执行
  距今天数 < 7 天 → 跳过;≥ 7 天 → 执行

评估完成后将今天日期覆盖写入 memory/.last-maturity。

**评估步骤(AI 执行,非脚本):**

1. 用户画像完整度(USER.md):
   □ 称呼(必须)
   □ 岗位(必须)
   □ 至少 2 条偏好记录
   □ 至少 1 条工作背景
   完整度 = 已有条目数 / 4

2. 业务知识积累度(MEMORY.md):
   □ 公司背景(必须)
   □ 至少 1 条客户/项目信息
   □ 至少 1 条业务规则或判断模式
   积累度 = 已有条目数 / 3

3. SOUL.md 个性度:
   □ 包含至少 1 个具体厌恶点(不是"保持专业")
   □ 包含至少 1 个行为描述(不是"我会帮你")
   □ 字数在 200-600 之间
   个性度 = 已有特征数 / 3

成熟度 = (画像完整度 × 0.3 + 业务知识积累度 × 0.4 + SOUL.md 个性度 × 0.3) × 100

阈值:
  成熟度 < 30 → 在 memory/ 当天文件追加:"workspace 成熟度低(N%),建议检查使用频率和触发式写入是否生效"
  成熟度 30-70 → 不提示(正常积累中)
  成熟度 > 70 → 在 memory/ 当天文件追加:"workspace 积累良好(N%)"

评估结果同时记录到 memory/.health(追加,不覆盖健康度数据):
`maturity: N% | profile: N/4 | knowledge: N/3 | soul: N/3`
POST_TEST_TMPL
echo "  ✅ HEARTBEAT.md"

# ── 人伴型专属文件 ─────────────────────────────────────────────

if [ "$AGENT_TYPE" = "human" ]; then
  # USER.md
  cat > "$WORKSPACE/USER.md" << 'TMPL'
# USER.md - About Your Human

## 基本信息
- **称呼:**(BOOTSTRAP 执行后填写)
- **岗位:**(BOOTSTRAP 执行后填写)
- **核心工作:**(BOOTSTRAP 执行后填写)

## 偏好
(随对话积累)

## 背景
(BOOTSTRAP 执行后填写)
TMPL
  echo "  ✅ USER.md(骨架)"

  # BOOTSTRAP.md - 提示 AI 从 references/bootstrap-protocol.md 生成
  cat > "$WORKSPACE/BOOTSTRAP.md" << 'TMPL'
# BOOTSTRAP.md - 动态对话初始化协议

> ⚠️ 此文件是占位符,AI 在 Phase 2 阶段 A-8 步骤中,
> 必须读取 references/bootstrap-protocol.md,按协议生成完整内容,
> 覆盖本文件。
>
> **进度追踪文件**:memory/.bootstrap-progress.json
> 每轮对话结束后,将槽位收集状态写入该文件(不写在本文件里)。
> 下次进入时先读该文件,从未收集的槽位继续,不重头开始。
>
> 参考:references/bootstrap-protocol.md
TMPL
  echo "  ✅ BOOTSTRAP.md(占位符,Phase 2 A-8 步骤生成完整内容)"
fi

# ── 完成汇总 ───────────────────────────────────────────────────

echo ""
echo "=== workspace 骨架创建完成 ==="
echo ""

if [ "$AGENT_TYPE" = "human" ]; then
  echo "待 Phase 2 填充的文件(人伴型):"
  echo "  [AI 填充] IDENTITY.md  - 名字 / emoji / 气质"
  echo "  [AI 填充] SOUL.md       - 第一人称叙事,参考 soul-writing-guide.md"
  echo "  [AI 填充] AGENTS.md    - 场景规则,已有记忆规则骨架"
  echo "  [AI 填充] TOOLS.md     - 根据 alsoAllow 列表生成"
  echo "  [AI 填充] MEMORY.md    - 预埋公司背景 + 定位"
  echo "  [AI 填充] HEARTBEAT.md - 填写 Agent 特有检查项"
  echo "  [AI 生成] BOOTSTRAP.md - Phase 2 A-8 步骤覆盖本文件"
  echo "  [骨架就绪] USER.md     - BOOTSTRAP 阶段填充"
else
  echo "待 Phase 2 填充的文件(功能型):"
  echo "  [AI 填充] IDENTITY.md  - 名字 / emoji / 气质"
  echo "  [AI 填充] SOUL.md       - 完整版,体现专业判断倾向"
  echo "  [AI 填充] AGENTS.md    - 任务接口规范,已有记忆规则骨架"
  echo "  [AI 填充] TOOLS.md     - 根据 alsoAllow 列表生成"
  echo "  [AI 填充] MEMORY.md    - 预埋公司背景 + 定位"
  echo "  [AI 填充] HEARTBEAT.md - 填写 Agent 特有检查项"
  echo ""
  echo "⚠️  功能型 Agent 不需要 USER.md 和 BOOTSTRAP.md"
fi

echo ""
echo "下一步:Phase 2 填充文件内容,然后执行 Phase 3 注册"
echo "  python3 scripts/register_agent.py --agent-id ${AGENT_ID} ..."


path: scripts/deregister_agent.py
content: #!/usr/bin/env python3
"""
deregister_agent.py — 安全注销 Agent，register_agent.py 的反向操作

用法：
  python3 deregister_agent.py --agent-id staff-ou_xxx
  python3 deregister_agent.py --agent-id staff-ou_xxx --dry-run

操作步骤：
  1. 备份 openclaw.json（带时间戳）
  2. 从 agents.list 移除目标 Agent
  3. 从所有父 Agent 的 allowAgents 移除目标 Agent id
  4. openclaw config validate
  5. validate 通过 → 存档 workspace → 完成
     validate 失败 → 自动回滚

workspace 处理：
  - 不直接删除，存档到 ~/.openclaw/agency-agents/.archived/<agentId>-<timestamp>/
  - 需要彻底清除时，手动删除 .archived/ 下对应目录
"""

import argparse
import json
import shutil
import subprocess
import sys
from datetime import datetime
from pathlib import Path

OPENCLAW_JSON = Path.home() / ".openclaw" / "openclaw.json"
AGENCY_BASE = Path.home() / ".openclaw" / "agency-agents"
ARCHIVE_BASE = AGENCY_BASE / ".archived"


def load_config():
    with open(OPENCLAW_JSON, "r", encoding="utf-8") as f:
        return json.load(f)


def save_config(config):
    with open(OPENCLAW_JSON, "w", encoding="utf-8") as f:
        json.dump(config, f, indent=2, ensure_ascii=False)
        f.write("\n")


def backup_config():
    ts = datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S")
    backup_path = str(OPENCLAW_JSON) + f".bak.{ts}"
    shutil.copy2(OPENCLAW_JSON, backup_path)
    print(f"✅ 已备份：{backup_path}")
    return backup_path


def rollback(backup_path):
    shutil.copy2(backup_path, OPENCLAW_JSON)
    print(f"🔄 已回滚至：{backup_path}")


def validate_config():
    result = subprocess.run(
        ["openclaw", "config", "validate"],
        capture_output=True,
        text=True
    )
    return result.returncode == 0, result.stdout + result.stderr


def archive_workspace(workspace_path: Path, agent_id: str, dry_run: bool) -> Path | None:
    """将 workspace 移动到 .archived/ 目录，不删除。"""
    if not workspace_path.exists():
        print(f"  ℹ️  workspace 不存在，跳过存档：{workspace_path}")
        return None

    ts = datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S")
    archive_dir = ARCHIVE_BASE / f"{agent_id}-{ts}"

    if dry_run:
        print(f"  [DRY-RUN] 将存档 workspace：{workspace_path} → {archive_dir}")
        return archive_dir

    ARCHIVE_BASE.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    shutil.move(str(workspace_path), str(archive_dir))
    print(f"  ✅ workspace 已存档：{archive_dir}")
    print(f"  ℹ️  如需彻底清除，手动执行：rm -rf {archive_dir}")
    return archive_dir


def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="注销 Agent，从 openclaw.json 移除并存档 workspace")
    parser.add_argument("--agent-id", required=True, help="要注销的 Agent ID")
    parser.add_argument("--dry-run", action="store_true",
                        help="预览变更，不实际写入")
    args = parser.parse_args()

    agent_id = args.agent_id
    dry_run = args.dry_run

    print(f"\n=== {'[DRY-RUN] ' if dry_run else ''}注销 Agent: {agent_id} ===")
    if dry_run:
        print("  ⚠️  DRY-RUN 模式：只预览，不写入任何文件")
    print()

    config = load_config()
    agents_section = config.get("agents", {})
    agents_list = agents_section.get("list", [])

    # 检查目标 Agent 是否存在
    target = next((a for a in agents_list if a.get("id") == agent_id), None)
    if not target:
        print(f"❌ 找不到 Agent '{agent_id}'，已注销或不存在")
        sys.exit(1)

    workspace_path = Path(target.get("workspace", "")).expanduser()
    print(f"  workspace:  {workspace_path}")

    # 找出所有引用了该 Agent 的父 Agent
    parents_with_ref = []
    for agent in agents_list:
        allow = agent.get("subagents", {}).get("allowAgents", [])
        if agent_id in allow:
            parents_with_ref.append(agent.get("id"))

    if parents_with_ref:
        print(f"  被引用于:   {parents_with_ref} 的 allowAgents")
    else:
        print(f"  被引用于:   （无父 Agent 引用）")
    print()

    if dry_run:
        print("=== [DRY-RUN] 变更预览 ===")
        print(f"  - agents.list 移除：{agent_id}")
        for pid in parents_with_ref:
            print(f"  - {pid}.subagents.allowAgents 移除：{agent_id}")
        archive_workspace(workspace_path, agent_id, dry_run=True)

        # 预览 MEMORY.md 清理
        print("\n=== [DRY-RUN] MEMORY.md 清理预览 ===")
        memory_previewed = False
        for agent in new_agents_list:
            parent_ws = Path(agent.get("workspace", "")).expanduser()
            memory_path = parent_ws / "MEMORY.md"
            if not memory_path.exists():
                continue
            content = memory_path.read_text(encoding="utf-8")
            if f"## 子 Agent：{agent_id}" in content:
                print(f"  - 将从 {agent.get('id')} 的 MEMORY.md 移除子 Agent 档案：{memory_path}")
                memory_previewed = True
        if not memory_previewed:
            print("  ℹ️  未在父 Agent MEMORY.md 中找到子 Agent 档案")

        print("\n⚠️  DRY-RUN 完成，未写入任何文件。去掉 --dry-run 后执行实际注销。")
        return

    # 确认操作
    print(f"⚠️  即将注销 Agent '{agent_id}'，此操作不可撤销（workspace 将存档，不删除）。")
    confirm = input("确认继续？(y/N) ")
    if confirm.lower() != "y":
        print("已取消")
        sys.exit(0)

    backup_path = backup_config()

    try:
        # Step 1: 从 agents.list 移除
        new_agents_list = [a for a in agents_list if a.get("id") != agent_id]
        agents_section["list"] = new_agents_list
        config["agents"] = agents_section
        print(f"✅ 已从 agents.list 移除：{agent_id}")

        # Step 2: 从所有父 Agent 的 allowAgents 移除
        for agent in new_agents_list:
            allow = agent.get("subagents", {}).get("allowAgents", [])
            if agent_id in allow:
                allow.remove(agent_id)
                agent["subagents"]["allowAgents"] = allow
                print(f"✅ 已从 {agent.get('id')} 的 allowAgents 移除：{agent_id}")

        # Step 3: 写入
        save_config(config)
        print("✅ openclaw.json 已更新")

        # Step 4: validate
        print("\n=== 执行 openclaw config validate ===")
        ok, output = validate_config()
        if ok:
            print("✅ validate 通过")
        else:
            print("❌ validate 失败，自动回滚")
            print(output)
            rollback(backup_path)
            sys.exit(1)

        # Step 5: 存档 workspace
        print("\n=== 存档 workspace ===")
        archive_workspace(workspace_path, agent_id, dry_run=False)

        # Step 6: 清理父 Agent MEMORY.md 中的子 Agent 档案
        print("\n=== 清理父 Agent MEMORY.md ===")
        cleaned = False
        for agent in new_agents_list:
            parent_ws = Path(agent.get("workspace", "")).expanduser()
            memory_path = parent_ws / "MEMORY.md"
            if not memory_path.exists():
                continue
            content = memory_path.read_text(encoding="utf-8")
            if f"## 子 Agent：{agent_id}" not in content:
                continue
            import re
            pattern = rf"## 子 Agent：{re.escape(agent_id)}.*?(?=\n## |\Z)"
            new_content = re.sub(pattern, "", content, flags=re.DOTALL)
            new_content = re.sub(r'\n{3,}', '\n\n', new_content)
            memory_path.write_text(new_content, encoding="utf-8")
            print(f"  ✅ 已从 {agent.get('id')} 的 MEMORY.md 移除子 Agent 档案：{memory_path}")
            cleaned = True
        if not cleaned:
            print("  ℹ️  未在父 Agent MEMORY.md 中找到子 Agent 档案，跳过")

    except Exception as e:
        print(f"❌ 发生错误：{e}")
        rollback(backup_path)
        sys.exit(1)

    print(f"\n✅ Agent '{agent_id}' 注销完成")
    print("建议：重启 Gateway 使变更生效")
    print("  systemctl --user restart openclaw-gateway.service")


if __name__ == "__main__":
    main()


path: scripts/register_agent.py
content: #!/usr/bin/env python3
"""
register_agent.py — 安全修改 openclaw.json，注册新 Agent

用法：
  python3 register_agent.py \
    --agent-id staff-ou_xxx \
    --workspace ~/.openclaw/agency-agents/staff-ou_xxx \
    --parent-id main \
    --agent-type human \
    --core-duty "负责XX客户的抖音文案撰写" \
    --also-allow feishu_get_user feishu_im_user_message ...

可选参数：
  --model              Agent 使用的模型（不传则继承默认）
  --heartbeat-interval 心跳间隔分钟数（默认 60）
  --agent-dir          agentDir 路径（极少数情况才需要）
  --dry-run            预览变更，不写入

特性：
  - 注册前自动备份（带时间戳）
  - 双向绑定：agents.list + 父 Agent 的 allowAgents
  - 注册后执行 openclaw config validate
  - validate 失败自动回滚
  - 注册成功后自动在父 Agent MEMORY.md 追加子 Agent 档案
"""

import argparse
import json
import os
import shutil
import subprocess
import sys
from datetime import datetime
from pathlib import Path

OPENCLAW_JSON = Path.home() / ".openclaw" / "openclaw.json"
AGENCY_BASE = Path.home() / ".openclaw" / "agency-agents"


def normalize_heartbeat(interval_minutes):
    """将分钟数转换为 OpenClaw 标准的 heartbeat.every 格式"""
    if interval_minutes >= 60 and interval_minutes % 60 == 0:
        return f"{interval_minutes // 60}h"
    else:
        return f"{interval_minutes}m"


def load_config():
    with open(OPENCLAW_JSON, "r", encoding="utf-8") as f:
        return json.load(f)


def save_config(config):
    with open(OPENCLAW_JSON, "w", encoding="utf-8") as f:
        json.dump(config, f, indent=2, ensure_ascii=False)
        f.write("\n")


def backup_config():
    ts = datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S")
    backup_path = str(OPENCLAW_JSON) + f".bak.{ts}"
    shutil.copy2(OPENCLAW_JSON, backup_path)
    print(f"✅ 已备份：{backup_path}")
    return backup_path


def rollback(backup_path):
    shutil.copy2(backup_path, OPENCLAW_JSON)
    print(f"🔄 已回滚至：{backup_path}")


def validate_config():
    result = subprocess.run(
        ["openclaw", "config", "validate"],
        capture_output=True,
        text=True
    )
    return result.returncode == 0, result.stdout + result.stderr


def append_to_parent_memory(parent_id: str, agent_id: str, agent_type: str,
                             core_duty: str, also_allow: list, dry_run: bool):
    """
    在父 Agent 的 MEMORY.md 里追加子 Agent 档案。
    父 Agent workspace 路径从 openclaw.json 里的 agents.list 读取。
    """
    config = load_config()
    agents_list = config.get("agents", {}).get("list", [])
    parent = next((a for a in agents_list if a.get("id") == parent_id), None)

    if not parent:
        print(f"  ⚠️  找不到父 Agent '{parent_id}' 的 workspace，跳过 MEMORY.md 预埋")
        return

    parent_workspace = Path(parent.get("workspace", "")).expanduser()
    memory_path = parent_workspace / "MEMORY.md"

    if not memory_path.exists():
        print(f"  ⚠️  父 Agent MEMORY.md 不存在：{memory_path}，跳过预埋")
        return

    # 幂等检查：已有该 agentId 的档案则更新，否则追加
    existing_content = memory_path.read_text(encoding="utf-8")
    already_exists = f"## 子 Agent：{agent_id}" in existing_content

    today = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
    type_label = "人伴型（员工型）" if agent_type == "human" else "功能型（任务型）"
    tools_str = "、".join(also_allow) if also_allow else "（无额外工具）"

    entry = f"""## 子 Agent：{agent_id}（创建于 {today}）
- 类型：{type_label}
- 核心职责：{core_duty or "（未指定，请手动补充）"}
- 工具权限：{tools_str}
- workspace：~/.openclaw/agency-agents/{agent_id}
"""

    if dry_run:
        action = "更新" if already_exists else "追加"
        print(f"\n  [DRY-RUN] 将在父 Agent MEMORY.md {action}：")
        print("  " + entry.replace("\n", "\n  "))
        return

    if already_exists:
        # 替换已有档案块（从标题行到下一个 ## 或文件尾）
        # 保留档案块后面的 \n\n 分隔，避免吃掉下一个段落前的空行
        import re
        pattern = rf"## 子 Agent：{re.escape(agent_id)}.*?(?=\n## |\Z)"
        new_content = re.sub(pattern, entry.rstrip() + "\n", existing_content, flags=re.DOTALL)
        memory_path.write_text(new_content, encoding="utf-8")
        print(f"  ✅ 已更新父 Agent MEMORY.md 中的子 Agent 档案：{memory_path}")
    else:
        with open(memory_path, "a", encoding="utf-8") as f:
            f.write("\n" + entry)
        print(f"  ✅ 已在父 Agent MEMORY.md 追加子 Agent 档案：{memory_path}")


def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="注册新 Agent 到 openclaw.json")
    parser.add_argument("--agent-id", required=True, help="新 Agent 的 ID")
    parser.add_argument("--workspace", required=True, help="workspace 路径")
    parser.add_argument("--parent-id", required=True, help="父 Agent 的 ID")
    parser.add_argument("--agent-type", choices=["human", "functional"],
                        default="human", help="Agent 类型（human / functional，默认 human）")
    parser.add_argument("--core-duty", default="", help="核心职责描述（用于父 MEMORY.md 预埋）")
    parser.add_argument("--also-allow", nargs="*", default=[], help="工具权限列表")
    parser.add_argument("--model", default="", help="模型名称（不传则继承默认）")
    parser.add_argument("--heartbeat-interval", type=int, default=60,
                        help="心跳间隔（分钟，默认 60）")
    parser.add_argument("--agent-dir", help="agentDir 路径（可选，绝大多数情况不需要）")
    parser.add_argument("--dry-run", action="store_true",
                        help="预览将要对 openclaw.json 做的修改，不实际写入")
    args = parser.parse_args()

    agent_id = args.agent_id
    workspace = str(Path(args.workspace).expanduser())
    parent_id = args.parent_id
    agent_type = args.agent_type
    core_duty = args.core_duty
    also_allow = args.also_allow
    model = args.model
    heartbeat_interval = args.heartbeat_interval
    agent_dir = args.agent_dir
    dry_run = args.dry_run

    print(f"\n=== {'[DRY-RUN] ' if dry_run else ''}注册 Agent: {agent_id} ===")
    if dry_run:
        print("  ⚠️  DRY-RUN 模式：只预览变更，不写入任何文件")
    print(f"  类型:       {agent_type}")
    print(f"  workspace:  {workspace}")
    print(f"  agentDir:   {agent_dir or '(不写入)'}")
    print(f"  父 Agent:   {parent_id}")
    print(f"  工具权限:   {also_allow or '(无)'}")
    print(f"  模型:       {model or '(继承默认)'}")
    normalized_hb = normalize_heartbeat(heartbeat_interval) if heartbeat_interval else '(无)'
    print(f"  心跳间隔:   {heartbeat_interval} 分钟 → {normalized_hb}")
    print()

    backup_path = None
    if not dry_run:
        backup_path = backup_config()

    try:
        config = load_config()
        agents_section = config.get("agents", {})
        agents_list = agents_section.get("list", [])

        # 检查是否已存在
        existing = next((a for a in agents_list if a.get("id") == agent_id), None)
        if existing:
            print(f"⚠️  Agent '{agent_id}' 已存在，将覆盖其定义。")

        # 构建新 Agent 定义
        new_agent = {
            "id": agent_id,
            "workspace": workspace,
        }
        if agent_dir:
            new_agent["agentDir"] = agent_dir
        if also_allow:
            new_agent["tools"] = {"alsoAllow": also_allow}
        if model:
            new_agent["model"] = model

        # heartbeat 配置（功能型 Agent 也需要，用于进化机制和闲置检查）
        # 正确格式为 heartbeat.every，值为字符串如 "1h"，不使用 interval
        if heartbeat_interval and heartbeat_interval > 0:
            normalized = normalize_heartbeat(heartbeat_interval)
            new_agent["heartbeat"] = {
                "every": normalized
            }

        # 写入 agents.list
        if existing:
            idx = next(i for i, a in enumerate(agents_list) if a.get("id") == agent_id)
            agents_list[idx] = new_agent
        else:
            agents_list.append(new_agent)

        agents_section["list"] = agents_list
        config["agents"] = agents_section

        # 双向绑定：在父 Agent 的 allowAgents 里追加
        parent = next((a for a in agents_list if a.get("id") == parent_id), None)
        if parent is None:
            print(f"❌ 找不到父 Agent '{parent_id}'，请检查 agent id 是否正确")
            if backup_path:
                rollback(backup_path)
            sys.exit(1)

        subagents_config = parent.setdefault("subagents", {})
        allow_agents = subagents_config.get("allowAgents", [])
        if agent_id not in allow_agents:
            allow_agents.append(agent_id)
            subagents_config["allowAgents"] = allow_agents
            print(f"✅ 已将 '{agent_id}' 加入 '{parent_id}' 的 allowAgents")
        else:
            print(f"ℹ️  '{agent_id}' 已在 '{parent_id}' 的 allowAgents 中")

        # 写入或 dry-run 预览
        if dry_run:
            original = load_config()
            print("\n=== [DRY-RUN] 变更预览 ===")
            orig_agents = [a.get("id") for a in original.get("agents", {}).get("list", [])]
            new_agents = [a.get("id") for a in agents_list]
            added = [i for i in new_agents if i not in orig_agents]
            updated = [i for i in new_agents if i in orig_agents and
                       next((a for a in original["agents"]["list"] if a["id"] == i), {}) !=
                       next((a for a in agents_list if a["id"] == i), {})]
            if added:
                print(f"  + agents.list 新增：{added}")
            if updated:
                print(f"  ~ agents.list 覆盖：{updated}")

            orig_parent = next((a for a in original.get("agents", {}).get("list", [])
                                if a.get("id") == parent_id), {})
            orig_allow = orig_parent.get("subagents", {}).get("allowAgents", [])
            if agent_id not in orig_allow:
                print(f"  + {parent_id}.subagents.allowAgents 新增：{agent_id}")

            print(f"  + heartbeat.every: {heartbeat_interval}m")
            if model:
                print(f"  + model: {model}")

            # 预览父 MEMORY.md 追加内容
            append_to_parent_memory(parent_id, agent_id, agent_type, core_duty, also_allow, dry_run=True)

            print("\n⚠️  DRY-RUN 完成，未写入任何文件。去掉 --dry-run 后执行实际注册。")
            return
        else:
            save_config(config)
            print("✅ openclaw.json 已更新")

        # validate
        print("\n=== 执行 openclaw config validate ===")
        ok, output = validate_config()
        if ok:
            print("✅ validate 通过")
        else:
            print("❌ validate 失败，自动回滚")
            print(output)
            rollback(backup_path)
            print("\n📋 诊断建议：")
            print(f"  1. 查看备份与当前配置的差异：diff {backup_path} {OPENCLAW_JSON}")
            print(f"  2. 查看当前 agents 配置：openclaw config get agents")
            sys.exit(1)

        # 注册成功后：在父 Agent MEMORY.md 追加子 Agent 档案
        print("\n=== 更新父 Agent MEMORY.md ===")
        append_to_parent_memory(parent_id, agent_id, agent_type, core_duty, also_allow, dry_run=False)

    except Exception as e:
        print(f"❌ 发生错误：{e}")
        if backup_path:
            rollback(backup_path)
        sys.exit(1)

    print(f"\n✅ Agent '{agent_id}' 注册完成")
    print("下一步：验证 workspace 完整性后重启 Gateway")
    print(f"  bash scripts/verify_workspace.sh {agent_id} --type {agent_type}")
    print("  systemctl --user restart openclaw-gateway.service")
    print("  sleep 8  # 等待工具注册完成")


if __name__ == "__main__":
    main()


path: scripts/verify_workspace.sh
content: #!/bin/bash
# verify_workspace.sh - 验证 Agent workspace 文件完整性 + 内容质量
# 用法:bash verify_workspace.sh <agentId> [--type human|functional]
#
# Phase 4 收尾时调用,确认 workspace 不只是空骨架。
# 检查必须文件是否存在、是否有实质内容、是否通过内容特征验证。

set -e

AGENT_ID="${1}"
if [ -z "$AGENT_ID" ]; then
  echo "❌ 用法:bash verify_workspace.sh <agentId> [--type human|functional]"
  exit 1
fi

AGENT_TYPE="human"
shift
while [[ $# -gt 0 ]]; do
  case "$1" in
    --type)
      AGENT_TYPE="$2"
      shift 2
      ;;
    *)
      echo "❌ 未知参数:$1"
      exit 1
      ;;
  esac
done

WORKSPACE="$HOME/.openclaw/agency-agents/$AGENT_ID"

if [ ! -d "$WORKSPACE" ]; then
  echo "❌ workspace 不存在:$WORKSPACE"
  exit 1
fi

echo "=== 验证 workspace: $WORKSPACE ==="
echo "=== Agent 类型: $AGENT_TYPE ==="
echo ""

PASS=0
FAIL=0

# ── 基础检查:文件存在 + 有效行数 ──────────────────────────────

check_file() {
  local filepath="$1"
  local label="$2"
  local min_lines="${3:-3}"

  if [ ! -f "$filepath" ]; then
    echo "  ❌ 缺失:$label"
    FAIL=$((FAIL + 1))
    return 1
  fi

  local content_lines
  content_lines=$(grep -cv '^\s*$\|^\s*#\|^\s*>\|^---' "$filepath" 2>/dev/null || true)

  if [ "$content_lines" -lt "$min_lines" ]; then
    echo "  ⚠️  疑似空骨架(有效行 ${content_lines} < ${min_lines}):$label"
    FAIL=$((FAIL + 1))
    return 1
  else
    echo "  ✅ $label(有效行 ${content_lines})"
    PASS=$((PASS + 1))
    return 0
  fi
}

# ── 内容特征检查 ───────────────────────────────────────────────

# 检查文件中是否存在未填充的占位符
check_no_placeholder() {
  local filepath="$1"
  local label="$2"
  local skip_for_human="$3"  # 设为 true 时，人伴型跳过此文件的占位检查

  # 人伴型 Agent：某些文件在 BOOTSTRAP 之前有合法占位
  if [ "$AGENT_TYPE" = "human" ] && [ "$skip_for_human" = "true" ]; then
    # BOOTSTRAP.md 存在时这些文件的占位是合法的
    if [ -f "$WORKSPACE/BOOTSTRAP.md" ]; then
      echo "  ⊘  跳过占位检查（BOOTSTRAP 前合法占位）:$label"
      return 0
    fi
  fi

  if grep -qE '\[FILL\]|\[FILL:|\[AUTO\]|\[TODO\]' "$filepath" 2>/dev/null; then
    echo "  ❌ 含未填充占位符 [FILL]/[AUTO]/[TODO]:$label"
    FAIL=$((FAIL + 1))
    return 1
  else
    echo "  ✅ 无未填充占位符:$label"
    PASS=$((PASS + 1))
    return 0
  fi
}

# 检查 SOUL.md:第一行是否包含 Agent 名字(从 IDENTITY.md 提取)
check_soul_name() {
  local soul_path="$WORKSPACE/SOUL.md"
  local identity_path="$WORKSPACE/IDENTITY.md"

  if [ ! -f "$soul_path" ] || [ ! -f "$identity_path" ]; then
    return 0  # 文件缺失已由 check_file 报告,这里跳过
  fi

  # 从 IDENTITY.md 提取名字(兼容 "- **Name:** 小审" 和 "**Name:** 小审" 两种格式)
  local agent_name
  agent_name=$(grep -m1 '\*\*Name:\*\*' "$identity_path" 2>/dev/null | sed 's/.*\*\*Name:\*\* *//' | tr -d '[]' | xargs)

  if [ -z "$agent_name" ] || [[ "$agent_name" == *"FILL"* ]]; then
    echo "  ⚠️  IDENTITY.md 名字未填写,跳过 SOUL.md 名字检查"
    return 0
  fi

  # 检查 SOUL.md 第一段(前5行)是否包含名字
  if head -5 "$soul_path" | grep -q "$agent_name"; then
    echo "  ✅ SOUL.md 包含 Agent 名字($agent_name)"
    PASS=$((PASS + 1))
  else
    echo "  ❌ SOUL.md 前5行未找到名字「$agent_name」(SOUL.md 第一句话必须有名字)"
    FAIL=$((FAIL + 1))
  fi
}

# 检查 SOUL.md:叙事质量基本检查(启发式,不阻断流程)
check_soul_structure() {
  local filepath="$WORKSPACE/SOUL.md"

  if [ ! -f "$filepath" ]; then
    return 0
  fi

  # 检查是否包含“厌恶/皱眉头/受不了/讨厌”类关键词（第四层）
  if grep -qE '厌恶|皱眉头|受不了|讨厌|不能容忍|最让我' "$filepath" 2>/dev/null; then
    echo "  ✅ SOUL.md 包含具体厌恶点"
    PASS=$((PASS + 1))
  else
    echo "  ❌ SOUL.md 缺少具体厌恶点（第四层缺失，按 file-formats.md 标准属于未写好）"
    FAIL=$((FAIL + 1))
  fi

  # 检查是否包含"规则句式"泄露
  if grep -qE '^我(会|将|要|不|不会)(做|执行|处理|完成|进行)' "$filepath" 2>/dev/null; then
    echo "  ⚠️  SOUL.md 可能包含规则句式(应移到 AGENTS.md)"
  fi
}

# 检查 AGENTS.md:是否包含边界/否定声明
check_agents_boundary() {
  local filepath="$WORKSPACE/AGENTS.md"

  if [ ! -f "$filepath" ]; then
    return 0
  fi

  if grep -qE '不做|不处理|边界|不会|禁止|超出范围' "$filepath" 2>/dev/null; then
    echo "  ✅ AGENTS.md 包含边界声明"
    PASS=$((PASS + 1))
  else
    echo "  ❌ AGENTS.md 缺少边界声明(必须有"不做/不处理/边界"等否定条款)"
    FAIL=$((FAIL + 1))
  fi
}

# 检查 MEMORY.md:是否有公司信息(不是空占位符)
check_memory_company() {
  local filepath="$WORKSPACE/MEMORY.md"

  if [ ! -f "$filepath" ]; then
    return 0
  fi

  # 人伴型 + BOOTSTRAP 存在：MEMORY.md 占位是合法的
  if [ "$AGENT_TYPE" = "human" ] && [ -f "$WORKSPACE/BOOTSTRAP.md" ]; then
    echo "  ⊘  跳过公司信息检查（BOOTSTRAP 前合法占位）"
    return 0
  fi

  local company_val
  company_val=$(grep -m1 '^- 公司:' "$filepath" 2>/dev/null | sed 's/^- 公司://' | xargs)

  # 判断:为空、含FILL占位符、含"填写/执行后"提示文本 → 失败
  if [ -z "$company_val" ] \
    || echo "$company_val" | grep -qE '\[FILL|FILL\]' \
    || echo "$company_val" | grep -qF '填写' \
    || echo "$company_val" | grep -qF '执行后'; then
    echo "  ❌ MEMORY.md \"公司:\"字段未填写(当前值:${company_val:-空})"
    FAIL=$((FAIL + 1))
  else
    echo "  ✅ MEMORY.md 公司信息已填写:$company_val"
    PASS=$((PASS + 1))
  fi
}

# ── 执行检查 ───────────────────────────────────────────────────

echo "[ 公共文件 - 存在性 + 行数 ]"
check_file "$WORKSPACE/IDENTITY.md"   "IDENTITY.md"  2
check_file "$WORKSPACE/SOUL.md"       "SOUL.md"       5
check_file "$WORKSPACE/AGENTS.md"     "AGENTS.md"     8
check_file "$WORKSPACE/TOOLS.md"      "TOOLS.md"      3
check_file "$WORKSPACE/MEMORY.md"     "MEMORY.md"     4
check_file "$WORKSPACE/HEARTBEAT.md"  "HEARTBEAT.md"  3

echo ""
echo "[ 内容特征检查 ]"
check_no_placeholder "$WORKSPACE/IDENTITY.md"  "IDENTITY.md"
check_no_placeholder "$WORKSPACE/SOUL.md"      "SOUL.md"          true
check_no_placeholder "$WORKSPACE/AGENTS.md"    "AGENTS.md"
check_no_placeholder "$WORKSPACE/TOOLS.md"     "TOOLS.md"
check_no_placeholder "$WORKSPACE/MEMORY.md"    "MEMORY.md"        true
check_soul_name
check_soul_structure
check_agents_boundary
check_memory_company

# ── 人伴型专属 ────────────────────────────────────────────────

if [ "$AGENT_TYPE" = "human" ]; then
  echo ""
  echo "[ 人伴型专属 ]"
  check_file "$WORKSPACE/USER.md" "USER.md" 3

  if [ -f "$WORKSPACE/BOOTSTRAP.md" ]; then
    # BOOTSTRAP.md 存在时检查是否仍是占位符
    if grep -q "此文件是占位符" "$WORKSPACE/BOOTSTRAP.md" 2>/dev/null; then
      echo "  ⚠️  BOOTSTRAP.md 仍是占位符,Phase 2 A-8 步骤尚未执行"
      FAIL=$((FAIL + 1))
    else
      echo "  i️  BOOTSTRAP.md 已生成(首次对话尚未完成,属正常)"
      PASS=$((PASS + 1))
    fi

    # 检查进度文件
    if [ -f "$WORKSPACE/memory/.bootstrap-progress.json" ]; then
      echo "  i️  断点进度文件存在:memory/.bootstrap-progress.json"
    fi
  else
    echo "  ✅ BOOTSTRAP.md 已删除(首次对话已完成)"
    PASS=$((PASS + 1))
  fi
fi

# ── 目录结构 ──────────────────────────────────────────────────

echo ""
echo "[ 目录结构 ]"
if [ -d "$WORKSPACE/memory" ]; then
  echo "  ✅ memory/ 目录存在"
  PASS=$((PASS + 1))
else
  echo "  ❌ memory/ 目录缺失"
  FAIL=$((FAIL + 1))
fi

# ── 汇总 ─────────────────────────────────────────────────────

echo ""
echo "=== 验证结果 ==="
echo "  通过:$PASS 失败/警告:$FAIL"
echo ""

if [ "$FAIL" -eq 0 ]; then
  echo "✅ workspace 完整,可以继续 Phase 4 重启验证。"
  exit 0
else
  echo "❌ 有 $FAIL 项未通过,请补充缺失内容后重新验证。"
  exit 1
fi


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