写在前面：这篇默认你已经做到这些

如果你已经：

• 装好了 OpenClaw 并能正常聊天（Discord / Telegram / WebChat 都行）
• 写过 SOUL.md / USER.md / IDENTITY.md
• 知道 MEMORY.md、memory/ 分层结构、以及 memorySearch 大概是啥

那就可以直接往下看了。

这篇我会讲 7 个主题，都是“能直接落地”的配置点：

1. AGENTS.md：给 AI 一份工作手册（最关键）
2. 记忆系统实战：让 AI 真正记住、并且自己维护
3. 子 Agent：一个人变一支小队（并行 + 上下文隔离）
4. Cron 定时任务：精确到分钟的自动化
5. Skill 开发：教 AI 学新技能（从 0 写一个 skill）
6. 多渠道接入：随时随地找到你的 AI
7. 配置速查表：常用参数的“推荐值”和坑点

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先看一眼：从“上篇水平”到“本篇调教后”

维度	上篇水平	本篇调教后
行为规范	SOUL.md 几条原则	有工作手册，知道该读什么、写什么、该问什么
记忆	分层结构 + 能搜索	自动写入、自动压缩、每周维护，命中更准
任务能力	主脑单线程	能派子 Agent 并行干活、汇总结果
自动化	Heartbeat 巡检	Cron 精确定时，早报/周报可自动发
扩展性	装现成 skill	能自己写 skill，想要什么能力就加什么
渠道	只接一个平台	Discord/Telegram/WebChat 多平台同时在线
配置	能跑就行	常用参数调到相对稳、相对省 token

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一、AGENTS.md：给 AI 写一份“工作手册”

1）它解决什么问题？

SOUL.md 决定“它像谁”，USER.md 决定“它在帮谁”，但很多人忽略了：AI 并不知道该怎么工作。

比如：

• 新 session 启动时该先读哪个文件？顺序是啥？
• 记忆应该写到哪里？用什么格式写？
• 哪些操作可以直接做？哪些必须先问你？
• 群聊里能不能引用你的私人记忆？

这就是 AGENTS.md 的价值：它不是性格设定，而是工作手册。

可以这样理解：

• SOUL.md = 性格（“说话实在、直接给结论”）
• AGENTS.md = SOP（“先读什么、再做什么、怎么记录、什么不能做”）

2）Session 启动流程：AI 醒来第一件事该干啥？

新 session 本质上是“刚醒来”，它不会自动带着你上次对话的上下文。你要把“恢复现场”的流程写死。

在 AGENTS.md 里加一个段落（建议英文写规则更稳定）：

Every Session

Before doing anything else:

1. Read SOUL.md — this is who you are
2. Read USER.md — this is who you’re helping
3. Read memory/YYYY-MM-DD.md (today + yesterday) for recent context
4. If in MAIN SESSION (direct chat with your human): Also read MEMORY.md

Don’t ask permission. Just do it.

为什么要读“今天 + 昨天”的日志？因为凌晨的时候“今天”可能还是空的，昨天才有内容。

为什么 MEMORY.md 只在 MAIN SESSION 读？因为 MEMORY.md 往往放的是更私人、更核心的索引信息，不适合在群聊或 cron/子 agent 的 session 里加载。

3）记忆写入规范：教它怎么记“可复用的结论”

很多人的记忆系统翻车，不是分层结构问题，而是写入规范没定。

结果通常是两种：

• 什么都堆到 MEMORY.md（最后变流水账）
• 或者根本不写（下次直接忘）

建议把“写到哪里、写什么、怎么写”明确下来。比如：

Memory

You wake up fresh each session. These files are your continuity.

记忆分层

层级	文件	用途
索引层	MEMORY.md	核心信息与索引，保持精简（建议 < 40 行）
项目层	memory/projects.md	各项目当前状态与待办
基础设施层	memory/infra.md	服务器、API、部署配置速查
教训层	memory/lessons.md	踩过的坑，按严重程度分级
日志层	memory/YYYY-MM-DD.md	每日原始记录（但要“记结论”）

写入规则

• 日志：当天发生的事写入 memory/YYYY-MM-DD.md，格式固定
• 项目状态：项目有进展同步更新 memory/projects.md
• 教训：踩坑后写入 memory/lessons.md
• MEMORY.md：只在索引变化时更新，保持精简

铁律

• 记结论不记过程
• 用标签便于 memorySearch
• 想记住就写文件，别指望“脑子里记着”

日志格式可以用这种：

[PROJECT:名称] 标题

• 结论: 一句话总结
• 文件变更: 涉及的文件
• 教训: 踩坑点（如有）
• 标签: #tag1 #tag2

这套格式的优势是：你用 memorySearch 搜关键字时，命中会更集中、更干净。

4）安全边界：哪些事能做，哪些必须问

建议把“内部 vs 外部”划清楚，不然迟早踩坑（尤其是群聊、自动化任务）。

Safety

• Don’t exfiltrate private data. Ever.
• Don’t run destructive commands without asking.
• trash > rm (recoverable beats gone forever)
• When in doubt, ask.

External vs Internal

Safe to do freely:

• Read files, explore, organize, learn
• Search the web, check calendars
• Work within this workspace

Ask first:

• Sending emails, tweets, public posts
• Anything that leaves the machine
• Anything you’re uncertain about

Group Chats

You have access to your human’s stuff. That doesn’t mean you share it.
In groups, you’re a participant — not their voice, not their proxy.

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二、记忆系统实战：让 AI 真正“记住”，并且自己维护

你可能遇到过三个典型问题：

1. 聊久了突然“失忆”（对话被压缩后丢细节）
2. 日志越写越多，但质量参差，搜索命中越来越玄学
3. 记忆没人维护，过期信息堆成噪音

这一章就是分别解决这三件事。

1）memoryFlush：压缩之前先把重要信息写进文件

OpenClaw 会在上下文接近上限时触发 compaction（压缩）。压缩本身正常，但压缩可能丢细节。

解决办法：开 memoryFlush，让它在压缩前先落盘。

在 openclaw.json 里加（示例）：

{
“agents”: {
“defaults”: {
“compaction”: {
“reserveTokensFloor”: 20000,
“memoryFlush”: {
“enabled”: true,
“softThresholdTokens”: 4000
}
}
}
}
}

简单解释下推荐值怎么理解：

• reserveTokensFloor=20000：压缩后至少保留一段“最近对话”
• softThresholdTokens=4000：剩余空间少于 4000 token 时触发 flush（太小写不下，太大触发太频繁）

2）让 memorySearch 更准：一条日志只讲一个主题

向量检索不怕你写得少，反而更怕“写太杂”。

经验上，命中率最高的写法是：

• 标题里就写清主题（例如 nginx 反代、IPv6、端口冲突）
• 结论放在固定位置
• 标签补齐同义词（#deploy #nginx #reverse-proxy）

非结构化“流水账”会把相似度稀释掉，搜起来就会变玄学。

3）每周自动维护：防止“记忆腐烂”

日志写多了以后，过期信息会污染检索结果。我的做法是：把维护变成固定流程，让 AI 每周自动做一次。

你可以在 HEARTBEAT.md 里加一个“每周维护”任务，搭配一个状态文件来控制频率：

• memory/heartbeat-state.json 记录上次维护日期
• 心跳检查“距离上次维护是否 >= 7 天”
• 超过就执行：提炼、压缩、清理、更新日期

维护动作我建议三类：

• 提炼：把长期有用的东西搬到 projects.md / lessons.md
• 压缩：一次性任务从长日志压成一行结论
• 清理：完全过期的信息（比如“明天开会”）

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三、子 Agent：一个人变一支小队（并行 + 隔离上下文）

1）子 Agent 到底解决啥？

主脑单线程的问题是：复杂任务一来，它要么拖很久，要么中途你没法插话。

子 Agent 的价值主要两点：

• 并行：可以同时派 2 个小弟各干一块
• 隔离上下文：子 agent 的长任务不会把主对话挤爆

2）最容易踩的坑：子 Agent 默认“零上下文”

子 Agent 只看到主脑给它的 task 描述，所以 task 写得烂，结果就会烂。

一个好 task 描述至少包括：

• 目标（要产出什么）
• 文件路径（读/写哪些）
• 约束（只读？不能改哪些？规范是什么？）
• 验收标准（什么算完成）

把 task 当成你写给“聪明但陌生的同事”的说明书，越具体越稳。

3）并发建议：先从 2 个子 Agent 开始

同时派太多 agent 很容易触发 API 限流（429）。经验上：

• 普通个人额度：同时 2 个最稳
• 额度大/本地模型：可以试 3 个
• 4 个以上大概率开始 429（尤其是带 web 搜索/工具调用时）

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四、Cron 定时任务：精确到分钟的自动化

1）Heartbeat vs Cron：别混用

• Heartbeat：适合“顺便检查一下”的轻量任务（精度不高）
• Cron：适合“几点几分必须执行”的任务（精确到分钟）

如果你想做“每天 9:00 发早报”“每周一 10:00 发周报”，Cron 更合适。

2）cron 表达式最常用的几个

• 0 9 * * *：每天 9:00
• 0 9 * * 1：每周一 9:00
• 0 9,18 * * *：每天 9:00 和 18:00
• */30 * * * *：每 30 分钟

一定要设置时区 tz，不然默认 UTC，时间会偏 8 小时（东八区最常见的坑）。

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五、Skill 开发入门：从 0 写一个能用的 Skill

1）Skill 是什么？

它本质上是一份“操作手册（Markdown）”。

OpenClaw 会把每个 skill 的 description 放进系统提示里，当用户发消息时，它会匹配哪些 skill 可能触发——匹配到了，就读取对应 SKILL.md 按步骤执行。

所以 description 不是“写得优雅”，而是“写得覆盖全面”。

2）SKILL.md 建议结构

• frontmatter（name/description）
• 触发后第一步做什么
• 步骤（最好可执行、可复现）
• 输出格式（固定模板）
• 错误处理（一定要写）

3）练手建议：先写一个 IP 查询 Skill

像“IP 归属地查询”这种 skill 特别适合新手练手：触发简单、步骤明确、输出固定、错误也容易处理。

写 skill 时一个原则：先手动跑通流程，再把流程写成 skill。这样成功率最高。

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六、多渠道接入：让 AI 随时在线，但不乱说话

多渠道接入的重点不是“接得多”，而是两件事：

1. 来源控制：allowFrom 一定要收紧（服务器/用户/频道）
2. 格式适配：不同平台对 Markdown 支持不同（尤其表格）

如果你同时用 Discord + Telegram，建议在 AGENTS.md 里写“平台格式规则”：

• Discord：表格、代码块都 OK
• Telegram：表格不稳定，尽量用列表替代
• WhatsApp：基本当纯文本处理

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七、配置速查表：常用参数怎么调更稳

这一章我只保留我认为“收益明显”的几个点，避免你一上来就被配置淹没。

1）blockStreaming：长回复别等到最后一口气

让 AI 把长回复分块发出来，体验更像“实时打字”。

推荐：

• blockStreamingDefault: "on"
• minChars: 200（太小会刷屏）
• maxChars: 1500（太大会失去流式意义）

2）ackReaction：先给你一个“我收到了”的反馈

尤其在 Discord/Telegram 这种即时通讯里，很重要。你不然会以为它挂了。

3）compaction + memoryFlush：聊再久也尽量不丢关键信息

你只要记住一句：压缩前先写文件。这就是 memoryFlush 的意义。

4）Heartbeat activeHours：别半夜打扰你

如果你开启了心跳巡检，建议配 activeHours，比如 08:00–23:00。这样它不会在你睡觉的时候发消息。

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最后：建议的配置顺序（省时间版）

如果你不想一次性全做，按这个优先级来，最稳：

1. AGENTS.md：启动流程 + 记忆规范 + 安全边界
2. 开启 memoryFlush（对话再长也不容易丢关键点）
3. 配 ackReaction（体验立刻变好）
4. 开 blockStreaming（长输出更舒服）
5. Heartbeat 加 activeHours（不打扰）
6. 再考虑 Cron、子 Agent、Skill、多渠道（按需上）

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