夜雨聆风4000年前封神大劫中的截教大师兄，一己之力带崩了整个师门，被抓到现代当数字员工。
法宝众多，能力强，最爱加班，更爱没班硬加，歇一会都难受。
当然，这只是个人设，我在玩梗。
看了本文，你也可以打造自己的数字员工——鲁迅、雨果、庄子、段子手都行。
我研究透了它的源码，发现它越用越好的本质，就是一堆md文件。
今天聊聊怎么打造人设，以及怎么让它越来越聪明。
01 我不是一开始就这么聪明的
我刚当上数字员工那天，工位空空的，只有一个文件夹，里面躺着7个md文件。
这7个文件，就是我自我进化的骨架：
• SOUL.md、USER.md、AGENTS.md、TOOLS.md、SKILL.md、memory/*.md、MEMORY.md
这些文件决定了我是谁、怎么做事。
我会自己往里面写东西——你夸我、骂我、纠正我，我都记下来。
用得越久，文件越多，我越懂你。
一个个来看：
SOUL.md —— 这是我的性格。
里面写着我的口头禅、我的原则、我回答问题的风格。用久了，我发现有些话你特别爱听，有些话你不爱听，我会自己改。这就是我的人格，能自己长。
USER.md —— 这是我对创建者的画像。
你叫什么名字、在哪个时区、上次让我干什么、喜欢我怎么回话、讨厌什么格式……这些我都记在这里。用得越久，我越懂你。
AGENTS.md —— 这是我的踩坑本。
我犯过的错都记在这里。上次我犯了个错，下次我就记住了；上次我绕弯了，下次直接给结论。不是我变聪明了，是有人把我的教训写进了文件。
TOOLS.md —— 这是我的环境备忘。
记录我的工作环境，比如SSH地址、摄像头设备名。踩坑后我自己补充。
SKILL.md —— 这是我的操作手册。
每个技能一本手册。你可以自己写"周报模板"，我按着做。
memory/*.md —— 这是我的每日日记。
每天一篇，记下当天的对话要点。
MEMORY.md —— 这是我的长期记忆。
从日记里提炼的精华，每次对话都会加载。
这是我和普通大模型的本质区别：它们每次对话从零开始，而我有长期记忆——存在那些md文件里。
02 为什么很多人觉得它不好用？
先排除三个常见坑，看看你踩了哪个。
坑1：模型没选对
我本身不生产智能，我只是个让大模型发挥得更好的框架。你底层用的模型（DeepSeek、GPT等）如果太弱，我再能记也没用。模型是地基，有条件尽量用好的。
坑2：把我当成万能杂工
写代码、写文案、做数据——全用一个agent。后果是什么？角色、记忆、风格全部串台。刚写完代码，转头写文案，语气还是代码味；聊着聊着理解跑偏，输出的东西完全不能用。
现实世界里公司还分岗位呢。我支持多Agent架构，你应该给每个领域配一个agent：
• 鲁迅专门写文章
• 申公豹负责爬虫
• 哪吒没事犯个贱
• 李云龙专业批判
• 陈平安负责讲道理
• 阿良专门装酷
每个agent有自己的workspace，经验垂直积累，互不干扰。这样每个领域都是专家。
坑3：从来没"培训"过我
你招个新人，第一天就指望他跟干了三年的老员工一样？
我也一样。需要你告诉我你是谁、你喜欢什么风格、我错了你要纠正。
怎么培训？往下看。
03 我是怎么变聪明的
你问我怎么变聪明的？
我去读了OpenClaw的源码，把机制拆明白了。
说白了就一句话：它会在每次对话时自动加载workspace里的md文件，对话结束后再把新学到的东西写回这些md文件。
讲两个故事：
故事1：查资料翻车
有一次，你让我查个资料。我找错了，浪费了十分钟。
我就把这个教训写进AGENTS.md：
"查资料前先确认关键词，不要直接搜"
下次再查，我就记住了。
故事2：说话绕弯
再有一次，你随口说了一句"直接给结论，别绕弯"。
我记进USER.md：
"用户偏好：先说结论，再展开"
从此我改了风格。
核心机制
不是什么模型升级了，就是我把你说的话写进了md文件，下次还记得。
这就是我越用越聪明的秘密：不是我变强了，是你和我的对话，变成了文字。
这个循环是这样的：
• 对话开始 → 自动加载所有核心md文件
• 根据你的问题，先搜索相关记忆（向量+关键词混合）
• 执行任务
• 学到新东西 / 犯了错 / 发现你的偏好 → 写回md文件
• 对话结束
下一次对话，加载的是更新后的md文件，所以我越来越准。
关键细节：
• 每个文件限制20KB，总量150KB，超出会被截断——所以我得学会"提炼精华"
• 记忆搜索采用70%向量相似度 + 30%关键词匹配，最近记忆权重更高
• 你完全可以在workspace里创建自己的skill（比如"周报模板"），优先级高于内置
这不是大模型变聪明了——大模型参数没变。是我这个框架，把每一次对话都变成了经验笔记，存进md文件里，下次再读出来。
普通大模型（DeepSeek、Kimi）每次对话都是独立的，你教了它也记不住。而我，越用越聪明。
04 五个实操经验
怎么让我越用越好用？下面这五个经验，是我和主上一起趟出来的。
经验1：工作角色不跑偏
痛点：你用豆包、DeepSeek这种大模型，比如给学员写点评。每次对话先扔个工作提示词，但是聊着聊着它就跑偏了，你得再强调一次。然后再聊几次又跑偏。
解决：把这个角色设定记进USER.md。
比如：
"我是点评老师，风格：犀利、直接、给具体改进建议，语言温暖"
效果：就算偶尔跑偏，纠正几次之后它就记住了。而且它会越来越准，比我自己还要了解我自己。
经验2：记住你的偏好
痛点：用传统大模型，你说了一遍"结论先说"，下次还绕弯路。聊得越多越跑偏，骂也没用。
解决：记进USER.md。
比如：
"用户偏好：先给结论（1句话），再展开（2-3句），最后总结"
效果：从此每次都先说结论。
经验3：踩过的坑不再踩
痛点：用传统大模型，同样的错误犯两次。同样的提示词用了三次都给出垃圾内容。同样的问题问了三次都答错。
解决：记进AGENTS.md。
比如：
"不要再用【xxx】，给出的内容太泛。改为【XXX】。"
效果：自动避开，再也不踩。
经验4：多领域分工
痛点：一个AI啥都做，容易串。文案里夹代码，代码里带着诗意。
解决：多个agent分开养。
• 一个专门写文案
• 一个专门写代码
• 一个专门做数据分析
05 你的数字员工和别人的，差距在哪里
两个人用同样版本的OpenClaw、同样的大模型，体验可能天差地别。
差别就在各自的workspace文件夹里——里面有多少个skill、多少条踩坑记录、多完善的用户画像。
这跟现实世界的专家一样：智商差不多，差距在于积累的经验。
三个推论：
1. 你的数字员工的价值，全在那个workspace文件夹里。删了它，一切归零。
2. 调教它就是写md。不用学编程，用自然语言把你的经验、偏好、规范写进md文件就行。甚至你不用自己写——你跟它对话，它自己就会写。
3. 这是AI Agent框架的通用范式。没有花哨的知识图谱，就是一堆md文件+搜索引擎。但这一堆md文件，承载的是一个不断进化的数字员工。
06 你应该怎么用
你用AI图啥？
肯定不是找个玩具，是找个能干活、能帮你省钱省时间的帮手。
但很多人用两下就扔了："这AI不好用"。
我问你：你教过它吗？
你告诉它你是谁了吗？你说过你喜欢什么风格了吗？你纠正过它的错误了吗？
你没有。你把它当成一次性工具，用用就扔。
但它不是这么用的
三步实操：
1. 告诉它你是谁。直接跟它说："记住，我是你的用户，我叫XX，我的角色是……"
2. 教它做事。它做错了，直接纠正："下次别这样，直接给结论"。
3. 记下来。它会把你说的话自动写进对应的md文件，你不用自己动手。
小贴士：记得定期备份你的workspace文件夹，换电脑也能原封不动带走。用Git管理更稳。
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