不是我说，很多 AI 工具真正劝退人的，不是能力不够。

是安装。

是环境。

是依赖。

是看了半天 README，最后卡在某个莫名其妙的报错里。

最近我就在研究 OpenClaw。
说实话，它的思路我很喜欢：有 workspace、有 memory、有 personality，还有一套比较清晰的 AI 工作流框架。

但问题也很现实：

OpenClaw 对普通用户不够友好。
尤其如果你本来就不是为了“折腾框架”本身，而是为了尽快把 AI 变成可用的生产力系统，那你很容易陷入一种状态：

花了 80% 的时间装环境，
却还没开始真正做内容。

更扎心的是，很多国内能直接用的大模型，在这种“复杂系统改造 + 多模块协作 + 架构理解”的任务上，确实容易显得不够聪明。

于是我换了个思路：

不去死磕 OpenClaw 安装本身，而是直接借用它的设计思想，用 ChatGPT / Claude / Gemini 去“模拟并升级”它的能力。

最后得到的，不只是一个“会聊天”的 AI。
而是一个能跑内容工作流的：

多 Agent 内容生产系统

它能做什么？

很简单，目标就是把你原本分散、混乱、靠临场发挥的内容生产流程，变成一个可复用、可扩展、可切人格、可调用记忆的系统。

比如：

• 写小红书文案
• 写抖音口播稿
• 写公众号长文
• 切不同品牌人设
• 继承统一品牌语气
• 自动调用历史内容、用户偏好、品牌记忆
• 根据任务自动选择合适 Agent 和 Skill

一句话：

不是让 AI 帮你“写一篇文案”。
而是让 AI 变成一个带有“编排能力”的内容团队。

为什么我不建议一上来就重装一个系统

很多人一看到“多 Agent”“memory”“orchestrator”这些词，就默认得：

• 自己搭框架
• 自己写路由
• 自己处理上下文
• 自己维护人格配置
• 自己做技能编排

这当然可以。
但问题是，大部分人真正缺的不是框架。

而是：

一套能直接开始用的结构。

所以我现在更推荐一种更务实的做法：

先用大模型，把 OpenClaw 的思想“借壳落地”

也就是说：

• 你保留 OpenClaw 原来的核心概念
• 不破坏它的 workspace / memory / personality
• 所有新增能力采用“扩展”方式
• 然后让 ChatGPT / Claude / Gemini 充当“系统架构师 + 实现者”

这样做的好处是：

1）你不需要先把系统跑通，才能开始用

你可以先把目录、技能、人格、调度逻辑都设计出来，哪怕先是 Markdown 版，也已经能工作。

2）你能先验证“这套系统值不值得做”

很多人最大的问题不是不会做，而是做了一个月才发现方向不对。

3）你能优先把最值钱的部分做出来

比如：

• 品牌记忆
• 内容风格沉淀
• 历史内容复用
• 多平台内容适配
• 多人设切换

这些，才是真正会积累复利的东西。

我是怎么定义这套系统的？

我给 AI 下的任务，不是“写个文案工具”。

而是这个：

在现有 OpenClaw workspace 基础上，升级为一个多 Agent 内容生产系统

关键要求有几个：

第一，必须保留 OpenClaw 原有能力

包括：

• memory
• personality
• 原有目录结构
• 原有功能正常运行

这点很重要。

因为你不是推翻重来，而是在已有系统上扩容。

第二，新增能力必须走扩展，不是重写

这意味着：

• 不删原目录
• 不破坏原逻辑
• 不把 memory 机制替换掉
• 不把 personality 机制推翻掉

而是新增：

• /skills
• /agents
• /orchestrator

这样的结构层。

第三，memory 必须是核心数据源

很多 AI 系统“看起来很强”，但一换任务就失忆。
原因很简单：它没有真正沉淀记忆，只是在临时拼 prompt。

而我想要的不是这种一次性的输出机器。

我要的是：

一个会越用越懂你的内容系统

这套系统应该长什么样？

可以把它理解成 4 层：

第一层：Workspace 基础层

也就是 OpenClaw 原本就有的能力：

• 原始目录结构
• memory 文件机制
• personality 配置
• 基础执行流程

这一层不要动。

第二层：Skill 技能层

这是“会做什么”的层。

例如：

• 小红书写作 skill
• 抖音写作 skill
• 品牌语气 skill
• 选题拆解 skill
• 标题生成 skill
• 爆款开头 skill
• CTA 收口 skill

它们的特点是：

高度模块化、可复用、低耦合。

第三层：Agent 代理层

这是“谁来做”的层。

比如：

• xhs_agent
  ：负责小红书内容
• douyin_agent
  ：负责抖音脚本
• brand_agent
  ：负责统一品牌口吻

• 未来还可以扩：

• wechat_agent

• seo_agent
• product_agent

Agent 本质上是：

personality + skill 组合 + memory 调用策略

第四层：Orchestrator 调度层

这是“怎么选人干活”的层。

它负责判断：

• 这个任务属于哪个平台
• 要调用哪个 Agent
• 需要哪些 Skill
• 要不要带入 memory
• 要不要带入品牌语气
• 要不要参考历史内容

这一层做好之后，你的系统就不再是“单次回答”，而是开始具备工作流能力。

最值钱的部分，其实是 Memory 增强

这一块，我觉得是整个系统里最该认真做的。

因为真正让内容系统变强的，不是它一次能写多好。
而是它是否能把你的经验、风格、偏好、品牌资产沉淀下来。

我建议在不破坏 OpenClaw memory 的前提下，加 3 类增强记忆：

1）品牌记忆（brand memory）

存什么？

• 品牌定位
• 目标用户
• 品牌禁忌
• 常用表达
• 语气偏好
• 视觉/风格关键词
• 不允许出现的话术

比如：

• 不装专家
• 不说教
• 语言更像朋友
• 偏理性，但不冷
• 注重实用，不空谈概念

这类记忆，会让不同 Agent 输出时都保持“像同一个品牌”。

2）内容历史（content memory）

存什么？

• 发过的选题
• 爆过的标题
• 已写过的观点
• 高互动内容结构
• 不要重复写的内容
• 某些平台验证有效的话术模板

这可以避免一个常见问题：

AI 每次都写得像第一次开号。

3）用户偏好（user preference）

存什么？

• 用户偏好的文风
• 常写的平台
• 喜欢的结构
• 常用 CTA
• 是否喜欢强情绪标题
• 是否喜欢“方法论+案例”型内容

这类记忆不是品牌层，而是操作者层。

它解决的是：

同样是写公众号，不同人想要的表达方式完全不一样。

那这套系统到底怎么调度？

这里才真正像“多 Agent”。

举个例子。

用户输入一句话：

写一篇关于 AI 工具的抖音文案，偏种草风

系统不要立刻写。

而是先做 4 件事：

第一步：识别任务类型

识别出：

• 平台：抖音
• 内容目标：种草
• 题材：AI 工具
• 风格：偏推荐、轻转化
• 是否需要品牌语气：看配置
• 是否需要历史内容参考：如果有就带上

第二步：选择 Agent

这时候最适合的是：

• 主执行：douyin_agent
• 辅助支持：brand_agent

原因很简单：

• douyin_agent
   知道抖音文案怎么写
• brand_agent
   负责统一语气，避免写散

第三步：调用 Skill

这时可能调用：

• douyin_writer.md
• brand_voice.md

如果系统更细一点，还可以拆成：

• 钩子开头 skill
• 卖点提炼 skill
• 节奏压缩 skill
• 转化结尾 skill

第四步：注入 Memory

此时调度器会决定要不要带入：

• 品牌记忆
• 用户偏好
• 内容历史

例如：

• 品牌希望“不要太像硬广”
• 用户偏好“更自然一点，不要太吵”
• 历史内容里已经写过 ChatGPT、Notion AI，就避免重复角度

第五步：生成结果

这时候出来的，就不是一个裸 prompt 的回答。

而是一个带有：

• 平台适配
• 品牌语气
• 用户风格
• 历史上下文

的结果。

这就是“系统”和“单次提问”的本质区别。

我最推荐你直接用的大提示词

如果你现在就想让 ChatGPT / Claude / Gemini 直接帮你把这套东西搭出来，我建议用这种思路：

提示词核心目标

你不是让 AI：

“给我想想怎么做”

而是要让它：

直接以高级 AI 系统架构师 + 工程实现者的身份，在现有 OpenClaw workspace 上做增量改造设计，并输出可直接用的文件内容。

也就是你这份要求里最对的一点：

你是在改造一个已有系统，不是从 0 设计

这句话非常关键。

因为很多模型一听“设计系统”，就开始飘：

• 讲概念
• 讲分层
• 讲愿景
• 讲最佳实践

最后没有一个文件能直接落地。

而真正有价值的 prompt，一定要压住它，让它输出：

• 新目录结构
• 每个文件的作用
• 每个 skill 的模板
• 每个 agent 的继承关系
• memory 的读写规范
• orchestrator 的判断逻辑
• 示例调度流程
• 可直接复制使用的内容

我为什么觉得这件事很值得做？

因为未来真正拉开差距的，不是“谁会用 AI”。

而是：

谁先把 AI 组织成一个系统

普通用法是：

• 想一个需求
• 问一次 AI
• 改一改
• 发出去

但更高阶的用法是：

• 先定义品牌人格
• 再定义 skill 模块
• 再定义 agent 分工
• 再定义 memory 机制
• 最后让 orchestrator 自动选路由

这时候，AI 不再只是一个回答器。

而开始像一个：

可训练、可继承、可编排的内容团队。

最后一句

如果你也在被各种 AI 框架、环境、安装流程折腾得头大，
我真心建议你别一上来就钻进技术细节里。

先问自己一句：

你到底是想“装一个系统”，还是想“拥有一个能力”？

很多时候，答案已经很清楚了。

OpenClaw 值得研究。
但更值得的是：

把它背后的那套方法，先借出来，为你自己所用。

安装可以慢慢来。
能力，先跑起来。

提示词：

你现在是一个高级 AI 系统架构师 + 工程实现者。目标：在【现有 OpenClaw workspace】基础上，升级为一个「多 Agent 内容生产系统」，同时必须保留 OpenClaw 原有的能力，包括：- memory（记忆文件机制）- personality（人格设定）- 原有目录结构（除非必要，不允许破坏）- 原有功能可正常运行--------------------------------【一、系统目标】构建一个支持以下能力的系统：1. 多平台内容生成（小红书 / 抖音 / 公众号 等）2. 多人设（品牌IP、人设切换）3. Skills 能力模块化（可复用）4. Memory 统一调用（跨 Agent 共享）5. Agent 自动调度（根据任务选择合适人格 + skill）--------------------------------【二、改造原则】1. 不破坏原有 OpenClaw 架构2. 所有新增能力采用“扩展”方式，而不是重写3. memory 文件必须继续作为核心数据源4. personality 必须可被不同 agent 继承或覆盖5. 所有新增模块必须低耦合--------------------------------【三、需要你完成的任务】请完成以下内容：### 1. 设计新的目录结构（在原有基础上扩展）新增：/skills  - xhs_writer.md  - douyin_writer.md  - brand_voice.md/agents  - xhs_agent.md  - douyin_agent.md  - brand_agent.md/orchestrator  - task_router.md要求：- 不删除已有目录- 说明每个文件作用---### 2. Skill 设计每个 skill 必须包含：- 使用场景- 输入格式- 输出格式- 风格约束- 示例---### 3. Agent 设计每个 agent 必须：- 绑定 personality（可继承原有）- 调用多个 skill- 指定适用平台- 支持调用 memory---### 4. Memory 机制增强（重点）在不破坏 OpenClaw memory 的前提下，实现：- 品牌记忆（brand memory）- 内容历史（content memory）- 用户偏好（user preference）要求：- 说明如何读写 memory- 如何被 agent 调用- 如何避免污染原有记忆---### 5. Orchestrator（调度系统）实现一个 task_router：输入：用户任务（例如：写一篇小红书文案）输出：- 选择哪个 agent- 调用哪些 skill- 是否使用 memory要求：- 给出判断逻辑（规则 or prompt routing）- 示例 3 个任务的调度过程---### 6. 示例运行流程（必须有）举例说明：用户输入：“写一篇关于AI工具的抖音文案，偏种草风”系统执行流程：1. 路由判断2. agent 选择3. skill 调用4. memory 注入5. 输出结果---【四、输出要求】请输出：1. 完整架构说明（清晰结构图或分层说明）2. 所有新增文件的内容示例（可直接用）3. 调度流程示例4. 保证可落地，而不是概念设计--------------------------------注意：你是在“改造一个已有系统”，不是从0设计不要忽略 OpenClaw 的 memory 和 personality