OpenClaw :把 Agent 变成你的数字员工

一、Skill——给员工做岗前培训

你每天告诉 agent 日报格式：先写完成的工作、再写重要决策、最后写明天计划

说了五十遍，换个 session 又忘了

不是 agent 不聪明，是你教的东西全存在对话里——session 断了就没了

本质问题：对话里教的东西是临时的

Skill 是什么？

一句话：Skill = 给 agent 的培训手册，装进去就永久生效

它的本质是一个

SKILL.md

文件，放在 skills/ 目录下。agent 启动时扫描这个目录，识别触发词，匹配到就把

SKILL.md

的内容注入到 context 里

和

AGENTS.md

有什么区别？

AGENTS.md

是通用工作规范——怎么写文件、怎么搜索、犯了错怎么记录。每次 session 都加载，不管你干什么

Skill 是特定业务流程和知识——你的日报格式长什么样、你的代码规范是什么、你的搜索工具怎么用。只在需要的时候加载，按触发词匹配

AGENTS.md

管的是工作态度，Skill 管的是业务知识

或者说——Skill 管「知道什么」

杀手案例：一个日报 Skill

没有 Skill 的时候，每次写日报你要说一大段：

帮我写今天的日报，格式是这样的：先列今天完成的主要任务，然后是重要决策，
再是遇到的问题和解决方案，最后是明天的计划
去读今天的 memory 文件提取内容

五十个字的指令，每天说一遍

有了 Skill 之后，创建一个文件 ~/.openclaw/skills/daily-report/SKILL.md

---
name: daily-report
description: >
Generate daily work reports by reading memory files and summarizing activities.
Triggers: "daily report", "日报", "今天做了什么", "工作总结".
---

# Daily Report Skill

When triggered:
1. Read today's memory file (memory/YYYY-MM-DD.md)
2. Extract key activities, decisions, and issues
3. Format as:
- 完成的工作
- 重要决策
- 遇到的问题
- 明天计划

从此你只需要说三个字：写日报

agent 匹配到触发词，自动加载

SKILL.md

，知道该读什么文件、用什么格式、怎么输出

五十个字变三个字。而且不管换多少次 session，格式永远一致

Skill 不是单独存在的，它和 Hook、MCP 组成了一套完整的 agent 增强体系

先做个预览，后面每个方向会详细展开：

Skill 管知道什么，Hook 管自动做什么，MCP 管能做什么

记住这句话，后面反复会用

二、Hook——给员工定 SOP

每次开新 session 你都要说一遍：先看一下今天的计划和日记

说了一百遍，终于想明白一件事——

这件事不应该由我来记

我是老板，不是提词器。我不应该每次开会前提醒秘书翻开笔记本——这件事应该是自动的

Hook 是什么？Hook = agent 的反射弧

什么是反射弧？膝跳反射。锤子敲膝盖，腿自动弹，信号走脊髓，不经过大脑

Hook 就是这个东西——特定事件发生时，代码直接跑，不经过 agent 思考，不需要 LLM 决策

这和 Skill 是两个层面：

Skill 是给 agent 一本操作手册——它可能看可能不看，看了也可能理解偏了
Hook 是装了一个传感器加执行器——事件一来，代码直接跑，100% 确定执行

关键区别：Hook 跑的是 TypeScript 代码，不是 LLM 决策

一个是建议，一个是铁律。你给员工说「每天早上先看邮件」，他可能忘。你给他定个 SOP 配上闹钟提醒，他想忘都忘不了

Hook 的结构也很简单：

my-hook/
├── HOOK.md # 声明监听什么事件
└── handler.ts # 事件触发时跑什么代码

HOOK.md

告诉系统「我叫什么名字、监听哪些事件」
handler.ts 告诉系统「事件来了具体干什么」

依旧案例：一个 Hook 让 agent 自动读今天的计划

每次开新 session，你想让 agent 自动读取今天的日记文件——不用你说

创建 hooks/session-loader/HOOK.md：

---
name: session-loader
description: "新 session 自动加载今天的工作日志"
metadata:
openclaw:
events: ["command:new"]
requires:
bins: ["node"]
---

创建 hooks/session-loader/handler.ts：

import { readFileSync, existsSync } from "fs";
import { join } from "path";

const handler = async (event) => {
if (event.type !== "command" || event.action !== "new") {
return;
}

const memoryDir = join(process.cwd(), "memory");
const today = new Date().toISOString().split("T")[0];
const diaryPath = join(memoryDir, `${today}.md`);

if (existsSync(diaryPath)) {
const content = readFileSync(diaryPath, "utf-8");
event.messages.push(`今天的工作日志已加载：
${content}`);
} else {
event.messages.push("今天还没有工作日志，开始新的一天");
}
};

export default handler;

效果：你打开一个新 session，agent 已经知道今天要做什么了

不用你说「先看一下今天的计划」——这句话从此从你的工作流里消失了

你不需要会 TypeScript。把需求描述清楚——「在什么时机做什么事」——让你的 agent 帮你写 handler.ts 就行

核心能力不是写代码，是定义清楚 trigger + action。这是 PM 天天在做的事

进阶场景

Hook 能做的远不止加载日记：

监听 compact 事件：context 被压缩前自动保存任务状态，压缩后自动恢复——中级篇的计划文件模式，用 Hook 变成全自动
监听 write 操作：拦截危险的文件覆盖——345KB 事故不会再发生
配合 Heartbeat：每次心跳自动检查有没有未完成的任务

从「你提醒 agent」变成「agent 自己知道」——这就是反射弧的力量

三、MCP——给员工开系统权限

你想让 agent 帮你查数据库里的数据，它说：我没有这个能力

你想让它帮你操作文件系统里的特定目录。它说：我做不到

agent 默认只会两件事：思考和对话。其他什么都不能做

你得给它接外设

MCP 是什么？MCP = Model Context Protocol

一句话：AI 世界的 USB 接口

不管什么外部服务——数据库、搜索引擎、文件系统、浏览器——只要支持 MCP 协议，就能接到你的 agent 上

你不需要为每个服务写专用的对接代码。就像 USB 统一了外设接口——不管你是打印机还是摄像头，同一种插头

学会了 USB，以后不管插什么设备都不用重新学。MCP 也一样

架构很简单：

Agent → mcporter（桥梁）→ MCP Server → 外部服务

mcporter 是中间件，负责 agent 和 MCP Server 之间的通信。OpenClaw 内置了 mcporter 的 skill，agent 知道怎么调用它

配置文件在 config/mcporter.json——每个项目可以接不同的外部服务

杀手案例：一条配置让 agent 读写文件系统

最简单的 MCP Server 是文件系统——不需要任何 API key，纯本地跑

在 config/mcporter.json 里写一段配置：

{
"mcpServers": {
"filesystem": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "

@modelcontextprotocol/server-filesystem

", "/tmp/mcp-test"]
}
}
}

三行就够了。意思是：启动一个文件系统 MCP Server，只允许它访问 /tmp/mcp-test 目录

最后那个路径是安全边界——限制 Server 只能读写这个目录下的文件。和给 app 设权限一个道理

配好之后验证一下：

mcporter list
# 看到 filesystem Server 和它暴露的工具就说明成功了

mcporter call filesystem read_file path=/tmp/mcp-test/test.txt
# 读取测试文件

在 agent 对话中你可以直接说「帮我用 MCP 读取 /tmp/mcp-test 下的文件」——agent 会自动走 mcporter 调用

没接 MCP 的 agent 只会聊天
接了 MCP 的 agent 能用工具干活

这就是「开系统权限」的意思

生态

MCP 不只是能接文件系统。官方和社区已经有大量现成的 Server：

文件系统（本地文件读写）
PostgreSQL / SQLite（数据库查询）
Brave Search（搜索引擎）
Puppeteer（浏览器自动化）
Memory（持久化记忆）

一个 USB 接口，无限外设。配一个新 Server 只需要在 mcporter.json 里加几行配置——流程和上面的文件系统一模一样

不要为了用 MCP 而用 MCP。简单的文件读写 agent 自带工具就行，MCP 适合的是需要接外部 API、需要标准化多个外部服务调用方式的场景

四、自主任务——给员工独立负责项目

你说：帮我做一个社区趋势调研，Agent 说：好的，第一步是什么？

它在等你指挥

你说第一步搜索 GitHub，它搜了。然后等你说第二步

你说第二步搜索 Reddit，它搜了。然后又等你

你想要的不是这样。你想给它一个目标，它自己拆解步骤、自己执行、自己判断完没完成

你说一步它走一步——这是实习生
你给目标它自己干——这才是正式员工

核心概念：从指令驱动到目标驱动

这是中级篇到高级篇最大的认知升级

指令驱动：你给步骤，agent 执行。中级篇教的计划文件模式就是这个——你手动创建计划、列出步骤、agent 按步骤走

目标驱动：你给目标，agent 自己拆解为子任务、自己规划执行顺序、自己判断有没有完成

实现这个需要三个基础设施，中级篇其实都教过了：

计划文件——agent 自己创建和更新，而不是你替它写
Heartbeat——每 30 分钟推醒 agent，让它检查有没有事要做
AGENTS.md
规则——告诉 agent 遇到目标型任务怎么拆解、怎么执行、怎么评估

杀手案例：给一个目标，agent 自己拆了 6 个步骤执行

实际案例：我给 agent 一个目标——完成高级篇 6 个方向的素材采集

我只说了一句话：按照素材采集 prompt 里的 6 个方向，逐个完成调研和实战

agent 做了什么：

自己读取了目标文档，理解 6 个方向的具体要求
自己创建了计划文件 temp/advanced-material-plan.md
把 6 个方向拆成 6 个阶段，每个阶段有明确的产出物
从第一个方向开始执行——搜索文档、实战测试、记录踩坑
每完成一个阶段，自动更新计划文件的进度
Heartbeat 定期检查，确保 agent 没有忘了自己在做什么

中间 context 被压缩了两次，跨了三个 session

但每次新 session 开始，agent 读取计划文件，接着上次的进度继续。没丢任何进度

最终产出了 5 份素材文件，加起来超过 160KB

养出来的能力，现在用起来了

不是所有任务都适合目标驱动——简单的事情直接给指令更快。但当任务复杂到你自己都不确定该分几步的时候，让 agent 试试

完整的自主任务配置 + 踩坑记录在高级完整篇中

四件装备，一句话回顾：

Skill 让它懂业务
Hook 让它按规矩
MCP 让它用工具
自主任务让它独立干活