春节前，科技圈被一只“龙虾（OpenClaw）”突袭了。
朋友圈里的各类标题党简直不忍直视：“AGI降临！”“最强记忆管理！”“打工人的终结者！”
看了看底层代码，第一感受是：“确实是一次很棒的产品级创新，但要说技术上的颠覆？uh\(#&en!%\)#^感觉好像也没有
但是！只有用了才有发言权。所以这篇文章分两部分：
- 实战环节：用OpenClaw创建一个新技能——"中医方剂卡片生成"
- 原理拆解：分析OpenClaw到底戳中了用户的哪些爽点
先看看最终效果，这是我和龙虾折腾大半天的最终成果，完整技能详见ark_of_mind
动手篇：用龙虾捏一个“老中医”智能体
在动手之前，先聊聊"技能"到底是什么。大致上可以分两类：
我们普通开发者要干的，就是把业务里那些恶心、重复、不想再干第二次的SOP，沉淀成后者的“技能（Skill）”。而龙虾的特点就是把“Skill”做到了极致，万物皆Skill。
但如果说skill一定是Agent的未来么？对这一点我个人并不完全看好。Skill的优点很明显，上手成本低，并且可以随模型对话进行持续改进优化，似乎有了进化的潜力。但本身它不具备任何约束效力，每一步指令都是软约束。这在高精密场景又似乎是个bug。所以要拥抱，但同时也对新的形态保持open mind吧。
下面我们进入“中医方剂卡片”技能的正式制作过程
第一步：该独立时要独立(创建独立智能体）
让我们先创建一个独立智能体，一个独立的智能体拥有独立的
- workspace：存储后面会提到的所有记忆文件
- agentDir：模型配置，鉴权信息等等
openclaw agents add card-maker
为什么要单开一个Agent？
如果在代码编辑器里，一个项目一个Agent很正常（需要独立环境和Git仓）。但在龙虾里，问题有点模糊，因为龙虾有“全局记忆”。
如果只是临时的系统或任务，用主Agent（主进程）就行。但如果你要做一个长期迭代的复杂项目，强烈建议单开一个独立的Agent。这就好比你不会让你的“私人生活助理”和“无情的写Bug机器”共用一个大脑一样。独立的Agent拥有干净的上下文，不会因为你昨晚让它查了菜谱，今天就在代码里给你加两勺盐。
第二步：用魔法创建魔法(善用skill-creator)
身边朋友问："做个啥技能呀？"一拍脑门啥也想不出来。
- Demo反推：把你原来干的活（未来再不想干的）拿来，逆向工程
- Histroy压缩：把过往你和模型对话中重复过很多次的对话拿来，压缩抽象
至于怎么写这个Skill的代码？千万别自己手搓！如果你足够了解它，你就不想手搓了。直接召唤 Claude 官方的skill-creator技能：
skill-creator会引导模型一步步获取创建技能所需的信息。
第三步：反复拉扯=进化？（技能持续优化）
技能搭好后，就是反反复复的测试。这里你能明显感受到国内外模型的“脑回路差异”。国内有些模型因为缺乏AI相关的训练数据，一上来就喜欢用传统后端开发的思维去搭框架，动不动就给你搞个复杂的类、加一堆后处理，完全偏离了 Skill 轻量化的设计初衷。
分享2个开发tips:
- 系统级施压：在 Agent.md 里把最核心的SKILL设计原理写进去，别让它放飞自我。
- 重要的事情说三遍：每一次大的优化和调整指令后，都反复强调要follow
skill-creator的说明
最重要的一点，在和Agent合作的过程中积累的经验一定要记下来
🗣️ “Note it Down（记在你的小本本上）！”
这句指令是当前 Agent 框架下让 AI 进化的核心。我让这个做卡片的 Agent 把踩过的坑全写进了它的长期记忆里（后面会细讲这个机制）。
技能搭建虽然充满艺术性和想象力，但最终是要变成生产力的。所以验证和量化评估非常重要。
这一章我只尝试了“AI测试->我来反馈->AI修改->记笔记”的循环，量化评估等我试了Claude新版skill-creator后再来补充。
我的做法是：
- 清空上下文（注意这一点很重要）
- 让模型基于技能进行批量测试
- 让模型基于反馈优化，再更新到Skill中
3个版本迭代后，我就拥有了基本符合我审美的技能效果（哈哈前几个版本不要太浮夸）
架构拆解篇：龙虾到底凭什么火？
玩完了Demo，我们来扒一扒龙虾的底层逻辑。它为什么能给用户带来所谓的“AGI体感”？
🌍 【环境变了】从云端“仙女”变成了本地“牛马”
Agent部署环境的变化其实才是我认为最核心的变化。
以前的Agent基本都是云端部署——Agent住在一个空空如也的Docker里，对用户、对用户环境一无所知。所以以前的Agent都是"任务型"的：写文档、做PPT、生成网页。
而OpenClaw能干什么？
- 帮你在日历上订阅日程并提醒
核心不是能力变了，而是这只龙虾从云端落了地。飞在空中的龙虾，怎么能碰到地面上形形色色的人呢？
但代价是什么？极度危险。
它有了你的操作权限，这意味着它能帮你回消息，也能一键删掉你的毕业论文。现在网上甚至有个openclaw.allegro.earth的网站，展示了20多万个在公网未加防护的 OpenClaw 示例。
所以说这在安全和企业使用上还有一段路要走。
✅ 【CORE】交互体感变了：Task Oriented -> User Oriented
环境变化带来的是工作内核的变化。因为拥有了更多"人"的信息维度，交互体验上的"AGI"味道更浓了。
而真正赋予OpenClaw用户维度理解能力的，是它的记忆机制。
🧠 【Memory】养龙虾的核心：什么信息随使用变化？
养龙虾的核心在两点：记忆和技能。
技能偏项目化，而记忆系统更有AGI色彩。来看看它的设计原理：
- 所有记忆都存储在Markdown中，文件是唯一形式
- 模型不记忆对话Session之外的任何信息，只读写文件
- 采用最简单的文本格式，方便人类阅读和编辑
Openclaw提供了以下几种身份记忆信息，默认保存在每个agent的工作目录下，包括
USER.md：你是谁（我不说，你懂的，各种你的喜好和八卦）。IDENTITY.md：它是谁。SOUL.md：这个最有趣，它是AI的“灵魂和底线”。- 初始化更新：首次通过openclaw onboard进入时，会根据BOOTSTRAP.md的指令引导用户更新。我的“一卦”长这样（USER.md就不给你们看了哈哈）：
- 手动更新：所有.MD文件可以手工编辑，所以不用工具、不用模型，你自己可以编辑所有以上的记忆文件。
- USER + IDENTITY：让Agent更懂你，也让Agent更像人
- SOUL：需要长期打磨，把你的人生哲学和处事原则灌输给它
💡 有趣的灵魂万中无一，所以SOUL是龙虾行为模式的核心。
官方自带的SOUL文件其实
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