AC knowledge-agent
Создайте Agent-консультанта по знаниям на OpenClaw — превратите свой опыт в круглосуточного ИИ-помощника, который обслуживает клиентов через группы Feishu. Используйте, когда: (1) Создаете Agent-консультанта, специфичного для предметной области, из вашей базы знаний, (2) Настраиваете AGENTS.md / SOUL.md / IDENTITY.md / MEMORY.md для Agent, ориентированного на клиента, (3) Настраиваете доставку в группы Feishu без ответа @, (4) Разрабатываете стратегию слоев знаний (что входит в AGENTS.md, а что в память или знания/), (5) Устанавливаете ограничения безопасности для платных консультационных сценариев, (6) Устанавливаете навыки поиска для получения информации в реальном времени. Также активируется по: '知识分身', '咨询Agent', '付费咨询', '知识封装', 'consulting bot', 'knowledge agent', '培训机器人' или любому вопросу о превращении опыта в автоматизированную консалтинговую услугу через OpenClaw. Основано на производственном опыте работы с платными консалтинговыми Agent (2026-04).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build a knowledge consultant Agent on OpenClaw — turn your expertise i…»
Build a knowledge consultant Agent on OpenClaw — turn your expertise into a 24/7 AI assistant that serves clients via Feishu groups. Use when: (1) Creating a domain-specific consulting Agent from your knowledge base, (2) Setting up AGENTS.md / SOUL.md / IDENTITY.md / MEMORY.md for a client-facing Agent, (3) Configuring Feishu group delivery with no-@ reply, (4) Designing knowledge layering strategy (what goes in AGENTS.md vs memory vs knowledge/), (5) Setting safety constraints for paid consulting scenarios, (6) Installing search skills for real-time information retrieval. Also trigger for: '知识分身', '咨询Agent', '付费咨询', '知识封装', 'consulting bot', 'knowledge agent', '培训机器人', or any question about turning expertise into an automated consulting service via OpenClaw. Based on production experience running paid consulting Agents (2026-04).
Создайте Agent-консультанта по знаниям на OpenClaw — превратите свой опыт в круглосуточного ИИ-помощника, который обслуживает клиентов через группы Feishu.
Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск
Как улучшить
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 13. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 64/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
- 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 31
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2357 токенов
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Длина description 842: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 18 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.