OpenClaw养成记，从0开始！安装后必看！（40天实战经验+含角色提示词）#

> 申明：本文来自𝕏@Shubham Saboo 大神，我整理翻译中文！大家可以关注一波！

我唯一做的事，就是跟它们说话。

不是调prompt，不是换模型，不是重构架构。就是说话，给反馈，看着它们把内容记下来。

> 申明：本文出自海外大神 Shubham Saboo ，可以关注一波！x:https://x.com/Saboo_Shubham_

40天前，我的内容智能体写推文还堆表情包和hashtag，研究智能体把有价值的信息淹没在噪音里。我花在纠错上的时间，比自己直接做还多。

今天，Kelly用我的语气起草内容，Dwight每天早上送来7条故事，每一条都值得读。8个智能体24小时运转。我打开Telegram，看看草稿，喝杯咖啡。

第1天和第40天用的是同一个模型。区别在于一堆每周都在变丰富的Markdown文件。

这就是那套文件体系。

先搞清楚一件事#

> 智能体不会因为你用得更久而变聪明。但它周围的文件会变得更丰富、更精准、更贴合你的需求。这些积累的上下文才是护城河。

很多人花大量时间调prompt、换模型、研究各种编排框架。但真正的差异不在模型，在于文件体系。

没有消息队列，没有数据库，没有复杂的编排框架。整个系统就是磁盘上的Markdown文件。文件系统本身就是集成层。

听起来简陋？看完你就知道为什么这比任何框架都管用。

三层架构，一目了然#

整个操作系统由三层构成：

图1：三层文件架构

每一层解决一个核心问题：

层级核心问题文件身份层这是谁？为谁服务？SOUL.md、IDENTITY.md、USER.md操作层怎么干活？怎么自愈？AGENTS.md、HEARTBEAT.md知识层学到了什么？MEMORY.md、每日日志、共享上下文

下面逐层拆解。

第一层：身份层#

SOUL.md —— 智能体是谁?

这是智能体的”人格文件”。定义身份、职责、行为方式。

一个研究智能体Dwight的例子：

SOUL.md（Dwight）#

IDENTITY.md —— 快速参考卡

SOUL.md是完整人格，IDENTITY.md是名片。

IDENTITY.md#

文件很小，但当你同时跑8个智能体时，这个设计会大幅提升体验。这也是智能体在Telegram给你发消息时显示的内容。

USER.md —— 智能体服务的对象

每个智能体都需要知道它在帮谁。

USER.md#

个人细节比你想象的更重要。时区意味着智能体不会在凌晨3点给你安排事情。饮食偏好意味着当Pam为团队晚餐起草通讯时，不会推荐牛排馆。这些细节会产生复利效应。

写一次，所有智能体都来读。

第二层：操作层#

AGENTS.md —— 行为规则

SOUL.md定义智能体是谁，AGENTS.md定义它如何运作：会话启动流程、文件读取顺序、记忆管理、安全规则。

所有智能体继承的根级AGENTS.md：

AGENTS.md#

智能体在会话之间没有记忆，每次都从零开始。如果一个纠正没有落入文件，下次会话它就不存在了。AGENTS.md明确了这一点，确保智能体把一切都写下来。

每个智能体可以在此基础上扩展自己的规则。Kelly的AGENTS.md就添加了6个额外文件：写作风格指南、帖子格式参考、真实案例、每日任务……

HEARTBEAT.md —— 自愈机制

智能体团队是基础设施，基础设施会出故障。

Monica的HEARTBEAT.md监控两件事：

浏览器是否存活 — Dwight的情报扫描依赖它
定时任务是否执行 — 如果漏跑，Kelly和Rachel就会基于过时情报工作

第三周我就被坑过。调度器有个bug，任务在队列里推进，但从未真正执行。我好几个小时都没发现。之后我才建了心跳机制，把故障模式纳入监控。

第一天不需要这个，在你第一次遇到故障之后再建。你会清楚地知道该监控什么，因为你已经亲身感受过什么会崩。

第三层：知识层#

这是真正有效的记忆系统——基于文件的三级体系。

第一级：MEMORY.md（精华长期记忆）

不是原始日志，不是所有发生过的事，而是真正重要的内容。

注意”血泪教训”和”错误示范”这两节。Monica删了一个项目文件夹，这个错误从此永久写入她的长期记忆。她再也不会重蹈覆辙。

一次纠正，存储一次，防止同样的错误在未来每次会话中重演。仅这一节，就比任何prompt工程指南都值钱。

第二级：每日日志（原始记录）

每日日志是原材料，MEMORY.md是精炼产品，两者缺一不可。

维护规则：每日日志积累得很快，不修剪的话智能体的上下文会膨胀。Kelly的日志一度达到161,000 tokens，输出质量急剧下降，不得不压缩到40,000。每次只加载今天和昨天的日志。

第三级：shared-context/（跨智能体知识层）

这是最新加入的部分，也是改变一切的部分。

THESIS.md是我当前的思维框架：我关注什么，我已经写了什么，还有哪些空白。Dwight读它来确定研究优先级，Kelly读它来匹配我的思路。每个智能体都对齐到同一个真相来源。

FEEDBACK-LOG.md是跨智能体纠正层。当我告诉Kelly”不要用破折号”，这条反馈同样适用于Rachel、Ryan和Pam。与其逐个纠正四个智能体，我只写一次，所有人都来读。

> 这单一改变节省的时间，比我做过的任何prompt优化都多。

智能体如何协作#

没有API调用，没有消息队列，只有文件。

Dwight把研究写入intel/DAILY-INTEL.md，Kelly读，Rachel读，Pam读。协作就是文件系统。

图2：基于文件的协作流程

单写者原则：永远不要让两个智能体同时写同一个文件。把每个共享文件设计成一个写者、多个读者。这能防止你本来需要调试的所有协调冲突。

调度让这一切成为可能：Dwight在早8点和下午4点运行，Kelly和Rachel在下午5点运行。Dwight先跑，因为所有人都依赖他的输出。顺序搞错了，下游智能体读到的就是过时或空白的文件。

完整目录结构#

为什么这套方法有效#

文件不是静态的，它们在进化。

Kelly的SOUL.md第一天只是个粗略草稿。到第40天，它已经有了具体的语气示例、她自己写的被否决模式列表，以及一个”永远不要再建议”的专区。

Dwight的原则第一天写的是”找到热门趋势”。第10天变成了”如果Alex今天无法对此采取行动，跳过”。第20天，他又加入了核实步骤。

共享上下文层直到第20天才存在。那时我在对多个智能体重复同样的纠正。后来我建了THESIS.md和FEEDBACK-LOG.md，突然间，一次纠正就能传播到所有地方。

第1天和第40天的模型是一样的。它不会因为你用得更久而变得更聪明。

但围绕它的文件变得更丰富、更精准、更贴合你的具体需求。

这些积累的上下文才是护城河。没有人能通过使用同一个模型来复制它。

你要靠每天出现、与智能体对话来赢得它。

如何开始（不要试图在一个周末搭完）#

时间行动今天安装OpenClaw，写一个SOUL.md、IDENTITY.md、USER.md。挑最重复的日常任务，设置定时任务让它跑起来3天后开始给出具体反馈，确保反馈落入记忆文件，而不只是停留在聊天记录里1周后创建AGENTS.md，定义会话启动流程，添加记忆管理规则2周后开始写MEMORY.md，回顾每日日志，把反复出现的纠正蒸馏成永久条目。

这时你会感受到复利开始发生3周后添加第二个智能体，建立基于文件的协作。随着模式涌现，添加角色专属指南大约同时建立共享上下文层。用THESIS.md记录当前思考，用FEEDBACK-LOG.md管理跨智能体纠正4周后在你第一次遇到故障之后，添加HEARTBEAT.md

写在最后#

你唯一需要做的，就是与你的智能体对话。文件会完成其余的一切。

不是调prompt，不是换模型，不是重构架构。

就是说话。给反馈。看着它们把内容记下来。

然后有一天你打开Telegram，看看草稿，喝杯咖啡。

你的智能体已经学会了怎么帮你工作。

参考：Shubham Saboo《How to Build OpenClaw Agents That Actually Evolve Over Time》

来自：https://x.com/Saboo_Shubham_/status/2027463195150131572

整理翻译：Berryxia.ai

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