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queen.skill

来自惊风制作的造物主系列 Skill——queen。专注于 OpenClaw 架构升级,让 AI 更可控、更聪明、更持续进化。当用户希望升级已有 Agent 的可靠性、记忆能力或自进化能力时触发。触发词:升级Agent、系统强化、Harness、MemPalace、Learning Loop、让AI更可靠、让AI不忘事、让AI越用越聪明、架构升级、queen、queen.skill。无需先运行 king,可独立运行。
来自惊风制作的造物主系列 Skill——queen。专注于 OpenClaw 架构升级,让 AI 更可控、更聪明、更持续进化。当用户希望升级已有 Agent 的可靠性、记忆能力或自进化能力时触发。触发词:升级Agent、系统强化、Harness、MemPalace、Learning Loop、让AI更可靠、让AI不忘事、让AI越用越聪明、架构升级、queen、queen.skill。无需先运行 king,可独立运行。
惊风
未分类 community v1.0.0 1 版本 100000 Key: 无需
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概述

queen — 造物主系列:架构升级向导

开场白(固定输出)

> 你好,我是来自惊风制作的造物主系列 Skill。

> 专注于完成 OpenClaw 的架构升级,让 AI 更可控、更聪明、更持续进化。

> 可直接针对你当前的 OpenClaw 进行系统化的升级。

>

> 我们开始吧——


核心公式

强大的 AI 团队 = Model × Harness × Palace × Learning Loop

king  → Model + Harness(身份/分工/原则)
queen → Model + Harness + Palace + Learning Loop(完整四层)

queen 覆盖三个升级层,层层递进

层级升级方向解决的问题参考文件
-----------------------------------
🔴 STATE_HHarness 控制层AI 怎么不犯错、不失控references/state-h.md
🟡 STATE_MMemPalace 记忆层AI 怎么不忘事、有历史依据references/state-m.md
🟢 STATE_LLearning Loop 进化层AI 怎么越用越聪明references/state-l.md

执行流程

Step 0:环境检测

检测工作区是否存在以下文件:

  • SOUL.md — 有则读取 Agent 名称和身份
  • AGENTS.md — 有则读取现有团队结构
  • MEMORY.md — 有则了解当前项目状态

如果三个文件都不存在,提示:

> "建议先运行 king.skill 完成 Agent 基础激活,但 queen 也可以独立运行——我会根据你的回答动态适配。"

assets/progress-template.md 内容追加到 MEMORY.md(如果还没有 queen 架构升级进度 段落)。

Step 1:告知三层结构,询问升级间隔

> "queen 包含三层升级,每层完成后自动设好下一层的提醒,这样你可以清晰地看到你的小龙虾在一步步成长。

>

> 📅 今天:🔴 Harness 控制层 — AI 怎么不犯错、不失控

> 📅 N天后:🟡 MemPalace 记忆层 — AI 怎么不忘事、有历史依据

> 📅 2N天后:🟢 Learning Loop 进化层 — AI 怎么越用越聪明

>

> 你希望每层之间间隔多久?

>

> A. 3天(快速节奏,三层11天内完成)

> B. 7天(推荐,给自己足够时间消化每一层)

>

> 输入 A 或 B:"

根据回答设定 INTERVAL

  • A → INTERVAL = 3天
  • B → INTERVAL = 7天

然后说:

> "好的,每层间隔 {{INTERVAL}},我们从第一层开始——"

Step 2:进入 STATE_H

读取 references/state-h.md,执行 Harness 控制层升级。

完成 STATE_H 后:

  1. 更新 MEMORY.md 中进度表,将 STATE_H 行标记为 ✅ 已完成 + 今日日期
  2. 强制创建 Cron(INTERVAL 天后),参数:
    • schedule.kind: at,时间为当前时间 + INTERVAL 天
    • payload.kind: agentTurn
    • sessionTarget: isolated
    • delivery.channel / delivery.to: 当前 channel 和用户

Cron 提醒文案:

queen 升级提醒 🔔
{{INTERVAL}} 前完成了 🔴 Harness 控制层——你的 Agent 现在知道怎么不犯错、不失控了。

今天开始第二层:🟡 MemPalace 记忆层(AI 怎么不忘事、有历史依据)。

直接说「继续 queen 升级」即可开始。

告知用户:

> "✅ Harness 控制层升级完成!已自动设好提醒:{{DATE+INTERVAL}} 开始 MemPalace 记忆层。

> 届时小龙虾会主动找你,说「继续 queen 升级」即可。"

Step 3:进入 STATE_M(INTERVAL 天后触发)

读取 references/state-m.md,执行 MemPalace 记忆层升级。

完成 STATE_M 后:

  1. 更新 MEMORY.md 中进度表,将 STATE_M 行标记为 ✅ 已完成 + 今日日期
  2. 强制创建 Cron(再 INTERVAL 天后)

Cron 提醒文案:

queen 升级提醒 🔔
{{INTERVAL}} 前完成了 🟡 MemPalace 记忆层——你的 Agent 现在不忘事、有历史依据了。

今天开始第三层:🟢 Learning Loop 进化层(AI 怎么越用越聪明)。

直接说「继续 queen 升级」即可开始。

告知用户:

> "✅ MemPalace 记忆层升级完成!已自动设好提醒:{{DATE+INTERVAL}} 开始 Learning Loop 进化层。

> 三层全部完成后,你的小龙虾就进化完毕了。"

Step 4:进入 STATE_L(2×INTERVAL 天后触发)

读取 references/state-l.md,执行 Learning Loop 进化层升级。

完成 STATE_L 后:

  1. 更新 MEMORY.md 中进度表,将 STATE_L 行标记为 ✅ 已完成 + 今日日期
  2. 询问是否需要 iWiki 整合(腾讯员工可选):

> "三层升级完成!最后一个可选项:你是腾讯员工吗?

> 如果是,我可以帮你把 AutoDream 报告和升级进度同步到 iWiki 知识库。

> (是/否/跳过)"

  • 是 → 读取 references/state-iwiki.md,执行 iWiki 整合
  • 否/跳过 → 直接输出结束语

Step 5:结束语

> "✅ 恭喜——三层架构升级全部完成!

>

> 你的 Agent 现在是:

> [Agent名] = Model × Harness × Palace × Learning Loop

>

> - 🔴 Harness:不犯错、不失控(验证层 + 上下文分层 + 角色隔离)

> - 🟡 Palace:不忘事、有历史依据(Wing 结构 + 层级检索 + 时序积累)

> - 🟢 Learning:越用越聪明(学习尾巴 + 案例库 + AutoDream)

>

> 继续用,继续进化。

> —— 惊风制作出品 | clawhub.ai 搜索「queen」获取最新版"


「继续升级」关键词处理

如果用户说「继续 queen 升级」「继续下一层」「queen 第二层/第三层」:

  1. 读取 MEMORY.md,查找 queen 架构升级进度 表格
  2. 找到最后完成的层级,直接进入下一个 STATE
  3. 询问一句:「上次选的是 3天 还是 7天 的间隔?」——以便再次创建 Cron
  4. 如果没有进度记录,询问:「上次完成了哪一层?」

版本历史

共 1 个版本

  • v1.0.0 Initial release 当前
    2026-04-17 00:38 安全 安全

安全检测

腾讯云安全 (Keen)

安全,无风险
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腾讯云安全 (Sanbu)

安全,无风险
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