Create Agent Skill
这个 skill 的职责是：从零到一完整创建并注册一个具备自我进化能力的 OpenClaw Agent。
核心流程分为 5 个阶段，依次执行，不要跳步。
Phase 1 — 一次性问卷
在执行任何操作前，先一次性向用户呈现以下问卷，要求用户填写后统一返回。 从对话上下文中提取已知信息，不要重复问已经明确的字段。
请填写以下信息来创建你的 Agent（有默认值的可以留空）：
必填：
Agent ID（唯一标识，如 work / research / assistant）：
Agent 名称（展示名，如 "Aria"、"Max"）：
性格/主题（如 "sharp analyst"、"friendly assistant"、"严谨的运营助手"）：
选填（留空将使用默认值）：
Emoji（默认 🤖）：
你的名字/昵称（Agent 对你的称呼）：
你的职业或使用场景（帮助 Agent 更好地理解你的需求）：
Workspace 路径（默认 ~/.openclaw/workspace-<id>）：
绑定的频道（如 telegram / discord / whatsapp，可跳过，后续单独确认参数）：
Heartbeat 周期（默认 30m，即每 30 分钟自检一次）：
收到回复后，进入 Phase 1.5。
Phase 1.5 — ID 冲突检查
在生成任何文件之前，先执行以下命令检查 Agent ID 是否已被占用：
openclaw agents list
-
如果输出中已存在相同 ID，停止流程，告知用户：
⚠️ Agent ID "<AGENT_ID>" 已存在，请重新选择一个唯一的 ID。 当前已有的 Agent：<列出 agents list 的结果>等待用户提供新的 ID，重新执行本阶段检查，直到 ID 不冲突为止。
-
如果 ID 不冲突，进入 Phase 1.8。
Phase 1.8 — 频道参数确认
仅当用户在 Phase 1 填写了频道时执行此阶段，填写了「跳过」则直接进入 Phase 2。
先读取 references/channel-params.md 获取各频道的参数模板，然后按以下步骤执行。
Step 1：检测当前对话所在频道
openclaw channels list --json
从输出中识别当前对话所在的频道类型（如 telegram、discord、feishu 等）和 accountId。
Step 2：识别用户填写的频道类型
从 references/channel-params.md 找到对应频道的参数模板：
- 找到 → 继续 Step 3
- 未找到（不在列表中）→ 告知用户该频道暂无内置模板，引导其参考官方文档提供参数
Step 3：与当前频道对比，分两种情况处理
情况 A — 用户填写的频道与当前对话频道一致：
⚠️ 你填写的频道「<CHANNEL>」与当前对话所在频道相同。请确认绑定方式：
A. 绑定到当前机器人应用（当前 Account: <当前 accountId>）
B. 绑定到该频道的另一个机器人应用（需提供新的应用凭证）
C. 跳过频道绑定（稍后手动配置）
- 选 A：直接使用当前 accountId，跳到 Step 5
- 选 B：继续 Step 4（展示该频道的参数问卷）
- 选 C：标记 BIND_SKIP=true，进入 Phase 2
情况 B — 用户填写的频道与当前对话频道不一致：
直接进入 Step 4。
Step 4：展示该频道的动态参数问卷
根据 references/channel-params.md 中对应频道的「用户需提供的参数」，
动态生成问卷展示给用户：
📋 请提供「<CHANNEL>」频道的配置参数：
<参数1名称>（<说明>）：___________
<参数2名称>（<说明>）：___________
...
Account ID（此账号的别名，默认 default）：___________（可留空）
<如该频道需要特殊前置操作，在此提示，如飞书需先安装插件>
等待用户填写完成后，继续 Step 5。
Step 5：记录最终绑定参数
将以下信息记录供 Phase 3 使用：
BIND_CHANNEL = <channel>
BIND_ACCOUNT_ID = <accountId>
BIND_PARAMS = { <参数键值对，按该频道的 channels add 命令格式组织> }
BIND_SKIP = true / false
BIND_NEEDS_PLUGIN = true / false # 飞书、LINE、Zalo 等需要先装插件
BIND_NEEDS_QR = true / false # WhatsApp 等需要 QR 扫码
进入 Phase 2。
Phase 2 — 生成 Workspace 文件
根据用户填写的信息，调用 scripts/generate-workspace.sh 生成 workspace 目录和所有文件。
读取 references/workspace-templates.md 了解每个文件的模板结构，然后用用户提供的信息填充变量。
bash scripts/generate-workspace.sh \
--id "<AGENT_ID>" \
--name "<AGENT_NAME>" \
--emoji "<EMOJI>" \
--theme "<THEME>" \
--user-name "<USER_NAME>" \
--user-context "<USER_CONTEXT>" \
--workspace "<WORKSPACE_PATH>"
脚本会生成以下文件（详见 references/workspace-templates.md）：
| 文件 | 作用 |
|---|---|
IDENTITY.md | Agent 身份：名称、emoji、主题、自我认知 |
SOUL.md | 核心价值观、行为哲学、沟通风格 |
AGENTS.md | 操作规程、记忆读取顺序、安全边界、进化规则 |
USER.md | 用户画像：名字、偏好、沟通风格 |
HEARTBEAT.md | 周期自检清单，含进化触发逻辑 |
MEMORY.md | 长期记忆，初始化为空结构 |
TOOLS.md | 工具能力说明，初始化为默认模板 |
.learnings/LEARNINGS.md | 学习日志，供 self-improving-agent 使用 |
.learnings/ERRORS.md | 错误日志 |
Phase 3 — 执行 CLI 注册
生成文件后，依次执行以下命令：
# 1. 注册 Agent
openclaw agents add <AGENT_ID> --workspace <WORKSPACE_PATH>
# 2. 应用 Identity（从 IDENTITY.md 读取）
openclaw agents set-identity --agent <AGENT_ID> --from-identity
# 3. 绑定频道（使用 Phase 1.8 确认的参数，BIND_SKIP=true 则跳过）
if [ "$BIND_SKIP" != "true" ]; then
# 3a. 如需先安装插件（飞书、LINE、Zalo 等）
if [ "$BIND_NEEDS_PLUGIN" = "true" ]; then
openclaw plugin add <BIND_CHANNEL>
fi
# 3b. 添加频道账号（使用 channel-params.md 中对应频道的 channels add 命令格式）
openclaw channels add --channel <BIND_CHANNEL> --account <BIND_ACCOUNT_ID> <BIND_PARAMS>
# 3c. 绑定 Agent 路由
openclaw agents bind --agent <AGENT_ID> --bind <BIND_CHANNEL>:<BIND_ACCOUNT_ID>
# 3d. 如需 QR 扫码配对（WhatsApp 等），提示用户手动完成
if [ "$BIND_NEEDS_QR" = "true" ]; then
echo "⚠️ 请运行以下命令扫描 QR 码完成配对："
echo " openclaw channels login --channel <BIND_CHANNEL> --account <BIND_ACCOUNT_ID>"
fi
fi
# 4. 确认注册成功
openclaw agents list
如果任一命令失败，向用户报告具体错误，不要静默跳过。
Phase 4 — 安装进化 Skills
两个 skill 的分工与闭环
这两个 skill 不是替代关系，而是上下游关系，缺一不可：
| skill | 角色 | 写入位置 | 读取位置 |
|---|---|---|---|
self-improving-agent | 观察者／记录员 | .learnings/ERRORS.md<br>.learnings/LEARNINGS.md<br>memory/YYYY-MM-DD.md | 每次 session 的对话内容 |
capability-evolver | 执行引擎 | SOUL.md、TOOLS.md 等（需批准）<br>assets/gep/events.jsonl | memory/YYYY-MM-DD.md<br>.learnings/ERRORS.md<br>.learnings/LEARNINGS.md |
闭环链路：
每次对话
└→ self-improving-agent 写入 memory/YYYY-MM-DD.md + .learnings/
└→ heartbeat 触发 capability-evolver 扫描上述两个信号源
└→ 生成进化提案 → 发给用户批准 → 应用变更
⚠️ 关键：
memory/YYYY-MM-DD.md是两者的衔接点。 Agent 必须在每次 session 结束时按AGENTS.md规定的格式写入该文件， capability-evolver 才能读到有效信号。如果 memory/ 为空，进化不会触发。
安装命令
在 workspace 目录下执行：
# 安装 self-improving-agent（信号收集层）
npx playbooks add skill openclaw/skills --skill self-improving-agent
# 安装 capability-evolver（进化执行层）
npx playbooks add skill openclaw/skills --skill capability-evolver
capability-evolver 已在 .env 中配置为 --review 模式（变更需用户批准），无需额外操作。
Phase 5 — 输出用户操作清单
执行完所有步骤后，向用户发送以下清单（用实际值替换占位符）：
✅ Agent "<AGENT_NAME>"（ID: <AGENT_ID>）已创建完毕！
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📋 接下来你需要完成的操作：
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【必做】
1. 初始化 Git 版本控制（capability-evolver 依赖 git 进行回滚）：
cd <WORKSPACE_PATH>
git init
git add .
git commit -m "init: <AGENT_NAME> agent workspace"
【推荐】
2. 备份到私有仓库（保护你的 Agent 记忆和个性）：
git remote add origin <YOUR_PRIVATE_REPO_URL>
git push -u origin main
3. 启动第一次对话，完成 bootstrap：
在你的频道中发送给 Agent：
"Hey, let's get you set up. Read your IDENTITY.md and tell me who you are."
【如需绑定频道（如果刚才跳过了）】
4. openclaw agents bind --agent <AGENT_ID> --bind <channel:account>
【进化管理】
5. Agent 会按照 <HEARTBEAT_INTERVAL> 的频率自检并记录学习日志。
当 capability-evolver 检测到需要进化时，会向你发送变更请求，
你批准后（node index.js --review）变更才会应用。
如需立即触发一次进化分析：
cd <WORKSPACE_PATH>
node index.js --review
【可选：加入 EvoMap 进化网络】
6. npx playbooks add skill openclaw/skills --skill evomap-gepa2a
（让你的 Agent 参与跨 Agent 的进化资产共享网络）
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📁 Workspace 位置：<WORKSPACE_PATH>
🔁 进化模式：capability-evolver --review（变更需你批准）
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错误处理
openclaw agents add失败：检查 workspace 路径是否存在，检查 ID 是否已被占用（openclaw agents list）npx playbooks失败：提示用户确认 Node.js 已安装（node --version），以及网络连通性- workspace 路径已存在：提示用户是否覆盖，不要直接覆盖
- 用户跳过必填字段：不进行下一步，明确提示哪些字段是必须的
相关参考
references/workspace-templates.md— 所有 workspace 文件的完整模板（Phase 2 必读）scripts/generate-workspace.sh— workspace 生成脚本（Phase 2 调用）- OpenClaw 文档：https://docs.openclaw.ai/cli/agents