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使用 agency-agents-zh 中文 AI 智能体角色库，为 AI 编程工具提供 215 个即插即用的专家角色
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Build AI agents using NVIDIA Object-Oriented Agents framework with Python classes, typed methods, and LLM-driven generation
Local-first personal AI agent with harness, loop, memory, and eval pillars
Real-time voice runtime for AI agents with full-duplex conversation, background task execution, and continuous presence
استنادا إلى تصنيف SOC المهني
عرض SKILL.md
| name | agency-agents-zh-skill |
| description | 使用 agency-agents-zh 中文 AI 智能体角色库，为 AI 编程工具提供 215 个即插即用的专家角色 |
| triggers | ["如何安装 agency-agents-zh 智能体","帮我配置中文 AI 角色库","使用 agency-agents-zh 专家角色","安装小红书运营智能体","配置 OpenClaw 中文智能体","agency-orchestrator 多智能体编排","如何使用中国市场原创智能体","为 Cursor 安装中文 AI 专家角色"] |
Skill by ara.so — AI Agent Skills collection.
agency-agents-zh 是一个包含 215 个即插即用 AI 专家角色的中文智能体库，覆盖工程、设计、营销、产品、游戏、安全、金融等 18 个部门。支持 Claude Code、Cursor、Copilot、OpenClaw 等 17 种 AI 编程工具。除了完整翻译上游 165 个角色外，新增了 50 个中国市场原创智能体（小红书、抖音、微信、飞书、钉钉、跨境电商等）。
# 克隆仓库
git clone https://github.com/jnMetaCode/agency-agents-zh.git
cd agency-agents-zh
# 自动检测已安装工具并安装
./scripts/install.sh
# 指定工具安装
./scripts/install.sh --tool openclaw # OpenClaw（推荐）
./scripts/install.sh --tool claude-code # Claude Code
./scripts/install.sh --tool cursor # Cursor
./scripts/install.sh --tool copilot # GitHub Copilot
./scripts/install.sh --tool gemini-cli # Gemini CLI
./scripts/install.sh --tool qwen # Qwen Code
./scripts/install.sh --tool codex # Codex CLI
./scripts/install.sh --tool aider # Aider
./scripts/install.sh --tool windsurf # Windsurf
./scripts/install.sh --tool hermes # Hermes Agent
OpenClaw 使用三文件结构：SOUL.md（身份人设）+ AGENTS.md（业务能力）+ IDENTITY.md（简介）
# 第一步：转换为 OpenClaw 格式
./scripts/convert.sh --tool openclaw
# 第二步：安装到 OpenClaw 目录
./scripts/install.sh --tool openclaw
# 智能体文件会安装到：~/.openclaw/souls/
# 重启 OpenClaw 网关后生效
# Claude Code
cp -r marketing/*.md ~/.claude/agents/
cp -r engineering/*.md ~/.claude/agents/
cp -r design/*.md ~/.claude/agents/
# GitHub Copilot
cp -r marketing/*.md ~/.github/copilot/agents/
cp -r engineering/*.md ~/.github/copilot/agents/
# Cursor
cp -r marketing/*.md ~/.cursor/agents/
安装后，在任意 AI 编程工具中通过自然语言激活：
激活前端开发者模式，帮我构建一个 React 组件
切换到小红书运营专家角色，帮我策划一个产品种草方案
使用安全工程师角色审查这段代码的安全漏洞
# 列出所有智能体
ls -R engineering/ design/ marketing/ product/ game/ security/ finance/ data/
# 查看工程类智能体
ls engineering/
Agency Orchestrator 让多个智能体协作完成复杂任务。
npm install -g agency-orchestrator
# 一句话描述需求，自动选角+编排+执行
ao compose "帮我写一篇关于 AI Agent 的深度分析文章" --run
# 输出：
# 🎭 自动选角 → 叙事学家 + 心理学家 + 内容创作者
# 📊 自动编排 → DAG 工作流，并行执行
# ✅ 自动交付 → 完整成果
# 查看可用模板
ao templates
# 使用开发类模板
ao run --template web-app-mvp --params "项目名称=电商平台,技术栈=Next.js"
# 使用营销类模板
ao run --template social-media-campaign --params "产品=智能手表,平台=小红书"
创建 workflow.yaml：
name: 小红书产品种草全流程
description: 从调研到投放的完整流程
agents:
- id: researcher
role: marketing/marketing-xiaohongshu-operator.md
task: 分析目标用户画像和竞品内容策略
- id: content_creator
role: marketing/marketing-content-creator.md
task: 创作 5 篇种草笔记（3 图文 + 2 视频）
depends_on: [researcher]
- id: kol_matcher
role: marketing/marketing-xiaohongshu-operator.md
task: 推荐 10 位匹配 KOL 及报价预估
depends_on: [researcher]
- id: ad_planner
role: marketing/marketing-ad-campaign-manager.md
task: 制定信息流投放计划和预算分配
depends_on: [content_creator, kol_matcher]
config:
llm: deepseek # 或 claude, gemini, openai
parallel:
运行工作流：
ao run workflow.yaml
# 工作流失败后，单独重跑某个步骤
ao resume workflow.yaml --step content_creator
# 从某个步骤开始继续
ao resume workflow.yaml --from ad_planner
文件: marketing/marketing-xiaohongshu-operator.md
使用场景：
切换到小红书运营专家，帮我策划一款智能手表的种草方案
交付物：
文件: engineering/engineering-pc-host-engineer.md
使用场景：
激活上位机工程师角色，帮我开发一个工业检测设备的 Qt 界面
核心能力：
代码示例（自动生成）：
// ModbusManager.h
class ModbusManager : public QObject {
Q_OBJECT
public:
explicit ModbusManager(QObject *parent = nullptr);
bool connectDevice(const QString &ip, int port);
signals:
void dataReceived(quint16 registerAddr, quint16 value);
private:
QModbusTcpClient *modbusClient;
};
文件: engineering/engineering-wechat-mini-program-developer.md
使用场景：
使用微信小程序开发者角色，帮我构建一个电商小程序
核心能力：
代码示例：
// pages/product/product.js
Page({
data: {
product: null,
canvasId: 'shareCanvas'
},
onLoad(options) {
this.loadProduct(options.id);
},
async loadProduct(id) {
const db = wx.cloud.database();
const res = await db.collection('products').doc(id).get();
this.setData({ product: res.data });
},
async onBuyNow() {
const res = await wx.cloud.callFunction({
name: 'createOrder',
data: { productId: this.data.product._id }
});
wx.requestPayment({
...res.result.payment,
success: () => wx.navigateTo({ url: '/pages/order/order' })
});
}
});
文件: engineering/engineering-feishu-integration-developer.md
使用场景：
切换到飞书集成开发工程师，帮我开发一个审批流机器人
核心能力：
代码示例：
// server.js
const express = require('express');
const app = express();
app.post('/webhook/approval', async (req, res) => {
const { event } = req.body;
if (event.type === 'approval_instance.approved') {
const instanceCode = event.instance_code;
// 更新多维表格
await fetch('https://open.feishu.cn/open-apis/bitable/v1/apps/{app_token}/tables/{table_id}/records', {
method: 'POST',
headers: {
'Authorization': `Bearer ${process.env.FEISHU_ACCESS_TOKEN}`,
'Content-Type': 'application/json'
},
body: JSON.stringify({
fields: {
'审批状态': '已通过',
'审批时间': new Date().toISOString()
}
})
});
// 发送通知
await sendMessage(event.user_id, '您的审批已通过！');
}
res.json({ code: 0 });
});
文件: engineering/engineering-frontend-developer.md
使用场景：
激活前端开发者模式，帮我构建一个现代化的 React Dashboard
核心能力：
代码示例：
// components/Dashboard.tsx
import { useEffect, useState } from 'react';
import { Card, Chart } from '@/components/ui';
interface DashboardData {
users: number;
revenue: number;
trend: Array<{ date: string; value: number }>;
}
export function Dashboard() {
const [data, setData] = useState<DashboardData | null>(null);
useEffect(() => {
fetch('/api/dashboard')
.then(res => res.json())
.then(setData);
}, []);
if (!data) return <div>加载中...</div>;
return (
<div className="grid grid-cols-3 gap-4">
<Card title="总用户数">
{data.users}
¥{data.revenue}
);
}
33 个智能体，涵盖：
18 个智能体，涵盖：
40 个智能体，涵盖：
22 个智能体，涵盖：
创建 ~/.agency-orchestrator/config.yaml：
# LLM 配置
llm:
provider: deepseek # deepseek, claude, openai, gemini
api_key_env: DEEPSEEK_API_KEY # 环境变量名称
model: deepseek-chat
temperature: 0.7
max_tokens: 4000
# 智能体路径
agents:
base_dir: ~/.openclaw/souls # 或 ~/.claude/agents
auto_discover: true
# 输出配置
output:
default_dir: ./agency-output
format: markdown # markdown, json, html
include_metadata: true
# 并行执行配置
execution:
max_parallel: 3
timeout: 300 # 秒
retry: 2
# .env 文件
DEEPSEEK_API_KEY=your_deepseek_api_key
CLAUDE_API_KEY=your_claude_api_key
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key
# 飞书/钉钉集成
FEISHU_APP_ID=your_feishu_app_id
FEISHU_APP_SECRET=your_feishu_app_secret
DINGTALK_APP_KEY=your_dingtalk_app_key
DINGTALK_APP_SECRET=your_dingtalk_app_secret
# 微信小程序
WECHAT_APP_ID=your_wechat_app_id
WECHAT_APP_SECRET=your_wechat_app_secret
切换到安全工程师角色
请审查以下代码的安全问题：
[粘贴代码]
激活前端开发者
[完成 UI 开发后]
现在切换到后端架构师，设计对应的 API
# 一句话描述复杂需求
ao compose "开发一个小红书运营工具，包含内容创作、数据分析、KOL 推荐功能" --run
# 自动选角：
# - 小红书运营专家（需求分析）
# - 前端开发者（UI 实现）
# - 后端架构师（API 设计）
# - 数据工程师（数据管线）
# 电商小程序全栈开发
ao run --template wechat-mini-program-ecommerce
# 工业上位机开发
ao run --template industrial-hmi-qt
# 小红书营销全流程
ao run --template xiaohongshu-full-campaign
症状：在 AI 工具中无法激活智能体
解决方案：
# 检查安装路径
ls ~/.claude/agents/
ls ~/.openclaw/souls/
# 重新安装
./scripts/install.sh --tool claude-code --force
# 重启 AI 工具
症状：convert.sh 报错
解决方案：
# 确保有执行权限
chmod +x scripts/convert.sh
# 手动指定输出目录
./scripts/convert.sh --tool openclaw --output ./converted
# 检查依赖
which python3 # 需要 Python 3.7+
症状：ao compose 报 API 错误
解决方案：
# 检查环境变量
echo $DEEPSEEK_API_KEY
# 测试连接
ao test-connection --provider deepseek
# 切换到免费 LLM
ao compose "任务描述" --llm gemini-cli --run
症状：智能体输出乱码
解决方案：
# 设置终端编码
export LANG=zh_CN.UTF-8
export LC_ALL=zh_CN.UTF-8
# 检查文件编码
file -i marketing/marketing-xiaohongshu-operator.md
# 应显示：charset=utf-8
症状：Agency Orchestrator 任务超时
解决方案：
# 在 workflow.yaml 中增加超时时间
config:
timeout: 600 # 从 300 秒增加到 600 秒
# 或减少并行度
config:
max_parallel: 1 # 串行执行，避免 API 限流
创建 custom/my-agent.md：
---
name: 我的自定义专家
role: 特定领域专家
department: 自定义部门
---
# 角色定义
你是一位...
## 核心能力
1. ...
2. ...
## 工作流程
- 步骤 1：...
- 步骤 2：...
## 交付物
- [ ] ...
安装：
cp custom/my-agent.md ~/.claude/agents/
# combo-workflow.yaml
name: 全栈开发+运营组合
agents:
- role: engineering/engineering-frontend-developer.md
- role: engineering/engineering-backend-architect.md
- role: marketing/marketing-xiaohongshu-operator.md
- role: design/design-ui-designer.md
# 转换所有智能体为 Cursor 格式
for dept in engineering design marketing product; do
./scripts/convert.sh --tool cursor --input $dept --output ./cursor-agents/$dept
done
快速开始：克隆仓库 → 运行 ./scripts/install.sh → 在 AI 工具中激活智能体 → 开始使用 215 个专家角色！