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brain v1.1.7 用户版（免费）：让AI Agent拥有类大脑决策架构。置信度触发、双保险记忆、经验胶囊复用。开箱即用，3片段内存池，2并发上限。
Mit Codex oder Claude installieren Kopieren Sie diesen Prompt, fügen Sie ihn in Codex, Claude oder einen anderen Assistant ein und lassen Sie die Skill-Seite prüfen und installieren.
Basierend auf der SOC-Berufsklassifikation
Build high-performing OpenClaw agents end-to-end. Use when you want to design a new agent (persona + operating rules) and generate the required OpenClaw workspace files (SOUL.md, IDENTITY.md, AGENTS.md, USER.md, HEARTBEAT.md, optional MEMORY.md + memory/YYYY-MM-DD.md). Also use to iterate on an existing agent's behavior, guardrails, autonomy model, heartbeat plan, and skill roster.
Orchestrate multi-agent teams with defined roles, task lifecycles, handoff protocols, and review workflows. Use when: (1) Setting up a team of 2+ agents with different specializations, (2) Defining task routing and lifecycle (inbox → spec → build → review → done), (3) Creating handoff protocols between agents, (4) Establishing review and quality gates, (5) Managing async communication and artifact sharing between agents.
Recommend curated prompts from a 10,000+ real-world image generation prompt library. Works with ANY AI image model — Nano Banana Pro, Nano Banana 2, Seedream 5.0, GPT Image 1.5, Midjourney, DALL-E 3, Flux, Stable Diffusion, and more. Use this skill when users want to: - Find proven image generation prompts (any model) - Get prompt inspiration for portraits, products, social media, posters, etc. - Create illustrations for articles, videos, podcasts, or marketing content - Browse categorized prompt templates with sample images - Translate and understand prompt techniques
A股量化数据分析工具，基于AkShare库获取A股行情、财务数据、板块信息等。用于回答关于A股股票查询、行情数据、财务分析、选股等问题。
Personalized news briefings from your chosen sources, delivered morning or evening, with voice option and smart filtering.
使用东方财富 API 获取 A 股（沪市/深市）及指数的日内分时数据。当用户询问某只 A 股或指数的日内走势、分时数据、当日行情、实时价格、分时图数据时，必须使用此 skill。触发关键词包括：分时数据、日内数据、今日行情、分时走势、intraday、当日走势、东方财富获取数据。支持沪市（market=1）和深市（market=0）。
| name | brain |
| license | MIT |
| version | 1.1.7-user |
| description | brain v1.1.7 用户版（免费）：让AI Agent拥有类大脑决策架构。置信度触发、双保险记忆、经验胶囊复用。开箱即用，3片段内存池，2并发上限。 |
| source | https://github.com/1yihui/YiHui |
| compatibility | openclaw |
你的AI Agent，正在漏掉你给它的每一次机会
这不怪Agent。怪它没有大脑。
brain不是提示词模板，不是一堆规则文档。
是真的让Agent有一套类大脑神经网络在工作：
收到任务
→ 感知：这是什么活儿，紧急吗，跟之前有关系吗
→ 思考：这事我能做吗，要花多少预算，要不要先写个快照
→ 记忆：有没有做过类似的，上次怎么干的
→ 执行：派给谁，怎么派，超时了怎么办
→ 复盘：成了吗，要不要把这次经验存起来
每个环节都有脚本支撑，每个决策都有据可查。
Agent每次接活儿，先给自己打个分（0~1）。
打分不是拍脑袋，是信号表算出来的：
+0.1 历史成功过这个类型
+0.1 任务描述很明确
-0.3 涉及删除/销毁
-0.2 涉及发布/上线
-0.2 涉及密码/密钥
-0.2 系统核心配置
-0.2 第一次遇到这种任务
置信度<0.6时，系统强制先写快照再执行。 就算中途断电，回来一看就知道做到哪了。
Agent每次成功搞定一个复杂任务，把这次"怎么干的"打包成胶囊。
下次遇到类似的，直接调取经验，不用从0摸索。
胶囊 = 一套可复用的成功模式
比如：
CAP-飞书消息发送-20260401.md
CAP-官网迭代流程-20260415.md
胶囊有成熟度：
问Agent："上次那个调研是怎么做的来着？"
它能语义搜索历史记忆，不只是关键词匹配。
| 用户版 | 完整版 | |
|---|---|---|
| 置信度触发 | ✅ | ✅ 精确化+对抗验证 |
| 经验胶囊 | ✅ 手动创建 | ✅ 自动维护成熟度 |
| 语义记忆搜索 | ✅ 基础版 | ✅ 全量QMD（~24000 chunks） |
| 并发Agent上限 | 2个 | 无限制 |
| 内存池上限 | 3片段/5K tokens | 无限制/30K tokens |
| 自动化脚本 | ❌ | ✅ 全部（含auto-*系列） |
| 记忆Fragment接口 | ❌ | ✅ 标准化 |
| 测试框架 | ❌ | ✅ 30+用例自动化验证 |
| Context实时监控 | ❌ | ✅ 自动压缩+标注 |
scripts/
├── build-session-injection.js # 会话启动时自动组装上下文
├── subagent-think-chain.js # 任务分类+置信度评估（派agent前必跑）
├── subagent-budget.js # 任务复杂度→预算+模型分配
├── subagent-watchdog.js # 超时重试+失败兜底
├── pre-checkpoint.js # 高危任务前主动写快照
├── capsule-auto-suggest.sh # 任务完成后自动建议创建胶囊
└── create-capsule.sh # 手动创建胶囊
# 1. 复制脚本到brain目录
cp ~/.openclaw/skills/brain-v1.1.7-user/scripts/* \
~/.openclaw/skills/brain-v1.1.7/scripts/
# 2. 启动上下文注入（在 openclaw.json 的 agents.defaults 下加入）
"bootstrapExtraFiles": [
"memory/SNAPSHOT.md",
"memory/工作缓冲区.md"
]
# 3. 任务来了，先跑思考链
node ~/.openclaw/skills/brain-v1.1.7/scripts/subagent-think-chain.js "<任务描述>"
Q: 为什么不给我更多并发和内存？ A: 用户版是证明能力的。如果这套系统对你有价值，完整版给你专业级的无限量。
Q: 真的有用吗？ A: 最直接验证：跑一个复杂任务，中途Ctrl+C断掉，然后新会话里问"刚才那个任务做到哪了"。有快照的版本能接上，没快照的版本从头开始。
Q: 会不会太复杂？ A: 用户版已经做了最大简化。你只需要记住一件事：每个任务开始前跑一下 subagent-think-chain.js，剩下的脚本自动处理。
装上之后，你的Agent不再健忘，不再乱来，不再忘了自己干到哪了。
不是变聪明了——是终于有记性了。
一个中国开发者。
至今没搞懂python到底是干什么用的，没学过任何语言，但对架构及工程思维有那么一点点🤏天赋（自夸）。
最初只是想让我的agent别那么健忘，省点token，结果越搞越上头，一不小心整出了一套类大脑神经网络架构。
pete说过："你很难和一个只想玩的人做对手"
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