| name | queen |
| description | 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。 |
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_H | Harness 控制层 | AI 怎么不犯错、不失控 | references/state-h.md |
| 🟡 STATE_M | MemPalace 记忆层 | AI 怎么不忘事、有历史依据 | references/state-m.md |
| 🟢 STATE_L | Learning 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。"
将 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:
- 更新 MEMORY.md 中进度表,将 STATE_H 行标记为
✅ 已完成 + 今日日期
- 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:
- 更新 MEMORY.md 中进度表,将 STATE_M 行标记为
✅ 已完成 + 今日日期
- 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:
- 更新 MEMORY.md 中进度表,将 STATE_L 行标记为
✅ 已完成 + 今日日期
- 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」:
- 读取 MEMORY.md,查找
queen 架构升级进度 表格
- 找到最后完成的层级,直接进入下一个 STATE
- 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
- 如果没有进度记录,询问:「上次完成了哪一层?」