queen

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——

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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

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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：

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"

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「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？」