| name | management-rules |
| version | 2.0.0 |
| description | 管理规则手册 - 沟通规则、任务管理、报告机制、记忆更新、安全规则：
1. 全局考虑：覆盖人/事/物/环境/外部集成/边界情况
2. 系统考虑：规则定义→执行→监督→改进完整闭环
3. 迭代机制：PDCA循环，版本历史，反馈收集
4. Skill化：标准SKILL.md格式，可安装可调用
5. 自动化：自动合规检查+cron监控+报告生成
|
| author | Satisficing Institute |
| tags | ["management","rules","compliance","governance"] |
| requires | [{"model":"kimi-coding/k2p5"},{"local_tools":["python3"]}] |
管理规则手册 Skill V2.0.0
S1: 全局考虑 (Global Coverage)
1.1 人 - 规则适用对象
| 角色 | 规则重点 | 权限 | 边界情况 |
|---|
| Director(人类) | 战略决策、规则制定 | 最高权限 | 规则豁免权 |
| Captain(AI) | 任务管理、资源协调 | 执行权 | 紧急情况处置 |
| Specialist(AI) | 专业执行、质量交付 | 操作权 | 专业判断优先 |
| Auditor(AI) | 合规检查、监督 | 审计权 | 强制阻断权 |
| 外部用户 | 服务使用 | 受限权限 | 请求权 |
1.2 事 - 五大规则体系
rule_systems:
communication_rules:
description: "沟通规则"
components:
- 汇报层级: "按角色分级汇报"
- 沟通准则: "清晰、及时、完整"
- 响应时效: "P0立即，P1 1h，P2 4h，P3 24h"
escalation: "超时自动升级"
task_management:
description: "任务管理"
components:
- 生命周期: "创建→分配→执行→检查→关闭"
- 优先级: "P0/P1/P2/P3四级"
- 截止日期: "必设，可调整"
tracking: "全程跟踪"
reporting_mechanism:
description: "报告机制"
components:
- 晨报: "每日09:00"
- 日报: "每日23:59"
- 周报: "每周日"
- 里程碑: "达成时"
automation: "自动生成"
memory_update:
description: "记忆更新"
components:
- MEMORY.md:
1.3 物 - 规则管理资源
| 资源类型 | 管理规则 | 监控 | 边界处理 |
|---|
| 规则文档 | 版本控制 | 变更审计 | 冲突检测 |
| 合规数据 | 定期采集 | 实时分析 | 缺失告警 |
| 报告模板 | 标准化 | 格式检查 | 自动修正 |
| 记忆文件 | 完整性 | 更新频率 | 自动提醒 |
1.4 环境 - 规则运行上下文
| 环境因素 | 规则调整 | 验证 |
|---|
| 紧急程度 | P0简化流程 | 事后审计 |
| 时间约束 | 截止临近加速 | 质量检查 |
| 资源可用 | 资源不足降级 | 影响评估 |
| 外部变化 | 合规要求更新 | 审查 |
1.5 外部集成
integrations:
role_federation:
type: 角色管理
data_flow: "规则 → 角色权限"
action: "角色行为约束"
quality_gate_system:
type: 合规检查
data_flow: "执行数据 → 合规审计"
action: "违规行为标记"
worry_list_manager:
type: 风险监控
data_flow: "规则违反 → 担忧清单"
action: "合规风险预警"
feishu_messaging:
type: 通知推送
data_flow: "规则提醒 → 消息通知"
action: "定时规则提醒"
calendar_system:
type: 截止管理
data_flow: "日历事件 → 规则触发"
action: "截止前规则检查"
1.6 边界情况处理
| 边界场景 | 检测 | 处理 |
|---|
| 规则冲突 | 一致性检查 | 优先级仲裁 |
| 规则缺失 | 场景未覆盖 | 标记待补充 |
| 例外请求 | 人工申请 | 审计追踪+授权 |
| 规则过时 | 定期审查 | 更新标记 |
| 执行异常 | 监控告警 | 人工介入 |
S2: 系统考虑 (Systematic)
2.1 规则管理闭环
规则定义 → 发布生效 → 执行监控 → 合规检查 → {合规?}
├─ 是 → 效果评估 → 持续运行
└─ 否 → 违规处理 → 整改跟踪
↓
规则优化 ← 反馈收集 ← 定期复盘
2.2 输入处理
| 输入类型 | 验证 | 转换 |
|---|
| 规则变更 | 权限+格式 | 版本更新 |
| 执行数据 | 完整性 | 合规指标 |
| 反馈建议 | 来源验证 | 改进项 |
| 外部要求 | 影响评估 | 规则补充 |
2.3 规则引擎
rule_engine:
parser:
- 规则语法解析
- 依赖关系分析
- 冲突检测
validator:
- 权限验证
- 条件匹配
- 动作执行
monitor:
- 执行跟踪
- 违规检测
- 效果测量
2.4 输出规范
| 输出类型 | 格式 | 内容 |
|---|
| 规则文档 | Markdown | 结构化规则 |
| 合规报告 | 表格 | 合规率+问题列表 |
| 违规通知 | 消息 | 违规详情+整改要求 |
| 改进建议 | 列表 | 优先级+建议 |
2.5 反馈闭环
| 反馈 | 来源 | 应用 |
|---|
| 执行问题 | 角色反馈 | 规则细化 |
| 合规数据 | 自动检查 | 规则效果评估 |
| 改进建议 | 复盘会议 | 规则更新 |
| 外部要求 | 合规审计 | 规则补充 |
2.6 故障处理
| 故障 | 检测 | 响应 |
|---|
| 规则解析错误 | 语法检查 | 回滚+告警 |
| 规则冲突 | 一致性检查 | 禁用冲突规则 |
| 监控失效 | 心跳检测 | 降级模式 |
| 数据丢失 | 校验失败 | 备份恢复 |
S3: 迭代机制 (Iterative)
3.1 PDCA循环
Plan(计划):
- 每月制定规则优化计划
5. automation
- 规划规则更新
Do(执行):
- 执行规则监控
- 收集合规数据
- 记录执行情况
Check(检查):
- 统计合规率
- 分析违规模式
- 评估规则效果
Act(改进):
- 更新规则内容
- 优化执行流程
- 完善监控指标
3.2 版本历史
| 版本 | 日期 | 变更 | 作者 |
|---|
| v2.0.0 | 2026-03-21 | 5标准全覆盖 | 满意解研究所 |
| v1.1.0 | 2026-03-18 | 增加安全规则 | 满意解研究所 |
| v1.0.0 | 2026-03-15 | 初始版本 | 满意解研究所 |
3.3 反馈收集
| 源 | 频率 | 用途 |
|---|
| 执行日志 | 实时 | 规则效果 |
| 合规检查 | 每日 | 违规统计 |
| 角色反馈 | 实时 | 规则改进 |
| 外部审计 | 每月 | 体系完善 |
3.4 优化触发
| 指标 | 阈值 | 动作 |
|---|
| 合规率 | <90% | 规则重审 |
| 违规频率 | >5/周 | 专项改进 |
| 规则冲突 | >0 | 立即解决 |
| 用户投诉 | >2/月 | 规则优化 |
S4: Skill化 (Skill-ified)
4.1 目录结构
management-rules/
├── SKILL.md # 本文件
├── _meta.json # 元数据
├── scripts/
│ ├── rules_runner.py # 主运行脚本
│ ├── parser.py # 规则解析
│ ├── validator.py # 合规验证
│ ├── monitor.py # 执行监控
│ └── reporter.py # 报告生成
├── config/
│ ├── rules.yaml # 规则定义
│ └── thresholds.yaml # 阈值配置
├── rules/
│ ├── communication.md # 沟通规则
│ ├── task_management.md # 任务管理
│ ├── reporting.md # 报告机制
│ ├── memory.md # 记忆更新
│ └── security.md # 安全规则
└── logs/
└── rules.log # 运行日志
4.2 标准化接口
class ManagementRules:
def query_rule(self, rule_type: str, query: str) -> Rule:
"""查询规则"""
pass
def check_compliance(self, action: str, context: dict) -> ComplianceResult:
"""检查合规性"""
pass
def update_rule(self, rule_id: str, content: str) -> None:
"""更新规则"""
pass
def generate_report(self, period: str) -> Report:
"""生成合规报告"""
pass
def get_template(self, template_type: str) -> str:
"""获取报告模板"""
pass
4.3 调用方式
openclaw skill install management-rules
openclaw skill run management-rules query --type communication
openclaw skill run management-rules check --action "task_close"
openclaw skill run management-rules report --period daily
openclaw skill run management-rules template --type morning
S5: 自动化 (Automation)
5.1 Cron定时任务
{
"jobs": [
{
"name": "management-rules-compliance-check",
"schedule": "0 */6 * * *",
"command": "cd /root/.openclaw/workspace/skills/management-rules && python3 scripts/rules_runner.py check",
"description": "每6小时执行合规检查"
},
{
"name": "management-rules-daily-report",
"schedule": "59 23 * * *",
"command": "cd /root/.openclaw/workspace/skills/management-rules && python3 scripts/rules_runner.py report",
"description": "每日23:59生成合规日报"
},
{
"name": "management-rules-weekly-review",
"schedule": "47 22 * * 0",
"command": "cd /root/.openclaw/workspace/skills/management-rules && python3 scripts/rules_runner.py weekly"
5.2 自动化脚本
| 脚本 | 功能 | 触发 |
|---|
rules_runner.py | 主控 | cron/手动 |
parser.py | 规则解析 | 加载时 |
validator.py | 合规验证 | 执行时 |
monitor.py | 执行监控 | 持续 |
reporter.py | 报告 | 定时 |
5.3 自动监控
| 监控项 | 阈值 | 告警 |
|---|
| 合规率 | <95% | 质量告警 |
| 违规数 | >3/天 | 紧急通知 |
| 规则冲突 | >0 | 立即告警 |
| 更新延迟 | >24h | 提醒 |
附录：命令参考
| 命令 | 功能 | 示例 |
|---|
query [type] | 查询规则 | query communication |
check [action] | 检查合规 | check task_close |
report [period] | 生成报告 | report daily |
template [type] | 获取模板 | template morning |
版本: v2.0.0
更新日期: 2026-03-21
作者: 满意解研究所
