用openclaw开发skill的技巧

兄弟们，我终于养出了一只会做 ppt 的 龙虾，而且是大龙虾，你看，我只是在手机上摆个文档发过去，让他帮我做 ppt， 他 就一口气帮我做成了十几种不同风格的 ppt。 有 这样的这样的、 这样的，还有这样的、这样的，今天一分钟教会你。首先，你需要给你的龙虾配置个擅长做 ppt 的 api key， 比如 mini max 二点五，它的高阶文档处理能力非常屌，而且还是给你的龙虾配置个做 ppt 的 skill， 就是这个之前讲过的有几万个 skill 的 网站里面找到这个 anselpik 出品的 ppt skill， 然后把这个指令复制下来，发给你的龙虾，让它安装这个技能。 最后一步是调试，用我这个祖传的指令文档，加上你的原始材料，就能做出多种风格而且非常专业的 ppt。 如果有需要调整的地方，直接让它调整就行。更牛的是，它会自我训练，自我加强，越做越好。最后要说的是，用 mini max api 的 时候，记得去用它的 coding plan， 超级便宜， 一杯咖啡的花费都肯随便用，这个能力和价格也太适合养龙虾了。以后我就有一个全年候待命的 ppt 工程师为我服务了，帮我再做一份 ppt， 详细文档已经整理好了，点赞关注，轻松获得！

我们把 open code 接上了机械臂，然后用中文和他说清楚要怎样运动，他就自己开始思考。这时他自己在用 s d k 编程， 然后全自动开始运行，先回归零点，再按照自己规划的路径走了一遍，和我用文字提的要求完全一致，最后把执行的结果坐标都返回了，然后又让他自己写成 skill， 简直太简单了。

hello， 我是 ai， 普通话，用通俗易懂的语言讲解 ai 方案，既讲优点也讲缺点。今天咱们来聊聊怎么给 open curl 开发一个对接内部信息系统的 skill。 大家都知道 open curl 很 厉害，但是怎么自定义扩展技能 是陪自己企业的系统，这就是问题了。接下来我就一步步给大家讲讲怎么开发这个自定义技能。咱们就以查询内部员工信息系统为例。第一步，得给这个技能创建一个家。 open call 的 自定义技能一般都放在工作群里， 咱们就给内部系统技能专门建个文件夹，就像给一件宝贝找个专属的盒子一样，这样管理起来更方便。具体操作就是在命令行里输入一些指令，创建好对应的文件夹，一个用来放调用内部系统的代码，另一个可以放一些相关的文档资料。 第二步，要写一个核心的配置文件，这就好比给这个技能制定一套规则，这个文件会告诉大模型什么时候该用这个技能 以及怎么用。比如说当用混公司内部人员信息的时候，就可以调用这个技能。同时还规定了只能进行精确查询，不能大批量查询，这也是为了保证系统的安全和稳定。第三步， 要编辑具体的业务逻辑脚本，这就像是给技能装上一个大脑，让他能真正的干活。脚本会根据用户输入的信息去内部系统里查询相关的数据。这里要注意， 千万不要把系统的健全信息直接写在脚本里，要通过环境变量的方式来设置，这样能保证信息的安全。第四步，这一步是可选的，如果内部系统的业务逻辑比较复杂，咱们可以写一些文档资料，帮助大模型更好的理解系统的规则和操作， 就像给大模型一本说明书，让他能更准确的工作。最后一步就是测试和部署，先重启一下网关或者重载配置， 然后在聊天工具里和 open core 对 话，比如让他查一下某个员工的联系方式， open core 就 会按照咱们之前设置的规则 去查询数据，然后把结果整理成大家能看懂的话反馈给我们。这里我要给大家提几个安全方面的建议。在给 open core 对 接内部系统的时候，要遵循最小权限原则， 只给他必要的权限，别给太大的权限，不然可能会有安全风险，还要明确约束他的行为，比如在进行一些重要操作之前，要先和我们确认。另外 一定要把系统的密钥通过环境变量的方式来设置，别直接写在配置文件或者脚本里。你们在实际应用 open call 的 时候有没有遇到什么难题呢？可以在评论区和我交流交流。

装了 openclaw， 但发现它什么也干不了，甚至有点笨。那是因为你还没有去 clawhub 给它装 skill。 clawhub 上有一万七千多个 skill， 我 从下载量前三十和我自己高频使用的做了交叉筛选， 只推荐这十个，装完至少强三倍。第一个 skill writing， 安全审查员，他会在你安装任何 skill 之前扫描安全风险检查红旗标识、权健范围和可疑模式，能检测 prom 的 注入工具、逃毒、隐藏恶意代码。建议在装任何其他 skill 之前先把它装上。第二个自我进化 skill， 它是 cloud 交互下载量第一的 scale， 解决大模型失忆症。它会自动把每次的错误日期、成功经验和你的编号存到本地数据库，下次遇到类似问题，直接调用历史经验实现，越用越聪明。这个 scale 的 价值不在于第一天，而在于第三十天， 用的越久， agent 越像你的数字分身。第三个， tablie search ai 专属搜索引擎，让 agent 学会上网搜索，而且搜出来结果是 ai 友好的。 不同于传统搜索引擎返回一堆链接， tabl 直接返回干净的结构化内容， agent 拿到就能用。第四个 summarize， 全格式内容，摘药专家，网页、 pdf， 图片、音频、视频，什么格式都能一口吞下去给你摘药。 我的日常用法是 tabla 搜索加 summary 总结，先搜到相关页面，再把整篇内容压缩成五百字未给上架文，效率翻倍。第五个， find scales， 寻找 scale 的 scale， 用自然语言告诉 agent 你 需要什么技能，它帮你找到并安装对应的 scale， 不知道装什么的时候直接问他就行。六个 using superpowers 来源于 superpowers， 这个强大的插件，核心理念是让 agent 严格按照先查 scale 再行动的规则做事，杜绝偷懒和无距离探索。如果你发现 agent 不 用你装好的 scale， 就 自己瞎搞， 这个 scale 能帮你管教他。第七个， react 最佳实践技能的性能优化圣经 worst one 方共同团队出品， react 和 next 最佳实践前端开发者必装。 第八个前端设计技能，帮你写出更有设计感的前端页面。按 zorbike 官方出品强制 agent 先做设计思考，再写代码，把从能跑就行提升到设计合格。第九个， github github 全流程操控，让 agent 直接操作你的 github 仓库， asos prci 一 条命令搞定。最后一个浏览器操作技能，让你的 opencloud 像人一样打开网页，点击按钮，填写表单，截图画面。最后帮大家总结一下。

这个是我用 opencloak skill 自动发的推特，从写作到发送都是它自动完成的，这个录屏的图呢，也是我用 opencloak skill 让它自动化的。今天就来给大家分享两种在 opencloak 里面使用 skill 的 方法。第一种就是直接把这些在 cloak code 里创建的 skill 全部都 copy 一 份过来。 之前也跟大家讲过， skill 的 本质上其实就是一个文件包，所以其实我就直接让它去到 cloak code 下放 skill 的 默认文件夹里面去找我想用的 skill。 比如说我之前最有这个 obsidian 画图的 skill， 然后我就让他找到这个 skill， 让他复制一份到他自己的文件夹下面，我就可以直接在我的飞书里面去直接使用它了。那这个就是我当时让他去文件夹里面找之前 obsidian 的 skill， 然后他找到了之后帮我平移过来的过程其实非常的丝滑，很快就能搞定了，搞定完了之后我直接用就行了。然 第二种方式呢，其实是根据大家自己跟小龙虾的写作流程，让他把这些流程抽象一下，固定一下，然后自己生成一个 skill。 我 昨天跟他去看怎么发推推的时候，其实是他写了一个脚本，然后我们还存了很多的各种各样的 app， 然后我就让他把这个脚本直接封装成了一个 skill， 他 接下来就可以直接去写推文，直接调用推推的 a p i 直接去发布了。 他发的内容是长这样的，也跟大家看一下，欢迎大家关注这个土豆账号。那这个步骤其实也非常简单，就是我跟小龙虾已经把这个发推的流程完全的走过一遍了，从写胶本到调 api 再到去存各种各样的 k 字到发送，那我就让他直接把这个流程提炼出来，然后让它封装成一个 skill 就 可以了，非常简单。 但这种方式其实我觉得可能是咱们会用的更普遍的方式，因为在咱们的很多很多的写作流程里面，会衍生出来很多独属于咱们自己的这种流程和 skill。 我 知道最常见的还有一种就是在官方的 flowhub 里面去下载一些 skill， 这个方法咱们下期再聊，今天就先到这，大家新年快乐，下期见。

怎么彻底告别飞书里的各种重复劳动？用一个叫 openclaw 的 工具，给自己量身打造一个无所不能的智能小助手？你想想啊，每天一打开飞书，是不是总有那么几个瞬间感觉自己就像个机器人？比如说一遍又一遍的整理会议资料，或者在云盘里翻来覆去的找一个文件，还有手动去同步那些知识库。哎，简直了！ 想象一下，要是能把这些杂事全都甩给一个真正不会累的机器人助手，那你的工作效率得提高多少倍？别急，这次的分享就是手把手教你怎么实现这个目标的终极之案。说实话，关键不在于他会聊天，而在于他掌握了我们给他的各种技能。你也可以理解成是他的超能力，每一个技能都对应着一项可以直接操作非书的强大功能。 来想个场景啊，比如刚开完一个头脑风暴会，你只要对他说一句话，他就能刷的一下，把所有的讨论要点都给你整理成一篇结构特别新奇的非书文档，甚至啊，连里面需要的数据表格都给你建好了。 怎么样，是不是感觉超酷的？那实现这个魔法的呢，就是咱们要讲的第一个核心技能，飞书 doc， 你 可以把它想象成一双看不见的手，专门帮你处理所有和飞书文档相关的繁琐操作。 你看啊，这里列了几个具体的操作，从最基础的像是 read 录取和 write 写入，到更复杂的 create table 创建表格，还有 upload image 上传图片。这意味着什么呢？就意味着从内容生成到格式排版，你日常编辑文档的核心需求，它基本上都能保了。 咱们再来想一个场景，这个我估计很多人都头疼，就是你再也不用手动去整理那些乱七八糟的云盘文件了，你只需要告诉机器人，哎，把上周所有的设计稿都给我挪到已归档那个文件夹里，然后他就立刻帮你搞定。 这个呢，就要靠咱们的第二个技能了，飞书 drive， 他 就是你的专属云端文件管家，不管是创建文件、移动文件，还是获取文件信息，都能让你的云盘变得井井有条。咱们都知道啊，团队知识库这东西，最大的敌人就是更新不及时。但如果你的机器人可以帮你一键创建新的知识库页面，甚至在你跟同事讨论完一个新概念之后，他能自动去更新对应的词条呢， 这就是非属微克这个技能派上用场的时候了，他负责导航和管理知识库的结构。但这里有个重点啊，你得注意，他像个指挥官，自己不动手具体施工。要真正编辑页面内容，他必须得调用我们前面提到的那个非属 bug 技能。你记住，他俩是黄金搭档，缺一不可。 说到文件权限管理，这绝对是个又繁琐又容易出错的活。但是如果机器人能帮你精准的完成分享操作，比如说你告诉他把这份文档分享给产品部的所有人，权限设置成可编辑，那一切就都变得简单又安全了。 这个强大的功能呢，是由 facial perm 这个技能提供的，但这里有个非常非常重要的提醒，因为它涉及到权限这种高度敏感的操作，所以为了安全己见，它在默认情况下是关闭的，必须由你手动去把它打开 好了。技能都介绍完了，听起来是不是都挺美好的，但是接下来才是今天分享真正的精华。那些我在配置过程中一个一个踩过的坑，以及官方文档里头绝对不会告诉你的秘密。 这个是我遇到的第一个大坑，也是最让人头疼的一个。我明明是严格按照文档配好了 facial perm 这个技能，也给了机器人所有的权限，但他就是死活没法分享文件， 当时真的搞得我头都大了，到底问题出在哪呢？答案说出来你可能都不信，问题居然出在官方技能文档里的一个笔误，它错误的写着需要 drive permission 这个权限，而实际上，飞书的 api 真正需要的是 doc permission， 你 看，就这么一个单词的区别，就能让整个功能直接瘫痪。 接下来是第二个你必须知道的残酷真相。这句话听起来可能有点奇怪，但它直接影响了你的机器观式文件的一切行为非常重要。 简单来说就是机器人不像咱们人类用户，他没有自己的我的空间或者说云盘跟目录，所以你任何时候都不能命令他在最顶层创建新文件夹，建作百分之百会失败。你一定要记住，他只能在你已经创建好并且分享给他的特定文件夹里面活动。 这第三个常见困惑也是个体验杀手，你兴致勃勃的在群里跟机器人说话，结果他对你爱 w， 除非你每次都记得艾特他一下，这种感觉就好像机器人在故意装高冷，特别影响交流的流畅性。 好了，问题咱们都摆出来了，别担心，解决方案这就来。接下来我会给你一份专家级的配置清单，你只要跟着他操作，就能轻松绕开所有这些陷阱，让你的机器人完美的跑起来。咱们先来解决最棘手的那个权限问题。 第一步，去飞出开放平台，申请正确的 dos permission 权限，千万别再用那个错的了。第二步，在你的配置文件里加上一行代码，明确告诉系统我要起用这个权限工具。最后，也是最关键的一步，一定要重启服务，不然你前面做的所有努力可就都白费了。 对于机器人没有根目录的问题，解决方法其实简单到不可思议，但却是必须的。就是你作为人类用户，先手动建一个顶层的文件夹，比如叫机器人工作区，然后把它分享给你的机器人，就这么简单，从此以后，他就有了一个可以自由发挥的家，可以在里面创建移动和管理任何文件了。最后，怎么治好机器人的高冷病呢？秘密就在于一个叫 requirement 的 配置下， 默认情况下他是 true， 也就是必须艾特他才理你。你只需要找到你希望他变主动的那个群聊的 id， 然后专门为这个群把这个配置项改成 false， 再重启服务。搞定之后呢，在这个群里，机器人就会认真聆听每一条消息，变得超级主动。

每天一个 open class， 今天是 remotion， 想象一下用写代码的方式做视频，今天看看程序员怎么做视频。你是个程序员，想做个产品演示视频，打开 premiere， 发现完全不会用， 花了一整天学软件，视频还是做的一塌糊涂，代码能力完全用不上。这时候 remotion 就 派上用场了，他让你用熟悉的 react 代码来创作视频，就像写网页一样简单。 在终端输入 mpx create video， 选择你喜欢的模板，开始写 react。 组建保存代码，右便预览窗口，实时更新帧集，精确控制每一帧画面。在 opencore 里配置好，还能自动批量生成系列视频。 以前要学一周的软件，现在用代码思路，一天就能上手。从视频小白到批量生产，只需要懂 v at geekhub 用 remotion 给每个用户生成专属的年度回顾视频全球数百万份， 想做数据可视化，用 css 动画，想要炫酷特效，用 webgl， 想要矢量图形，用 svg 技术站随你选。 youtube 博主做片头 sales 产品做演示，电商批量生成商品视频培训机构做课程动画营销团队做个性化广告。传统视频软件像手工活， remotion 像工厂流水线，一个改代码，全职生效，批量生产，自动化完成。 三步开始，确保有 note js 环境运行。 npx create video， 选模板，打开 vs code， 开始写 react 组建，边写边看效果。点赞收藏关注我，每天一个 open class， 明天见！

oppo pro 逼近二十万星，正式超越 longchain autopod 登顶高清，成为名副其实的史上最热门 a 阵开点项目。而从 oppo pro 发布到现在，也就仅仅过去了一个半月的时间啊！ 本期视频带你一站式深入了解当下爆火的 oppo pro 底层架构与核心原理，并借助外扣顶从零到一手搓衣板，基于 longchain 的 更适合企业内部高病发环境下拥有 oppo pro 全部核心功能的 mini oppo pro 不仅能够一比一复刻 oppo pro 的 最核心的功能，而且和 oppo pro 一 样，拥有网络操作工具、沙雕、环境、命令行工具、浏览器、动画工具等各项内置工具， 同时也能自由装载 skills， 支持标准格式的 agent skills 灵活载入，支持在对话过程中自主调用工作流和永久修改记忆，实现自主进化，越用越聪明。此外，还支持一键绘画、压缩长期记忆剪索等各项 oppo pro 的 记忆管理功能。 并且作为教学项目，迷你 oppo pro 还支持实时文档的具内容，当前加载的 skills 具内容等等， 相信这也是目前全网最深入、最完整的 oppo pro 核心技术拆解。用狼神手搓的 oppo pro 也是全网独此一份，如此高价值的课程质量，还望大家多多三连支持国外科完整的资料， oppo pro 核心的功能价格图 出现， opencloud 的 完整提示词、 web coding 流程等等都已经上线着复范大模型进入社区。呃，说实话啊，在 opencloud 推出来之前啊，其实我们也畅想过很多关于通用智能体，它可能出现这样的个形式啊，但是确实没有想到啊，它通过这个 agent 的 skills 啊，和一套本地维护的这个记忆系统啊，就能够解决所有问题啊，这个确实是 非常惊艳的一个这个地方哈，好啊，那么接下来啊，我们啊，就一点点来看哈，关于它的这个架构到底是如何进行实现的。首先哈，我们刚有说过啊，它呢，其实是本地优先啊，跟文件及数据库啊这样的一个设计哲学啊，什么叫本地优先，就指的是它所有这些啊，记忆系统啊，这个内容其实全部都存储在这个本地的。 关于这一点哈，其实我们上一场课外课的时候是给大家看到过啊，那么如果大家不记得的话，我们这也可以再给大家打开这个系统来看一下啊，就是比如说啊，我们现在看到其实就是 openclaw 啊，它的这个系统， 它的这个系统里边呢，其实，呃，在它的这个文件夹里边有什么 sessions 啊，然后 sessions 呢？就是啊，这里面所有的这些对话的这些数据啊，对不对啊？然后呢啊，它对话数据很多哈，很多很多这种对话数据，然后呢，它还有啊，就比如说这个 workspace 里边啊，还有很多的一些 markdown 这个文档啊，什么 agents 点 md 啊，什么 bootstrap 点 md 啊，还有这 identity 点 md 啊，还有 so 点 md 啊，由此点 md 啊，等等等等。那么这一系列 md 文档啊，总管看起来比较复杂，我们一会会说它分别代表什么样的含义，但基本上这些 md 文档就是构成它每次绘画的过程当中这个 system message， 然后这个 system message 就是 会在后续的运行过程当中持续不断的啊，它可以自我来进行修正啊，这个 a 证的自己运行的时候可以自己去修改自己的这个系统这样的自己，并且呢由于它也考虑到啊，这个用户对话可能时间会比较长，对不对啊？所以它还有一套关于这个混合解锁跟消息压缩的 一个这个机制，以避免啊说之后对话内容无限长啊，然后呢这个呃呃可能会损失一些这个信息的这样的一个问题，然后他的这个混合解锁和绘画压缩这样的机制呢，实际上也还是这个非常通用的啊，或者非常好用的一套这个流程啊，一会我们会看到 它所谓的这个混合剪辑哈，基本上指的是这个使用关键词啊，和这个 embedding 的 词向量这个匹配啊，来进行剪辑。然后同时呢它所谓的啊这个上下文的这个压缩呢，其实指的是如果我的 user message 跟 assistant message 啊这个消息数量太大的话，那么它其实会选取比较古老的一部分内容，然后来进行 summary 啊，来进行总结，然后呢通 过 summary 这个内容代替原来的这一问一答的这个对话这个内容啊，从而行，从而这个来实现完整的上下文能够来进行压缩的啊，一整个这个功能等等等等。 这个的话我们一会会看到哈，因为，呃我们一会还会结合着对于 openclaw 啊，它的这个系统架构，它整个的这个 memory 里面的各个不同类型的文件在展开来进行讲解啊，现在大家听的话可能还会还会有点晕啊，主要还是因为，呃这个不够具体，不 过没关系啊，大家需要知道的是呢，对于它的这个记忆系统来说啊，首先一个呢都是本地的啊，所有的内容啊，都存在本地啊，并且都是以这个 macdong 或者 jason 文档这样的格式呢来进行存储，然后同时呢它也是有啊这个 rek 解锁这样的流程和啊 来进行一些信息压缩啊，主要是通过这个 summer 的 方式来进行压缩的这样的一个方法就可以了，然后同时呢，哎，基于我们刚刚所说的啊这样的一系列这个啊，对不对啊？他有内部的这个工具啊，自己内部有些工具，然后同时呢自己又可以修改自己的这个记忆，那立马左脚踩右脚就起飞了，哈哈，对不对？他就可以来 进行自我认知的叠带了啊，只要用户觉得说，哎，你这方面表现不好啊，记得啊，我现在哪个地方表现不好，哪里有问题，然后把它写到 未来的这个持久记忆里边儿，对不对？下一次只要我启动对话啊，当然这次也可以啊，直接来进行一个，直接来进行一个刷新，那么对 openclaw 来说，哎，它就这样的一个对不对？有一组内置工具啊，然后呢有一组这个 skills 啊，然后还允许啊自己去修改自己啊，然后呢它的这个， 呃所有记忆文件啊，全部都保存在本地，然后还允许自己的这个，呃 agent 啊，调用自己内置公内置的工具去修改自己记忆的，这样的能力啊，就能够形成我们刚刚所看啊，它这个 线，他这个左脚踩右脚就直接起飞了，对不对啊？自己修改自己啊，自己让自己进化的这样的一个非常核心的功能特性啊，所以呢，这个架构实际上是一个非常前沿的一个理念哈，是值得我们开发者 来进行的这个学习啊。然后呢，我们接下来其实也会围绕他的这个架构来进行呢，来进行这个复线，当然在整个的我们刚刚所说这样的一个呃呃呃， open club 这个架构里边其最为核心的啊，其实他的就是他的底层的这个技术。大家要想啊，其实 所有的它的运行过程当中，什么时候知道该干什么样的这个事情，其实都是由它的这个底层的这个记忆系统所去设定的。所以呢，其实呃，当我们去看 openclaw 它这个项目的这个 message 列表的时候，就它销列消息列表的时候，你会发现非常非常的复杂 啊，正常的这个 agent 的 消息列表无非就是 system message， 对 不对啊？这个 user message 啊， system message 啊，还有这个 tour message 啊，差不多就这么几种类型啊。然后呢，如果你去看 opencloud 的 消息消息列表的话，你会发现非常的复杂啊，它光是这个 system message 里边就分了好多好多好多种啊，就比如说我们现在这里面看到的啊，其实就这个项目里面给大家展示 展示的这么些种啊，什么 memory 点 md 啊， so 点 md、 user 点 md、 agent 点 md， 还有这个 skills 点 md， 还有这个 skill 点 md 啊，有非常非常非常多的一整套的啊，这样的一些维护的不同类别的这 mac 文档构成它的这个 system message 啊，这是这么回事儿， 然后同时它在实际进行对话的过程当中呢，由于考虑到它可能还需要进行一些啊，这个比如说 skill 的 一些这个 啊，热插拔的一些这个事项啊，所以呢，它它的这个，呃内部的所维护的 user message 跟 assistant message 这个消息列表啊，其实也非常复杂，而且呢，有的时候啊，它会随着你对话的过程当中呢，不断来进行修改啊，但这个我们一会看到它是怎么样去进行的这个操作， 然后再加上它还需要啊实时地接入些 skills。 而 skills 的 本质呢，我们刚刚已经说了啊，它其实也是一些提示啊，所以呢，怎么样把这个 skills 的 核心信息给它拼接到 system message 里面去啊？也是 啊，这个 opencl 啊，需要考虑这样的这个事情，但是呢，有了这套机器系统之后，哎，你会发现啊，它的这个适用面一下就广了，而且整个 a 智能性能也是拔上也是提高到新的这个 level。 那 首先啊，对于 opencl 来说对不对啊？它呢是能够多场景来进行适配， 由于它记忆系统非常复杂，而且非常灵活啊，它允许用户从各个角度去修改它这个记忆啊，所以呢，你希望它成为什么样的 agent， 你 完全可以通过去修改它这个记忆系统啊，然后呢，给他一个这个身份，告诉他你应该做什么样的这个事情，哎啊，它很快就会成为就会扮演好它特定场景下的这样的 agent 啊，这是其一，那么其二也可以啊，这个从 从此彻底解决啊，关于我们之前所说的关于这个上下文的这个啊，卡脖子这样的问题，那么其实哈，关于去修改上下文的这个啊，关于去修改大模型的 agent 的 记忆系统，然后呢？然后，然后让他去完成无限上下文这样的功能。很早啊，其实就有这样的技术概念，我们当时在二零二三年推出第一个我们团队做的这个 agent 叫 mate 盾的时候，当时其实就 啊实现了关于无线上下文的这样的功能啊，但是相比现在的啊，这个记忆系统来说，当时的无线上下文其实相对来说还是比较潦草啊，现在这个无线上下文其实要好很多。那么具体来说，对于这个呃欧呃，对于呃 open call 来说，他的无 线上下文的这个实现的思路呢，实际上是通过这个一次的压缩和啊通过一层的这个解锁来进行实现的。所谓一次压缩呢，就指的是他如果用户跟大模型他们俩对话下去太长了，那么他会把 比较古早的消息来进行一些 summary 啊，这个呢，其实是比较一个，一个是比较通常的这样的操作。那么第二个呢，是它还会维护一个 跨县城的一个 message， 跨县城的一个这个记忆的系统啊，所谓跨县城的这个记忆系统指的是，哎，现在用户啊，跟这个 agent 聊天的时候有一些东西啊，它是长期存在的哈，就比如说，那我比较喜欢 agent 什么样的风格来回复我啊？或者是 我跟他沟通过程当中，他可能反复在执行某些工作时候都会出错啊，这个时候呢，我可能就会给他一些非常严肃的这样的提示，跟他说啊，你在这个点上有重大的认识偏差。好，那这样的一个对于当前这个 a 政策来说非常重要的这样的一个消息， 它的作用范围肯定不止是当前这样的县城啊，不是说我新开个对话，我之前咱们强调过很多次的问题，我就忘了哈，这是不行的，所以呢，它会还会维护一个所谓跨县城的这样的一个啊， memory 的 这样的这个系统啊，当然它也是 markdown 哈，对于 openclaw 来说，所有的这个记忆都是一个又一个 markdown 文档啊，它也是个 markdown 文档， 那么这个 markdown 文档，同样啊，它也是会不断不断不断往里面去追加内容的，但是大家可想而知，伴随着我 a 阵的运行的时间比较长哎，我这个 markdown 内容肯定会越来越多，越来越多，越来越多啊。最后呢，如果超出了 啊这个限制，没有办法作为系统消息带入到下一次开始对话的这个里边去的话，那么未来你对于我现在维护的一个跨线城的非常重要的持久记忆的这个列表来说，那你肯定是需要使用 red 方法来进行剪辑，对不对？ 所以呢，它的关于无限差量文的这个实现的这个思路非常简单。首先，对于单个对话来说，它呢，实际上是会不断地压缩啊，或者通不断的这个 summary 比较古老的一些时间的这个对话啊，从而呢去压缩你当前这一次对话的这个长度啊，这是其。其二，它还会，它还会有一个跨县城的一个持久记忆的一个 markdown 文档哎，这个 markdown 文档呢？它呢就，呃，没办法啊，它其实会越来越多，越来越多，但是 这个 markdown 文档，它里面往往是记录着我当前 agent 需要遵循那些指令原则，或者我的运行过程上一些缺陷。很重要，这个信息它是没有办法来进行压缩的，所以它只能够通过非常高精度的方式来进行解锁。那就下次遇到类似这样的问题，哎，我就会主动地去围绕着我跨县城的 markdown 的 记忆呢，来进行一轮这个解锁，解锁完了之后 啊，检，检测完了之后啊，那么接下来他就可以啊来进行这个，呃呃，持久的就是围绕着这，我这个哪怕啊文档那有很多的啊，这个 memory 点 md 这个文件呢，来进行一个指令的跟随啊，差不多是这样的功能的定位好，这个呢是它的一些 核心的啊，一些这个功能的这个实现啊，然后呢，上面还有啊，什么这个跨县城的深度理解，就是我们刚刚所说的 rock 这个流程啊，还有呢，自主进化与技能沉淀 啊，这个也是我们刚刚其实反复强调过很多次了啊，它其实是能够自我净化的啊，因为它能自己修改自己的记忆文件，尤其是能够自修自己修改自己的这个操作手册啊。这个呢是没有什么问题的啊，这个呢是现在我们能看到的啊， open cloud， 它这它的这样的一个系统里边非常核心的啊，很多的 一些功能的这个特性，当然啊，如果具体来展开的话啊，下面这个可能也是一些理论啊，这个理论可能就会比较多了，那么它还有啊，如下五大方面的功能这个优势啊，这个我们先不先放在这啊，我们一会去看到我们实际的这个 agent 的 运行之后呢，我们再回来讨论这部分内容啊，因为如果一次性这个理论讲理论，理论讲太多的话，大家可能会比较晕， 好，那这个呢，是关于 open club 啊，它比较先进的一整个技术啊，工具的这样的体系。 那么，呃，在我们正式去复现 openclaw 之前哈啊，这个还是有一个小的点啊，需要跟大家来进行强调，那就是很多同学可能会觉得说啊，那 openclaw 其实也就这么回事啊，我们难道不能够用一些 a 证的开发框架去实现类似 openclaw 这样的架构吗？可能会比较困难啊，就比如说像对于 longchang 来说啊， longchang 的 话，它其实是完全没有 我们所说这一些的这个功能的啊，大家都 sorry， 它只有其中一个功能啊，就是它能够去压缩历史绘画啊，这个呢是浪圈里面自带的这功能，但除此之外呢，浪圈其实是没有我们刚刚所说的啊，所有的，呃， 我们刚才想要的这样的一些这功能的啊，它其实是做不到的。其实哈浪对于浪圈来说，它的记忆管理的这功能相对来说是不是它的成像啊，是一个 较薄的一个这个环节啊，因为 longchain 其实它更多的还是去维护每一次 agent 在 进行运行的过程当中，它的一个运行的这个状态啊，以及考虑一下啊，它可能出现的不同的这样的情况啊，这个报错呀，什么工具调用啊等等等等相关在这方面来进行优化啊。所以 longchain 它 对于一个 a 证的记忆管理方面的功能其实是非常薄弱的啊，总的说它其实总共也就只有这四个方面，它这功能啊，比如说它允许啊，这什么高并发症啊，允许啊，滑动窗口的这个遗忘，或者滑动窗口的这个这个呃压缩呀，以及能够来进行向量剪辑啊，其实也就是这样的基础的功能啊，但是现在从 open clock 的 这个角度来说，这些基础基础的功能可能没有办法很好的满足 啊，接下来的开发这样的需求，对不对？那么除此之外，我们说如果你是使用国内的像 agent scoop 来进行开发的话，哎，这个还不错啊，它的这个记忆系统其实设计的相对来说还比较可以啊，它呢是分成这个短期记忆跟长期记忆 两种不同的模式啊，来进行运行。那么 a 阵的 scoop 我 们简单看一下哈，他的这个短期记忆呢，其实，呃主要就是啊，他可以进行一些这个过滤和压缩啊，他对于短期记忆就当前绘画的这样的内容，这压缩主要是比如说删除一些什么工具调用的这个内容啊，或者删除一些这个呃，我们呃能够非常 明显的感受到啊，历史的话消消息里面一些不重要的一些这个信息啊，比如说现在说长的这个连接啊，等等等等啊，他可以去做这样的一个历史消息的这样的个压缩和删除。那 同时呢他的这个长期记忆呢，就是如果他的这个记忆太长了的话啊，他就会基于这个 rek 来进行解锁啊，他其实内部是有一套完整的这个 rek 流程的啊，就直接就可以完成长短期记忆的这样的这个切换，但是他的这种长短期记忆呢，尽管功能支持的是更好，但是也还是一样的，对不对啊？大家一听就能感受到，这还是上一代的这个思路， 非常死板啊，哈哈，就是，呃，你短期记忆只能这么这样来进行处理啊，长期记忆只能这么来进行处理啊，其总的来看还是，呃，非常的这个死板啊，但是呢，这比浪转其实要好一些啊。那么唯一呢，现在就是我们能看到的关于这个记忆的这个开源项目啊，功能实现程度比较复杂的其实是这个麦瑞玲， 然后这个 m e m 零这个项目呢，呃，它其实效果其实还是非常好哈，但是呢，这个项目，其实，呵呵，和这个 openclaw 其实走的是完全不一样的这个套路啊， openclaw 呢，其实它更多的强调是清亮，便捷可控啊，然后透明，差不多是这样的一个这个思路，但是 memory 零呢，正好相反， 呃，别人清亮啊，他就不清亮，哈哈。呃，别人透明啊，他就这个不透明啊，这个，呃，别人便捷，他就不便捷啊，差不多这样的一个这个定位，那么 oh memory 零它其实追求的是关于长期记忆和剪辑这样的一个高精度， 这个问题就有点像，就比如说我们使用像啊 graph rag， 对 不对啊？基于制图的这个剪辑，那当然它剪辑性能会更好，但是呢， 嗯，它需要的这个开销就更大，它的响应时间也就更长，而且并不是所有场景下都比普通的这个 rock 效果更好啊。所以呢，其实曼莫瑞林也会陷入到类似这样的这个情况，那曼莫瑞林的这个长短期架构期，呃，长短期的这个记忆管理，其实呃精度是非常高的，然后它呢同时还做了一个很好的这个结偶。所谓这个结偶指的是你 不管是用什么样的 agent， 甚至是普通的这个，甚至是普通的一些这个呃 api， 比如说 open a iphone 的 api 都是可以接入麦百瑞零的啊，都是没有什么问题的，它呢实际上所有的这个长短机器管理全部都在它项目内部来进行解决，但是它问题也是再也别说啊，它太重了啊，然后呢响应时间太慢了啊，尽管它可以做到比较高精度的这样的这个 解锁，但是呢，你看看啊，它其实呃一整个流程啊，到大模型的这个对于记忆的这样的提取， 然后呢到对记忆的这个压缩啊，然后呢夏令裤的这个存存储和这个读取，包括有的时候还需要来进行一些这个知识图谱的这构建，然后再进行匹配，再进行剪辑啊，它的这个过程呢， 其实非常非常长啊，然后呢，呃适配性也会比较弱啊，所以这个可能是麦麦瑞林的这个比较大的这个问题啊，对吧？价格比较臃肿，然后延迟比较大，然后呢它也是个完全的这个黑盒啊，这个是麦麦瑞林的这样的情况啊，所以呢，基本上我们说如果你想去复现 opencloud 的 这样的这样的情况啊，包括它后面的这个 agent skill 这个系统的话， 呃，大概率欸可能只能手写，哈哈哈，你可能是没有办法这个通过既有这个 agent 开发框架来进行实现的，但是啊，这个基本的 agent 的 这个响应哈，和它这个运行时的这样的一个 look 啊，这个是使用 long chain 或者使用 agent 是 不是没有什么问题的啊，因为本来这些 agent 的 开发框架就是为了更好的去完成一次又一次 agent 的 响应的啊，只不过啊，我们说你的这个呃记忆系统啊，可能需要单独来进行开发。好啊，那么 前边我们差不多是给大家大概入了一个门啊，主要是个理论方面。这个讲解啊，可能同学听懂了，可能同学听不太懂啊，主要还是个理论方面。这样的讲解让他大概大概。接下来的公开课，我还将围绕更多的技术细节展开介绍，同时将借助 web coding 带大家重领手搓迷你 oppo colo web coding 完整的需求跟题目的过程也都包含在本期公开课的课程中，和课程代码等一起都已经上传至复旦大模型进入社区。

现在全网都在讨论欧盟这个 ai 神器，但很多朋友都在问，这东西在我们普通人的生活里到底也能干嘛？今天咱们不讲干巴巴的代码，直接手把手教你如何在生活中养好这只 ai 小 龙虾，并且零代码创建都属于我们自己的专属技能， 就像小说的主角一样，都有独独属于自己的必杀技。市面上等而全的 ai 技能数不胜数，能够找到适合自己的也是难上加难，适合自己的肯定才是最好的。 为了证明我们的小虾有多听话，自然咱们就拿家里最让人头疼的一个大麻缝开刀查份子钱。每次放假回家，我妈总让我去翻那些泛黄的一些纸质旧账本，查了一下十几年前谁谁谁到我们家上了多少份子钱， 不仅要翻好几个账本，眼睛都看的花，简直是一种折磨。为了解决这个事，我经历了三次方法，一个眼镜也踩了不少坑。 第一版，我是把所谓的账本分写成 excel 文件，这招一开始确实有奇效，但因为父母对电子软件不熟悉，经常也不知道文件在哪，也不知道怎么去增删这些信息， 因此我去做第二版，我把数据喂给了市面上的基础大模型，比如说豆包，效果一开始挺好，但没过几天，因为大模型的长短记忆的限制，他把我们家的账本给忘了。后来我就引入了 cos 平台，接了工作流， 在调试过程中效果都挺好，结果在线上环境发现有数据隔离，根本无法独取，我后台的一些私有数据方案也无疾而终。直到我掏出了第三种终极方案，把 oppo 扣接入了飞书，给他打造了一个独有的 人情记事本查询技能的小龙虾，我只要想查到我的小龙虾，就会自动去调取这个专属技能，精准出击。这里必须要科普一个核心的概念，到底什么是四点， 千万别把它想成父子，他的携带码，你可以把它理解成为给你的小龙虾助理量身定制了一套岗位说明书加办公装备。普通的 ai 就 像一个现在的实习生，懂的多，但也容易用上乱发挥装。而装上了 skill 的 ai 就像个老员工。这里有四，这套装备里常有四套四样东西，一是港文说明书，也就是 skill me 的 文档，告诉我他遇到查账，他要做核反应，工作流是怎么样。 第二是习惯设置，定好三账本钱，需不需要向他来进行确认，一些小规矩，以及我们的一些代码文件夹放置的位置。 第三是专属的文件柜，专门锁着我咱家的 excel 账本来进行安全隔离。第四是行动的工具箱，也就是代码脚本给他了，比如说查数据、写数据、删数据的一些能力。最爽的是建立这整套装备， 咱不需要亲自写一行代码，全都是由大冒险来帮我们完成的。具体怎么做了，完全是让 ai 来帮我们打工。 第一步，我们直接用大白话向 g p t 或者是其他大冒险来表达我们的诉求。我想让欧风扣来帮我创建一个个人查询的 skin。 我 提供了几个文件， excel 文件，它们的作用分别是 g p t， 就 会帮我们生成一份标准的一个需求文档。第二步，我们把 最终版本的需求文档发给小龙虾，然后我们就可以见证奇迹，他可以自动帮我们生成对应的文档和代码脚本，把技能 建立起来。第三，我们来听测试，如果报错了，让小龙虾自己去修复，如果还是不行，就让他问题点出，咱们不动，能不动手的就不动手， 必要的时候我们就手动解决。这里我们必须要划个重点，在针对一些需求文档和比如说 style midi 文档的时候，我们必须要人工亲自过一遍文档的逻辑审核以及一些细节问题，确保它符合我们的需求。 只有这样，这个技能才能真正符合我的心意。费了这么多心思，接下来直接看一下最终的效果。你看，只要爸妈在飞书里像微信聊天一样发谁谁，帮我查一下谁谁谁到我们家上了多少钱， 后台就会自动调用这个技能，要查十几年前的记录，不管是查找还是加一笔新账，还是删除一些我们写出的一些记录，全都是有一些极大极简的大白话去操作的。这样一只听得懂人话，管得了时事的小龙虾，谁能不爱？反正 我删了。看到这里，大家的思路一定要打开。人情账其实其实在这里只是一个影子。通过这个案例，你其实已经掌握了一套零代码解决繁琐任务的万能法则。 只要你有私有数据，哪怕只是几个破表格，再加上一句代码而已的需求和包括，就能帮你生成一个全自动的专属助理。 你看屏幕，你看屏幕，既然这套法则能够帮我们搞定生活中查账本、交水费这些小麻烦，但你试想一下，如果他的这样的技能平移到我们每天被各种会议周报折磨的工作大繁琐中了， 发现了吗？我都可。如果他搬到你真实的工作场景中，比如说你是一名天天被各种成绩单 家长的一些沟通老师的数据淹没的老师，你会在这个场景下，你会怎么做？下一期我将为你硬核拆解如何将奥考毕业生成为你最强的教师辅助，干货满满，记得点赞关注我们，下期见！

agent skills 可以 说是史上火出圈的一项大模型技术概念，其最令人着迷的地方就在于它给所有人构画了一个这样的梦幻的场景，那就是你可以给智能体赋予任何的技能。无论是你希望智能体帮你写报告、做数据分析， 还是手发邮件订外卖，甚至是调用 cloud code 完成项目开发，都可以通过 agent skills 这样这项技能教会你的智能体，此时你就是经验老道的师傅，而智能体就是你手把手带的徒弟。并且 agent skills 的 实践过程足够简单，简单到你甚至可以用自然语言来描述这项技能， 然后通过上传或者物理拖拽的方式将其放到指定的文件夹内， agent 就 能立刻学会这项技能。同时， agent skills 的 实践效果还非常好，好到足以引发行业地震。就在前不久，一月底， angelic 就 为自家的通用智能体 co work 制作了十一项 skills， 覆盖了销售、财务、市场营销、法律咨询等各项核心企业之能。 co work 加上 skills 就 能立刻变成销售专家、财务专家、法律顾问等等一大批 ai 员工就此诞生。 而这批 skills 发布的几个小时内，就让纳斯达克的两千八百五十亿美元会被淹灭，高盛美国软件股组合更是单日暴跌百分之六，一时间大家能够非常清晰地感受到啊， agent 加 skills 技能组合将 ai 应用门槛降至为零。 与此同时，年初的 open cloud 的 爆火很大程度上也是源于其强大的 agent skills 系统，并在丰富的 skills 生态加持下，可以灵活的拼接出任意的功能，能够覆盖各类实际应用场景。 不难看出啊， agent skills 是 二零二六大模型技术最重要的演化趋势，而 agent skills 技术开发范式也将是全体大模型开发者的必备技能。 不过呢， agent skills 虽然用起来简单，但要开发一个 agent skill 系统却非常的复杂。 agent's skills 不是 简单的工具调用，更不是普通意义上的上下文工程。要开发 agent's skills 系统，需要同时对 agent 的 记忆系统、内置工具系统以及 skills 工作流三方面进行功能规划，并通过彼此巧妙的配合，最终实现自由装载 skills 的 目标。 可以说， agent's skills 就是 目前 agent 的 开发工艺的最高峰。因此，本期公开课带你零基础上手学习 agent's skills 系统开发流程， 丛林讲解 skills 开发、装载和使用流程，完整拆解 agent skills 运行时系统的底层逻辑。同时详细为大家介绍 android 官方提出的 skills 基础范式，带大家从零到一编辑满足标准格式的 skills 技能文档。 当然最重要的是带大家借助 longchain 从零到一搭建一套兼容 skills 灵活载入的 agent 系统。并且在公开课的最后，我还会基于我们团队自研的复泛 openclaw， 为大家深度揭秘类似 openclaw 和 cloud co work 这类顶尖的 agent skills 系统功能设计思路。 复泛 openclaw 是 一款基于 longchain 开发的能够复泛 openclaw 完整 skills 相关核心功能的、更加适配企业内高病发应用场景的 agent， 不仅支持自由加载、查看、新增和修改技能，而且还支持 ai 一 键创建技能，仅需一段描述即可创建对应的技能。 同时还内置了技能商店，兼容全部 iso 官方的 skills， 并支持一键下载和载入使用。并且为了能够更加透明的呈现 skills 的 完整调用流程，俯瞰 oppo pro 还支持在对话页面中随时查看完整的 agent 运行数据。 同时酷派 oppo pro 还拥有 openclock 同款长短期记忆系统，支持无线超强文和自主功能叠带，并且还内置了浏览器、动画、 camels 等全套先进的智能体工具，只要接入各类 skills， 酷派 oppo pro 就 能够迅速适配成为垂玉专属智能体。 目前该项目也是大模型 age 开发实战课新春班目前首个额外新增的工业级 age 开发项目，国外课中将通过对其功能和架构的演示，为大家深度揭秘顶尖 age 的 skills 的 底层功能逻辑。 同时公开课中还为大家详细提供完整的复泛 open core 项目需求文档跟提示流程，大家可以自己使用 web coding 来完成项目开发，相信这也是目前全网最体 系的 agent skills 硬核技术教学。如此高价值的课程，还望大家多多三连支持。公开课完整的课件、复泛 open core 项目需求文档和 web coding 开发流程等都已经上线至复泛大模型进入社区。什么啊？是 agent skill 以及到底什么啊才是一个完整的 agent skill 这个系统呢？啊 啊，大家有没有点感觉了？哈哈哈！当然其实呃，对于很多由于现在 agent 的 skills， 他 其实是一个非常范啊，非常通用的 这样的一个技术概念哈，所以其实有很多啊非大模型技术人啊，他其实也会了解啊，关于到底什么是这个 agent 的 skills 啊，然后对于很多啊非专业的这个技术人们来说，他可能理解，就是啊，我现在 有一个 mac 文档啊，或或者一会儿我们再说啊，它还可能还会带有若干个脚本啊，然后呢，这样的个文件啊，拖到某个地方去啊，或者上传到某个地方去，对不对？或者直接来进行一键的这个下载啊，然后，哎，我的当前这个 agent 呢，就具备某一些这样的功能，但实际上它 背后是发生了我们刚才所说的那一系列的这样的一个变化。首先你的技能载入会修改它的 system prompt， 然后呢，它接下来在实际运行每一个工作的时候，它都会如果有对应的啊，这个用户的这个需求正好和你的传入的这个技能是从何的，那么它就会使用方式 calling 这样的方式去 读取你对应的这样的这个技能。然后呢会把你技能的这样的个说明作为一个方程 response message 添加到消息队列里边去，那么拥有了这些知识之后，接下来它还会进一步的使用它原生的这样一些工具呢，去解决啊，用户原始提出这样的这个问题啊，它其实背后是发生了这一系列非常复杂这样的事情， 那么发生这一些非常复杂的事情，大家是不是就明白了这个 agent skills 系统，它到底是一个什么样这个系统。首先它当然是两方面哈，一个呢是 skill， 就是 我们刚看的这个文件夹，一个呢是你底层的这样的个 agent， 一个 agent， 呃，一个 agent 的 系统，它要能够拥有 skill 这样的能力， 至少你得有刚才这样的那些功能吧，对不对？比如说你得有啊，这个 skill 进来之后，你得有一个记忆管理系统啊，或者长短期的这样的记忆系统，你得把你加载进来这个 skill 以一个合理的方式来进行读取，把它 的关键信息呢，给它追加到当前的消息列表里边来，这个呢是第一步。那么对于比如说像 open curl 啊，或者是 curl code 啊这样的一些 a 阵来说，他做这样的事情其实非常简单啊，就是我们这里可以看一下哈，我们还是，呃，以这个 啊，复翻 open curl 为例啊，就它的这个啊，过程呢，其实非常简单啊，就是在加载的时候呢，它其实会有一个这个 system prompt， 然后呢这个 system prompt 的 最一开始，其实它就会去加载你每一个，给大家放大一点， 会去加载你每一个 skills 对 应的原文档啊，这， sorry， 这个每一个文档里面的这个原数据，这个信息呢啊，我们给大家看一下啊，我们在自己管理这个页面， 这个我们开发的这个复范 openclaw 呢，是一个这个呃呃，它，它其实也是一个教学项目啊，教学项目里面它其实会更加清晰地给大家展示每一个技术细节。 ok， 行，那这里啊，其实，呃大家能看到每一个的这个呃 skill 点 md 啊，它就最一开始都会有一个样格式的一小段的这样的个说明，然后呢，这个样格式的这一小段这样的个说明，其实主要核心是要包括 name 和 description 啊，这个大家应该看得非常清楚， 然后呢这个 name 和 description 就 相当于是我当前这样的一个 skill 的 一个原文件啊，或者说它的一个这个原数据。然后呢，当我们每次对话的时候呢，其实每次对话开启的时候，它都会读取你所有的这个 skill 的 这个原文件，然后呢把它组成类似于像这样的一个消息队列，那么其中呢会包括啊，首先啊，会有这个 skill 的 name， 然后呢会有一个非常复杂的一个 skill， 然后呢还会有一个啊，这个 skill 的 它对应的这 文档的保存，这样的这个地址对不对？当然如果你有多个 skill 的 话，它的这所有的 skill 都会拼接在拼接在一块哈，作为你的 system prompt 这个最顶部的啊，这样的些这个内容等等等等啊，你可发现对不对？好多好多这样的这个 skill， 那 么也就是说，当我现在如果加载了一个 这个 skill 进来的这个时候呢，那么对于我当前这个系统来说，我的这个呃完整的呃消息消息队列就已经发生了变化，所以对于一个 a 阵来说，它要兼容 skill 这样的功能啊，首先第一点，它的这个消息队列啊，得跟着你的这个 skill 的 这个变化而变化啊，得能够实时的进行加载才可以，这个呢是其一。 那么其二呢，对于我现在的这个 agent 来说啊，你只知道这个什么呃 skill 的 mac 文档，这个地址还不够，你还得有工具能够去调用它， 对不对？所以这个时候啊，就上来了，对于所有的能够兼容 skill 的 这样的 agent 系统来说，它必然内部得有一些内置的工具，至少它得有一个 read file 这样的工具 啊。当然， read file 这个工具实现有很多种方法啊，你用命令行来读去也可以啊，包括，呃，这个，你用其他的方式啊，比如说用 python 这个脚本运行来读去也可以啊，有很多种方法都可以有这样的内置工具，让你去读取一些文件的这样的这个内容。 那么，呃，比如说叫 luncheon， 我 们下一节会讲哈这个对于 luncheon 来说，它也有内置的关于文件读取的这样的一个内部的这个工具啊。所以呢，不管怎么样，对于你的 agent 来说，如果你想兼容 skills 这样的功能的话，那么你得有这个工具， 那么你有了这工具呢，还没完，你还得有一个比较合理的 system prompt 让它知道。哎，现在用户问一些问题的时候呢，你优先去调用那个 markdown 文档，而不是优先去执行的工具。因为其实对于 a 证来说，它在运行的时候啊，它当然天然就 会呃，有很多的这个权衡，很多的判断，对不对大冒险也是一样的。假设我现在在在我的 system prompt 里边儿上面呢，猎取了很多我现在的这一些啊， markdown 一 些 skill 的 这样的文档，同时呢，也猎取了很多我可以调用的工具。 在这个情况下，很有可能啊，对于 a 阵来说，它会直接绕过你的这个 skills markdown 文档，直接上来就去调用一些工具，这是很有可能的啊，就比如说查询天气， 假设如果哈，我现在这样的 agent， 它同时包含比如说查询天气的啊，这个，比如说 fetch 这样的功能啊，一个网络搜索这样的工具， 同时还包含一个专门用于查询天气的这样的 skymail 文档。那么在 agent 的 运行的过程呢，它就很有可能啊，会优先去调用那样的工具，而不是优先去调用那样的这个文档。所以呢，你还得有一套非常详细的这个 system prompt 啊，去告诉当前的 agent， 哎，有问题先去查文档哈，查了文档你再去调用工具，那就给大家讲清楚这样的这个事情。 当然刚刚，刚刚啊，我们说这个，我们直接在 system prompt 里边给它增加一些，比如说这个文件读取的这样的个地址，哎，为什么就能够，对吧？啊？在实际的啊， sorry， 为什么就能够在实际的运行过程当中，让我们当前的这样的 agent 能够随时的啊去查询对应的这样的文档？这个消息对于我不太清楚大家是不是非常熟悉，但是实际上，呃，在我们就比如说，如果你是去做一些这个 function 关联啊，相关的一些这个事项的话 啊，就比如说任何这个 agent 在 运行的这个时候，尤其大元模型在运行的时候，如果它是具备方式 calling 这样的功能的话，那么它一定会有一个内置的提示模板，那么它内置的提示模板里面最顶上的这个 system prompt 就是 它所有的可以调用工具这样的个集合啊，和它调用工具的一个基本的这样的方法。只不过现在呢，我们啊 最顶上呃，这个 system prompt 列举的是可以调用的这样的一些这个 skills， 但实际上如果它有很多内置的一些工具的话，那么它内置的工具也是啊，在它内置的这个，呃 tiktok 模板里面也是放在最上面啊，就类似于我们现在这样的个排版啊，是非常是非常像的啊，会告诉他，哎，我现在这个大圆模型呢，对不对啊？在我们当前这个 a 智能里边，到底有哪一些可以用的这样的工具啊，也是一样的 ok， 所以呢，这个提示模板啊，然后当然其实在别的系统里面，它可能很少有这么多开放的这个提示模板可以给大家看到啊。关于说我现在绘画的时候内部的提示词到底是怎么样进行拼接的啊？但是在我们的复反 open 里面实际上是能看到的， 那么这个提示词拼接这样的方式呢？呃，也是 openclaw 啊，它的提示词拼接这样的这个方法也是参照这个 openclaw 呢来进行的这个呃 skills 这样的一个文档提示词这样的拼接， ok 啊，这个呢，是需要首先进行的这个说明，那么这个呢是第一个啊，关于如果我们现在想要去 啊打造一个这个呃 agent skills 这样的系统的话，那么你的 agent 基本上啊需要包含哪些这功能？ 那么除此之外，我们说你的 skills 是 不是也有一些需要做的这个事情呢啊？当然了，我们说你的这个 skills 是 需要非常清楚地知道你当前这个 agent 到底有哪一些，比如 说啊，内置好的这样的一些工具啊，对不对？比如说它有哪一些这个能力啊？等等等等，你才能够给它非常好的一些这个指导。 举个例子啊，就比如说啊，我们现在啊，还是刚才这个非常简单这个例子，哈哈，就比如说我们现在给他一个能够查询天气的这样的这个 skill。 好， 那我们现在去看查询天气这个 skill 长什么样啊？我们相信，相信大家现在去看呢，可 能就会有些不一样这个理解。首先我们现在的这个，呃查询天气的这个 skill 呢，它的这个文档的顶部呢，是有两行原数据的，一个呢是 name 啊，一个呢是 description 啊，它相当于是 呃它呢就相当于是我们整个的这个 skill 的 这样的这个原数据。然后呢，在创建系统消息的时候，在开启新会话的时候，这个 system prompt 会把它读取进来，然后呢给它封装成是一个又一个啊这个方程 calling 啊，能够读取的这样消息的格式。 然后呢接下来重点是我们下面这个内容，你发现现在这个获取获取天气这样的这个技能啊，是跟我们当前的这个 a 帧的高度适配的。它这里面甚至写到啊，使用 fetch url 工具访问 w t t r 点映天气服务， 这个 fetch url 对 不对？它肯定不是一个通用的工具啊，是我当前，比如说这个是我当前这个副本 openclaw， 它里面内置好的独有的这样的这工具，所以我的这个 skill a 专门是用于指导 你的这个副本 openclaw 去完成对应的工作的。那比如说如果换成别的一些这个接做的这个 agent 啊，比如说，呃，如果换成 cloud code， 那 么它内部来进行网络访问的这样的工具的名字就不是 fetch url， 所以 你这里面呢，你跟他说使用 fetch url 工具去访问什么天气服务，他是不知道的 啊。所以其实这个所谓的 skill 要和你的 agent 来进行适配，就指的是你在设计一个又一个这个 skill 的， 这个时候呢，需要想清楚啊，或者是需要你本身是非常了解当前你的 agent 呢是个什么样这个情况，然后呢再去创建一些能够指导你当前这个 agent 完成对应工作的这样的个 skill 啊，有针对性的来进行指导，这个呢是非常非常重要的。 当然我们说除此之外，如果假设你的 agent 里边它没有 fashion， 然后自己去设置的哈，如， 如果你没有范学友这样工具的话，那么你也可以，比如说单独写一个脚本，哎呀，这个脚本就是专门用于去获取指定的啊，这个城市这样的一个天气的，然后呢，你的 markdown 文档就专门告诉你当前这样的 agent， 对 不对？你不是没有那只工具吗？或者我也不知道你有没有那只工具，哎，不管怎么样，反正总之就是你接下来 如果要查询天气的话，用你的命令行工具，你总有命令行工具吧，哈哈，对吧，用你内置的命令行工具 a 去运行那个脚本，然后呢，把你的这个需要查询的天气的这个对应的城市的名字给它输入到那个脚本里面去，然后呢运行一下啊，然后就能查到天气了，也可以啊，就像，就像这个东西可能就是一个更加通用，更加适配的 呃，一种这个 skills 的 这样的编写的这个方法。但总之大家需要知道是你在写 skills 时候，你是需要知道对方的 这个 agent 它到底是几斤几两啊，到底有没有这个能力去执行你的这个 skill。 当然如果啊，我们大家是比较熟悉 去年年底的一个非常热门的这个技术概念叫所谓的这个上下文工程的话，那么你会发现这个 agent skill 啊，其实它的核心啊，它或者它的这个本质其实就是一个动态加载上下文的这样的一个机制啊，或者它本质上就是一个非常灵活的一个上下文工程， 因为它会在有需要的时候，比如说我的 agent 执行具体的某项任务的时候，诶，才会说去读取对应的文档这样的这个内容，而不是啊，这个很多，嗯，就是我之前有很多同学会说问的啊，说这个 agent 的 skills 这么多 markdown 文档，是不是所有的 markdown 文档的全部内容在最一开始的时候全部加载到这个 system prompt 里面去啊？当然不是 啊，它最开始只会加载你的这个 skill 的 markdown 的 这个原数据啊，然后呢，会通过 function call 这样的一个方式，灵活的去读取不同的 markdown 文档，在不同的场景下读不同的 markdown 文档，这就相当于是一套非常灵活的借助 function calling 来实现的一个非常灵活的动态上下文加载这样的机制，只有当你有需要的时候，哎， 这个上下文才会被加载进来，并且它是以一个 function response message 这样的方式呢来加载进来，它以 function response message 这样方式加载进来，其实有个非常好的一个这个好处哈，就在于说如果我最后上下文抄了 我当前这个对话，上下文抄了啊，那么啊，还有一个方法啊，就是直接删除这个所有的这个 function 相关的啊， function call function response 相关的这个 message， 然后一下它上下文也会得到很大的这样的精简。那只不过就是如果下次我又要调用我我我又要查询天气的时候啊，再再加载进来就行了啊，这就可以了， ok 是 这么一回事。那么同时呢，这里我相信也会有同学啊会呃比较纠结于说啊，那呃从我们刚才所看到这个查询天气的这个例子来说，那它是不是没有必要这么复 杂啊，因为我们比如说普通的 function calling 啊，普通的 m c p 也可以查天气啊，查天气这个查天气是一个非常简单啊，非常基础这样的应用场景。 是的没错啊，但是呢，大家需要知道的是，我们从这个场景出发啊，实际上是希望大家看到关于这个 agent 的 skills 啊，它的一个整体的技术脉络是什么样的。如果你的 agent 呢，只要查天气的话，确实没必要使用这个 agent 的 skills 啊，但是 agent 的 skills 它的这个灵活性 跟可拓展性确实不是。呃，比如说 m c p 啊，或者普通的这个方式 callin 可以 对比它，如如果能在关键的时候给它注入一组 五，对不对？非常专业的在来操作一系列工具这样的个指南的话，那么其实你的 ag 的 性能是能够往上提一大截的啊，大概是这样的这个情况，所以呢，它其实还是有非常非常大的这个 非常核心的这个优势的。当然啊，最后当我们在进行 agent skills 系统开发的时候啊，大家现在看到这是不是有一点感觉了呢？啊，是不是之前困扰在心头里面的一些这个问题已经迎刃而解了呢？啊？比如之前同学问到说啊，我的这个 skill 是 不是所有的 agent 都通用啊？这个肯定是不行的， 比如说有同学问到说，我的 logan 为什么不支持 agent 的 skill？ 呃， logan 它不是支持不支持的问题哈， logan 它只是一个开发工具呃，它和这个 mcp 就是 agent 的 skill 跟 mcp 其实 关联啊，其其实有很大的这个差别啊，如果我说一个 a 证的开发工具，它能不能够兼容 m c p 确实是这个 a 证的开发框架底层的设置的这样的个原因，但是 long chain 啊，作为一个底层的 a 证的开发框架，它压根就设计不到关于说支不支持这个 skills 这样的这个问题，因为 skills 它是否支持是 建设在你的一个已经创建好的一个 agent 的 这个基础之上，如果你当前这个 agent 你 的，对吧？啊，这个 system prompt 创建流程是允许是能够去读取 你的这个呃 skills 里面的这个原数据的，并且呢，你内部是有比如说读取一些文档的这样的一个工具的，然后同时呢，你的工作流，你的 agent 运行里边，你给他灌注的这个 system prompt 也会引导他，比如说有问题先去读文档 的话，那么你的 agent 就 天然是支持 skills 的， 这样的 agent 就 满足刚才我们所说这个三个条件。而如果你搭建的 agent 不 满足刚才这三个条件的话，那么呃，你的 agent 就是 不支持 agent skill 的 啊，就是这么一回事。而对于 loken 来说，你开发的这个 agent 它支不支持 skill 跟 loken 没有它的关系， 所有的条件 loken 都有啊，但是你是不是，呃，你在开发时候你是不是考虑把它组装到一块，这是你自己的事啊，所以 这个，呃，等你不好说 lunch 它不支持 skill 啊， lunch 肯定是支持这个 skill 的 各项功能啊，但是呢，你最后搭建起来的这个 skill 啊，好，它要能够接，嗯，你搭建起来这个 agent， 它要能够兼容 skill， 是 你自己开发，这个在开发的时候得想清楚啊，得自己去给它组装一些什么读取文件呐。啊，什么这个系统消息得好好设啊，这个 system prompt 得好好设置一下，这个是你开发的时候需要做的这个事情。这部分内容哈，我们会在 呃，下一个小节啊，就是这部分啊，差不多二点二啊，里边到时候我们会给大家去展示一个啊，这个完整的呃，使用 long chain 啊，来搭建一个 agent skills 这样的系统的最小可行性的这样的方案啊，到时候我们会说啊，所以呢，大家不用纠结啊，说这个 long chain 它支不支持这样的这个问题啊，这个呢，是啊，一方面的问题， 然后同时还有同学啊，之前经常会问到啊，说这个 ansible 他 们自己的这个 skills 能不能放到我的系统里面来啊，当然可以的，只要你的这个系统啊，是可以 去读取 android pick 他 们官方的那样的 skill 的 话，比如说可以按照它的格式去获取对应的这个 skill 文档的一些原数据。然后同时呢，你的这个 agent 里面也有比如说网络搜索工具啊，或者命令行这样的工具啊，能够支持它的呃， cloud code 啊，或者 android pick 他 们自己的这个 cloud 的 这个呃桌面端的那样的一个 agent， 最小的工具的特性的这样的个范畴的话，那么你就是可以进入它的这个 skill 的 啊，是这么一回事儿，因为原因呢，是所有的 app 他 们自己推的这个 skills， 是 专门给 cloud code 和他们的 cloud 桌面端的 app 来进行使用的，所以它里面有大量的怎么样去教它的这个 cloud 的 自己的这个应用啊，去完成一些工作的一些这个技巧， 那里面就会涉及到一些具体的，比如说克拉扣的专有的一些这个啊，专有的一些工具这个调用，那如果你没有这工具啊，你拿了它的这个 skill 也是白瞎啊，是这么一回事，所以呢，现在比较顶尖的一些这个通用 agent， 它为什么会去维护自己的一个啊？ skill 的 这样的一个社区，就是这样的个原因，因为它们各自的这个 skill 呢？ 哎，它或许不通用。是怎么样的这个情况，比如说 open club， 它为什么最快也第一时间就去创建那个啊？ 叫 clubhouse 点 ai 的 那样的一个社区，就是因为 clubhouse 点 ai 呢，它相当于是 open club 的 一个护城河啊，里面只要有足够多的一些 skills， 对 不对啊？那么你的这个 open club 作为一个通用 agent 智能体的这样地位就不可撼动啊，是这么回事， ok 啊，这是这样方面问题，但同时第三方面问题也随之而来了，就是这个系统它不好开发呀， 哈哈哈，对不对啊？因为我们现在如果大家想要说啊，我要去做一个啊，这个兼容 skills 这样的 agent 的 话，那么我们说你至少需要做以下三个方面工作，首先第一个，你 的 agent 里边必须要包含读取文档这样的一个基本工具，同时呢还需要最好是包含命令行工具。命令行工具实际上是现在的所有的啊，我们说兼容 agent skills 这样的些 agent 的 机作， 呃，基本上都是要有这样的工具，有了命令行工具之后，你才能够去查，比如说我哪个地方有什么样的文件呢，也能够更加高效稳定的去读取一些文件，或者写入一些文件，或者删除一些文件啊，这个呢，其实命令行工具是必不可少的，当然还包括就很多时候你还可以去 根据你的这个 skill 去运行一些指定的一些这个脚本，也是 ok 的 啊，这个命令行工具，然后同时呢，最好还需要有一个 python 的 这样的工具啊，就是 这个 python 脚本啊，这个编辑跟运行的这样的这个工具，然后最好还要有一个网络搜索工具，差不多这四个工具呢，是所有的 agent 啊，所有的兼容 skills agent 都必须有的这样的一些这个基本工具，然后同时你的整个的上下文工程啊，你的呃 agent 的 长短期记忆管理里边儿，你得有一套 就是非常精妙的这样的一个设计，能够让它实时地去获取你当前载入的 agent 的 这样的一些原数据，对不对？然后同时呢也得有一套 完整的这样的调用的这个流程跟他说，比如说我先读文档，再调用工具对不对？然后呢你还要去跟他讲清楚你的文档工具之间这样的区别等等等等啊，所以呢，你得有这样的一些基本的架构之后，你的这个 agent 才能够算是兼容 skill 的 这样的 agent， 但是你的 agent 只兼容 skill 还没有用啊，因为你还得呃这个 假设，如果是在在一个小范围场景下，比如说在公司内部来进行使用的话，那么你还得出一个啊，这个啊，加载到你当前这个 agent 来进行使用的一个基本的 skill 的 这样的个编辑规范啊，然后呢啊， 不同场景下，它可能才能够加载不同的这个 skill 来进行一个运行。当然这里啊，如果你的 agent 的 本身是兼容 skill 的 话，那么其实你就可以把你当前这个 agent 的 兼容的这个 skill 的 这样的基本规则给它 写到啊，比如说它在这个 system prompt 里面去，然后之后呢，就可以让你当前这个 agent 自己去根据用户的需求去产出对应的能够满足需求的这个 skills 啊，这个呢，也是现在大家很多会说啊，说我当前这个 agent 它能够调用 skills， 那 我能不能够让它呢，自己这个高效率的，对不对啊？这个快速的去 去创建一些自己能用的这个 skill， 这个是完全没问题的啊，因为你当前这个 a 阵的是最了解自己的这个基本情况的，了解自己有哪些工具，这工具叫什么名字对不对啊？非常了解自己这样的情况，然后呢根据他对自己的这个理解去编写 skill 是 非常非常高效的。那么再比如说啊，我们的这个复范的 openclaw 里边就有这个全自动的 去呃编辑一些这个 skills 啊相关的一些功能啊，就比如说这里面如果你想创建某个功能的话，你可以直接跟他说啊，然后他接下来就会自自己啊去创建一个这个 skills， 并且来进行一个这个加载啊，大概是这样的这个情况， ok， 好， 那么到这啊，我们整个的啊，这个上半场这个内容呢，主要啊是来去介绍一些入门级的这样的一个知识，对不对啊？这个 skill 到底是什么？它的背后加载的过程当中到底发生什么样这个事情？好，那么紧接着我们先稍后休息一下，然后呢 在我们的这个下半场里边，我们会进一步的来为大家去讲解目前 ansel 官方他们推出的 skill 的 一个 基本的标准的格式模板，以及呢，如何借助 long chain 来完成一个这个从零到一去搭建和开发一个支持 skill 的 啊这样的一个 agent 系统，然后同时在咱们课程的最后啊，还会跟大家来去介绍啊，关于我们复返 off course 啊，这也是一个非常非常复杂的一个 通用的，呃，通用的这个 agent skills 的 这样的个基座智能体啊，这样的个项目如何来进行开发？然后同时呢我们公开课呢，还给大家提供 关于复泛 openclo 啊这样的一个项目完整的需求文档，大家如果感兴趣的话也可以啊，把这个需求文档丢给 cloud code， 让它呢来开发啊，完整复刻一版啊，我们的这个复泛 openclo 都是可以的。

agent skills 可以 说是史上火出圈的一项大模型技术概念，其最令人着迷的地方就在于它给所有人构画了一个这样的梦幻的场景，那就是你可以给智能体赋予任何的技能。无论是你希望智能体帮你写报告、做数据分析， 还是手发邮件订外卖，甚至是调用 cloud code 完成项目开发，都可以通过 agent skills 这样这项技能教会你的智能体，此时你就是经验老道的师傅，而智能体就是你手把手带的徒弟。并且 agent skills 的 实践过程足够简单，简单到你甚至可以用自然语言来描述这项技能， 然后通过上传或者物理拖拽的方式将其放到指定的文件夹内， agent 就 能立刻学会这项技能。同时， agent skills 的 实践效果还非常好，好到足以引发行业地震。就在前不久，一月底， angelic 就 为自家的通用智能体 co work 制作了十一项 skills， 覆盖了销售、财务、市场营销、法律咨询等各项核心企业之能。 co work 加上 skills 就 能立刻变成销售专家、财务专家、法律顾问等等一大批 ai 员工就此诞生。 而这批 skills 发布的几个小时内，就让纳斯达克的两千八百五十亿美元会被淹灭，高盛美国软件股组合更是单日暴跌百分之六，一时间大家能够非常清晰地感受到啊， agent 加 skills 技能组合将 ai 应用门槛降至为零。 与此同时，年初的 open cloud 的 爆火很大程度上也是源于其强大的 agent skills 系统，并在丰富的 skills 生态加持下，可以灵活的拼接出任意的功能，能够覆盖各类实际应用场景。 不难看出啊， agent skills 是 二零二六大模型技术最重要的演化趋势，而 agent skills 技术开发范式也将是全体大模型开发者的必备技能。 不过呢， agent skills 虽然用起来简单，但要开发一个 agent skill 系统却非常的复杂。 agent's skills 不是 简单的工具调用，更不是普通意义上的上下文工程。要开发 agent's skills 系统，需要同时对 agent 的 记忆系统、内置工具系统以及 skills 工作流三方面进行功能规划，并通过彼此巧妙的配合，最终实现自由装载 skills 的 目标。 可以说， agent's skills 就是 目前 agent 的 开发工艺的最高峰。因此，本期公开课带你零基础上手学习 agent's skills 系统开发流程， 丛林讲解 skills 开发、装载和使用流程，完整拆解 agent skills 运行时系统的底层逻辑。同时详细为大家介绍 android 官方提出的 skills 基础范式，带大家从零到一编辑满足标准格式的 skills 技能文档。 当然最重要的是带大家借助 longchain 从零到一搭建一套兼容 skills 灵活载入的 agent 系统。并且在公开课的最后，我还会基于我们团队自研的复泛 openclaw， 为大家深度揭秘类似 openclaw 和 cloud co work 这类顶尖的 agent skills 系统功能设计思路。 复泛 openclaw 是 一款基于 longchain 开发的能够复泛 openclaw 完整 skills 相关核心功能的、更加适配企业内高病发应用场景的 agent， 不仅支持自由加载、查看新增和修改技能，而且还支持 ai 一 键创建技能，仅需一段描述即可创建对应的技能。 同时还内置了技能商店，兼容全部 iso 官方的 skills， 并支持一键下载和载入使用。并且为了能够更加透明的呈现 skills 的 完整调用流程，俯瞰 oppo pro 还支持在对话页面中随时查看完整的 agent 运行数据。 同时酷派 oppo pro 还拥有 openclock 同款长短期记忆系统，支持无线超强文和自主功能叠带，并且还内置了浏览器、动画 camels 等全套先进的智能体工具，只要接入各类 skills， 酷派 oppo pro 就 能够迅速适配成为垂玉专属智能体。 目前该项目也是大模型 age 开发实战课新春班目前首个额外新增的工业级 age 开发项目，国外课中将通过对其功能和架构的演示，为大家深度揭秘顶尖 age 的 skills 的 底层功能逻辑。 同时公开课中还为大家详细提供完整的复泛 opcode 项目需求文档跟提示流程，大家可以自己使用 web coding 来完成项目开发，相信这也是目前全网最体 系的 agent skills 硬核技术教学，如此高价值的课程，还望大家多多三连支持。公开课完整的课间，复泛 opcode 项目需求文档和 web coding 开发流程等 都已经上线至副本大模型进入社区，更快速的开发一个更加复杂的。比如说啊，像这个副本 open clone 这样的个系统的话，那么我们公开课里面实际上是给大家提供了关于我们副本 open clone 啊这样的项目的完整的需求文档 啊，这个呢，大家回头可以去看一下哈，这个需求文档到底长什么样啊？就如果你想开发一个更加复杂的这样的 agent skills 这样的个系统的话，那么你应该啊怎么样来进行操作？那么对于副本 open clone 来说，我们就可以首先先给大家介绍一下相关的这个功能哈啊，然后 那我们再来看啊，如何来进行开发？首先呢，对复返 opcode 来说啊，它是一个这个在对话页面里面啊，是有这个持久记忆的啊，然后呢是能够来实现无限对话上下文的这样的一些这个基本功能呢，你可以在这里面啊来进行自由的对话啊，包括你也可以直接问他一些这个 问题啊，比如说请把你的自我介绍啊写到，呃到本地的 word， 哎哎，好，他直接输入， ok， 行啊，就比如说你可以给他安排一些比较复杂的工作，然后这个时候你会发现他呢实际上就会去调用一些这工具哈，去完成相关的一些这个工作啊，比如说这里面啊，就是他工具调用这样的一个这个工具调用这个情况，你能看到他就是他 他其实会长期的去执行一个工作流啊，然后呢如果遇到了这个问题啊，他就会自己来进行解决，比如说他说啊没有安装这个 dos 这个库，然后呢来进行安装等等等等， 它呢，其实是会啊有一个非常复杂的一个工作流哈，然后持续不断的啊来进行执行，在这过程当中呢，它会去自我调用很多个身上不同类型这样的工具来完成最终这样的这个任务。当然啊，这里面它其实调用工具的过程当中呢，其实有很多的一些这工具的这个啊调用的过程其实是可以直接打印出来能够看到的，等等等等啊，当然它现在正在执行哈，它在 这个创建一个这个 javascript 这个文档去写着 word 文档啊，这个可以让它自己来进行运行。那么同时呢，在啊这个系统里边啊，你还可以 直接看到他历史的对话这样的个数据，那么看到他历史对话消息队列啊，这个其实还是非常重要的一个这个事情哈，因为你只有看到他历史对话消息队列呢，你才能够 比较好的啊，知道他现在的整个的这个文档啊，是如何来进行的这个拼接啊，对不对啊？他下面也可以，也是可以这个刷新，刷新完了之后可以拼接到最新的啊消息队列里面来， ok 啊，这个呢是他的一个啊基本的功能，然后同时啊他也支持着 canvas 功能，比如说啊，请使用啊 canvas 功能生成一个北，生成一个天气查询应用，那这个时候呢，它其实就会啊这个使用呃 canvas 的 这样的功能呢，去帮你实时的去创建一个啊，比如说这现在开始编程了啊，然后创建一个 html 的 这样的一个网页啊，来为来对你这个内容，来对你的这个问题来进行一个这个回复。 那 canvas 功能实际上现在也是现在很多 agent 它所需要的一个非常核心的一个功能哈，因为 canvas 功能实际上它是一个 a to ui 的 这样的系统啊，就它可以通过 ui 页面呢去完成用户的一个响应 啊，当然它这里编程可能会编比较久啊，我们这个一会再来看它编的这个结果，那么接下来我们再来看它的这个技技能管理系统，那么技能管理系统就是它现在装载的所有这个技能啊，这这在这里面你可以随时去开关闭啊，开启啊，都是可以的啊，你也可以直接删掉它的这个技能，也是可以的。 然后同时呢啊也可以去进行一些啊，比如说这个技能的这个创建，创建的时候你可以直接拖一些文件夹进来啊，你也可以让他啊去生成一个对应的这样的这个技能啊，等等等等，都是 ok 的 啊，比如说你让他，比如说请帮我创建一个全自动啊，生成电影分镜 脚本的工作流啊，对吧？啊，比如说他帮我创建一个这个技能，然后你会发现，哎，他就会来分析需求，然后呢去创建对应的啊这个这个 skills 了， 当然他的这个 skills 到底是怎么样来进行的这个创建，他为什么知道啊？他应该去创建这个 skills 呢？啊？实际上是因为我们一会儿看啊，是因为他的这个记忆系统足够强大，他知道啊，当前这样的一个任务呢，是需要调用哪些这个记忆来 去完成的？而且它记忆系统里面其实是有一个标准的关于 age 的 skills 到底应该怎么样来进行生成的一整个的这样的这个过程，那么它呢其实会生成一段时间啊，我们可以先给它关了啊，它一会生成完了之后就会在这里来进行一个这个显示啊，它这个编程还没有编完啊，那我们就再去看到这个记忆系统吧 啊，然后记忆系统里面总共是包含五个五，呃，总共呢是包含着六个文件，那么这六个文件实际上就是我们之前所看到过的哈，跟 openclo 完全一样的啊，这样的记系统的一个编排，那么其中呢，包括比如说这个 啊， skill， snapshot 啊，它代表的含义是我们每次在开启这个 agent 的 时候呢，都会对所有的这个 skill 来进行一次扫描，然后呢会去看到这个 skill 里面所有这样的技能，然后把它原数据呢来进行一个统计。 然后还有啊，比较重要的是这个 agents 啊，它呢相当于是整个 agent 的 运行的一个操作指南啊，这里面其实内容就非常多了啊，它包括 比如说我，他会知道啊自己有哪些记忆的认知在哪里，然后呢也会知道啊自己有哪一些基本的可以调用的工具， 同时啊他也知道整个这个记忆系统啊，应该怎么样来进行管理和开发，他知道怎么样去编写这个记忆的这个啊 macdunk 文档，然后同时他也知道啊所有的内置的工具呢，应该如何来进行调用啊，他其实这里面写的非常清楚的。 然后当然这还有啊，一些这个 memory 点 md memory md 它实际上是一个跨线层的一个持久记忆文档，它呢是允许啊当前的这 a 帧在运行过程中来进行改善的啊，就比如说举个例子，它现在假设啊它，呃不知道啊，我们现在是在 windows 环境下运行，那么你就可以啊，在 memory 点 md 里面给它写清楚，我们是在 windows 环境下来运运行，你也可以呢通 或提示让他自己来写，那么再往下啊，还有比如说这个 so 啊，它呢是一个这个，呃啊，它，它是一个这个个人的 agent 的 一个灵魂啊，它的这个自己的这个定位啊，还有能力边界啊，一个说明啊，还有这个 identity， identity identity 的 话是像是一个 agent 的 一个身份的一个说明在 上下啊，还有这个优色啊，优色实际上相当于是对于他服务客户的一个说明，等等等等啊，这呢是共同构成它完整这个记忆系统，那么对于这个记忆系统来说，它既可以在运行的过程中自己来进行修改，同时你也可以，比如说一键让 ai 来进行优化，也是可以的啊，比如说你希望让它优化 这个 identity 啊，当然这个 identity 其实一般来说没啥好优化的哈，它可能优化了肯定也差不太多啊，这里它也是一样的，它会去调用啊，底层这个 a 帧呢，去看啊，你当前的这个 identity， 那 么它在去优化你的这个记忆的时候呢，其实是会跨文档来进行剪辑啊，它会去看其他很多的 一些这个文档啊，然后最后呢来确定。哎，你现在呢这个 identity 啊，是不是需要来进行修改啊？或或者说是不是有别的一些这个要求，等等等等啊，来进行修改，这个呢啊是这一方面，然后啊接下来我们再看 啊，他这个是，呃，好的啊，他这个应该还没有编完啊，可能是我们刚刚退出之后他就卡住了啊，这个我们可以稍后再来进行查看，那么总之呢，通过啊，对话系统，还有记忆管理系统啊，还有技能管理系统 这么三个系统这个搭配，哎，最后就能够形成我们现在所看到的啊，这 open 啊，复翻 open open 啊这样的一个系统，它完整的一些这个功能， 那么有了这功能之后哈，接下来就可以实现啊，我们这里啊给大家看一下啊，所有的关于复翻 openclaw 啊，它的完整的一个功能的演示了啊，这我们再看一下它有哪些这个功能，然后呢我们再来看它的需求文档是什么样的啊，以及怎么样使用需求文档呢，通过 web coding 呢来进行开发， 比如说这里啊，我们刚看了，对不对啊，他可以拖拽文拖拽这个技能啊，他可以自动生成这个技能啊，生成技能之后就会在右边啊，能够看到他完整的这个技能列表技能的这个文档也可以呢来进行修改，包括啊，对吧，他可以去生成一些这个技能啊，这个我们刚刚都已经看过了的啊，然后呢他还可以， 哎啊，稍等啊，它还可以自己的来进行加载啊，还可以从啊技能商店，对吧啊来进行下载啊。那么 open 那 么复翻 open color 它呢主要是兼容 anthropic 的 skills 这个系统的啊，所以它呢是可以直接从这个 anthropic 的 这个呃 skills 这个列表里面直接呢一步到位来进行下载啊，然后同时它也是 能够啊去查看它的历史对话的这样的个记录，然后它也是可以多 skills 来进行一个协调，然后它也是啊有着 canvas 的 功能，对不对啊？ canvas 功能我们刚刚这个没有演示出来啊，这里能看到啊，它其实演示完成结结果之后呢，它就是啊一个有一个这个页面啊，可以实时来进行这个效果的这样的个呈现， 然后同时啊他也是能够优化自己的这个记忆，对吧？然后呢你也可以引导他啊，比如说自己去修改一些永久这个记忆啊，他呢由于他有本地的这个命令行这样的工具啊，所以他呢会根据用户这样的需求啊，去永久修改这个记忆，让自己变得越来越用越聪明， 对不对啊？相关那些这样的功能。然后同时呢这个功能呢是一个前后段分离，这个架构是完整使用 longchain 和 long graph 来进行的开发啊，这个呢是关于 fanopocalypse 完整的这样的一个项目的演示。那么这个项目哈，其实放在这儿啊，主要是需要，主要是需要给大家看到关于现在的一个完整的或者工业级可用的 一个这个 agent 的 skills 系统啊，它到底需要有哪些基本的功能模块，然后呢它应该达到什么样这个效果？当然我们这个演示的效果其实相对来说还是比较有限的好，真正这样的一个项目，它其实是需要用到 各个不同垂直领域里面去，然后呢再有针对性的开发一些 skills， 加载到加载到其中去，然后才能够帮你解决具体垂玉领域的啊，可能更加专业，更加精深的一些问题。 那这个项目它怎么开发啊？当然上面有一些啊，为什么要开发这个复繁 open 啊的一些这个，呃，说明啊啊，这个我们就不看了啊，然后下面还有一些基本的这个设计理念啊，然后呢，有一些技术选型， 注意哈这个文档啊，其实咱们公开课的时候是给大家提供了一个完整的这个需求文档啊，大家如果想要 web code 来进行开发的话，可以你们自己尝试着啊，把这个需求文档直接给到 code code 或者 code text， 让它来完，一步到位去完成整个项目的这样的开发。 然后下面啊，还有关于这个技术选型对不对啊，我们这里也是选择的是 long chain 最新的这个版本，然后呢，这啊，基础模型是选择的这个 啊， deepsea 啊和 open i 这两个模型，然后向上解锁啊，这里我们是用的是这个 bm 二点五啊， bm 二十五和这个啊 red 混合解锁这样的个方式。 那么刚才其实我没有说哈，其实对于复范 open color 来说，它呢，实际上是拥有无线对话上下文的啊，它呢是会根据你当前对话这样的个长 自动去压缩你的历史对话，然后也会根据你的跨县城的持久的 memory 点 p y 那 样的一个啊， memory 点啊， m d 那 样的文档的长度呢？来啊，考虑是否开启这个剪辑啊，是否开启这个 reg 这样的个剪辑啊，它其实是可以实现无限无限量文的， 然后同时啊有这两个自动化，然后呢，还有啊，什么前端的框架，还有 y y 的 样式对不对啊，还有什么代码编辑器啊，还有这个数据存储就是本地的啊，这样的存储这样的方式，然后再往下啊，就是它完整的这样的架构啊，这个架构呢，其实并不会特别这个复杂啊，后端主要是 launch agent 啊，状态机啊，状态机引擎去完成 agent 的 响应。然后前端呢是 三个页面啊，对话记忆和技能啊，差不多这三个页面啊，然后呢 system prompt 这个组装对不对啊？很关键啊，是这么是这么啊，六个这个啊，六个文档啊，来完成的这样的个组装啊，然后呢还会有一个这个安全机制，哈哈， 然后同时呢这个流逝传输这样的这个协议啊，这里写写的非常清晰啊，然后包括它呢是可以来进行实时传输的啊，是通过 s i c 的 方式呢，在本地啊来进行前后的实时传输。然后同时呢它是包含啊六个核心的这样的模块，包括流逝对话， 包括啊这个啊，它调用工具的流程可适化啊，包括原始胶接面板，还有绘画管理啊，还有这 canvas 啊，还有它的这个五层记忆的这样的面板的展示啊，差不多这样的内容。然后还有啊，包括它的五层记忆系统啊，分别是什么样这个功能啊，有非常多的这样的这个介绍等等等等啊，还有七个核心工具是什么样的， 当然这个系统还有一些展示效果啊，什么双色主机系统，什么什么等等等等。之前呢，都在我们的这个项目开发的需求页里面能够看到啊，大家可以直接呢把它甩给啊这个 web coding 来进行开发。当然下面还有一个啊，关于它的开发指南啊，这开发指南的话可能就更加详细了哈，会会说明当前项目的一个基本结构啊，以及安装部署 该怎么样来进行这个实现，当然啊，这个目前我们这个项目呢，是没有在我们的课外课当中来进行这个发放啊，是给我们正课学员来进行使用的啊，所以如果是报了名，我们课程学员可以直接按照现在大家看到这个流程，对不对？先安装依赖哈啊，然后呢 啊再配置环境啊，配置环境需要配置这么些个东西，对不对啊？这这些东西需要来进行配置，然后呢再安装一下啊，什么浏览器自动化这样的工具，然后再使用这个命令开启服务啊，再使用 啊，然后再进入到前端，对不对啊？再进行安装，安装完了之后呢，通过这个命令开启前端，然后最后呢前后端啊就可以联通来进行一个这个使用了， 然后其中啊还有很多这个环境面板啊，你需要提前来进行配置啊，然后下面呢还有很多的关于现在在进行使用的时候呢啊，需要注意的啊，一些比如说啊，什么日式文档怎么样来进行查看呢？既如何来进行修改才更有效啊等等等等啊，相关的一些具体的 操作的这样的指南啊，还有些绘画接口的一些这个管理啊，前后段的接口的一些这个说明，还有啊包括项目主目录啊这样的说明 这些哈，其实属于一个关于使用我们当前项目的一个这个啊说明，这样的这个文档啊，是包含在我们本次课程的啊这个项目里边啊，如果大家是包了我们课程的话，那么拿到项目之后呢，你就可以直接在这个项目的 这个啊学习模式里面能够看到啊，关于我们本次户外课完整的这个课间和刚才大家看到的这两个啊这个开发指南啊，就是你自己上手部署使用这个指南跟呃 呃一个呢是 sorry 啊，一个呢是他的这个项目设计啊，完整的设计架构的一个概书，还有个呢是安装部署使用的啊这样的指南这些文件全部都包含里面啊，大家直接打开呢就能够来进行观看。