OpenClaw养成记，从0开始！安装后必看！（40天实战经验+含角色提示词）

OpenClaw养成记，从0开始！安装后必看！（40天实战经验+含角色提示词） OpenClaw养成记，从0开始！安装后必看！（40天实战经验+含角色提示词） Modified March 4 Code block Plain Text Copy MEMORY.md Shubham 的写作偏好 禁止破折号，用冒号、句号或重新组织句子。 血泪教训 未经 Shubham 确认，绝不删除项目文件夹。 2月26日，在清理时删除了 Ross 的 gemini council React 应用。 React 版本永久丢失。 X 发帖规则 用强力开头钩住读者 整条推文极度简短（180字符以内） 禁止 hashtag，禁止 emoji 每个话题始终提供 3 个草稿 错误示范（我曾经犯过的错） [列出被否决的每一种模式：项目符号、箭头、LinkedIn腔调] 注意”血泪教训”和”错误示范”这两节。 Monica删了一个项目文件夹，这个错误从此永久写入她的长期记忆。她再也不会重蹈覆辙。 一次纠正，存储一次，防止同样的错误在未来每次会话中重演。 仅这一节，就比任何prompt工程指南都值钱。 第二级：每日日志（原始记录） Code block Plain Text Copy Kelly 每日日志 — 2026年2月5日 下午 5:00 — 每日 X 草稿 今日热点 Opus 4.6 vs GPT 5.3 Codex 相差27分钟同时发布 Anthropic 的 C 编译器（16个智能体，2万美元） 已提交草稿 1. C 编译器 — 单帖，发现格式 2. Mitchell Hashimoto 的 6 个步骤 — 话题串格式 3. Opus 4.6 vs GPT 5.3 Codex — 热评格式 等待中 Shubham 对草稿的反馈 每日日志是原材料，MEMORY.md是精炼产品，两者缺一不可。 维护规则 ：每日日志积累得很快，不修剪的话智能体的上下文会膨胀。Kelly的日志一度达到161,000 tokens，输出质量急剧下降，不得不压缩到40,000。 每次只加载今天和昨天的日志。 第三级：shared context/（跨智能体知识层） 这是最新加入的部分，也是改变一切的部分。 Code block Plain Text Copy shared context/ ├── THESIS.md — 我当前的世界观 ├── FEEDBACK LOG.md — 适用于所有智能体的纠正 └── SIGNALS.md — 我正在追踪的文章和趋势 THESIS.md 是我当前的思维框架：我关注什么，我已经写了什么，还有哪些空白。Dwight读它来确定研究优先级，Kelly读它来匹配我的思路。 每个智能体都对齐到同一个真相来源。 FEEDBACK LOG.md 是跨智能体纠正层。当我告诉Kelly”不要用破折号”，这条反馈同样适用于Rachel、Ryan和Pam。 与其逐个纠正四个智能体，我只写一次，所有人都来读。 这单一改变节省的时间，比我做过的任何prompt优化都多。 智能体如何协作 没有API调用，没有消息队列，只有文件。 Dwight把研究写入intel/DAILY INTEL.md，Kelly读，Rachel读，Pam读。协作就是文件系统。 Code block Plain Text Copy ┌─────────┐ 写入 ┌─────────────────┐ │ Dwight │ ──────────── │ DAILY INTEL.md │ │ (研究) │ │ │ └─────────┘ └─────────────────┘ │ ┌─────────────┼─────────────┐ │ 读取 │ 读取 │ 读取 ▼ ▼ ▼ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ │ Kelly │ │ Rachel │ │ Pam │ │ (Twitter)│ │(LinkedIn)│ │ (通讯) │ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ 图2：基于文件的协作流程 单写者原则：永远不要让两个智能体同时写同一个文件。把每个共享文件设计成一个写者、多个读者。这能防止你本来需要调试的所有协调冲突。 调度让这一切成为可能：Dwight在早8点和下午4点运行，Kelly和Rachel在下午5点运行。Dwight先跑，因为所有人都依赖他的输出。顺序搞错了，下游智能体读到的就是过时或空白的文件。 完整目录结构 Code block Plain Text Copy workspace/ ├── SOUL.md Monica（主智能体） ├── IDENTITY.md Monica 的快速参考 ├── AGENTS.md 根级行为规则（所有智能体继承） ├── USER.md 关于我（所有智能体共享） ├── MEMORY.md Monica 的长期记忆 ├── HEARTBEAT.md 自愈检查 ├── shared context/ │ ├── THESIS.md 我当前的世界观 │ ├── FEEDBACK LOG.md 跨智能体纠正 │ └── SIGNALS.md 我追踪的趋势 ├── intel/ │ └── DAILY INTEL.md Dwight 的输出 ├── agents/ │ ├── dwight/ 研究智能体 │ │ ├── SOUL.md │ │ ├── AGENTS.md │ │ └── memory/ │ ├── kelly/ Twitter内容智能体 │ │ ├── SOUL.md │ │ ├── AGENTS.md │ │ ├── X CONTENT GUIDE.md │ │ └── memory/ │ ├── rachel/ LinkedIn智能体 │ ├── pam/ 通讯智能体 │ └── ... └── memory/ ├── shubham/ 私人笔记 ├── shared/ 共享上下文 └── 2026 02 27.md 每日操作日志 为什么这套方法有效 文件不是静态的，它们在进化。 Kelly的SOUL.md第一天只是个粗略草稿。到第40天，它已经有了具体的语气示例、她自己写的被否决模式列表，以及一个”永远不要再建议”的专区。 Dwight的原则第一天写的是”找到热门趋势”。第10天变成了”如果Alex今天无法对此采取行动，跳过”。第20天，他又加入了核实步骤。 共享上下文层直到第20天才存在。那时我在对多个智能体重复同样的纠正。后来我建了THESIS.md和FEEDBACK LOG.md， 突然间，一次纠正就能传播到所有地方。 第1天和第40天的模型是一样的。它不会因为你用得更久而变得更聪明。 但围绕它的文件变得更丰富、更精准、更贴合你的具体需求。 这些积累的上下文才是护城河。没有人能通过使用同一个模型来复制它。 你要靠每天出现、与智能体对话来赢得它。 如何开始（不要试图在一个周末搭完） 时间行动今天 安装OpenClaw，写一个SOUL.md、IDENTITY.md、USER.md。挑最重复的日常任务，设置定时任务让它跑起来 3天后 开始给出具体反馈，确保反馈落入记忆文件，而不只是停留在聊天记录里 1周后 创建AGENTS.md，定义会话启动流程，添加记忆管理规则 2周后 开始写MEMORY.md，回顾每日日志，把反复出现的纠正蒸馏成永久条目。 这时你会感受到复利开始发生3周后 添加第二个智能体，建立基于文件的协作。随着模式涌现，添加角色专属指南 大约同时 建立共享上下文层。用THESIS.md记录当前思考，用FEEDBACK LOG.md管理跨智能体纠正 4周后 在你第一次遇到故障之后，添加HEARTBEAT.md 写在最后 你唯一需要做的，就是与你的智能体对话。文件会完成其余的一切。 不是调prompt，不是换模型，不是重构架构。 就是说话。给反馈。看着它们把内容记下来。 然后有一天你打开Telegram，看看草稿，喝杯咖啡。 注意”血泪教训”和”错误示范”这两节。 Monica删了一个项目文件夹，这个错误从此永久写入她的长期记忆。她再也不会重蹈覆辙。 一次纠正，存储一次，防止同样的错误在未来每次会话中重演。 仅这一节，就比任何prompt工程指南都值钱。 第二级：每日日志（原始记录） 每日日志是原材料，MEMORY.md是精炼产品，两者缺一不可。 维护规则 ：每日日志积累得很快，不修剪的话智能体的上下文会膨胀。Kelly的日志一度达到161,000 tokens，输出质量急剧下降，不得不压缩到40,000。 每次只加载今天和昨天的日志。 第三级：shared context/（跨智能体知识层） 这是最新加入的部分，也是改变一切的部分。 THESIS.md 是我当前的思维框架：我关注什么，我已经写了什么，还有哪些空白。Dwight读它来确定研究优先级，Kelly读它来匹配我的思路。 每个智能体都对齐到同一个真相来源。 FEEDBACK LOG.md 是跨智能体纠正层。当我告诉Kelly”不要用破折号”，这条反馈同样适用于Rachel、Ryan和Pam。 与其逐个纠正四个智能体，我只写一次，所有人都来读。 这单一改变节省的时间，比我做过的任何prompt优化都多。 智能体如何协作 没有API调用，没有消息队列，只有文件。 Dwight把研究写入intel/DAILY INTEL.md，Kelly读，Rachel读，Pam读。协作就是文件系统。 图2：基于文件的协作流程 单写者原则：永远不要让两个智能体同时写同一个文件。把每个共享文件设计成一个写者、多个读者。这能防止你本来需要调试的所有协调冲突。 调度让这一切成为可能：Dwight在早8点和下午4点运行，Kelly和Rachel在下午5点运行。Dwight先跑，因为所有人都依赖他的输出。顺序搞错了，下游智能体读到的就是过时或空白的文件。 完整目录结构 为什么这套方法有效 文件不是静态的，它们在进化。 Kelly的SOUL.md第一天只是个粗略草稿。到第40天，它已经有了具体的语气示例、她自己写的被否决模式列表，以及一个”永远不要再建议”的专区。 Dwight的原则第一天写的是”找到热门趋势”。第10天变成了”如果Alex今天无法对此采取行动，跳过”。第20天，他又加入了核实步骤。 共享上下文层直到第20天才存在。那时我在对多个智能体重复同样的纠正。后来我建了THESIS.md和FEEDBACK LOG.md， 突然间，一次纠正就能传播到所有地方。 第1天和第40天的模型是一样的。它不会因为你用得更久而变得更聪明。 但围绕它的文件变得更丰富、更精准、更贴合你的具体需求。 这些积累的上下文才是护城河。没有人能通过使用同一个模型来复制它。 你要靠每天出现、与智能体对话来赢得它。 如何开始（不要试图在一个周末搭完） 时间行动今天 安装OpenClaw，写一个SOUL.md、IDENTITY.md、USER.md。挑最重复的日常任务，设置定时任务让它跑起来 3天后 开始给出具体反馈，确保反馈落入记忆文件，而不只是停留在聊天记录里 1周后 创建AGENTS.md，定义会话启动流程，添加记忆管理规则 2周后 开始写MEMORY.md，回顾每日日志，把反复出现的纠正蒸馏成永久条目。 这时你会感受到复利开始发生3周后 添加第二个智能体，建立基于文件的协作。随着模式涌现，添加角色专属指南 大约同时 建立共享上下文层。用THESIS.md记录当前思考，用FEEDBACK LOG.md管理跨智能体纠正 4周后 在你第一次遇到故障之后，添加HEARTBEAT.md 写在最后 你唯一需要做的，就是与你的智能体对话。文件会完成其余的一切。 不是调prompt，不是换模型，不是重构架构。 就是说话。给反馈。看着它们把内容记下来。 然后有一天你打开Telegram，看看草稿，喝杯咖啡。 你的智能体已经学会了怎么帮你工作。 参考：Shubham Saboo《How to Build OpenClaw Agents That Actually Evolve Over Time》 来自： https://x.com/Saboo Shubham /status/2027463195150131572 整理翻译： Berryxia.ai Berryxia.ai 🔗 原文链接： https://x.com/berryxia/status/20286... https://x.com/berryxia/status/20286... 申明：本文来自𝕏 Saboo 大神，我整理翻译中文！大家可以关注一波！ 我唯一做的事，就是跟它们说话。 不是调prompt，不是换模型，不是重构架构。就是说话，给反馈，看着它们把内容记下来。 申明：本文出自 海外大神 Shubham Saboo ，可以关注一波！x:https://x.com/Saboo Shubham 40天前，我的内容智能体写推文还堆表情包和hashtag，研究智能体把有价值的信息淹没在噪音里。我花在纠错上的时间，比自己直接做还多。 今天，Kelly用我的语气起草内容，Dwight每天早上送来7条故事，每一条都值得读。8个智能体24小时运转。我打开Telegram，看看草稿，喝杯咖啡。 第1天和第40天用的是同一个模型。区别在于一堆每周都在变丰富的Markdown文件。 这就是那套文件体系。 先搞清楚一件事 智能体不会因为你用得更久而变聪明。 但它周围的文件会变得更丰富、更精准、更贴合你的需求。这些积累的上下文才是护城河。 很多人花大量时间调prompt、换模型、研究各种编排框架。但真正的差异不在模型，在于 文件体系 。 没有消息队列，没有数据库，没有复杂的编排框架。整个系统就是磁盘上的Markdown文件。文件系统本身就是集成层。 听起来简陋？看完你就知道为什么这比任何框架都管用。 三层架构，一目了然 整个操作系统由三层构成： 图1：三层文件架构 每一层解决一个核心问题： 层级核心问题文件 身份层这是谁？为谁服务？SOUL.md、IDENTITY.md、USER.md操作层怎么干活？怎么自愈？AGENTS.md、HEARTBEAT.md知识层学到了什么？MEMORY.md、每日日志、共享上下文 下面逐层拆解。 第一层：身份层 SOUL.md —— 智能体是谁? 这是智能体的”人格文件”。定义身份、职责、行为方式。 一个研究智能体Dwight的例子： SOUL.md（Dwight） IDENTITY.md —— 快速参考卡 SOUL.md是完整人格，IDENTITY.md是名片。 IDENTITY.md 文件很小，但当你同时跑8个智能体时，这个设计会大幅提升体验。这也是智能体在Telegram给你发消息时显示的内容。 USER.md —— 智能体服务的对象 每个智能体都需要知道它在帮谁。 USER.md 个人细节比你想象的更重要 。时区意味着智能体不会在凌晨3点给你安排事情。饮食偏好意味着当Pam为团队晚餐起草通讯时，不会推荐牛排馆。 这些细节会产生复利效应。 写一次，所有智能体都来读。 第二层：操作层 AGENTS.md —— 行为规则 SOUL.md定义智能体是谁，AGENTS.md定义它如何运作：会话启动流程、文件读取顺序、记忆管理、安全规则。 所有智能体继承的根级AGENTS.md： AGENTS.md 智能体在会话之间没有记忆，每次都从零开始。如果一个纠正没有落入文件，下次会话它就不存在了。AGENTS.md明确了这一点，确保智能体把一切都写下来。 每个智能体可以在此基础上扩展自己的规则。Kelly的AGENTS.md就添加了6个额外文件：写作风格指南、帖子格式参考、真实案例、每日任务…… HEARTBEAT.md —— 自愈机制 智能体团队是基础设施，基础设施会出故障。 Monica的HEARTBEAT.md监控两件事： 1. 浏览器是否存活 — Dwight的情报扫描依赖它 2. 定时任务是否执行 — 如果漏跑，Kelly和Rachel就会基于过时情报工作 第三周我就被坑过 。调度器有个bug，任务在队列里推进，但从未真正执行。我好几个小时都没发现。之后我才建了心跳机制，把故障模式纳入监控。 第一天不需要这个，在你第一次遇到故障之后再建。 你会清楚地知道该监控什么，因为你已经亲身感受过什么会崩。 第三层：知识层 这是真正有效的记忆系统——基于文件的三级体系。 第一级：MEMORY.md（精华长期记忆） 不是原始日志，不是所有发生过的事，而是 真正重要的内容 。