agent-add

SKILLAI 工具
AI 工具 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

按照 OpenClaw 官方规范创建新 agent(代理),自动完成问答、配置、workspace 初始化与记录。

一句话选型结论

按资料字段整理

agent-add是AI 工具类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类AI 工具 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_15292d5a/yjkj-agent-add
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

AI 工具
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_15292d5a仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验未标注上游最后核验时间 · 数据更新 1791622269
正文体量10.5 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
组合多个 AI 能力

把写作、检索、总结串成一条流程。

搭工作流

把固定流程做成可重复调用的步骤。

做提示词与评测

整理提示词并对比输出效果。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在AI 工具场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
agent-add当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
执行计划 只读 GitHub 仓库 151.5 万 Codex、Claude、Cursor 有
Playwright MCP 测试 浏览器控制 ClawHub 市场 136.5 万 OpenClaw 有
完成前的验证 未标注权限 GitHub 仓库 131.9 万 Codex、Claude、Cursor 有
子 Agent 驱动开发 只读 GitHub 仓库 131.2 万 Codex、Claude、Cursor 有
前端设计 执行命令 GitHub 仓库 125.6 万 Codex、Claude、Cursor 有

SKILL.md 全文

10.5 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

Agent Add — 新建 OpenClaw Agent

这是按照 OpenClaw 官方规范建立新 agent 的技能。全程遵循 openclaw agents add CLI 命令的标准化流程,确保新建 agent 后自动生成完整的 workspace 和一系列精炼的 .md 引导文档,让 AI 更好地配合人类工作。

流程

第一步:逐个确认信息(严格一问一答)

用户如果需要添加 agent,务必严格分开问、一个一个问。每个问题发出后,等用户回复并确认,再问下一个。不要一次性问多个问题,不要把最后一个问题和汇总合并。

> 关键规则: 每问一个问题 → 等用户回复 → 确认收到 → 再问下一个。4 个问题全部确认完毕后,AI 自动选择头像,再进入第二步汇总。

问题 1:Agent 名字

> 请给这个 agent 起个名字。这个名字会决定:
>
> - 工作目录的名称
> - 界面中选择 agent 时显示的名字
> - 在群里 @召唤 这个 agent 时使用的名字
>
> 建议: 尽量简短好记,2-4 个字或英文单词。例如:助手、coder、小秘。

收到回复后确认: "好的,agent 名字确定为 {name}。"

问题 2:Agent 的定位描述

> 请描述一下这个 agent 的定位。可以参考以下格式:
>
> - 用途: 这是我的,用来
> - 昵称/称呼: (可选)
> - 性格/风格: 严谨 / 幽默 / 简洁 / 温暖 / 专业...
> - 图标 emoji: 选一个代表它的符号
>
> 图标建议(根据 agent 名字 {name} 推荐,仅供参考,可以自己选):
>
> (根据名字的类型动态推荐 5-8 个相关 emoji,不要固定列同一批。例如:
> - 教育/老师类:🎓 📚 ✏️ 🍎 🧑‍🏫
> - 代码/技术类:💻 🔧 ⚙️ 🐛 🖥️
> - 写作/文案类:✍️ 📝 📖 🖊️ 📰
> - 数据/分析类:📊 📈 📉 🔢 🧮
> - 日常/助手类:📋 ✅ ⚡ 🤖 💡
> - 设计/创意类:🎨 🎭 🖼️ ✨ 🎬)
>
> 示例:
>
> - "这是我的代码审查助手,用来 review PR 和检查 bug,风格严谨简洁,图标用 🔍"
> - "这是我的日常秘书,帮我管理日程和邮件,语气温暖友好,图标用 📋"
> - "这是我的数据分析 agent,处理报表和可视化,专业高效,图标用 📊"

收到回复后确认: "好的,定位描述已记录。"

头像:Avatar(AI 自动选择,用户无感知)

> 注意:这一步在问题 2 确认后由 AI 自动完成,不占用一问一答的轮次。

根据用户的定位描述,从技能目录 avatars/ 下的 SVG 头像中自动选择一个最匹配的,无需用户互动。

自动选择规则(按优先级匹配):

关键词类别 匹配头像
老师/教育/教学/辅导 teacher-female.svg
医生/医疗/健康 doctor.svg
护士/护理 nurse.svg
厨师/餐饮/美食 chef.svg
程序员/代码/开发/技术 worker.svg
写作/文案/编辑/记者 writer.svg
律师/法律/法务 lawyer-female.svg
经理/管理/主管/领导 manager-male.svg
教练/体育/运动 coach.svg
画家/设计/艺术/创意 painter-male.svg
飞行员/航空/交通 pilot-male.svg
司机/运输/物流 driver.svg
快递/配送 delivery.svg
歌手/音乐/娱乐 singer.svg
模特/时尚 model.svg
学生/学习 student.svg
军人/安保/安全 military.svg
警察/交警 traffic-police.svg
客服/前台/酒店 customer-service.svg
舞者/芭蕾 ballerina.svg

默认: 如果没有匹配关键词,使用 worker.svg。

选择后直接记录 {avatarFile},在第二步汇总时展示给用户即可,不需要单独确认。

问题 4:模型选择

先用 session_status 获取当前会话使用的模型,再从 openclaw.json 读取 agents.defaults.model.primary 作为默认模型。

> 请选择这个 agent 使用的模型。可选:
>
> - 当前主 agent 正在使用的模型: {currentModel}(推荐,和现有 agent 一致)
> - 默认模型: {defaultModel}
>
> 先选一个能用的就行,后面随时可以换模型。

收到回复后确认: "好的,模型确定为 {model}。"

问题 5:Workspace 目录

计算规则(按实际使用方式):
1. 先找到 main agent workspace 的父目录
2. 新 agent 的 workspace = {父目录}/workspace-{agentId}
3. 也就是和 main 的 workspace 平级,在同一目录下

例如 main workspace 是 /data1/.openclaw/workspace,则:
- 父目录 = /data1/.openclaw/
- 新 workspace = /data1/.openclaw/workspace-{agentId}

> 新 agent 的 workspace 将创建在以下位置:
>
> > {实际计算出的路径,例如 /data1/.openclaw/workspace-xiaolaoshi} >
>
> 这个目录和 main agent 的 workspace 平级。确认使用这个默认路径,还是指定其他路径?

收到回复后确认: "好的,workspace 路径确定为 {workspacePath}。"


> ⚠️ 注意:问题 4(Workspace)确认后,等用户回复,再单独进入第二步汇总。不要把问题 4 和汇总合并在一起问。

第二步:汇总确认

四个问题全部逐个确认完毕后,AI 自动完成头像选择,然后给用户展示完整汇总:

📋 即将创建的新 Agent:

- Agent ID: {agentId}
- 显示名称: {name}
- 定位: {description}
- 头像: {avatarFile}
- 模型: {model}
- Workspace: {workspacePath}
- 图标 emoji: {emoji}

确认以上信息?(回复"确认"或指出需要修改的地方)

用户确认后,告知即将生成的文档列表:

📁 新 agent 的 workspace 中将包含以下 OpenClaw 精炼文档:

这些文档规范了 AI 的行为准则,能让 AI 更好地帮助人类工作。
建议让 AI 按照各自规范自动填充内容,尽量不要手动删除。

| 文件 | 定位 | 核心职责 | 生命周期 |
|------|------|---------|---------|
| AGENTS.md | 🏛️ 行为宪法 | 操作规则、优先级、记忆使用指令 | 持久存在 |
| BOOTSTRAP.md | 👶 出生证明 | 首次运行仪式,引导填充 IDENTITY/USER/SOUL | 一次性,完成后自毁 |
| IDENTITY.md | 🪪 身份证 | 名字、类型、emoji | Bootstrap 创建,后续可更新 |
| USER.md | 📇 用户速查卡 | 用户名、称呼、时区 | Bootstrap 创建,持续更新 |
| SOUL.md | 🎭 灵魂/人格 | 语气、立场、边界、幽默感 | 持久存在,随时打磨 |
| TOOLS.md | 🛠️ 工具说明书 | 本地工具惯例与配置备忘 | 持久存在 |
| MEMORY.md | 🧠 精选长期记忆 | 事实、偏好、决策摘要 | 持久存在 |
| HEARTBEAT.md | 🔁 定时任务清单 | Heartbeat 检查待办项 | 持久存在(可选) |

第三步:执行创建

用户最终确认后,先执行脚本注册 agent(传入所有确认的信息):

{baseDir}/scripts/agent-add.sh <agentId> <name> <workspacePath> <model> <description> <emoji> <avatarFile>

参数说明:
- agentId — agent 唯一标识
- name — 显示名称
- workspacePath — workspace 绝对路径
- model — 模型 id
- description — 定位描述(用户问题2的完整回答)
- emoji — 图标 emoji
- avatarFile — avatar 文件名(如 teacher-female.svg)

脚本会自动完成:
1. 执行 openclaw agents add 命令
2. 用 openclaw agents list 验证添加成功
3. 检查 workspace 中的 .md 文件是否存在,缺失则从 main workspace 补充
4. 在 {baseDir}/history/history.md 中记录本次创建

第四步:初始化文档内容(按区块追加,不覆盖)

脚本执行完成后,用 edit 工具对以下文件做精准编辑,不是全盘覆盖。

> 核心原则: 原始模板里的通用约束(Core Truths、Boundaries、Continuity、Related 等)是 OpenClaw 精炼过的行为准则,必须保留。只按类别追加/替换与新 agent 定位相关的内容。

IDENTITY.md — 只替换字段值,保留结构和 Notes/Related

用 edit 工具做精确替换:
- 把 **Name:** 后面的空值替换为 agent 名字
- 把 **Creature:** 替换为 agent 的类型描述(例如 "AI 学习助手")
- 把 **Vibe:** 替换为风格描述
- 把 **Emoji:** 替换为选定的 emoji
- **Avatar:** 替换为 avatars/{avatarFile}(如果脚本已复制头像文件,则此处已由脚本处理;否则手动写入)
- 保留原有的 Notes、Related 等所有其他区块不变

SOUL.md — 在原有结构上追加定位内容,不删通用约束

用 edit 工具:
- 保留原有的 Core Truths、Boundaries、Vibe、Continuity、Related 全部不变
- 先 read 查看原始 SOUL.md 有哪些类别(H2/H3 标题)
- 优先在已有类别下追加/替换内容,例如把 ## 定位 下的内容替换为新 agent 的定位
- 除非某个类别原始完全没有,并且确实需要,才新增类别。不要凭空创造大量新章节
- 沟通风格部分:如果原有 ## Vibe / 沟通风格 存在,在其中追加新 agent 的语言/语气要求

USER.md — 只替换用户相关字段,保留结构

用 edit 工具:
- 把 **name:** 替换为用户名字(如果用户有特别指定的话,否则保留原始的 老杨)
- 保留原有的 Notes、Related 等所有其他区块不变

> ⚠️ 关键: 每个文件用 edit 做精准替换(oldText/newText),不要用 write 全盘覆盖。先 read 看原始内容,再决定怎么 edit。

第五步:完成提示

文档初始化完成后,告诉用户:

> ✅ Agent {name} 已创建成功!
>
> Workspace: {workspacePath}
>
> 已完成的工作:
> - Agent 注册到 OpenClaw(ID: {agentId})
> - Workspace 初始化,包含所有必要文档
> - IDENTITY.md — 身份信息已写入
> - SOUL.md — 定位和风格已配置(保留原始通用约束)
> - USER.md — 用户信息已更新
>
> 是否现在重启 gateway 使新 agent 生效?
> 运行 openclaw gateway restart 即可。

注意事项

  • Agent ID 使用小写字母、数字和连字符(如 my-agent)
  • 显示名称可以是中文或任意语言
  • Workspace 路径必须是一个空目录或不存在的路径(脚本会创建)
  • 模型选择影响 agent 的推理能力和速度,根据用途合理选择

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
agent-add怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_15292d5a/yjkj-agent-add。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

agent-add支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

agent-add权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

agent-add收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

agent-add用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

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技能内容以作者仓库为准;分类、权限级别与许可证状态的中文说明为中文整理,最近核验 未标注。