OpenClaw踩坑分享

调教工作流

踩坑-从网络上获取工作流

在最开始使用 OpenClaw 的时候, 第一想法是找网络上的文章和github上的开源工作流分享,不过最终使用下来发现这样创建的工作流踩了很多坑,如: AI忽视工作流, 跳过执行步骤, 错误的创建定时等问题.

解决方案

1. 先确定自己大致需要的工作流,然后用文字让 AI 帮忙创建第一版本.
2. 从小任务开始, 让 AI 开始工作, 这个时候 AI 会出现很多不符合自己想法的结果, 不断纠正它.
3. 在任务完成后, 让 AI 根据犯错, 重新整理修改工作流.
4. 反复迭代, 直到工作流满足自己的需求.

Skills

Skills 是 OpenClaw 中的一个重要概念, 它是 AI 执行任务的能力, 可以理解为 AI 的工具箱.

我在 Skills 上的实践并不多,不过总体能满足我的需求.
我的 Skills 阵列总体是由两个基础 Skill 开发发散的, find-skills 和 skill-creator

人格代理技巧

直接和 AI 说 你是历史上的某个人, 现在大模型训练数据中有大量的人物信息, 让 AI 扮演这个角色, 而不是让 AI 扮演一个抽象的角色, 和用提示词规范回答方式.