AgentForge 🔧

Создание и улучшение скиллов и агентов OpenClaw. Лучшие практики + боевой опыт с десятками скиллов и агентов. Агенты: от базового (5 мин) до полноценного рабочего (с памятью, автоулучшением, командой).

Шаблоны файлов агента: references/agent-templates.md

Быстрый старт

Скилл за 5 минут:

1. mkdir skills/<имя>/ → создать SKILL.md с frontmatter (name, description) + алгоритм + 2 примера
2. Готово. Скилл подхватится автоматически (hot-reload)

Агент за 5 минут:

1. Добавить в agents.list[] в openclaw.json (id, name, model, workspace, tools.deny)
2. mkdir -p ~/.openclaw/agents/<id>/agent + AGENTS.md с ролью
3. Перезапустить gateway (через config.patch или openclaw gateway restart)

Нужно по шагам? Читай дальше.

Режим A: СКИЛЛ

Шаг 1. Онбординг (2-4 вопроса, по одному)

1. Что скилл должен делать? Конкретный пример использования
2. Когда активировать? (триггерные фразы)
3. Нужны ли скрипты, данные, внешние API?
4. Публичный (для подписчиков) или внутренний?

Шаг 2. Определи тип скилла

Workflow (пошаговый процесс) - если задача = последовательность действий. → Пример: deep-research-pro (5 шагов: уточнение → поиск → синтез → отчёт)

Role (экспертная роль) - если задача = "отвечай как специалист X". → Пример: copywriter (пиши как владелец, вот стиль, вот примеры)

Data-driven (работа с данными) - если нужны конкретные факты/профили. → Пример: auto-mechanic (профиль машины в data/, логика диагностики в SKILL.md)

Гибрид - комбинация. Пример: family-doctor = Role + Data (роль врача + медпрофили в data/).

Шаг 3. Планирование структуры

В зависимости от типа (шаг 2):

• Workflow → обычно хватит одного SKILL.md (вся логика помещается в core)
• Role → SKILL.md + references/ (словарь стиля, примеры голоса, правила)
• Data-driven → SKILL.md + data/ (профили, базы, справочники)
• Гибрид → SKILL.md + references/ + data/ (по необходимости)

Также могут понадобиться:

• scripts/ - Python/Bash для повторяемых операций
• assets/ - шаблоны, изображения

Пропорции:

• SKILL.md: 100-300 строк (мета-скиллы и сложные workflow до 350)
• Примеры: 2-3 конкретных
• Данные в data/, НЕ в memory/!

Шаг 4. Инициализация

Просто создай папку и SKILL.md вручную:

mkdir -p skills/<имя>/

Если установлен скилл skill-creator, можно автоматически: python3 $(npm root -g)/openclaw/skills/skill-creator/scripts/init_skill.py <name> --path ~/skills/

Шаг 5. Написание SKILL.md

Frontmatter (обязательно):

---
name: имя-скилла
description: "Что делает + когда использовать. Triggers: 'фраза1', 'фраза2'."
---

Допустимые поля: name, description, allowed-tools, license, metadata. Поле version НЕ поддерживается!

5 принципов:

1. Только уникальное - не пиши то, что модель и так знает
2. Примеры > теория - один пример лучше абзаца объяснений
3. Детали отдельно - основное в SKILL.md, подробности в references/
4. Триггеры в description - body грузится ПОСЛЕ триггера, "когда использовать" пиши в frontmatter
5. Императив - "Найди", "Отправь", не "Можно найти"

Шаблон body (выбери по типу из шага 2):

Workflow:

# Название → Алгоритм (шаги) → Примеры → Ограничения

Role:

# Название → Роль (кто ты) → Правила стиля → Примеры ответов → Чего НЕ делать

Data-driven:

# Название → Где данные → Алгоритм работы с данными → Как обновлять → Примеры

Шаг 6. Черновик → одобрение

Покажи черновик владельцу ПЕРЕД финализацией. Формат:

📝 Черновик скилла: [имя]
Тип: [workflow/role/data-driven/гибрид]
Что делает: [2-3 предложения]
Структура: SKILL.md + [references/ | data/ | scripts/]
Пример вызова: "[фраза]" → [что получится]

Дождись "ок" или правок. Лучше поправить черновик за 2 минуты, чем переделывать готовый скилл.

Шаг 7. Проверка качества

python3 $(npm root -g)/openclaw/skills/skill-creator/scripts/quick_validate.py skills/<имя>/

Ручная проверка:

• Работает без внешних знаний (self-contained)
• Примеры реалистичные
• Нет TODO, заглушек
• Размер адекватный задаче
• Триггеры покрывают варианты обращения

Шаг 8. Аудит безопасности (для публичных)

grep -ri "ваше-имя\|ваш-ник\|ваш-город\|ваш-id\|Desktop/ваша-папка" SKILL-public.md

Результат = 0 строк.

Чеклист: нет личных данных, нет локальных путей, нет внутренних названий, нет ключей/токенов, model-agnostic.

Шаг 9. Тест

1. Вызвать скилл с реальным запросом
2. Edge cases: пустой ввод, нестандартный запрос
3. Если контент - проверить стиль
4. Если команды - проверить зависимости

Шаг 10. Публичная версия (если нужна)

SKILL.md → SKILL-public.md → убрать личное → аудит повторно.

Шаг 11. Итерация

• владелец поправил → записать что не так
• 3+ повтора проблемы → добавить в скилл
• Хирургические правки, не переписывать всё

Режим B: АГЕНТ

Шаг 1. Онбординг (5 вопросов, по одному)

1. Роль/задача агента? (маркетолог, тимлид, коуч...)
2. Какие tools нужны? Какие запретить?
3. Нужна ли векторная память (memorySearch)?
4. Связь с другими агентами?
5. Привязка: Telegram топик, отдельный бот, API?

Шаг 1a. Определи тип агента

Полноценный рабочий - свой бот, своя память, свои скиллы, система автоулучшения. Для долгосрочных ролей: тимлид, маркетолог, аналитик. → Все 9 шагов. Чеклист из 12 файлов. memorySearch: true.

Специализированный - своя экосистема (Obsidian, отдельная база). Для уникальных задач: коуч целей, трекер привычек. → Шаги 1-4 + 7-8. Workspace = своя среда. Файлы адаптировать.

Маска (топик-роль) - нет своего бота, работает через systemPrompt основного. Для экспертных ролей: врач, астролог, механик. → Только systemPrompt в конфиге группы/топика. Минимум файлов. tools.deny максимальный.

Шаг 2. Конфиг (openclaw.json → agents.list[])

Замени <agent-id> на id своего агента (латиница, без пробелов, например: marketer, dev-lead, coach).

{
  "id": "<agent-id>",
  "name": "Имя Агента",
  "model": "anthropic/claude-sonnet-4-6",
  "workspace": "~/.openclaw/agents/<agent-id>/agent",
  "agentDir": "~/.openclaw/agents/<agent-id>/agent",
  "memorySearch": { "enabled": true },
  "heartbeat": { "every": "0" },
  "tools": { "deny": ["gateway"] }
}

• model: ПОЛНОЕ имя, не алиас
• memorySearch: true для рабочих агентов (накапливают контекст)
• tools.deny: gateway ВСЕГДА; cron, exec по ситуации
• heartbeat.every: "0" если не нужен мониторинг

Шаг 3. Связи

# В openclaw.json → секция "tools" (НЕ в agents!):
"tools": {
  "agentToAgent": { "enabled": true, "allow": ["main", "<agent-id>"] }
}

sessions_send ВСЕГДА с timeoutSeconds=0.

Шаг 4. Binding (Telegram)

{ "agentId": "<agent-id>", "match": { "channel": "telegram", "accountId": "<agent-id>" } }

Для топика в группе:

"accounts": {
  "<agent-id>": {
    "botToken": "...",
    "groups": { "<group-id>": { "topics": { "<topic-id>": { "requireMention": false } } } }
  }
}

Шаг 5. Workspace - структура файлов

mkdir -p ~/.openclaw/agents/<agent-id>/agent/memory

Обязательные файлы (чеклист):