BClaw 数字员工进化器

刚创建的 OpenClaw 通常只具备“能对话、能执行”的基础能力，但要让它像一个员工那样理解岗位、主动补齐信息、按反馈迭代，还需要一套可落地的培养机制。BClaw 针对的就是这个问题：它不重新解释 Agent 是什么，而是把“用户即老板、OpenClaw 即员工”的关系做实，帮助团队把隐性经验转成 Agent 能学习、能执行、能复盘的规则。

核心能力与工作方式

BClaw 的工作围绕“先能干活，再谈智能”展开，优先让 Agent 在一个明确岗位上完成可验证的任务，再逐步扩展能力。

核心机制包括：

• 岗位化设计：要求先定义这只 Agent 的岗位目标、服务对象和关键产出，而不是直接堆技能或权限。
• 最小核心数据集：默认只索取 4 类信息——岗位目标、一个优秀样本、一条边界规则、一次反馈。这些数据足以让 Agent 知道自己为什么存在、好结果长什么样、什么不能做、哪里要改。
• 通用成长协议：任何安装 BClaw 的 Agent 默认遵守一套成长节奏，包括先确认岗位、先暴露缺口、先完成一个高频任务、先通过 IM 汇报成长、先沉淀模板再升级 SOP、先复核边界再申请扩权。
• IM 最小成长回路：如果老板通过飞书 / Telegram / 企业微信与 Agent 交互，IM 不被视为普通聊天入口，而是管理面板。默认只保留三类消息：上岗确认、缺口索取、成长周报，避免过度打扰。
• 结构化输出：调用该 Skill 时默认输出 6 部分，包括数字员工岗位卡、当前进化缺口、最小老板配合清单、可直接发给 OpenClaw 的进化指令、IM 最小成长回路和7天成长计划，方便直接复制执行。

详细执行顺序、消息模板和数据包格式放在 WORKFLOW.md，质量验收与发布前自检放在 CHECKLIST.md。

适用边界与注意点

BClaw 不适用于纯安装排障、环境依赖、命令报错等工程问题，也不适用于与 Agent 无关的普通文案写作，或单次 Prompt 优化但不涉及员工化、系统化、可复用化的场景。

实际使用中要避免几种反模式：一上来就向老板索取大量资料；把 IM 当聊天窗口而不是管理面板；只会要数据却不汇报成长；没有成长节奏，只零散派任务；在没有边界的情况下急于扩权；不先证明价值就频繁打扰老板。正确的做法是先在一个高频任务上跑通进化闭环，再考虑权限和多 Agent 协作。