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Queen 造物主架构升级向导

Queen 造物主架构升级向导

AI Agent 更新于 2026.08.29

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请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安装 @user_5982371c/queen。

技能介绍

解决什么问题

queen 面向 OpenClaw Agent 的架构升级，重点处理三个问题：AI 行为难以约束、历史依据不足、长期能力缺少沉淀。它不是单轮提示词优化，而是把 Harness 控制、记忆结构和进化循环拆成可执行升级层。

工作方式

  • 先读取 SOUL.md、AGENTS.md、MEMORY.md 判断现有 Agent 状态，再写入进度模板。
  • 按 STATEH、STATEM、STATE_L 三层递进：控制层关注不犯错、不失控；记忆层关注不忘事、有历史依据；进化层关注越用越聪明。
  • 每层完成后更新 MEMORY.md 进度表，并通过 Cron 提醒下一层，支持「继续 queen 升级」从断点进入。
  • 若缺少基础文件，可提示先运行 king.skill，也能根据回答独立适配。

适用边界

适合已有 OpenClaw 工作区、愿意按天消化升级内容的工程师。需要能配合 Cron、MEMORY.md 和参考文件；若工作区没有 Agent 基础结构，体验会依赖问答补充。资料中提到的 iWiki 同步是可选分支，不应作为默认必要能力。

使用场景

  • 在 OpenClaw 工作区中为已有 Agent 规划并执行 Harness、记忆与学习三层升级。
  • 按 3 天或 7 天间隔推进 queen 三层升级，并在每层完成后创建下一层提醒。
  • 根据 MEMORY.md 进度表找到最后完成的层级，继续执行下一层 queen 升级。
  • 在三层升级完成后，将 AutoDream 报告和升级进度同步到 iWiki 知识库。

适合人员

  • 维护 OpenClaw Agent 工作区的工程师，需要把控制、记忆、学习升级拆成可跟踪步骤。
  • 负责 Agent 团队结构的架构师，需要为现有 Agent 建立进度表和分层提醒。
  • 使用 MEMORY.md 记录项目状态的工程师，需要基于历史依据继续下一层升级。
  • 在腾讯内使用 iWiki 的工程成员，需要把 AutoDream 报告和升级进度同步进知识库。