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1. 龙虾机器人的权限锁问题
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1. 龙虾权限很高，记忆来设定权限都是不稳定。只有95%能正常运行，主要涉及到OpenClaw的记忆管理，这点下面会说。
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2. 如果你们的需求只是保证Skill不会被随意篡改，其实可以使用git来对Skill以及OpenClaw.json进行管理。让OpenClaw定时恢复Skill即可。
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2. skill越装越多，记忆可能存在冲突问题
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1. 要解决这个问题，得对记忆进行合理规划与维护：
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1. 定期清理垃圾记忆：将记忆根据类型分类整合到合适的MD中。这边推荐先试用[Openclaw-workspace ](https://github.com/win4r/openclaw-workspace)进行整理，并且设定每周执行审查（建议经过确认后再进行清理），保证记忆清洁干净。这样也可以减少不必要的Token消耗并且降低降智的问题。
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2. 使用向量数据库建立长期记忆：让OpenClaw记住一些大家都在用的规则，从而使它变得更加“聪明”。这边推荐使用[memory-lancedb-pro](https://github.com/CortexReach/memory-lancedb-pro)以及相关Skill，模型我推荐使用Qwen Embedding 8B模型以及Qwen Reranker模型。
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3. 构建一个Skill管理技能，用于指示当什么情况去哪个目录找Skill。
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4. 配合self-improving-agent Skill，效果会更好。
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5. 针对记忆的结构化处理，这边推荐使用Obsidian+AI将你们的数据、方案整理成一个结构化的文档，Memory.md中只填写几个重要信息去这边查询即可。
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3. 同一个人对话的上下文污染问题
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1. OpenClaw目前不同对话（私聊、群聊）不同上下文。
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2. 你们遇到污染问题，我认为可能是没有使用最强的模型（Claude4.6opus）造成，我本人是没有遇到过。也有可能是你们只使用了默认的记忆系统。
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3. 及时使用/Clear、/New可以减少模型降智问题，减少上下文污染。
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4. 另一个使用技巧就是对小型任务使用Subagent来执行。也可以根据需求建立多个Agent，与单个或者多个机器人绑定。以此分割上下文。
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5. 目前OpenClaw还没有语义切换Agent功能，所以可以根据执行任务分几个独立Agent出来。
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哈喽哈喽~还想请教一下关于AI agent推广相关的经验：
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1. 中台主要维护哪些内容，是怎样推广给所有项目的同事安装\配置到自己的工作流程中的？
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2. 交付项目的同事有哪些提反馈、自由发挥和参与开发的方式呢？
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1. 中台主要维护哪些内容，是怎样推广给所有项目的同事安装\配置到自己的工作流程中的？
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1. 我们的Agent技术都已交给技术中心了，可以找技术中心的 陈康来部署。
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2. 主要靠老板来推广，比如他让蛋仔组来抄作业。
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2. 我这边参与的是H78，给他们搞一个易协作自动开单、查询、排期功能，他们感觉不错。其他团队的情况，得问我领导Freddy。
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美术那边是给大家都配了openclaw来使用的吗？在一些使用体验上，codemaker、有道龙虾、openclaw还是有区别的
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有道龙虾感觉还在不断完善中，一些im机器人指令其实是没生效的![{"anchor_href":"","base_size":"20,20","disable_copy_":false,"expected_size":"20,20","external_info":"{\"emotion_info\":{\"emotion_id_\":0,\"emotion_path_\":\"C:\\\\Program Files\\\\Netease\\\\POPO\\\\popo\\\\emoticon\\\\default\\\\emoji_gif_129.gif\",\"emotion_tag_\":\"[emts]_popo_emoticon_sys_00129_\\r\\n捂脸\\r\\n[捂脸][/emts]\",\"is_store_emotion_\":false,\"is_system_emotion_\":true,\"store_emotion_cid_\":0,\"store_emotion_url_\":\"\"}}","font_size_type_change_aware_":false,"id":"","image_margin":0,"image_url":"","is_link_icon":false,"original_name":"","original_path":"C:\\Program Files\\Netease\\POPO\\popo\\emoticon\\default\\emoji_gif_129.gif","original_size":"-1,-1","press_can_drag":true,"show_in_image_viewer":false}](C:/Program%20Files/Netease/POPO/popo/emoticon/default/emoji_gif_129.gif)比如/new，/model
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1. 首先说明一点OpenClaw是一个可配置强大记忆系统的多面手Agent，适合做一个中间衔接、数据传递的事。但一些固定或者专门的事，用龙虾比较费token。
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2. 我个人推荐使用非OpenClaw的龙虾，因为生态跟不上。你有何德何能能与全球开发者抗衡，而且这些开发者AI用得远比我们6。
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3. codemaker、有道龙虾、openclaw还是有区别：
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1. 龙虾的记忆系统更加强大。
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2. CodeMaker每月5000元额度。
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3. 如果ClaudeCode 模型免费，我推荐你们用这个代替CodeMaker。
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目前我们是TA来维护定制的MCP和一些通用的skill（作为模版），包括一些鉴权和CI相关的指引技能。
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项目强相关的那些流程，每个项目都有些区别，所以目前是设计师在日常工作中跑通了新流程，用团队的模版skill来做成skill（自动传git+CI发布skillhub）
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设计师使用和开发中遇到问题时，AI总结提issue或MR，值班TA或定时任务来处理issue，合并MR
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不过就是TA和技术向同事比较喜欢用codemaker cli+OMO插件、codex&claude；设计师比较倾向有道龙虾+im机器人的交互形式。这其实也导致了相同模型和skill，使用体验和效果的一些偏差!
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1. 我建议使用ClaudeCode提炼核心Skill，之后添加OpenClaw、CodeMaker Cli、CodeX的额外文档，让这些Agent多读一些。推荐使用Obsidian构建结构文档。
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2. 强制所有人使用ClaudeCode 4.6模型。
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