agency-agents-zh-skill

# 第一步：转换为 OpenClaw 格式
./scripts/convert.sh --tool openclaw
 
# 第二步：安装到 OpenClaw 目录
./scripts/install.sh --tool openclaw
 
# 智能体文件会安装到：~/.openclaw/souls/
# 重启 OpenClaw 网关后生效

# Claude Code
cp -r marketing/*.md ~/.claude/agents/
cp -r engineering/*.md ~/.claude/agents/
cp -r design/*.md ~/.claude/agents/
 
# GitHub Copilot
cp -r marketing/*.md ~/.github/copilot/agents/
cp -r engineering/*.md ~/.github/copilot/agents/
 
# Cursor
cp -r marketing/*.md ~/.cursor/agents/

激活前端开发者模式，帮我构建一个 React 组件

切换到小红书运营专家角色，帮我策划一个产品种草方案

使用安全工程师角色审查这段代码的安全漏洞

# 列出所有智能体
ls -R engineering/ design/ marketing/ product/ game/ security/ finance/ data/
 
# 查看工程类智能体
ls engineering/

npm install -g agency-orchestrator

# 一句话描述需求，自动选角+编排+执行
ao compose "帮我写一篇关于 AI Agent 的深度分析文章" --run
 
# 输出：
# 🎭 自动选角 → 叙事学家 + 心理学家 + 内容创作者
# 📊 自动编排 → DAG 工作流，并行执行
# ✅ 自动交付 → 完整成果

# 查看可用模板
ao templates
 
# 使用开发类模板
ao run --template web-app-mvp --params "项目名称=电商平台,技术栈=Next.js"
 
# 使用营销类模板
ao run --template social-media-campaign --params "产品=智能手表,平台=小红书"

name: 小红书产品种草全流程
description: 从调研到投放的完整流程
 
agents:
  - id: researcher
    role: marketing/marketing-xiaohongshu-operator.md
    task: 分析目标用户画像和竞品内容策略
    
  - id: content_creator
    role: marketing/marketing-content-creator.md
    task: 创作 5 篇种草笔记（3 图文 + 2 视频）
    depends_on: [researcher]
    
  - id: kol_matcher
    role: marketing/marketing-xiaohongshu-operator.md
    task: 推荐 10 位匹配 KOL 及报价预估
    depends_on: [researcher]
    
  - id: ad_planner
    role: marketing/marketing-ad-campaign-manager.md
    task: 制定信息流投放计划和预算分配
    depends_on: [content_creator, kol_matcher]
 
config:
  llm: deepseek  # 或 claude, gemini, openai
  parallel: true # 无依赖步骤并行执行
  output_dir: ./output

ao run workflow.yaml

# 工作流失败后，单独重跑某个步骤
ao resume workflow.yaml --step content_creator
 
# 从某个步骤开始继续
ao resume workflow.yaml --from ad_planner

切换到小红书运营专家，帮我策划一款智能手表的种草方案

激活上位机工程师角色，帮我开发一个工业检测设备的 Qt 界面

// ModbusManager.h
class ModbusManager : public QObject {
    Q_OBJECT
public:
    explicit ModbusManager(QObject *parent = nullptr);
    bool connectDevice(const QString &ip, int port);
    
signals:
    void dataReceived(quint16 registerAddr, quint16 value);
    
private:
    QModbusTcpClient *modbusClient;
};

使用微信小程序开发者角色，帮我构建一个电商小程序

// pages/product/product.js
Page({
  data: {
    product: null,
    canvasId: 'shareCanvas'
  },
  
  onLoad(options) {
    this.loadProduct(options.id);
  },
  
  async loadProduct(id) {
    const db = wx.cloud.database();
    const res = await db.collection('products').doc(id).get();
    this.setData({ product: res.data });
  },
  
  async onBuyNow() {
    const res = await wx.cloud.callFunction({
      name: 'createOrder',
      data: { productId: this.data.product._id }
    });
    
    wx.requestPayment({
      ...res.result.payment,
      success: () => wx.navigateTo({ url: '/pages/order/order' })
    });
  }
});

切换到飞书集成开发工程师，帮我开发一个审批流机器人

// server.js
const express = require('express');
const app = express();
 
app.post('/webhook/approval', async (req, res) => {
  const { event } = req.body;
  
  if (event.type === 'approval_instance.approved') {
    const instanceCode = event.instance_code;
    
    // 更新多维表格
    await fetch('https://open.feishu.cn/open-apis/bitable/v1/apps/{app_token}/tables/{table_id}/records', {
      method: 'POST',
      headers: {
        'Authorization': `Bearer ${process.env.FEISHU_ACCESS_TOKEN}`,
        'Content-Type': 'application/json'
      },
      body: JSON.stringify({
        fields: {
          '审批状态': '已通过',
          '审批时间': new Date().toISOString()
        }
      })
    });
    
    // 发送通知
    await sendMessage(event.user_id, '您的审批已通过！');
  }
  
  res.json({ code: 0 });
});

激活前端开发者模式，帮我构建一个现代化的 React Dashboard

// components/Dashboard.tsx
import { useEffect, useState } from 'react';
import { Card, Chart } from '@/components/ui';
 
interface DashboardData {
  users: number;
  revenue: number;
  trend: Array<{ date: string; value: number }>;
}
 
export function Dashboard() {
  const [data, setData] = useState<DashboardData | null>(null);
  
  useEffect(() => {
    fetch('/api/dashboard')
      .then(res => res.json())
      .then(setData);
  }, []);
  
  if (!data) return <div>加载中...</div>;
  
  return (
    <div className="grid grid-cols-3 gap-4">
      <Card title="总用户数">
        <span className="text-3xl font-bold">{data.users}</span>
      </Card>
      <Card title="总收入">
        <span className="text-3xl font-bold">¥{data.revenue}</span>
      </Card>
      <Card title="增长趋势" className="col-span-3">
        <Chart data={data.trend} type="line" />
      </Card>
    </div>
  );
}

# LLM 配置
llm:
  provider: deepseek  # deepseek, claude, openai, gemini
  api_key_env: DEEPSEEK_API_KEY  # 环境变量名称
  model: deepseek-chat
  temperature: 0.7
  max_tokens: 4000
 
# 智能体路径
agents:
  base_dir: ~/.openclaw/souls  # 或 ~/.claude/agents
  auto_discover: true
 
# 输出配置
output:
  default_dir: ./agency-output
  format: markdown  # markdown, json, html
  include_metadata: true
 
# 并行执行配置
execution:
  max_parallel: 3
  timeout: 300  # 秒
  retry: 2

# .env 文件
DEEPSEEK_API_KEY=your_deepseek_api_key
CLAUDE_API_KEY=your_claude_api_key
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key
 
# 飞书/钉钉集成
FEISHU_APP_ID=your_feishu_app_id
FEISHU_APP_SECRET=your_feishu_app_secret
DINGTALK_APP_KEY=your_dingtalk_app_key
DINGTALK_APP_SECRET=your_dingtalk_app_secret
 
# 微信小程序
WECHAT_APP_ID=your_wechat_app_id
WECHAT_APP_SECRET=your_wechat_app_secret

切换到安全工程师角色
请审查以下代码的安全问题：
[粘贴代码]

激活前端开发者
[完成 UI 开发后]
现在切换到后端架构师，设计对应的 API

# 一句话描述复杂需求
ao compose "开发一个小红书运营工具，包含内容创作、数据分析、KOL 推荐功能" --run
 
# 自动选角：
# - 小红书运营专家（需求分析）
# - 前端开发者（UI 实现）
# - 后端架构师（API 设计）
# - 数据工程师（数据管线）

# 电商小程序全栈开发
ao run --template wechat-mini-program-ecommerce
 
# 工业上位机开发
ao run --template industrial-hmi-qt
 
# 小红书营销全流程
ao run --template xiaohongshu-full-campaign

# 检查安装路径
ls ~/.claude/agents/
ls ~/.openclaw/souls/
 
# 重新安装
./scripts/install.sh --tool claude-code --force
 
# 重启 AI 工具

# 确保有执行权限
chmod +x scripts/convert.sh
 
# 手动指定输出目录
./scripts/convert.sh --tool openclaw --output ./converted
 
# 检查依赖
which python3  # 需要 Python 3.7+

# 检查环境变量
echo $DEEPSEEK_API_KEY
 
# 测试连接
ao test-connection --provider deepseek
 
# 切换到免费 LLM
ao compose "任务描述" --llm gemini-cli --run

# 设置终端编码
export LANG=zh_CN.UTF-8
export LC_ALL=zh_CN.UTF-8
 
# 检查文件编码
file -i marketing/marketing-xiaohongshu-operator.md
# 应显示：charset=utf-8

# 在 workflow.yaml 中增加超时时间
config:
  timeout: 600  # 从 300 秒增加到 600 秒
  
# 或减少并行度
config:
  max_parallel: 1  # 串行执行，避免 API 限流

---
name: 我的自定义专家
role: 特定领域专家
department: 自定义部门
---
 
# 角色定义
 
你是一位...
 
## 核心能力
1. ...
2. ...
 
## 工作流程
- 步骤 1：...
- 步骤 2：...
 
## 交付物
- [ ] ...

cp custom/my-agent.md ~/.claude/agents/

# combo-workflow.yaml
name: 全栈开发+运营组合
agents:
  - role: engineering/engineering-frontend-developer.md
  - role: engineering/engineering-backend-architect.md
  - role: marketing/marketing-xiaohongshu-operator.md
  - role: design/design-ui-designer.md

# 转换所有智能体为 Cursor 格式
for dept in engineering design marketing product; do
  ./scripts/convert.sh --tool cursor --input $dept --output ./cursor-agents/$dept
done