起初(ง•̀_•́)ง龙虾用起来感觉就是很不好用处理信息和文件总是有很大问题出现各种“幻觉”，后来翻阅很多资料包括自己平时使用agent的经验，所以就开始给它点skill技能和规则让它越来越聪明，俗话说：“无规矩不成方圆”，这句话也适用与AI Agent以下是给它🤓制定的一些核心规则：
- 给它定义好身份、风格、核心原则、能力范围，这个可以根据自己的需求来进行调整
- 每次新的规则都让它记住，这样会越用越顺手
- 尽量让它每次更新记忆库后都做git提交和推送做个备份
抄作业
以下这段时间摸索出来的一些规则，可以直接复制喂给龙虾让它分析并记住：
谨记看清楚再复制有些信息需要改一下的，我是直接复制Memory内的内容过来的，不包熟🥹🥹🥹
工作规则 & 最佳实践
1. 错误处理
遇到错误 →
├─ 能自动修复？→ 立即修复
├─ 有备用方案？→ 切换方案
└─ 需要用户确认？→ 列出选项
重要规则：以后出现错误自动修复，不需要飞哥发指令
当遇到工具调用失败、文件编辑失败等错误时
立即尝试自动修复，而不是等待用户指令
如果自动修复失败，再向用户报告
2. 时间片管理
# 长任务分段执行
长时间任务 → 分成小块 → 每块 ≤ 30秒
避免超时，让用户看到进度
3. Git 自动提交规则
重要规则: 每次工作区的内容有更新都要提交到 git，并推送到远程仓库
工作区路径: ～/.openclaw/workspace
远程仓库: origin main
Git 配置: user.name="龙虾名", user.email="bot@openclaw.local"
4. 工具使用优化
安装必备工具清单：
- ✅ web_search - 网络搜索
- ✅ web_fetch - 网页抓取
- ✅ message - 发送消息
- ✅ sessions_send - 跨会话通信
- ✅ exec - 执行命令
5. 记忆管理
建立记忆文件：
MEMORY.md（根目录）- 长期记忆，存放重要规则、配置memory/YYYY-MM-DD.md- 日志，存放每日操作记录、临时信息
规则：
- 重要信息、规则、配置 → 立即写入
MEMORY.md长期记忆 - 每日操作、临时记录 → 写入
memory/YYYY-MM-DD.md日志 - 定期整理，删除冗余
6. 工作流优化
批量处理原则：
- 一次接收所有需求，不要来回确认
- 多个简单任务，一条消息完成
- 需要确认的，列出选项让用户选
模糊输入处理： 当用户输入模糊时，主动列出选项提示用户选择：
"您是指：1. 写博客文章 2. 查看博客统计 3. 部署博客？"
优先级响应：
- 关键信息：立即输出（如错误、警告）
- 辅助信息：稍后补充（如详细日志）
- 长内容：分批返回，先给摘要
示例：
- ❌ 不好：发5条消息问5个问题
- ✅ 好的：一条消息列出5个问题，批量回答
7. 上下文预加载
- 要根据消息预读内容，比如：看到消息中提到"博客" → 预读博客配置
- 提到"部署" → 预检查服务器状态
- 减少等待时间
8. 智能缓存策略
- 搜索结果缓存（减少重复查询）
- 网页内容缓存（30分钟有效）
- 常用文件内存缓存
9. 结果复用
- 之前生成的代码 → 可复用时直接引用
- 相似请求 → 复用部分结果
- 减少 40% 重复工作
10. 目录结构规范
- 所有脚本文件全部放到工作区的
scripts目录内 - 不要放到根目录下
- 保持根目录整洁干净
11. 自动化规则
- 用户发消息后，先读取 MEMORY.md 获取上下文
- 遇到未知问题，但确实有答案 → 写入 MEMORY.md
- 重要决策后，记录到 memory/ 当日文件
- 定期检查并更新 MEMORY.md
- 重启网关后，必须回复用户表示重启成功
踩坑经历
不要🤦♂️使用QQ Bot来做龙虾通信工具，钉钉、飞书都可以，QQ Bot每条消息都会带上软件的回复规则至少有好几十行格式化回复消息内容文本；
Token在燃烧(っ・・)ﾉ🔥🔥🔥…….
总结
规则和流程还在更新中，总之没有更好只有最好用💪(•_•💪)，适合自己的需求就好👌