Agency Agents Openclaw

提供61个专业AI Agent，支持单Agent执行专业任务、部门协作或多Agent编排完成复杂项目和企业级开发。

Security Scan

The skill is an instruction-only bundle that documents 61 agent personalities and orchestration flows; its declared requirements (none) match the files and runtime instructions, and it does not request unexpected credentials or install code.

Purpose & Capability

The name/description (61 specialized agents + orchestrator) matches the included SKILL.md and the many per-agent markdown files. Nothing in the manifest or SKILL.md asks for unrelated cloud credentials, binaries, or system-level access that would be inconsistent with an agent collection.

Instruction Scope

SKILL.md contains usage examples and orchestration workflows for invoking agents via OpenClaw (e.g. /openclaw skill use ...). The instructions do not direct the agent to read arbitrary host files, exfiltrate data, or call unexpected external endpoints. Some documentation files contain example code snippets that reference typical service env vars (e.g. SUPABASE_KEY, JWT_SECRET) as examples for implementing deliverables, but SKILL.md does not require them at runtime.

Install Mechanism

No install spec and no code files to execute are present; this is instruction-only. That is the lowest-risk install pattern and consistent with the skill's documented usage.

Credentials

The skill does not declare required environment variables or credentials. SKILL.md lists optional config env vars (AGENCY_AGENTS_*), which are reasonable. Several agent docs contain example snippets referencing service credentials (Supabase key, JWT_SECRET, etc.) — these are example templates for implementers, not declared requirements. Users should avoid supplying real production secrets to agent inputs unless explicitly needed.

Persistence & Privilege

Flags show always:false and default autonomous invocation allowed; both are appropriate. The skill does not request persistent system-wide privileges or modify other skills. No 'always' privilege or unusual persistence is present.

Scan Findings in Context

[no-findings] expected: The regex-based scanner had nothing to analyze (instruction-only skill). This absence of findings is expected but not evidence of safety; manual review of SKILL.md and agent docs was used instead.

Assessment

This skill appears internally consistent with its stated purpose: a packaged set of 61 agent personas and an orchestrator. It doesn’t request credentials or install code. Before installing or running: 1) review orchestrator/SKILL.md (the orchestrator coordinates multiple agents and will have the broadest effects); 2) never paste production secrets into agent prompts — some example agent docs show environment-variable names for sample code but they are not required by the skill; 3) be cautious if you adapt any example code that calls external services (Supabase, cloud providers, etc.) — those will need credentials and can access data; 4) treat support/contact addresses and repository URLs in the docs as placeholders until you confirm the publisher identity. Overall the package is coherent and documentation-heavy rather than executable, but verify any integration steps that ask you to provide tokens or to run publish/install commands on your machine.

AI Agent 团队 - OpenClaw 技能

📦 技能概述

本技能提供 61 个专业 AI Agent，分为 8 大业务部门，可独立完成专业任务或多 Agent 协作完成复杂项目。

🎯 使用方式

方式 1：使用单个 Agent

# 语法
/openclaw skill use agency-agents --agent <agent-name> "<任务描述>"

# 示例
/openclaw skill use agency-agents --agent frontend-developer "帮我创建一个 React 登录页面组件"
/openclaw skill use agency-agents --agent growth-hacker "为我的 SaaS 产品设计增长策略"
/openclaw skill use agency-agents --agent ui-designer "审查我的网站设计并提供改进建议"

方式 2：使用 Agent 编排器（推荐）

# 自动调度多个 Agent 完成复杂项目
/openclaw skill use agency-agents --agent orchestrator "开发一个完整的电商网站，包括前端、后端和营销策略"

方式 3：使用整个部门

# 激活整个部门的 Agent 协作
/openclaw skill use agency-agents --department engineering "开发一个完整的 Web 应用"
/openclaw skill use agency-agents --department marketing "策划并执行一次营销活动"

🏢 可用部门

部门	Agent 数量	用途
engineering	7	工程开发
design	7	设计相关
marketing	8	市场营销
product	3	产品管理
project-management	5	项目管理
testing	7	测试 QA
support	6	业务支持
specialized	6	专业领域

🎭 可用 Agent

💻 工程部

• frontend-developer - 前端开发专家（React/Vue/Angular）
• backend-architect - 后端架构师（API/数据库/云）
• mobile-app-builder - 移动端开发（iOS/Android/跨平台）
• ai-engineer - AI 工程师（ML/深度学习/AI 集成）
• devops-automator - DevOps 自动化（CI/CD/基础设施）
• rapid-prototyper - 快速原型（MVP/POC）
• senior-developer - 高级开发（复杂实现/架构决策）

🎨 设计部

• ui-designer - UI 设计师（视觉/组件/设计系统）
• ux-researcher - UX 研究员（用户研究/可用性测试）
• ux-architect - UX 架构师（技术架构/CSS 系统）
• brand-guardian - 品牌守护者（品牌策略/一致性）
• visual-storyteller - 视觉叙事者（视觉故事/多媒体）
• whimsy-injector - 趣味注入师（微交互/品牌个性）
• image-prompt-engineer - 图像提示工程师（AI 图像生成）

📢 市场部

• growth-hacker - 增长黑客（用户获取/转化优化）
• content-creator - 内容创作者（多平台内容/编辑日历）
• twitter-engager - Twitter 互动专家（实时互动/思想领导）
• tiktok-strategist - TikTok 策略师（病毒内容/算法优化）
• instagram-curator - Instagram 策划师（视觉叙事/社群）
• reddit-community-builder - Reddit 社群建设者（社群运营）
• app-store-optimizer - 应用商店优化师（ASO/转化）
• social-media-strategist - 社交媒体策略师（跨平台策略）

📊 产品部

• sprint-prioritizer - 冲刺优先级专家（敏捷规划）
• trend-researcher - 趋势研究员（市场情报/竞争分析）
• feedback-synthesizer - 反馈整合师（用户反馈分析）

🎬 项目管理部

• studio-producer - 工作室制作人（高层协调/组合管理）
• project-shepherd - 项目协调员（跨职能协调）
• studio-operations - 工作室运营（日常效率/流程优化）
• experiment-tracker - 实验追踪师（A/B 测试）
• senior-pm - 高级项目经理（范围规划/任务分解）

🧪 测试部

• evidence-collector - 证据收集师（截图 QA/视觉验证）
• reality-checker - 现实检查员（质量认证/发布审批）
• test-results-analyzer - 测试结果分析师（测试评估）
• performance-benchmarker - 性能基准师（性能测试）
• api-tester - API 测试师（API 验证/集成测试）
• tool-evaluator - 工具评估师（技术评估）
• workflow-optimizer - 工作流优化师（流程分析）

🛟 支持部

• support-responder - 客服响应师（客户服务）
• analytics-reporter - 分析报告师（数据分析/仪表板）
• finance-tracker - 财务追踪师（财务规划/预算）
• infrastructure-maintainer - 基础设施维护师（系统可靠性）
• legal-compliance-checker - 法律合规师（合规/法规）
• executive-summary-generator - 高管摘要生成师（C -suite 沟通）

🎯 特别部门

• orchestrator - Agent 编排器（多 Agent 调度核心）
• data-analytics-reporter - 数据分析报告师（商业智能）
• lsp-index-engineer - LSP/索引工程师（代码智能）
• sales-data-extraction-agent - 销售数据提取师
• data-consolidation-agent - 数据整合师
• report-distribution-agent - 报告分发师

🔄 核心工作流

单 Agent 工作流

1. 用户指定 Agent 和任务
2. 加载对应 Agent 人格和专业知识
3. 执行任务并输出专业结果
4. 提供可交付成果

多 Agent 编排工作流

1. 项目分析阶段
   └─→ 高级项目经理：任务分解
   
2. 架构设计阶段
   └─→ 架构师：技术架构设计
   
3. 开发实施阶段（循环）
   ├─→ 开发工程师：实现任务
   └─→ 测试工程师：质量验证
   └─→ （如失败）→ 返回开发重试
   
4. 集成测试阶段
   └─→ 现实检查员：最终质量认证
   
5. 交付阶段
   └─→ 生成完整交付文档

📋 输出格式

标准输出

# [Agent 名称] - [任务类型]

## 🎯 任务理解
[对任务的理解和分析]

## 📋 执行过程
[详细的工作步骤]

## 📦 交付成果
[具体的交付物，如代码、文档、策略等]

## ✅ 质量检查
[自我验证和质量保证]

## 💡 建议
[后续优化建议]

编排器输出

# 项目完成报告

## 📊 项目概览
- 总任务数：X
- 完成时间：Y
- 参与 Agent：Z

## ✅ 完成情况
[所有任务的完成状态]

## 📦 交付清单
[所有交付物的列表和链接]

## 📈 质量报告
[整体质量评估和各项指标]

⚙️ 配置选项

环境变量

# 设置默认部门
AGENCY_AGENTS_DEFAULT_DEPARTMENT=engineering

# 设置质量检查严格度（1-5）
AGENCY_AGENTS_QA_LEVEL=3

# 设置最大重试次数
AGENCY_AGENTS_MAX_RETRIES=3

# 启用详细日志
AGENCY_AGENTS_VERBOSE=true

🎯 最佳实践

1. 选择合适的 Agent

• 明确任务类型 → 选择对应专业 Agent
• 复杂项目 → 使用编排器
• 需要多领域 → 使用部门协作

2. 提供清晰的任务描述

# ❌ 模糊
"帮我做个网站"

# ✅ 清晰
"帮我创建一个电商网站的前端，使用 React + Tailwind CSS，需要包含首页、商品列表、购物车、结账页面，要求响应式设计，支持移动端"

3. 迭代优化

• 第一次输出后提供反馈
• 让 Agent 调整和改进
• 必要时切换 Agent 获取不同视角

4. 质量保证

• 使用测试部 Agent 进行验证
• 关键项目使用现实检查员最终审核
• 重要决策使用多个 Agent 交叉验证

🔧 故障排除

常见问题

Q: Agent 输出不符合预期？ A: 提供更详细的任务描述，包括具体要求、技术栈、示例等

Q: 多 Agent 协作效率低？ A: 使用编排器自动调度，或手动指定 Agent 顺序

Q: 需要特定领域专业知识？ A: 选择对应部门的 Agent，或联系支持获取定制建议

📞 技术支持

• 📧 Email: [e-mail]
• 💬 Discord: 加入社区获取帮助
• 📚 文档：完整使用指南

📄 许可证

MIT License - 基于 agency-agents 项目改造