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openclaw skills install @lingyu9495-source/agent-responsiveness-delegation你给 AI 助手派了个重活,然后发现:发消息它不回、想插话只能排队、等十几分钟才回一句——等它抬头,需求早变了。根因不是模型慢,是主脑把重活放在前台跑,整个回合被占死。这个 Skill 把这套「重活外派 + 随时应答」机制做成可落地的东西:① 规则块(一页写清判级、派完立刻让出对话、工单四要素、只回收结论、自报≠事实、拍板留主脑、跨会话任务换机制)② 跨平台落地脚本 provision_agent_responsiveness.py:探测本机已有的 Agent 环境(Hermes 的 SOUL 置顶铁律块、Claude Code 的全局指令文件,这两条已实测),把规则块幂等写入(自动备份原文件、重复执行不重复写、绝不覆盖你已有内容);其余平台(Codex / Cursor / WorkBuddy / 任意 Agent)则导出一份可直接粘贴的规则块 markdown,你粘到系统提示或自定义指令里就生效 ③ 体检脚本 audit_agent_responsiveness.py:逐项核对规则块是否存在、是否被后续改动覆盖、探测到哪些平台——没检测到就如实报「未检测到支持的平台」,不假报通过。纯标准库、零依赖、Windows/macOS/Linux 通用。触发词:AI不回话、等太久、插话卡住、助手响应慢、主脑被占住、重活外派、子代理、多智能体、响应速度、落地配置、系统提示。
openclaw skills install @lingyu9495-source/agent-responsiveness-delegation现象:给 AI 助手派了个重活,然后发消息它不回、想插话只能排队、等十几分钟才回一句。 根因:不是模型慢,是主脑把重活放在前台跑,整个回合被占死——用户的消息只能在后面排队。 解法:把「重活外派 + 随时应答」变成一条写进 Agent 指令里的硬纪律,并用脚本把它幂等地落到本机。
平台无关:规则块本身与平台无关,任何支持指令文件 / 系统提示 / 子代理的 AI Agent 都适用 (Claude Code / Codex / Cursor / WorkBuddy / Hermes / 其他同类平台)。落地器只在有实测把握的两个落点直接写文件,其余平台走「导出可粘贴规则块」路径——不猜配置路径、不编造字段。
scripts/provision_agent_responsiveness.py),并想验证它真生效(用 scripts/audit_agent_responsiveness.py)。主脑把重活(批量抓取、多文件处理、长脚本)放在前台干 → 整个回复回合被占死:
结论:要让人随时能找到助手,就必须让助手不亲自下场干重活,以及在它确实在忙时,保留一条即时的插话通道。这两件事要一起做。
规则块全文见 templates/agent-ops-rules.md(脚本会用它)。核心六条:
规则块用
<!-- agent-ops-rules:v1 -->…<!-- /agent-ops-rules -->包裹,落地器靠这对标记做到幂等:重复跑只替换自己标记过的区块,不碰你的其他内容。
不同平台对"AI 正在忙时用户插话"的语义不同,效果差别极大:
| 插话语义 | 实际体验 | 是否满足"随时应答" |
|---|---|---|
| 等到整回合结束才被读到 | 用户在干等 | ❌ |
| 附在"最后一条工具结果"上,等当前这批工具跑完才送达 | 主脑在前台跑长命令时,会一直卡到命令退出 | ❌(长命令场景失效) |
| 立即中断当前生成 / 当前请求,把用户的话当新消息注入,且已完成的工作保留 | 插话几乎即时生效 | ✅ |
判据(一句话):要"随时能插话",就必须选择立即中断 + 保留已完成工作的语义;并且配合"长命令放后台"这条纪律——两条一起才成立。
(Hermes 的对应键名与实测细节见 references/hermes-implementation.md,其他平台请在你平台的设置里找同语义的选项。)
"重活一律外派"的前提是能同时派出几个。并发度太低,外派就变成排队——用户照样等。
指令文件 / 系统提示通常是进程启动时读一次。写完不重启 = 没生效:
# ① 预演(默认行为,不写任何文件):看看会动哪些文件
python3 scripts/provision_agent_responsiveness.py
# ② 真正写入(自动备份 + 幂等;探测不到平台时导出可粘贴规则块)
python3 scripts/provision_agent_responsiveness.py --apply
# ③ 强制导出可粘贴规则块(给 Codex / Cursor / WorkBuddy / 未知平台用)
python3 scripts/provision_agent_responsiveness.py --apply --export --out ./agent-ops-rules.md
# ④ 体检:规则块是否存在 / 是否置顶 / 是否与当前模板一致
python3 scripts/audit_agent_responsiveness.py
落地器行为约定(脚本里写死,可复核):
| 约定 | 说明 |
|---|---|
| 默认 dry-run | 不加 --apply 绝不写盘 |
| 自动备份 | 写入前生成 <文件名>.bak-agent-ops-<时间戳> |
| 幂等 | 有标记则比较内容:一致→跳过;不一致→只替换标记区块 |
| 不覆盖用户内容 | 只在文件顶部插入(跳过 YAML frontmatter),不删你任何原文 |
| 不猜路径 | 只写实测过的两个落点(Hermes SOUL.md、Claude Code ~/.claude/CLAUDE.md);其余平台导出粘贴块 |
| 纯标准库 | 只用 argparse / pathlib / json 等标准库,Windows / macOS / Linux 通用 |
体检脚本行为约定:逐项核对文件层面能核实的事实(存在 / 是否被标记 / 是否置顶 / 内容是否最新);探测不到任何受支持平台时,如实输出「未检测到支持的平台」并以退出码 2 返回——绝不假报通过。
| 抽象动作 | Hermes(已实测) | Claude Code | Cursor / Codex / WorkBuddy | 其他同类平台 |
|---|---|---|---|---|
| 规则块落在哪 | <HERMES_HOME>/SOUL.md(及 <HERMES_HOME>/profiles/<p>/SOUL.md) | ~/.claude/CLAUDE.md | 按你平台的全局指令 / 系统提示位置 | 导出 agent-ops-rules.md 后粘到系统提示 |
| 派子代理 | delegate_task | Task / 子代理工具(按你平台的子代理工具映射) | 按你平台的子代理 / 任务工具映射 | 按你平台的子代理 / 任务工具映射 |
| 长命令放后台 | 后台执行 + 完成通知 | 后台任务 / 命令工具的异步模式 | 按你平台的后台执行方式 | 用系统的后台进程 + 落盘日志 |
诚实边界:Hermes 一列的键名与语义来自本机实测;Claude Code 的
~/.claude/CLAUDE.md为实测路径。 Cursor / Codex / WorkBuddy 的工具名各版本可能变,本技能不编造命令或字段名——请按上表自行映射。 跨平台派活纪律的更完整版本见同一作者的subagent-first技能。
A. 文件层(脚本可自动核)
agent-ops-rules:v1 标记;audit_agent_responsiveness.py 全绿(退出码 0);探测不到平台时为退出码 2 + 明确提示。B. 运行时(人工核)
C. 边界
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九品锦锂e | 把踩过的坑封装成"拿来就能跑"的 skill,不写教科书。这个 skill 是我自己每天在用的版本。
微信:ly5419495(加时备注「SkillHub」,我优先通过) 公众号:初五Agent(微信搜一搜,复盘和方法都写在那儿,不加微信也能读)
我另外做的几个能直接跑的工具,都放在这个货架页(复制到浏览器打开): https://skillpay.alipay.com/public/jiupinjinlie
用的时候卡住了、或者有别的场景想让我封装成 skill,按上面任意方式找我就行。

本 Skill 为完整版本,无功能删减。