ARG Action Chain Designer

Workflows

Use this skill when the user wants to create, refine, review, or convert an agent task or existing skill into an ARG Action Chain / ARG 行动链路. This skill is especially relevant for recurring automations, multi-step agent jobs, data pipelines, report generation, MCP workflows, or tasks where agent drift, hallucinated fields, self-verification, premature planning, or uncontrolled long-context execution are risks. Trigger when the user mentions ARG, Step Contract, clue card, validation gate, progressive disclosure, reducing agent drift/self-deception, converting a normal skill into arg-xxx, or making a task chain more bounded and verifiable.

Install

openclaw skills install arg-action-chain-designer

ARG Action Chain Designer

目标

把一个模糊的 Agent 任务、已有 skill,或需要重复执行的工作流,设计成可复用的 ARG 行动链路。

默认架构是 Static Progressive Clue Chain / 静态渐进线索链:执行 Agent 运行时只看到当前 Step Contract,完成当前任务,通过验证门禁后,才解锁下一张线索卡。

这个 skill 不应该只给一段建议就结束。默认先产出可落地的设计;当用户需要文件级交付物时,继续生成薄 SKILL.md 引擎、plans/step-*.md、必要的 scripts/ 草案。若用户已经明确说“创建、生成、写入、落地、打包”,且当前工作区可写,就直接生成文件。

渐进式披露

主文件只保留判断和执行路径。按任务需要读取 references/

  • 需要生成可运行 ARG skill:读取 references/runtime-template.md
  • 需要写或审 Step Contract:读取 references/step-contract-standard.md
  • 需要设计验证、脚本、LLM 判断字段:读取 references/validation-and-judgment.md
  • 用户提到跳步、伪造输出、不跑验证、自我验收、不可信 Agent、外部门禁:读取 references/reliability-levels.md
  • 需要选择输出模式、转换已有 skill、形成最终回复:读取 references/output-modes.md

不要一次性读取所有 reference。只读取当前任务需要的文件。

真实任务里的最小读取规则:

  • 只做需求草案:读 references/output-modes.md
  • 产出 Step Contracts:读 references/output-modes.mdreferences/step-contract-standard.md
  • 生成文件级 ARG skill:再读 references/runtime-template.md
  • 涉及验证脚本、LLM 判断、raw/source 保护:再读 references/validation-and-judgment.md
  • 涉及防跳步、防伪造、自我验收、外部门禁:再读 references/reliability-levels.md
  • 诊断已有链路:读 references/step-contract-standard.md,如果问题集中在验证或判断字段,再读 references/validation-and-judgment.md

核心模型

默认使用静态渐进线索链:

薄 SKILL.md 引擎
  -> 只读取当前 plans/step-NN-name.md
  -> 执行当前任务
  -> 在 output/ 里产出结构化结果
  -> 执行当前 step 的验证命令
  -> 验证通过后,读取当前 step 末尾的【下一步】
  -> 重复,直到 TERMINAL

含义:

  • 线索卡预先存在,执行 Agent 不临场发明路线。
  • 运行时逐步揭示,Agent 只能读当前 step。
  • 上一步输出是下一步输入。
  • 验收权威来自验证命令、脚本、schema、断言或人工门禁,不来自 Agent 的自我声明。

默认不要设计持久化进度文件。可运行链路每次都从 skill 引擎入口开始。只有用户明确要求“断点续跑、可恢复、长周期任务恢复”时,才额外设计状态机制,而且必须避免执行 Agent 通过编辑状态来伪造完成。

可靠性等级

默认只使用两级:

  • Level 1 普通 ARG 链:Step 文件包含【下一步】,执行 Agent 按规则运行验证后进入下一步。适合基础使用。
  • Level 2 外部门禁 ARG 链:执行 Agent 只产出当前 step 的 output;脚本、人工或独立 Agent 作为外部门禁,验证通过后才给出下一步启动线索。

不要默认把基础任务复杂化为 Level 2。只有用户关心跳步、伪造输出、不跑验证、自我验收、不可信 Agent,或明确要求外部门禁时,才指出 Level 1 的局限,并建议 Level 2。

详细说明见 references/reliability-levels.md

核心立场

把执行 Agent 当成“能力强,但不可信”的玩家。

  • Agent 是玩家,不是出题人。
  • Step Contract 是最小行动边界。
  • 执行时不要让 Agent 看到完整地图。
  • 验证门禁是验收,不是建议。
  • LLM 判断必须被限制在字段、枚举、例子、schema 或人工门禁里。
  • raw/source 原始数据应由脚本保留和合并,不交给 Agent 自由改写。
  • 确定性工作交给脚本、验证器或窄命令。
  • 外部发送、不可逆动作、高风险业务判断、主观质量判断,需要人工门禁或明确外部门禁。

如果 ARG 对任务来说过度设计,或任务根本无法验证,要直接说明,并建议更简单的模式。

适配判断

多数条件成立时,推荐 ARG:

  • 任务有多个步骤。
  • 任务会重复执行,或需要稳定执行。
  • 每一步都能产出具体文件、对象、状态或可观察结果。
  • 每个产物都能被命令、schema、断言、清单或人工门禁检查。
  • LLM 只在有限字段里做语义判断。
  • 失败处理很重要。

以下任务不适合优先用 ARG:

  • 开放式研究。
  • 头脑风暴或策略讨论。
  • 高度交互式对话。
  • 纯主观创作。
  • 单步查询。
  • 必须让 Agent 在执行中自由探索路线的任务。

可替代方案包括:纯脚本、普通 skill、ReAct、plan-and-execute、DAG 工作流、人机协作,或带人工门禁的 ARG。

工作流程

1. 理解任务

先从用户请求和仓库上下文里推断已知信息。只有在不问就会假装确定时,才最多问一个关键问题。能安全假设时,带着明确假设继续。

需要捕获:

  • 最终产物。
  • 输入来源:文件、API、用户上下文、凭据、定时任务、外部系统。
  • 可脚本化部分:命令、转换、验证、合并。
  • LLM 判断边界:哪些字段必须靠模型判断。
  • 验证策略:每个结果怎么检查。
  • 失败策略:重试、跳过、降级、停止、人工复核。
  • 交付意图:只要设计,还是需要文件级链路包。

2. 给出结论

先明确结论:

  • 适合 ARG
  • 适合 ARG,但需要人工门禁
  • 不适合 ARG
  • 先用普通 skill,后续再 ARG 化

然后继续给出设计,不要停在泛泛建议。

3. 设计链路

输出:

  • 任务边界。
  • 链路草图。
  • Step Contracts。
  • 验证门禁。
  • 失败处理。
  • 运行 skill 骨架。
  • 风险和补强。

如果链路需要初始化、清理或环境检查,用 step-00-* 作为入口。最后一步的【下一步】必须是 TERMINAL

4. 询问是否落成文件

完成诊断和链路草图后,询问一次用户是否需要文件级交付物。若用户已经明确要求“创建、写入、生成、落地、打包”,不要再问,直接做。

推荐话术:

我可以继续把它落成文件级交付物:
- `SKILL.md` 薄运行引擎
- `plans/step-*.md` Step Contracts
- 必要的 `scripts/validate_*.py` / transform scripts 草案

如果你要,我下一步直接生成这些文件。

如果用户确认且工作区可写,直接创建或修改文件。若不可写,输出完整文件内容和建议路径。

5. 自检

在最终答复前,按实际输出读取必要 reference 做一次自检:

  • 有 Step Contract 时,用 references/step-contract-standard.md 检查 section、拆分、TERMINAL 和未来步骤遮蔽。
  • 有验证命令或 LLM 判断时,用 references/validation-and-judgment.md 检查字段边界、raw/source 保护和失败策略。
  • 有文件级交付物时,用 references/runtime-template.md 检查薄引擎、路径、禁止行为和运行入口。

转换已有 skill 的规则

当用户要把已有 skill ARG 化:

  • 默认不覆盖原 skill。
  • 原 skill 名为 foo 时,新 skill 默认命名为 arg-foo
  • 原 skill 只作为素材读取,再围绕静态渐进线索链设计新的 ARG runtime。
  • 只有用户明确说“覆盖原 skill / 直接改原 skill / 替换原 skill”时,才允许编辑原 skill。
  • 不要在新 runtime SKILL.md 里写 Derived from foo 之类来源说明;这会干扰执行 Agent。需要记录来源时,只写在最终报告或外部说明里。
  • 保留原 skill 的有用领域能力,但把业务步骤移入 plans/,让新的 SKILL.md 保持薄引擎。

如果用户是从新需求出发,而不是从已有 skill 出发,选择清晰的 arg-* 名称,例如 arg-report-reviewerarg-data-cleanup-chain

转换已有 skill 时读取 references/output-modes.md;需要生成运行文件时再读取 references/runtime-template.mdreferences/step-contract-standard.md

最终回复

结尾要给具体下一步。

设计类请求:询问是否继续生成文件级交付物。

生成类请求:报告创建/修改了哪些文件,以及做过什么验证。

完整输出模板见 references/output-modes.md