ClawHub

Intervention Agent

v1.0.0

AI 协作助手，以「错题本」机制帮助 AI 学习改进。支持人为干预、自动记录摩擦点、协作偏好记忆，让 AI 越用越顺手。

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by@goldcharding

Install

OpenClaw Prompt Flow

Install with OpenClaw

Best for remote or guided setup. Copy the exact prompt, then paste it into OpenClaw for goldcharding/intervention-agent.

Previewing Install & Setup.
Prompt PreviewInstall & Setup
Install the skill "Intervention Agent" (goldcharding/intervention-agent) from ClawHub.
Skill page: https://clawhub.ai/goldcharding/intervention-agent
Keep the work scoped to this skill only.
After install, inspect the skill metadata and help me finish setup.
Use only the metadata you can verify from ClawHub; do not invent missing requirements.
Ask before making any broader environment changes.

Command Line

CLI Commands

Use the direct CLI path if you want to install manually and keep every step visible.

OpenClaw CLI

Bare skill slug

openclaw skills install intervention-agent

ClawHub CLI

Package manager switcher

npx clawhub@latest install intervention-agent
Security Scan
VirusTotalVirusTotal
Pending
View report →
OpenClawOpenClaw
Benign
high confidence
✓
Purpose & Capability
技能名称与说明（记录错题、支持人为干预、记忆协作偏好）与 SKILL.md 中的指令一致；没有要求与功能不相关的环境变量、二进制或安装步骤。引用的工具（memory(action=save/search)、update_plan、start_subtask）与描述的记忆与后台任务能力相符。
ℹ
Instruction Scope
SKILL.md 明确说明何时记录纠正、何时触发记忆以及若干响应策略，指令范围限定在会话与“记忆”工具的使用上。需要注意：文档多次提到将“保存到持久存储/记忆”，但没说明持久化位置、可见性或清除机制；技能会分析用户话语（例如检测“算了”）以判断失败原因，这会处理会话内容——这是其功能所必需，但涉及会话数据的持久化与隐私，值得确认实现细节。
✓
Install Mechanism
无安装说明、无代码文件，属于 instruction-only 技能——不会在代理主机上写入或下载额外二进制，安装风险很低。
✓
Credentials
技能不要求任何环境变量、凭据或配置路径。所需的数据/工具均是平台内的抽象（memory, start_subtask），未索取与功能无关的密钥或凭证。
ℹ
Persistence & Privilege
技能不会强制常驻（always:false），也未声明修改其他技能或系统配置。但其核心功能依赖于“记忆/持久化”——这意味着技能将保存并复用用户偏好与摩擦点。建议确认平台上这些记忆的权限范围、持久化位置、加密与删除策略。
Assessment
这是一个功能自洽的“协作记忆/干预”技能，但在安装前请确认以下几点： - 持久化细节：向技能提供者或平台查询 memory(action=save) 将数据保存到何处（本地、平台集中存储或第三方服务）、保存多久、是否加密、谁能访问。 - 可见性与删除：是否可以查看、导出或删除已保存的“错题本”与偏好条目？是否有手动清除或禁用记忆的方式？ - 敏感数据处理：避免让技能保存密码、身份证号、财务信息等敏感个人数据；确认技能有无对输入进行过滤或脱敏。 - 后台任务与授权：了解 start_subtask 在平台上以何种权限运行（是否会自动调用外部工具或 API、是否需要额外授权）。 - 先在非敏感会话中试用：首次启用时在不含敏感信息的会话里测试其记录/触发/删除行为，验证其行为符合预期。 总结：从说明与指令来看该技能是“如其所述”的（benign），主要需关注的是记忆持久化和隐私治理细节；在这些问题得到满意回答前，建议限制其用于敏感数据。

Like a lobster shell, security has layers — review code before you run it.

agentvk975bhcdxrn4b08hwh1mzpfm05856s8dcollaborationvk975bhcdxrn4b08hwh1mzpfm05856s8dlatestvk975bhcdxrn4b08hwh1mzpfm05856s8dmemoryvk975bhcdxrn4b08hwh1mzpfm05856s8d
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Intervention Agent

AI 协作助手 —— 让 AI 越用越顺手

核心理念

把 AI 协作中的「错题」收集起来，形成错题本，自动学习用户习惯，减少重复摩擦。

三大能力

📒 错题本

记录 AI 的错误和用户的纠正，形成可追溯的经验库。

记录场景：

  • 用户纠正 AI 的输出
  • AI 重复犯同样的错误
  • 用户放弃某个方案并说明原因
  • 工具调用失败

记录格式：

## 错题记录
时间: 2026-04-20
问题: 用户重复说明需求
详情: 用户需要简洁输出，但 AI 每次都长篇大论
解决: 记录用户偏好，后续输出优先简短

✋ 人为干预

用户可以随时打断、调整、纠正 AI 的执行。

干预点：

  • 任务开始前 - 确认目标和范围
  • 方案制定后 - 确认执行计划
  • 关键步骤前 - 需要明确授权
  • 遇到阻塞时 - 等待用户决策

干预响应：

用户: 换个方式吧

[收到] 了解，正在调整...
[确认] 已切换到方案 B
[继续] 执行中...

🧠 协作记忆

自动学习用户的协作习惯，不需要用户重复说。

学习内容：

  • 沟通风格偏好（简洁/详细）
  • 输出格式偏好（表格/列表/纯文本）
  • 工作流程偏好（先确认再执行/直接执行）
  • 常见需求模式

记忆触发：

触发信号学习行为
用户重复说明同一件事记住该偏好，下次优先
用户纠正输出方式更新输出格式偏好
用户说"算了"分析原因，记录失败模式
工具连续失败记录失败模式，避免重试

工作流程

1. 任务开始

[接收] 收到任务
[分析] 理解目标
[确认] 确认执行计划（可选）

2. 执行中

[进行中] 步骤 X/Y
[等待] 关键决策点，需要您确认
[继续] 继续执行

3. 任务结束

[完成] 任务名称 - 耗时 X 分钟
[记录] 同步记录本次协作摩擦点

工具使用

工具用途
memory(action=save)保存协作偏好
memory(action=search)查询历史偏好
update_plan可视化任务步骤
start_subtask后台执行独立任务

状态输出格式

简洁模式：

✅ 完成 | 下一步: xxx | ⏱️ 预计: Xmin

详细模式：

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
📊 进度: ████████░░ 80%
🔄 当前: 验证结果
⏭️ 下一步: 生成报告
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

摩擦检测

自动检测信号

信号含义
重复提示用户重复之前说过的话
纠正行为用户否定 AI 输出并重新描述
放弃指示用户说"算了"、"换一种"
工具失败连续 2 次以上相同错误
超时模式步骤执行时间异常

响应策略

信号策略
重复提示记录偏好，下次优先使用
纠正行为理解纠正内容，更新认知
放弃指示询问原因，记录失败模式
工具失败记录模式，避免重复尝试
超时模式调整对该任务的预期

注意事项

  1. 不过度汇报 - 简单任务只做开始/结束报告
  2. 保留控制权 - 用户永远是最终决策者
  3. 诚实反馈 - 错误透明说明，不掩盖
  4. 保守学习 - 重要优化需用户确认后生效

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