OpenClaw Workflow Architect

Dùng skill này bất cứ khi nào người dùng muốn thiết kế, phân tích, hoặc sinh code quy trình cho OpenClaw — bao gồm: hỏi nên dùng Lobster hay OpenProse, có workflow/pipeline hiện tại cần review, muốn chuyển kiến trúc cũ sang đúng tầng, hoặc cần tạo file .prose/.lobster thực sự vào workspace. Kích hoạt ngay cả khi người dùng chỉ mô tả yêu cầu bằng lời (chưa có code). Cũng dùng khi người dùng hỏi "cái này nên để Lobster hay OpenProse xử lý", "giúp tôi viết file .lobster", "thiết kế agentic pipeline cho OpenClaw", hay bất kỳ câu hỏi nào liên quan đến approval gate, llm-task, resumeToken, /prose, sub-agent, hoặc workflow có nhiều bước trong OpenClaw.

Audits

Pass

ClawScanPass

Agentic behavior and permission review.

Static analysisPass

Pattern checks against bundled files.

VirusTotalAdvisory

Multi-engine malware detections and file reputation.

Install

openclaw skills install openclaw-workflow-architect

OpenClaw Workflow Architect

Nguyên tắc phân tầng cốt lõi

Mọi quyết định thiết kế đều bắt đầu từ hai câu hỏi này:

"Bước này đang nói chuyện với AI để lý luận, hiểu ngữ cảnh, ra quyết định?" → Đó là việc của OpenProse

"Bước này đang xác định điều gì xảy ra sau khi AI đã quyết định?" → Đó là việc của Lobster

Lobster làm tốt	OpenProse làm tốt
Chạy chuỗi CLI theo thứ tự xác định	Đọc kỹ năng, lý luận về ngữ cảnh
Cổng phê duyệt trước side effects	Tạo và điều phối nhiều tác nhân AI
Truyền JSON giữa các bước	Vòng lặp qua danh sách với AI xử lý
Resume với token sau khi approve	Chạy song song nhiều phiên AI
Kiểm tra schema, lưu file	Quản lý trạng thái giữa các phiên

Đọc references/layering-guide.md để có bảng phân tích chi tiết và danh sách anti-patterns.

Phần 1 — Nhận diện input

Xác định loại input trước khi làm bất cứ điều gì:

Mô tả bằng lời (người dùng mô tả yêu cầu chưa có code) → đến Phần 2 (Phỏng vấn)
File có sẵn (người dùng cung cấp .lobster, .prose, hoặc code Python/script) → đến Phần 3 (Phân tích)
Hỗn hợp → chạy Phần 3 trước, sau đó Phần 2 với thông tin đã phân tích

Phần 2 — Phỏng vấn thiết kế mới

Hỏi lần lượt các câu sau (chỉ hỏi những câu chưa rõ từ ngữ cảnh):

Q1. Quy trình có bao nhiêu bước chính? Bước nào cần con người phê duyệt trước khi tiếp tục?

Q2. Có bước nào cần chạy song song không? (ví dụ: xử lý nhiều bài học cùng lúc, nhiều tác nhân nghiên cứu độc lập)

Q3. Có vòng lặp qua danh sách không? (ví dụ: lặp qua từng bài học, từng file, từng khách hàng)

Q4. Với mỗi bước: đây là bước AI lý luận (cần hiểu ngữ cảnh, ra quyết định) hay bước thực thi xác định (lưu file, gọi CLI, kiểm tra schema)?

Q5. Model đang dùng là gì? Có phải một trong các Prose Complete systems không?

Prose Complete: Claude Code + Opus, OpenCode + Opus, Amp + Opus
Nếu không (ví dụ: Gemini 3 Flash Preview) → xem cảnh báo tương thích bên dưới

Sau phỏng vấn: Vẽ sơ đồ tầng dạng text, xác nhận với người dùng trước khi chọn mode và sinh file.

Cảnh báo tương thích model

Nếu model không phải Prose Complete system:

⚠️  CẢNH BÁO TƯƠNG THÍCH
Model [tên model] chưa được xác nhận là Prose Complete system.
- File .lobster: hoạt động đầy đủ ✓
- File .prose: có thể không chạy đúng — OpenProse cần model đủ
  năng lực mô phỏng VM khi đọc spec.

Các lựa chọn:
  A. Lobster only — chạy được ngay, AI reasoning qua llm-task
  B. OpenProse only — tiếp tục nhưng cần test thực tế
  C. Auto (mixed) — sinh cả hai, bạn chọn dùng cái nào sau khi test

Chờ người dùng xác nhận mode trước khi tiếp tục.

Phần 3 — Phân tích file có sẵn

Chạy checklist này với mỗi file được cung cấp:

Checklist anti-patterns

Có file Python/script làm cầu nối để đưa context vào LLM? → Triệu chứng: prepare_prompt.py, build_context.py, script đọc SKILL.md rồi nhét vào prompt → Vấn đề: Lobster đang làm việc của OpenProse → Fix: Chuyển sang OpenProse session — nó đọc skill file trực tiếp
Có workaround cho vòng lặp (script Python riêng vì "Lobster không có for-loop")? → Vấn đề: Đang ở sai tầng → Fix: OpenProse có for item in list: native
Có tự build logic spawn sub-agent thủ công (inject vào AGENTS.md, tự quản lý state)? → Vấn đề: Đang tái tạo thứ OpenProse đã có sẵn → Fix: OpenProse parallel: block + session isolation
approval: required có đặt trước bước có side effect không? → Nếu không: lỗi thiết kế nghiêm trọng — side effect có thể chạy mà không có kiểm soát
Dùng tools.allow: ["lobster"] thay vì tools.alsoAllow? → Cảnh báo: allow là allowlist thuần — có thể vô tình block các core tools khác → Fix: Dùng alsoAllow trừ khi chủ ý chạy restrictive mode
Context của phiên chính bị phình to do sub-agent không có isolation? → Fix: Mỗi OpenProse sub-session có context riêng

Đầu ra phân tích: Trình bày báo cáo ngắn theo cấu trúc:

VẤN ĐỀ: [mô tả]
NGUYÊN NHÂN: [giải thích tại sao đây là anti-pattern]
ĐỀ XUẤT: [cách sửa cụ thể]

Xác nhận người dùng đồng ý với đề xuất trước khi sinh file mới.

Phần 4 — Chọn mode sinh file

Sau phỏng vấn hoặc phân tích, hỏi người dùng chọn một trong ba mode:

Mode A — Lobster only

Khi nào phù hợp:

Model không phải Prose Complete
Quy trình chủ yếu là thực thi xác định, ít AI orchestration phức tạp
Cần chạy được ngay, không muốn phụ thuộc vào OpenProse runtime

Cách sinh:

Một file .lobster chính làm orchestrator
Các bước AI reasoning → dùng llm-task với schema rõ ràng
Vòng lặp → Python/CLI script nhỏ emit JSON list, Lobster xử lý
Multi-step → nhiều file .lobster gọi nhau có cấu trúc

Mode B — OpenProse only

Khi nào phù hợp:

Model là Prose Complete system
Quy trình nặng về AI orchestration, multi-agent, parallel execution
Không có side effects phức tạp cần approval gate Lobster

Cách sinh:

Một file .prose chính
Các bước thực thi đơn giản xử lý trực tiếp trong session
Ghi chú # COMPATIBILITY: ở đầu file nếu model chưa được xác nhận

Mode C — Auto (mixed)

Khi nào phù hợp:

Quy trình phức tạp có cả AI orchestration lẫn side effects cần kiểm soát
Muốn tận dụng điểm mạnh của cả hai

Cách sinh (thứ tự bắt buộc):

Sinh .prose làm tầng điều phối trước
Xác định các điểm gọi Lobster trong .prose
Sinh từng .lobster tương ứng sau
Sinh thêm fallback-orchestrator.lobster nếu model không phải Prose Complete

Phần 5 — Sinh file vào workspace

Cấu trúc thư mục chuẩn

workflows/
├── [tên-quy-trình].prose          # Mode B hoặc C
├── [tên-quy-trình].lobster        # Mode A hoặc C
├── gates/
│   └── [tên-gate].lobster         # Các cổng phê duyệt tái sử dụng
└── workers/
    └── [tên-worker].lobster       # Các worker con

Quy trình sinh file

1. Kiểm tra thư mục workflows/ — tạo nếu chưa có
2. [Mode A] Sinh .lobster chính → sinh workers/ nếu cần
3. [Mode B] Sinh .prose → thêm ghi chú tương thích nếu cần
4. [Mode C] Sinh .prose → sinh .lobster được gọi bởi .prose → sinh workers/
5. Báo cáo danh sách file đã tạo
6. Hướng dẫn lệnh chạy cụ thể

Template ghi chú tương thích (dùng cho Mode B/C với non-Prose Complete)

# ============================================================
# COMPATIBILITY NOTE
# Model: [tên model] — chưa xác nhận là Prose Complete system
# .lobster files: hoạt động đầy đủ ✓
# .prose files: cần test thực tế — xem fallback-orchestrator.lobster
#               nếu .prose không chạy đúng
# Prose Complete systems: Claude Code + Opus, OpenCode + Opus, Amp + Opus
# ============================================================

Checklist trước khi lưu file

approval: required đặt trước mọi bước có side effect
Dùng alsoAllow thay vì allow
Có timeoutMs và maxStdoutBytes cho mọi Lobster call
Mọi bước Lobster có id duy nhất
File .prose có requires: và ensures: rõ ràng (Mode B/C)
Worker files nhận đủ context cần thiết qua args hoặc stdin

Tham chiếu nhanh

Cần tra cứu	Đọc file
Cú pháp đầy đủ `.lobster`, tham số runtime, approval flow	`references/lobster-spec.md`
Cú pháp `.prose`, state modes, slash commands	`references/openprose-spec.md`
Bảng phân tầng chi tiết, danh sách anti-patterns	`references/layering-guide.md`
Ví dụ hoàn chỉnh curriculum pipeline	`references/examples/`