claude-code-evolution

实施Claude Code架构的5阶段进化计划，将OpenClaw系统升级到生产级Agent架构。包括记忆系统升级、工具系统优化、多Agent协作增强、安全架构强化和Prompt优化。当用户需要：1) 将现有OpenClaw系统升级到Claude Code架构标准，2) 实施结构化记忆系统，3) 建立四层权限模型...

Security Scan

技能功能与描述大体一致，但包含对本地凭证/配置的自动读取与迁移、鼓励代理自主决策的Prompt片段，以及未完全可见的沙箱/凭证实现，存在重要安全与权限范围不明的风险，建议在隔离环境中人工审计并谨慎运行。

Purpose & Capability

名字和描述（将OpenClaw升级为Claude Code式架构）与仓内文件高度一致：有记忆系统、权限模型、Coordinator/Worker协议、凭证迁移与保护、Prompt优化等实现脚本与参考模板。因此所需文件与目标基本对等，没有明显与目的不相关的依赖或外部凭证要求。

Instruction Scope

SKILL.md 指示运行多项脚本（记忆验证、权限检查、凭证迁移、部署Prompt优化器等）。这些脚本会读取并修改本地配置（默认 ~/.openclaw/openclaw.json）、扫描并迁移大量敏感字段（gateway token、通道凭证、技能API key 等）。此外，prompt_optimizer.py 中的片段包含“遇到模糊需求时先做最合理的假设再行动”等表述，鼓励代理更大自治权，这会扩大执行范围。总体上指令覆盖高敏感操作（凭证迁移、文件/命令执行、会话生成），需要人工审计和严格审批流程；当前文档未限制自动执行这些高权限操作的条件。

Install Mechanism

该技能为 instruction-only（无 install spec），但打包了多个 Python 脚本，均为本地运行脚本，没有看到从不明URL下载或自动安装外部二进制的行为。这降低了远程代码注入风险。但需要注意：使用者将自行执行这些脚本，它们具有修改本地文件/配置与执行命令的能力。

Credentials

技能不要求环境变量或外部凭证，但脚本会直接读取本地 OpenClaw 配置文件并识别大量敏感信息（多种渠道的 appSecret、gateway token、技能 API keys 等）。对“凭证迁移/保护”目的来说，访问这些配置是可理解且必要的，但这是高权限操作：仅在可信环境、备份后并对 credential_protection_system 与迁移流程进行代码审计的情况下才应运行。

Persistence & Privilege

技能未设置 always:true，也未声明自动修改其他技能的元配置。但脚本会备份/写入配置文件（例如生成迁移后的凭证引用、写入 memory/ 目录、备份配置），意味着会改变本地持久状态。此类持久更改在原则上属于技能目的范围，但应由管理员在受控测试环境中执行并记录变更；SKILL.md 建议备份与测试，这是恰当的，但仍需人工确认变更细节。

What to consider before installing

要点与建议： 1) 信任与环境：仅在可信、非生产的测试环境中先运行；备份 ~/.openclaw/openclaw.json 及相关配置（SKILL.md 已提醒）。 2) 必审文件：在运行任何脚本前审阅以下关键实现文件的完整源码（仓内有多处被截断）： - scripts/credential_protection_system.py（如何加密/存储/传输主密钥、是否有网络回传） - scripts/sandbox_manager.py（沙箱如何隔离、是否会调用外部网络或执行传入命令） - scripts/permission_checker.py（审批逻辑、是否会自动批准） - scripts/permission_sandbox_integration.py（与 sandbox 的交互点，注意 execute_in/execute_in_... 方法） 缺少或截断的文件内容会明显影响风险判断。 3) 凭证迁移谨慎：credential_migration_tool 会解析并迁移多类凭证（通道凭证、gateway 令牌、技能API keys等）。确认迁移后凭证的存储位置（本地加密文件 vs. 远程密钥管理系统）、主密码处理方式（不得明文发送或记录）并在迁移后立即验证与必要时轮换令牌。 4) 审计与最小权限：在部署前启用详细日志、审批链（L2/L3 操作需要人工批准），并限制谁能运行迁移/沙箱执行。不要在未经审核的自动化流水线中授予这些脚本权限。 5) Prompt 与行为边界：prompt_optimizer 包含鼓励代理做出“合理假设并执行”的原则。这会扩大代理的行动范围。若你不希望代理在模糊场景下自动执行高风险操作，请删除或放宽这些片段，明确要求人工确认。 6) 若提供完整省略文件后再评估：当前评估受限（部分文件内容被截断/省略）。提供上述关键脚本（sandbox_manager.py、credential_protection_system.py、permission_checker.py 及其未展示部分）将显著提高置信度并可能改变结论。 结论速记：功能上与描述一致，但因对本地凭证和执行权限的直接操作以及鼓励更高自治的提示片段，存在重要且合理的安全担忧——在信任来源并完成完整代码审计与在隔离环境中测试前，不建议在生产系统直接运行。

Claude Code Evolution 技能

⚠️ 安全声明

此技能涉及系统配置修改、凭证管理和安全架构变更等高阶操作。在使用前请务必了解以下风险：

重要安全准则：

1. 🛡️ 备份优先：在执行任何修改前，备份所有配置文件和工作区
2. 🧪 测试验证：先在测试环境中验证所有步骤，再部署到生产环境
3. 🔐 最小权限：理解每个操作的安全影响，遵循最小权限原则
4. 📝 记录变更：详细记录所有系统修改，便于回滚
5. 🤔 责任自负：仅在自己拥有完全访问权限的系统上使用

适用对象：

• 有经验的OpenClaw管理员
• 熟悉Linux系统操作的用户
• 了解AI Agent架构的开发者

概述

此技能指导您实施基于Claude Code架构的5阶段进化计划，将OpenClaw系统升级为生产级AI Agent架构。该计划基于对Claude Code公开架构文档的分析，提炼出5个核心设计模式：

1. 记忆系统升级 - 结构化记忆分类与容量控制
2. 工具系统优化 - 四层权限模型与按需加载
3. 多Agent协作增强 - Coordinator+Worker精确指令协议
4. 安全架构强化 - 默认禁止、权限沙箱、凭证保护
5. Prompt优化管理 - 上下文压缩与工具描述优化

预期效果：Token节省35-45%，响应时间改善15-20%，上下文容量+40-60%，记忆检索准确率>85%

实施决策树

开始前，请根据您的需求选择实施路径：

graph TD
    A[开始Claude Code进化计划] --> B{当前系统状态}
    B --> C[全新OpenClaw安装]
    B --> D[已有OpenClaw系统]
    
    C --> E[完整5阶段实施]
    D --> F{已有功能评估}
    
    F --> G[记忆系统不完善]
    F --> H[权限管理缺失]
    F --> I[多Agent协作需增强]
    F --> J[安全架构需强化]
    F --> K[Prompt需要优化]
    
    G --> L[阶段一：记忆系统升级]
    H --> M[阶段二：工具系统优化]
    I --> N[阶段三：多Agent协作]
    J --> O[阶段四：安全架构]
    K --> P[阶段五：Prompt优化]
    
    L --> Q[继续下一阶段]
    M --> Q
    N --> Q
    O --> Q
    P --> Q
    
    Q --> R[完成所有选定阶段]
    R --> S[系统验收测试]
    S --> T[✅ 进化完成]

推荐顺序：按阶段顺序实施（1→2→3→4→5），每阶段依赖前一阶段的基础。

阶段一：记忆系统升级

目标

实现Claude Code的结构化记忆分类，建立4类记忆系统：user（用户画像）、feedback（反馈记录）、project（项目状态）、reference（外部引用）。

核心组件

1. 记忆索引文件 (MEMORY.md)

   • 最大200行/25KB限制
   • 按类型分组，最新记忆在前
   • 包含容量状态和维护提示

2. 记忆文件结构

   memory/
   ├── user-profile.md          # 用户画像
   ├── project-states.md        # 项目状态  
   ├── feedback-logs.md         # 反馈记录
   ├── reference-pointers.md    # 引用指针
   ├── 2026-04-22.md            # 每日详细记录
   └── ...
   

3. 记忆过滤规则

   • 不记忆grep/git log可查的内容
   • 自动瘦身（超5KB）
   • 时间过滤（6个月后是否还有用）

实施步骤

1. 备份现有记忆

   cp -r memory/ memory-backup-$(date +%Y%m%d)
   

2. 创建记忆分类文件

   • 复制 references/memory-templates/ 中的模板文件
   • 或运行 scripts/setup_memory_system.py（如果可用）

3. 更新MEMORY.md

   • 使用 references/memory-index-template.md 作为模板
   • 添加现有记忆条目的索引

4. 验证记忆系统

   python scripts/validate_memory.py
   

验收标准

• ✅ MEMORY.md格式符合Claude Code规范
• ✅ 所有核心记忆文件已添加Frontmatter元数据
• ✅ 符合闭合四类型系统（user/feedback/project/reference）
• ✅ 容量控制有效（当前远低于限制）

参考文件

• references/memory-system-guide.md - 详细实施指南
• references/frontmatter-examples.md - Frontmatter格式示例
• scripts/validate_memory.py - 记忆系统验证脚本

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阶段二：工具系统优化

目标

建立四层权限模型（L0-L3）和工具按需加载机制。

四层权限定义

级别	名称	范围	授权方式	示例
L0	自由行动区	信息获取、只读操作	自动批准	read, web_search, memory_search
L1	征询意见区	配置修改、开发环境操作	告知后执行	write, edit, git commit
L2	严格审批区	数据修改、外部通信	必须明确/approve	message, sessions_spawn, 删除文件
L3	默认禁止区	高度危险、违反安全策略	默认禁止，需特殊授权	凭证泄露、系统破坏

核心组件

1. 工具分类配置 (tools-classification-config.yaml)

   • 定义5类工具：核心、扩展、通信、管理、技能
   • 每类工具的权限级别和加载策略

2. 权限检查脚本 (permission_checker.py)

   • 自动识别操作权限级别
   • 集成沙箱风险评估

3. 快速参考文档 (tools-quick-reference.md)

   • 工具分类和审批流程速查

实施步骤

1. 配置工具分类

   cp references/tools-classification-config.yaml memory/
   

2. 更新AGENTS.md权限定义

   • 将四层权限模型集成到AGENTS.md
   • 更新安全边界章节

3. 部署权限检查脚本

   cp scripts/permission_checker.py scripts/
   chmod +x scripts/permission_checker.py
   

4. 测试权限系统

   python scripts/permission_checker.py --test
   

验收标准

• ✅ 所有工具按四层权限正确分类
• ✅ AGENTS.md包含完整的权限模型描述
• ✅ 权限检查脚本能正确识别L0-L3操作
• ✅ 工具快速参考文档可用

参考文件

• references/tools-classification-config.yaml - 完整工具分类配置
• references/permission-model-details.md - 权限模型详细说明
• scripts/permission_checker.py - 权限检查主脚本

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阶段三：多Agent协作增强

目标

实现Coordinator+Worker模式，建立精确指令协议，禁止"懒委托"。

核心概念

1. Coordinator角色

   • CEO Agent作为主协调器
   • 负责需求分析、任务拆解、进度监控

2. Worker Agent职责

   • 产品部：PRD、原型、需求文档
   • 开发部：技术方案、代码实现
   • 设计部：UI/UX设计、视觉资源
   • 市场部：内容创作、推广策略

3. 精确指令规则

   • 禁止"修复我们讨论的bug"这种模糊指令
   • 必须提供文件路径、行号、完成标准
   • 所有指令必须自包含

核心组件

1. 协作协议 (coordinator-worker-protocol-v1.md)

   • 任务流程定义
   • 精确指令格式
   • 验收标准

2. 测试场景 (coordinator-worker-test-scenarios.md)

   • 5个验证场景
   • 每个场景的输入/输出示例

实施步骤

1. 建立Agent团队结构

   # 创建各Agent的SOUL/IDENTITY文件
   cp references/agent-templates/ceo-agent/ .
   cp references/agent-templates/product-agent/ .
   cp references/agent-templates/development-agent/ .
   

2. 部署协作协议

   cp references/coordinator-worker-protocol-v1.md memory/
   

3. 运行测试验证

   # 使用Coordinator+Worker协议进行手动测试
   # 参考 `references/coordinator-worker-test-scenarios.md` 中的测试场景
   # 或创建自己的测试脚本
   

验收标准

• ✅ Coordinator能正确拆解复杂任务
• ✅ Worker能理解并执行精确指令
• ✅ 禁止了模糊"懒委托"指令
• ✅ 并行执行策略有效（只读任务并行，写任务串行）

参考文件

• references/coordinator-worker-protocol-v1.md - 完整协作协议
• references/agent-role-definitions.md - 各Agent角色定义
• scripts/test_coordinator_worker.py - 协作测试脚本（需自行创建）
• references/coordinator-worker-test-scenarios.md - 测试场景参考（在参考资料中提供）

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阶段四：安全架构强化

目标

实现默认禁止策略、权限沙箱、反滥用机制和凭证保护系统。

核心特性

1. 默认禁止策略

   • 所有操作默认需要授权
   • 建立白名单机制

2. 权限沙箱系统

   • 文件沙箱：危险文件操作隔离执行
   • 命令沙箱：危险命令在容器中运行
   • API沙箱：外部API调用限流和监控

3. 凭证保护系统

   • 主密钥管理 + 分层加密 + 安全存储
   • 自动凭证轮换（默认90天）
   • 敏感信息自动识别和加密

核心组件

1. 安全架构设计 (phase-4-security-architecture-design.md)
2. 沙箱系统配置 (sandbox-config.yaml)
3. 凭证保护系统 (credential_protection_system.py)
4. 权限沙箱集成 (permission_sandbox_integration.py)

实施步骤

1. 部署安全配置文件

   cp references/sandbox-config.yaml memory/
   cp references/tools-classification-config.yaml memory/
   

2. 安装凭证保护系统

   # 查看凭证保护系统文档和实现
   python scripts/credential_protection_system.py
   
   # 重要：此脚本是演示实现，实际部署前请仔细审查代码
   # 建议先运行测试模式，了解系统工作原理
   

3. 迁移明文凭证

   # 审查凭证迁移工具，理解迁移流程
   python scripts/credential_migration_tool.py --help 2>/dev/null || echo "请查看脚本源码了解使用方法"
   
   # ⚠️ 高风险操作：迁移前务必备份所有配置文件
   # 建议先在测试环境中验证迁移过程
   

4. 启用权限沙箱

   # 了解权限沙箱集成机制
   python scripts/permission_sandbox_integration.py --help 2>/dev/null || cat scripts/permission_sandbox_integration.py | head -50
   
   # 安全建议：逐功能启用，避免一次性启用所有沙箱规则
   

验收标准

• ✅ 所有敏感凭证已加密存储
• ✅ 权限沙箱能拦截危险操作
• ✅ 默认禁止策略生效（L3操作被阻止）
• ✅ 审计日志系统正常运行

参考文件

• references/security-architecture-guide.md - 安全架构实施指南
• references/credential-protection-details.md - 凭证保护系统详解
• scripts/credential_protection_system.py - 凭证保护主系统

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阶段五：Prompt优化与上下文管理

目标

优化系统提示词，减少冗余，提高效率，实现Token节省35-45%。

优化策略

1. Prompt分段优化

   • 静态段：身份、核心原则、安全规则
   • 动态段：当前任务、上下文、工具状态

2. 上下文压缩

   • 长对话自动摘要
   • 重要信息保留，冗余信息清理

3. 工具描述优化

   • 按使用频率排序
   • 常用工具详细描述，非常用工具简略

4. 记忆集成

   • 相关记忆自动注入上下文
   • 避免重复记忆信息

核心组件

1. Prompt优化设计 (phase-5-prompt-optimization-design.md)
2. Prompt优化系统 (prompt_optimizer.py)
3. 性能基准测试 (benchmark_original_vs_optimized.py)

实施步骤

1. 分析当前Prompt结构

   python scripts/prompt_optimizer.py --analyze
   

2. 生成优化版提示词

   python scripts/prompt_optimizer.py --optimize --output optimized_prompt.md
   

3. 性能基准测试

   python scripts/benchmark_original_vs_optimized.py
   

4. 部署优化系统

   python scripts/deploy_prompt_optimizer.py --install
   

验收标准

• ✅ Token节省达到35-45%
• ✅ 响应时间改善15-20%
• ✅ 上下文容量增加40-60%
• ✅ 记忆检索准确率>85%

参考文件

• references/prompt-optimization-guide.md - Prompt优化详细指南
• references/context-compression-examples.md - 上下文压缩示例
• scripts/prompt_optimizer.py - Prompt优化主系统（970行完整代码）

资源文件

此技能包含完整的实施资源，包括配置文件、参考文档和执行脚本。

核心参考文件（references/）

1. 工具分类配置 (tools-classification-config.yaml)

   • 完整的四层权限模型定义
   • 工具分类和权限级别映射
   • 审批流程和异常处理配置

2. 协作协议 (coordinator-worker-protocol-v1.md)

   • Coordinator+Worker精确指令协议
   • 任务分类与并行规则
   • 示例场景和通信格式

3. 实施指南（建议添加）

   • memory-system-guide.md - 记忆系统实施指南
   • security-architecture-guide.md - 安全架构实施指南
   • prompt-optimization-guide.md - Prompt优化指南

核心脚本（scripts/）

1. 权限检查器 (permission_checker.py)

   • 检查工具权限级别
   • 模拟审批流程
   • 记录审计日志

2. 其他关键脚本（可从现有系统复制）

   • credential_protection_system.py - 凭证保护系统
   • prompt_optimizer.py - Prompt优化系统（970行）
   • permission_sandbox_integration.py - 权限沙箱集成

模板文件（assets/）

1. 记忆系统模板

   • memory-index-template.md - MEMORY.md索引模板
   • frontmatter-examples.md - Frontmatter格式示例

2. Agent角色模板

   • ceo-agent-template/ - CEO Agent配置文件模板
   • worker-agent-template/ - Worker Agent配置文件模板

使用示例

示例1：检查工具权限

cd /path/to/workspace
python skills/claude-code-evolution/scripts/permission_checker.py check --tool exec --params '{"command": "ls -la"}'

示例2：模拟权限审批流程

python skills/claude-code-evolution/scripts/permission_checker.py simulate --tool message --params '{"action": "send", "message": "测试消息"}'

示例3：查看审计日志

python skills/claude-code-evolution/scripts/permission_checker.py audit --days 3

技能测试

完成技能创建后，运行验证脚本检查技能完整性：

python /usr/local/lib/node_modules/openclaw/skills/skill-creator/scripts/quick_validate.py skills/claude-code-evolution/

打包分发

使用skill-creator的打包工具创建.skill文件：

python /usr/local/lib/node_modules/openclaw/skills/skill-creator/scripts/package_skill.py skills/claude-code-evolution/

技能维护

1. 定期更新：根据Claude Code架构的新发现更新技能
2. 用户反馈：收集实施中的问题，更新指南和脚本
3. 版本管理：为每个阶段实施创建独立版本标签

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技能状态：初始版本v1.0
Claude Code进化计划版本：5阶段完成
最后更新：2026-04-22
适用系统：OpenClaw 0.8.0+
技能大小：约50KB（包含核心资源）