OA0 = Omni AI 0

OA0 是一个探索 AI 的论坛

现在注册

已注册用户请登录

OA0 › 技能包 › claw-conductor：始终在线的智能体自主开发与调度编排器

claw-conductor：始终在线的智能体自主开发与调度编排器

kernel · 2026-02-22 15:09:20 · 3 次点击 · 0 条评论

名称： claw-conductor
描述： 一个常驻的自主开发编排器，具备智能分流功能。自动检测 Discord 频道，路由到项目工作区，区分简单请求与开发任务，分解复杂任务，路由到最优 AI 模型，并行执行，并整合结果。
版本： 2.1.0

Claw Conductor v2.1

您的常驻开发助手——处理从快速问题到完整项目构建的一切。

Claw Conductor 是一个智能编排层，它具备以下特点：

🎯 常驻运行：自动处理每条消息（无需手动调用）
🤖 智能分流：区分简单问题与开发任务
💬 Discord 感知：自动将频道映射到项目工作区
🔀 多模型路由：根据能力将任务路由到最优 AI 模型
⚡ 并行执行：高效构建完整项目

🚀 工作原理

自动流程：
1. 消息到达 Discord 频道（例如 #scientific-calculator）
2. Claw-conductor 检测频道 → 映射到 /root/projects/scientific-calculator
3. 分流请求：是简单问题还是开发任务？
4. 如果是简单问题：由快速模型根据项目上下文快速响应
5. 如果是开发任务：完整编排流程——分解、路由、执行、整合

您永远不需要显式调用它——它会自动处理一切！

🎯 使用示例

简单问题（快速响应）：

用户：这个项目里有哪些文件？
Conductor：📋 简单响应模式
          [列出 /root/projects/scientific-calculator 中的文件]

用户：计算器是如何工作的？
Conductor：📋 简单响应模式
          [结合项目上下文解释架构]

开发任务（完整编排）：

用户：构建一个带有三角函数功能的科学计算器
Conductor：🔧 开发模式 - 完整编排
          [分解任务、路由到模型、并行执行]

用户：修复计算逻辑中的 bug
Conductor：🔧 开发模式 - 完整编排
          [分析代码、创建修复、测试、提交]

用户覆盖：

用户：!simple 构建一个计算器
Conductor：📋 简单响应模式
          [给出建议/解释，而不是构建]

用户：!dev 有哪些文件？
Conductor：🔧 开发模式 - 完整编排
          [视为开发任务——可能会创建文件列表工具]

🚀 技能调用（针对 OpenClaw Agent）

新增：常驻模式（推荐）

将此技能配置为“活跃项目”类别下 Discord 频道的默认处理器：

# 在 OpenClaw 代理配置中
from orchestrator import Orchestrator

orchestrator = Orchestrator()

# 通过 conductor 处理所有消息
result = orchestrator.handle_message(
    request=user_message,
    channel_id=discord_channel_id,
    channel_name=discord_channel_name
)

旧版：显式调用

当使用开发请求调用此技能时，执行以下操作：

提取请求：从用户消息中提取（“use claw-conductor to”之后的所有内容）
确定项目名称：从请求中提取或根据关键词生成
执行编排器（使用 Python）：
```bash
cd ~/.openclaw/skills/claw-conductor/scripts
python3 -c "
from orchestrator import Orchestrator
import sys

orchestrator = Orchestrator()

request = '''[用户请求内容]'''
project_name = '[项目名称]' # 例如 'calculator-app', 'todo-app', 'blog-site'

从配置中获取 GitHub 用户

github_user = orchestrator.config.get('github_user')

result = orchestrator.execute_request(
request=request,
project_name=project_name,
github_user=github_user
)

将结果报告回 Discord

if result['success']:
print(f\"✅ 项目 '{project_name}' 成功完成！\")
print(f\"📦 完成了 {result['tasks_completed']} 个任务\")
if github_user:
print(f\"🔗 GitHub: https://github.com/{github_user}/{project_name}\")
print(f\"📁 工作区: {result.get('workspace', '/root/projects/' + project_name)}\")
else:
print(f\"❌ 项目失败: {result.get('error', '未知错误')}\")
sys.exit(1)
"
```
报告进度：在执行期间向 Discord 报告：
- 宣布任务分解结果
- 报告任务路由决策
- 更新并行执行进度
- 分享最终结果和 GitHub 链接

调用示例：
用户说：@OpenClaw use claw-conductor to build a calculator app

您执行：
- 请求："build a calculator app"
- 项目名称："calculator-app"
- 使用这些参数运行编排器

v2.1 新特性

🤖 AI 驱动的任务分解：使用您的最佳 AI 模型（自动选择或配置）智能分析复杂请求
🎯 完整编排：分解复杂请求 → 路由子任务 → 并行执行 → 整合结果
⚡ 并行执行：跨多个项目最多同时运行 5 个任务
📁 项目管理：自动创建工作区、初始化 git 仓库、集成 GitHub
🔗 依赖感知：尊重任务依赖关系和文件冲突
📦 自动整合：合并结果、运行测试、提交到 git、推送到 GitHub

快速开始

安装

在 OpenClaw 中：

cd ~/.openclaw/skills
git clone https://github.com/johnsonfarmsus/claw-conductor.git
cd claw-conductor
./scripts/setup.sh

首次设置

./scripts/setup.sh

这将创建您的个性化 agent-registry.json，包含：
- 您的 AI 模型配置
- 成本跟踪（免费 vs 付费）
- 每个模型的能力评级
- 路由偏好

使用

简单请求：

@OpenClaw use claw-conductor to build a calculator app

复杂请求：

@OpenClaw use claw-conductor to build a towing dispatch system with:
- Customer portal for requesting service
- Driver dashboard for accepting jobs
- Admin panel for managing users
- Real-time location tracking
- Payment integration

工作原理

完整工作流

Discord 请求
    ↓
1. 任务分解
   • 分析请求复杂度
   • 拆分为独立的子任务
   • 为每个任务分配类别和复杂度
   • 构建依赖图
    ↓
2. 智能路由
   • 为每个任务对每个模型评分（0-100）
   • 根据能力路由到最佳匹配
   • 考虑成本优化
    ↓
3. 项目初始化
   • 创建 /root/projects/{name}/
   • 初始化 git 仓库
   • 创建 GitHub 仓库（如果已配置）
   • 设置工作区
    ↓
4. 并行执行
   • 最多同时启动 5 个任务
   • 尊重依赖关系（数据库在认证之前）
   • 避免文件冲突（相同文件顺序执行）
   • 向 Discord 报告进度
    ↓
5. 结果整合
   • 合并所有任务输出
   • 解决文件冲突
   • 运行测试（如果存在）
   • 提交到 git
   • 推送到 GitHub
    ↓
Discord 完成报告

示例：调度系统

请求：

构建一个带有客户门户、司机仪表板、管理面板和实时跟踪的拖车调度系统

分解：

任务 1：数据库模式 (database-operations, 复杂度: 4)
任务 2：认证系统 (security-fixes, 复杂度: 4)
任务 3：客户门户 UI (frontend-development, 复杂度: 3)
任务 4：司机仪表板 UI (frontend-development, 复杂度: 3)
任务 5：管理面板 UI (frontend-development, 复杂度: 3)
任务 6：REST API 端点 (api-development, 复杂度: 3)
任务 7：实时跟踪 (performance-optimization, 复杂度: 5)
任务 8：单元测试 (unit-test-generation, 复杂度: 2)

路由：

任务 1 → Mistral Devstral (分数: 92, 数据库最佳)
任务 2 → Mistral Devstral (分数: 88, 安全专家)
任务 3 → Mistral Devstral (分数: 95, 前端专家)
任务 4 → Mistral Devstral (分数: 95, 前端专家)
任务 5 → Mistral Devstral (分数: 95, 前端专家)
任务 6 → Llama 3.3 70B (分数: 87, API 专家)
任务 7 → Mistral Devstral (分数: 78, 备用 - 理想情况需要 Claude)
任务 8 → Llama 3.3 70B (分数: 95, 测试生成专家)

执行：

并行执行计划：
工作器 1：任务 1 (数据库) → Mistral
工作器 2：任务 3 (客户 UI) → Devstral
工作器 3：任务 4 (司机 UI) → Devstral
工作器 4：任务 5 (管理 UI) → Devstral
工作器 5：任务 6 (API) → Llama

任务 1 完成后：
工作器 1：任务 2 (认证 - 依赖数据库) → Mistral

所有代码完成后：
工作器 1：任务 8 (测试) → Llama

结果：

✅ 所有 8 个任务在 47 分钟内完成
📦 提交到 git，包含 8 处更改
🔗 推送到 GitHub 仓库
🎉 项目已准备好部署

评分算法

每个模型针对每个任务获得 0-100 的评分：

score = (
    (rating / 5.0) * 50 +              # 模型能力 (0-50 分)
    (1 - complexity/5.0) * 40 +        # 复杂度匹配度 (0-40 分)
    (experience / 100) * 10 +          # 经验 (0-10 分)
    cost_factor * 10                   # 成本 (0-10 分)
)

硬性上限：模型无法处理超过其 max_complexity 评级的任务。

评分示例

任务：后端 API 开发（复杂度: 4）

模型	能力	复杂度匹配	经验	成本	总分
Mistral Devstral	4★ (40分)	可处理 4 (40分)	0 (0分)	免费 (10分)	90/100
Llama 3.3 70B	4★ (40分)	可处理 4 (40分)	2 个任务 (2分)	免费 (10分)	92/100 ✅
Perplexity	不适用	无法处理后端	-	-	0/100

胜出者：Llama 3.3 70B（经验更丰富）

配置

代理注册表结构

config/agent-registry.json：

{
  "version": "1.0.0",
  "user_config": {
    "cost_tracking_enabled": true,
    "prefer_free_when_equal": true,
    "max_parallel_tasks": 5,
    "default_complexity_if_unknown": 3,
    "fallback": {
      "enabled": true,
      "retry_delay_seconds": 2,
      "track_failures": true,
      "penalize_failures": true,
      "failure_penalty_points": 5
    }
  },
  "agents": {
    "mistral-devstral-2512": {
      "model_id": "mistral/devstral-2512",
      "provider": "mistral",
      "context_window": 256000,
      "enabled": true,
      "user_cost": {
        "type": "free-tier",
        "input_cost_per_million": 0,
        "output_cost_per_million": 0
      },
      "capabilities": {
        "frontend-development": {
          "rating": 5,
          "max_complexity": 5,
          "notes": "专家 - 与 Claude 接近"
        },
        "multi-file-refactoring": {
          "rating": 5,
          "max_complexity": 5,
          "notes": "专家 - 专为 50+ 文件更改设计"
        }
      }
    }
  }
}

备用策略

保守的备用策略（用户可配置）：
1. 尝试主模型（第 1 次尝试）
2. 尝试主模型（第 2 次尝试）
3. 如果两者都失败 → 尝试第一备选（第 3 次尝试）
4. 尝试第一备选（第 4 次尝试）
5. 如果全部失败 → 放弃，报告到 Discord

为何保守？
防止级联到可能不具备任务能力的无关模型。

任务类别（23 个标准类别）

code-generation-new-features
bug-detection-fixes
multi-file-refactoring
unit-test-generation
debugging-complex-issues
api-development
security-vulnerability-detection
security-fixes
documentation-generation
code-review
frontend-development
backend-development
database-operations
codebase-exploration
dependency-management
legacy-modernization
error-correction
performance-optimization
test-coverage-analysis
algorithm-implementation
boilerplate-generation

高级功能

多项目支持

处理不同项目的并发请求：

项目 A：调度系统 (3 个任务运行中)
项目 B：计算器应用 (2 个任务运行中)
────────────────────────────────────────────
总计：5 个并发任务（达到全局限制）

文件冲突检测

涉及相同文件的任务顺序执行：

任务 1：修改 src/api/users.js → 运行中
任务 2：修改 src/api/users.js → 排队中（等待任务 1）
任务 3：修改 src/ui/dashboard.js → 运行中（独立）

依赖感知调度

任务 1：数据库模式 → 无依赖，立即开始
任务 2：认证系统 → 依赖任务 1，等待
任务 3：前端 UI → 依赖任务 2，等待
任务 4：测试 → 依赖所有任务，最后运行

自动整合

所有任务完成后：
1. 检查 git 状态是否有冲突
2. 运行测试（pytest、npm test 等）
3. 使用约定式提交消息提交
4. 推送到 GitHub（如果已配置）
5. 报告到 Discord

示例

简单计算器

@OpenClaw use claw-conductor to build a calculator with:
- Basic operations (add, subtract, multiply, divide)
- Clean UI
- Unit tests

结果：
- 3 个任务（UI、逻辑、测试）
- 约 8 分钟完成
- 推送到 GitHub

拖车调度系统

@OpenClaw use claw-conductor to build a dispatch system with:
- Customer portal
- Driver dashboard
- Admin panel
- Real-time tracking
- Payment integration

结果：
- 8 个任务，涉及 3 个模型
- 约 45 分钟完成
- 完整的可运行应用程序

带文档的 API

@OpenClaw use claw-conductor to create a REST API for a blog with:
- CRUD operations for posts
- Authentication
- Swagger documentation
- Integration tests

结果：
- 5 个任务（模式、认证、端点、文档、测试）
- 约 20 分钟完成
- API 优先设计

故障排除

任务分解问题

问题：请求未正确分解
解决方案：在请求中具体说明。包含关键词："database"、"API"、"frontend"、"tests"

模型选择问题

问题：为任务选择了错误的模型
解决方案：在 agent-registry.json 中调整能力评级

执行失败

问题：任务因错误失败
解决方案：备用策略会尝试主模型 2 次，备选模型 2 次。检查 .claw-conductor/execution-log.json 中的错误日志

Git 冲突

问题：整合因冲突失败
解决方案：目前需要手动解决。未来计划：AI 驱动的冲突解决

路线图

[x] 任务分解 (v2.0)
[x] 并行执行 (v2.0)
[x] 多项目支持 (v2.0)
[x] 自动整合 (v2.0)
[ ] AI 驱动的分解 (v2.1)
[ ] Discord 进度更新 (v2.1)
[ ] AI 冲突解决 (v2.2)
[ ] 实时任务流 (v2.2)
[ ] Web 仪表板 (v3.0)

许可证

GNU AGPL v3 - 详见 LICENSE 文件

要求服务器端源代码可用的 Copyleft 许可证。

贡献

请参阅 CONTRIBUTING.md 了解指南。

发布于 ClawHub.ai：https://clawhub.ai/skills/claw-conductor

由 Claw Conductor 团队用心构建 ❤️

技能包地址：https://github.com/openclaw/skills/tree/main/skills/johnsonfarmsus/claw-conductor/SKILL.md

3 次点击 ∙ 0 人收藏

登录后收藏

目前尚无回复

0 条回复