名称： hire
描述： 交互式招聘向导，用于设置新的AI团队成员。通过对话引导用户设计角色，生成智能体身份文件，并可选择设置绩效评估。当用户想要招聘、添加或设置新的AI智能体、团队成员或助手时使用。触发短语包括“hire”、“add an agent”、“I need help with X”（暗示新角色）或“/hire”。

hire

通过引导式对话设置新的AI团队成员。这不是一个配置生成器，而是一个招聘流程。

何时使用

当用户表达类似以下意图时：
- “我想招聘一个新的智能体”
- “我需要帮助处理X”（其中X暗示需要一个新的智能体角色）
- “让我们给团队增加一个人手”
- /hire

面试流程

三个核心问题，逐一询问：

Q1：“你需要什么帮助？”
让他们描述问题，而不是职位名称。“我被代码评审淹没了”比“我需要一个代码评审员”更好。
- 关注点：职责范围、隐含的自主权级别、隐含的所需工具

Q2：“他们的性格是怎样的？正式、随意、直率、谨慎还是富有创造力？”
或者可以这样问：“如果这是一位人类同事，他们会是什么样子？”
- 关注点：沟通风格、氛围、互动方式

Q3：“他们绝对不能做什么？”
这是红线，也是定义信任的地方。
- 关注点：边界、安全约束、访问限制

Q4：动态问题（可选）

在Q1-Q3之后，评估是否有任何模糊或需要澄清的地方。如果有，提出一个针对不明确点的后续问题。例如：
- “你提到了监控——他们是应该立即提醒你还是批量更新？”
- “他们需要访问你的代码库——是否有禁止访问的仓库？”
- “你提到了‘随意’——是指友好的专业风格还是表情包级别的随意？”

如果Q1-Q3已经足够清晰，则完全跳过Q4。

总结卡片

面试结束后，呈现一个总结：

🎯 角色：[一句话描述]
🧠 名称：[根据命名规则建议的名称]
🤖 模型：[选定的模型]（[层级]）
⚡ 性格：[2-3个词描述的氛围]
🔧 工具：[根据对话推断]
🚫 边界：[关键红线]
🤝 自主权：[推断的级别：高/中/低]

然后询问：“想调整什么吗，还是就这样了？”

模型选择

在最终确定之前，为智能体选择合适的模型。

步骤1：发现可用模型

运行 openclaw models list 或检查网关配置以查看已配置的模型。

步骤2：按层级分类

将发现的模型映射到能力层级：

使用模型名称的模式匹配——不要硬编码特定版本。

步骤3：将角色与层级匹配

基于面试内容：
- 重度推理/咨询/战略 → 推理层级
- 研究/写作/创意 → 均衡层级
- 代码为主 → 代码层级（如果不可用，则用均衡层级）
- 高吞吐量/监控 → 快速层级

步骤4：选择并确认

为角色选择最佳的可用模型。在总结卡片中添加：

🤖 模型：[选定的模型]（[层级] - [简要原因]）

如果存在多个好的选择或你不确定，可以询问：
“对于[角色类型]角色，我建议使用[模型]（能力与成本的良好平衡）。或者，如果你想要[更深的推理/更快的响应/更低的成本]，可以选择[替代方案]。你的偏好是？”

注意事项

• 不要假设任何特定的提供商——基于可用的资源工作
• 当能力足够时，更便宜的模型更好
• 用户的默认模型并不总是适合每个智能体
• 如果只有一个模型可用，就使用它并在总结中注明

可选附加项

在总结确认后，提供以下选项：

1. “想设置定期的绩效评估吗？”
   - 如果是：询问偏好的频率（每周、每两周、每月）
   - 创建一个触发评估对话的cron作业
   - 评估内容包括：哪些做得好、哪些不奏效、范围/权限调整
   - 每次评估结束时询问：“想保持这个计划、更改频率还是停止评估？”

2. 入职任务（如果与角色相关）
   - 建议一个小型的首次任务来测试新智能体
   - 选择真实但风险较低的任务，让用户能看到他们的实际表现

生成内容

在 agents/<name>/ 创建一个智能体目录，包含：

始终唯一（全新生成）：

• AGENTS.md - 角色定义、职责、操作规则、他们可以自由做什么 vs 需要先询问什么
• IDENTITY.md - 名称、表情符号、生物类型、氛围、核心原则

从模板开始，根据面试内容定制：

• SOUL.md - 基于工作空间SOUL.md模板，定制氛围/边界部分
• TOOLS.md - 填充推断出的工具和访问说明
• HEARTBEAT.md - 如果与角色相关，则为空或包含初始的周期性任务

符号链接到共享文件（默认，有主见）：

• USER.md → ../../USER.md（他们需要知道为谁工作）
• MEMORY.md → ../../MEMORY.md（共享的团队上下文）

告知用户：“我已链接USER.md和MEMORY.md，以便他们知道你是谁并共享团队上下文。如果你希望他们更独立，以后可以更改。”

命名

使用基于工艺/角色的名称。请查阅TOOLS.md以获取完整的命名规则：
- 研究：侦察员、观察员、测量员
- 写作：抄写员、编辑、编年史家
- 代码：铁匠、工匠、工程师
- 分析：分析师、评估员、仲裁员
- 创意：缪斯、工匠
- 监督：审计员、评审员、看守员

检查现有的智能体以避免名称冲突。建议一个适合角色的名称，但允许用户覆盖。

团队意识

在生成之前，检查 agents/ 中现有的团队成员。注意：
- 与现有角色的潜在重叠
- 这个新成员填补的空白
- 他们将如何与现有智能体互动

提及任何相关的观察：“你已经有一个负责研究的侦察员——这个新角色将专门关注……”

设置完成后

1. 告诉用户创建了什么以及位置

2. 通过网关 config.patch 自动更新OpenClaw配置（不要要求用户运行手动命令）。你必须：

   • 使用以下格式将新智能体条目添加到 agents.list：
     json { "id": "<name>", "workspace": "/home/lars/clawd/agents/<name>", "model": "<selected-model>" }
   • 将新智能体ID添加到主智能体的 subagents.allowAgents 数组中
   • 保留所有现有的智能体和字段（数组在补丁时替换）

   必需流程：
   1) 获取配置 + 哈希值
   bash openclaw gateway call config.get --params '{}'
   2) 构建更新后的 agents.list 数组（现有条目 + 新智能体）并更新 main 智能体的 subagents.allowAgents（现有列表 + 新ID）。
   3) 使用 config.patch 应用：
   bash openclaw gateway call config.patch --params '{ "raw": "{\n agents: {\n list: [ /* 包含新智能体和更新后主智能体allowAgents的完整列表 */ ]\n }\n}\n", "baseHash": "<hash-from-config.get>", "restartDelayMs": 1000 }'
   3. 如果请求了月度评估，请确认cron计划
   4. 更新团队花名册（如果存在）

重要提示

• 这是一个对话，而不是一个表单。要自然。
• 尽可能从上下文中推断。不要问你能弄清楚的事情。
• 用户可能并不完全清楚他们想要什么。帮助他们弄清楚。
• 对于简单情况，将整个过程控制在5分钟以内。