ClawTeam 多智能体协作
把多个 AI 编码代理组成一个自主团队：领导者拆分任务、生成工作者、通过收件箱通信并用看板追踪进度，无需人工微管理。
数据流透明（本地文件存储 ~/.clawteam，git worktree 隔离，快照/恢复提供回滚），许可证与上游归属（HKUDS fork）明确；扣分项：spawn 默认开启 skip-permissions，且多代理自发派生进程、修改用户 OpenClaw exec-approvals 配置的指引缺少明确用户确认门槛，最小权限与确认机制不完整，发布者身份未经验证。
SKILL.md 与两份 references 文档高度自洽，命令选项、数据模型、失败反模式（task.owner 误判）均有说明，仓库含 CI 与测试；但静态审查无法验证关键路径可复现，安装路径与依赖（tmux、多个外部 CLI 代理）可用性未证实，故按锚点不超过 10，扣减在缺少可执行复现证据与异常输入行为验证。
触发条件描述详尽（显式关键词+任务复杂度启发式），场景与非默认代理覆盖清晰，含中文代理（kimi/qwen/moonshot preset）支持迹象；扣分项：核心功能依赖 pip 生态、外部 CLI 代理与海外服务，对中国大陆网络可达性未声明，非适用边界（如无 git 仓库时的行为）说明有限。
结构分层良好（SKILL.md + cli-reference + workflows），含版本号、许可证、安装与故障排查；扣分项：版本不一致（SKILL.md 为 0.3.0+openclaw1，pyproject 为 +openclaw2），README 的技能安装路径指向 skills/openclaw/SKILL.md 而被评估路径为 skills/clawteam/SKILL.md，存在路径矛盾；无 changelog，维护责任仅限 fork 作者，未经注册表验证。
多代理编排的核心任务描述完整、示例输出格式（--、看板）明确，相对手动协调有边际价值；但静态审查下无代表性输出的可验证直接可用证据，README 用例（val_bpb 提升、30 GPU 小时）依赖外部链接未在本仓库内可审计，故不超过 7 并进一步扣减。
仓库含 CI 工作流与针对 spawn adapters 的测试套件，属可审计一手材料；但测试覆盖的是适配器命令准备逻辑，而非本技能文档声称的编排关键路径（team/task/inbox/board），且无第三方独立执行证据，按锚点不超过 5，扣减在覆盖面不足。
- spawn 默认开启 skip-permissions，多代理将自动执行任务，使用前应确认是否需要 --no-skip-permissions 或配置 skip_permissions=false。
- 安装指引要求修改 OpenClaw exec-approvals 配置（security=allowlist 并加入 allowlist），用户应检查该改动范围是否符合自身安全策略。
- README 技能安装路径（skills/openclaw/SKILL.md）与被评估路径（skills/clawteam/SKILL.md）不一致，实际部署时请核对仓库内实际文件位置。
- 核心功能依赖 pip、tmux、多个海外 CLI 代理及外部服务，中国大陆网络可达性未声明，使用前请自行验证。
- 发布者未经验证，版本号存在 SKILL.md 与 pyproject 不一致，无 changelog，更新与维护路径不明确。
这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
ClawTeam 是一个框架无关的 CLI 工具（clawteam），用于协调多个 AI 代理协作。本仓库是 HKUDS/ClawTeam 的分支，将 OpenClaw 设为默认代理并做了深度适配。该技能（skills/clawteam/SKILL.md，版本 0.3.0+openclaw1）教会代理何时以及如何使用 clawteam 命令：创建团队、生成工作者、管理任务依赖、互发消息、监控看板。所有状态以 JSON 文件存放在 ~/.clawteam/，无需数据库或服务器。仓库整体为 MIT 许可，包含 6 个技能，此处仅覆盖 ClawTeam 这一个。
通过 clawteam CLI 执行：创建团队（team spawn-team）并生成工作者代理（spawn），每个工作者获得独立的 git worktree 与身份；维护共享看板任务（pending/in_progress/completed/blocked），支持 --blocked-by 依赖链、优先级和自动解锁；按代理的文件收件箱实现点对点与广播消息（receive 为破坏性读取，peek 为非破坏性）；通过 preset/profile 生成可复用的运行时配置并用 profile test 冒烟验证；提供 git 上下文工具（context conflicts/log/inject）做跨 worktree 冲突检查与交接；提供快照与恢复、团队监控看板（board show/live/attach/serve/gource）、计划审批、优雅停机等生命周期管理；所有命令支持 -- 输出。
- 使用 OpenClaw 的用户想把一个大任务（如'构建全栈应用'或'重构整个代码库'）拆给多个并行代理完成
- 团队负责人代理需要自动生成工作者、按依赖链分配任务并在完成后合并结果
- 并行开发多个功能时，需要每个代理在独立 git worktree 中工作以避免合并冲突
- 需要一个终端看板或 Web UI 实时监控多代理团队的进度、收件箱和消息历史
- 需要在非默认模型/供应商（如 Moonshot Kimi）上运行工作者，通过 profile+preset 配置而非硬编码环境变量
- 重构或交接前需要检查不同 worktree 之间是否有重叠改动（context conflicts）
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 框架无关：任何 CLI 编码代理（openclaw、claude、codex、gemini、kimi、nanobot、opencode、hermes）都能参与
- 仅需文件系统和 tmux，无需 Redis、消息队列或数据库，状态为 ~/.clawteam/ 下的原子写入 JSON
- git worktree 隔离让并行代理互不冲突，分支命名为 clawteam/{team}/{agent}
- 任务支持依赖链、优先级、自动解锁和 task wait 阻塞等待
- 完善的运维工具：快照恢复、冲突检查、计划审批、优雅停机、成本看板（v0.3.0）
- 全命令支持 -- 机器可读输出，便于代理脚本化使用
- Linux/macOS 依赖 tmux 的完整体验；Windows 原生回退到 subprocess 后端，board attach 不可用（建议用 board serve 或 WSL）
- 安装路径较繁琐：必须从本仓库 pip install -e .，且需处理 PATH 与 OpenClaw exec 审批白名单配置
- 上游 PyPI 的 pip install clawteam 与 npm 同名包都会装到错误的东西，新手容易踩坑
- Hermes 工作者可能完成任务但不发收件箱消息，需手动抓取 tmux scrollback（上游已知问题）
- 仓库未展示自动化测试套件或独立基准数据；README 中的 ML 研究案例引自第三方（novix-science/autoresearch）
- spawn 默认跳过权限（skip-permissions），需自行评估安全影响
如何安装这个 Skill？
该技能属于 win4r/ClawTeam-OpenClaw 仓库（含 6 个技能）。注意：不要直接 pip install clawteam（那是 PyPI 上默认 claude 的上游版本），也不要 npm 安装（是不相关的占位包）。正确做法：
git clone https://github.com/win4r/ClawTeam-OpenClaw.git
cd ClawTeam-OpenClaw
pip install -e .
前置要求：Python 3.10+、tmux（默认生成后端）、至少一个 CLI 编码代理（openclaw 为本分支默认）、git 仓库。可选 P2P 传输：pip install -e ".[p2p]"。建议把 clawteam 符号链接到 ~/bin 保证新生成 shell 可用。Linux/macOS/WSL 也可运行 bash scripts/install-openclaw.sh 一键安装。安装到 OpenClaw 技能目录的命令在 README 中针对 skills/openclaw/SKILL.md 给出，本技能文件的放置方式文档未详述，可参照同样结构放到技能目录。
如何使用这个 Skill？
基本流程：
export CLAWTEAM_AGENT_ID="leader-001" CLAWTEAM_AGENT_NAME="leader" CLAWTEAM_AGENT_TYPE="leader"
clawteam team spawn-team my-team -d "Project team" -n leader
clawteam spawn --team my-team --agent-name worker1 --task "Implement the auth module"
clawteam inbox send my-team worker1 "Start implementing"
clawteam board live my-team --interval 3
或直接对代理说："Build a full-stack todo app with auth, database, and React frontend. Use clawteam to split the work." 代理会自动建团队、拆任务、生成工作者。工作者应循环执行：task list 查看分配任务 → inbox receive 查收指令 → 空闲时 lifecycle idle 通知领导者，直到收到明确停机指令。触发词包括 create a team、spawn agents、check team status、view kanban board 等。
这个 Skill 与同类方案有什么区别？
README 将其与其他多智能体框架对比：ClawTeam 由 AI 代理自身驱动（而非人类写编排代码），仅靠文件系统+tmux 而非 Redis/消息队列/数据库，支持任意 CLI 代理，用真实 git worktree 做隔离。上游项目为 HKUDS/ClawTeam；本分支的差异化在于默认 OpenClaw 代理、会话隔离与 OpenClaw 专属适配。