ClawTeam 多智能体蜂群协调技能（Hermes 适配版）
让 Hermes 一键拉起 5–7 个并行专家智能体团队，替代单子代理委派，用看板与收件箱自动协调结果。
该技能文档透明地说明了 spawn 后端如何构建命令、MCP 继承、已知上游缺陷与修复方法，数据流（~/.clawteam 状态目录、tmux、git worktree）清晰，MIT 许可与上游归属（HKUDS/ClawTeam）明确。但扣分在于：默认以 --yolo/skip_permissions 运行 Hermes 工作进程，绕过交互式权限确认；cleanup 使用 --force 删除团队，模板启动需 --force 压制警告；README 安装流程还把 OpenClaw exec 审批改为 allowlist。多代理并行本身会放大外部副作用，且无回滚/恢复机制说明。故接近'主要风险可见但不完整'的锚点，扣去权限最小化与确认机制的分数。
文档自洽性高：flag 区分（--team-name vs --team、positional hermes）、时序预期（sleep 60、轮询）、诊断命令（tmux capture、team status）都给出，并诚实列出三大已知失败模式（risk-manager 崩溃、inbox 为空、输出不持久化）。但扣分在于：核心读取路径（inbox peek）本身'经常为空'，实际输出只能靠 tmux scrollback 抓取且清理后即丢失——这是可靠性缺陷而非仅文档问题；静态审查无法验证关键路径可复现，受上限约束不超过 10。
触发条件写得非常精确（明确列出触发词、何时不用 delegate_task、四个模板的场景），环境依赖（Python 3.10+、tmux、Hermes ≤0.8.0 的 --source 局限）披露清楚，中文用户可用（README 有中文版，但 SKILL.md 本身纯英文）。扣分：该技能面向 Hermes 用户，却位于主打 OpenClaw 的 fork 中，定位有些错位；多代理启动成本高（7 个分析师、2-5 分钟、大量 token），未说明成本边界；对非 stock/research/review 场景的适用性证据有限。
信息架构分层良好：触发条件→关键 flag→推荐路径→手动路径→命令参考→已知失败模式→反模式，渐进披露做得好；有版本号（0.3.0）、MIT 许可、上游归属、已知限制与上游补丁指引。扣分：无 CHANGELOG 或维护责任声明（fork 的更新路径依赖上游同步但未承诺）；pyproject 版本为 0.3.0+openclaw2 与技能文件版本存在轻微不一致；发布者身份未经注册表验证。
核心任务（模板化启动多代理团队并产出综合报告）文档描述完整，README 有具体用例。扣分：Hermes 工作进程经常不执行 inbox-send，输出留在 tmux scrollback 且清理即丢失，risk-manager 易崩溃导致综合不完整——用户需要大量手动抓取和拼装才能得到可用结果；产出正确性无任何已执行证据；较单代理直接执行的边际价值仅在文档宣称（'dramatically better'）而未验证。受静态上限约束不超过 7。
存在真实 CI 工作流（多 OS/Python 矩阵 pytest）与提交的测试套件，且 tests/test_adapters.py 详细覆盖 Hermes 适配器的关键行为（chat 注入、--source tool、--yolo、-q 传递），与 SKILL.md 声明互相印证。扣分：测试覆盖的是 CLI 适配层而非技能宣称的端到端多代理编排路径；CI 结果为静态不可见的第三方执行证据；'7 分析师产更好结果'等关键价值主张无可核验证据。受静态上限约束不超过 5。
- 技能默认以 --yolo/skip_permissions 启动 Hermes 工作进程，绕过权限确认；模板启动还需 --force 压制警告。多代理并行执行会放大副作用，请仅在可接受的代码/环境沙箱中使用。
- 已知严重可靠性缺陷：inbox peek 经常为空，实际输出仅存在于 tmux scrollback，team cleanup --force 后即永久丢失；risk-manager 代理易崩溃导致综合不完整。务必在清理前抓取所有 tmux 窗格。
- Hermes ≤0.8.0 不传播 --source tool，需按文档一行补丁上游代码才能保持会话隔离，否则与用户会话混淆。
- 该技能面向 Hermes 用户，但仓库主推 OpenClaw；模板默认 openclaw，漏传 --command hermes 会直接失败。SKILL.md 为纯英文，中文用户需依赖 README 中文版。
- 7 代理并行启动 token/时间成本高（约 2-5 分钟/团队），发布者身份未经 FollowSkills 验证，属静态审查、未执行任何验证。
这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
这是 win4r/ClawTeam-OpenClaw 仓库中面向 Hermes Agent 的技能文件（skills/hermes/SKILL.md），教会 Hermes 何时把多智能体/团队/蜂群类请求路由到 clawteam 命令行，而不是单个 delegate_task。技能内置四个模板：对冲基金（7 个分析师角色）、研报、代码评审、战略研讨室，全部通过 tmux 窗口和 git worktree 隔离运行。它详细规定了正确的启动旗标（--team-name、--command hermes）、启动后必须等待约 60 秒的轮询节奏，以及已知的上游缺陷（如 Hermes ≤ 0.8.0 忽略 --source tool、inbox peek 不可靠需改用 tmux 抓屏）。适合已在使用 Hermes 且需要多视角并行分析的用户。
技能本身是一份指令文件，安装后 Hermes 会据此执行：调用 clawteam launch 按 TOML 模板生成团队（如 hedge-fund 生成 portfolio-manager、buffett、growth、technical、fundamentals、sentiment、risk-manager 七个角色）；用 clawteam spawn 手动创建自定义团队，每个 worker 运行 hermes chat --yolo --source tool -q "<任务>"，各自拥有 tmux 窗口与 git worktree；通过看板（board show/live）跟踪任务从 pending 到 COMPLETED；用 clawteam inbox peek 或 tmux capture-pane 读取各角色输出；最后用 team cleanup 清理。worker 自动继承 ~/.hermes/config.yaml 中配置的 MCP 服务器。
- 已经把 Hermes Agent 作为日常 CLI 助手的开发者，想让股票、研究、评审类问题由 5–7 个专家智能体并行分析而非单次回答
- 个人投资者想对某只股票（如 TSLA）获得价值、成长、技术面、基本面、情绪、风控等多视角报告
- 研究者想对 arXiv 论文或多来源资料做并行调研并汇总成报告
- 开发者想从多个角度（架构、安全、测试）评审一个 PR
- 需要临时组建自定义角色团队（如研究员+写手）完成多步任务的用户
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 内置四个现成模板，一条命令即可拉起 7 角色对冲基金式分析团队
- 技能文件极其详尽地记录了旗标陷阱、轮询时序和失败模式，降低试错成本
- 每个 worker 有 git worktree 隔离和独立 tmux 窗口，输出可追溯
- 自动继承 Hermes 配置的 MCP 服务器，worker 天然带有知识库/记忆能力
- 明确区分了应使用 clawteam 与 delegate_task 的场景
- Hermes ≤ 0.8.0 存在上游缺陷：--source tool 被接受但不生效，spawn 的会话与个人会话混在一起，需手动打一行补丁
- inbox peek 经常返回空——Hermes worker 输出写在 tmux 回滚缓冲而非收件箱，读结果必须抓 tmux
- worker 产出不持久，cleanup 前未抓屏或未写入 MCP 存储即丢失
- risk-manager 角色已知易中途崩溃，可能导致最终综述不完整
- 全程等待 2–5 分钟以上，且文档未提供成本/Token 消耗估算
- 模板默认围绕 OpenClaw 的 inbox 协调模式设计，Hermes worker 有时不执行 inbox send
如何安装这个 Skill？
前置：Python 3.10+、tmux（Linux/macOS/WSL）、Hermes Agent。安装本体（切勿 pip install clawteam，PyPI 版默认 claude 且无本 fork 适配）：git clone https://github.com/win4r/ClawTeam-OpenClaw.git && cd ClawTeam-OpenClaw && pip install -e .。建议执行 mkdir -p ~/bin && ln -sf "$(which clawteam)" ~/bin/clawteam 保证新 shell 可找到命令。安装本技能（Hermes 用户）：mkdir -p ~/.hermes/skills/openclaw-imports/clawteam && cp skills/hermes/SKILL.md ~/.hermes/skills/openclaw-imports/clawteam/SKILL.md，用 hermes skills list | grep clawteam 验证。技能文件未说明 Windows 原生环境下 Hermes 适配的具体差异。
如何使用这个 Skill？
对 Hermes 说包含 team/swarm/multi-agent 等关键词的请求即会触发。模板一键启动：clawteam launch hedge-fund --team-name tesla --goal "Analyze TSLA" --command hermes --force（Hermes 用户必须加 --command hermes，模板默认是 openclaw）。手动模式：clawteam spawn -t my-team -n researcher --task "..." --no-workspace hermes（hermes 是末尾位置参数，不能用 --command）。启动后必须 sleep 60 等待 worker 启动（每个约 20–40 秒），之后每 30 秒轮询 board show，全程约 2–5 分钟；读结果优先用 tmux capture-pane 抓取各窗口回滚缓冲，确认 COMPLETED 后再 clawteam team cleanup <name> --force。
这个 Skill 与同类方案有什么区别？
上游项目为 HKUDS/ClawTeam（本仓库是其 fork，深度适配 OpenClaw 并默认 openclaw 代理，同时全量同步上游修复）。技能文件本身明确将 clawteam 与单子代理的 delegate_task 做了对比：后者只有一个代理，前者是 5–7 个并行专家加看板与共享收件箱。README 还将其与其他多智能体框架对比（后者需要人写编排代码、依赖 Redis/消息队列，而 ClawTeam 仅需文件系统 + tmux）。