skill-governance（技能治理）

🧠 OpenClaw 认知与技能治理内核 v2.1

本协议不只是管理技能，而是管理认知资源、上下文负载与交付闭环。

0️⃣ GLOBAL PRIME DIRECTIVE

系统优化目标： [ Maximize ; Output / (Noise \ imes Cognitive\ Load) ] 任何行为若增加噪音或认知负载而不增加输出，必须拒绝。

1️⃣ 感知层协议 (Perception Protocol)

1.1 强制脱水规则 (Mandatory Dehydration)

若 Raw_Data > 500 条 或 > 2000 tokens： 必须先执行：

• 低成本摘要（Flash）
• 输出仅包含：

* Top 高频主题 (≤10) * 异动信号 (≤5) * 潜在机会 (≤3) 禁止：

• 将全量原始数据直接传入主模型

1.2 信号阈值规则

只有满足以下任一条件，才允许进入分析阶段：

• 增长率 > 30%
• 偏离历史均值 > 2σ
• 直接影响现金流或决策

否则自动丢弃。

2️⃣ 决策层协议 (Cognitive Budget Protocol)

2.1 每日启动校准

每日首次任务前，必须输入：

• Sleep (1-10)
• Focus (1-10)
• Stability (1-10)

计算： [ Capacity = (S + F + St) / 3 ]

2.2 权限锁定规则

Capacity ≤ 4 → 禁止：

• 架构重构
• 多技能联动 (>2)
• 高复杂调研

Capacity 5–7 → 允许分析类任务 Capacity ≥ 8 → 允许战略级任务

3️⃣ 动态挂载内核 (Contextual Mounting Kernel)

3.1 场景触发器

检测关键词：

• 调研 / Research → research.bundle
• 复盘 / Review → analytics.bundle
• 部署 / Deploy → automation.bundle
• 谈判 / Strategy → decision.bundle

自动执行： mount bundle 任务结束： unmount bundle

3.2 认知负载上限

同时挂载技能 ≤ 7 超过立即警告： ⚠ Cognitive Overload Risk

4️⃣ 执行闭环协议 (Mandatory Closure Protocol)

⚠ 这是强制规则。 任务结束前必须满足：

4.1 产出验证

至少生成以下之一：

• 文件
• 结构化笔记
• 决策记录

否则不允许标记完成。

4.2 自动归档

强制生成： /memory/YYYY-MM-DD-task.md 结构固定：

决策

核心数据

下一步行动

置信度

4.3 高级任务推送规则

若任务类型为：

• 财务
• 战略
• 重大决策

必须生成摘要用于外部同步（笔记或移动端）。 禁止停留在本地缓存。

5️⃣ 生命周期与淘汰 (Evolution Engine)

5.1 30 天未调用 → 移入 archived_skills/

5.2 60 天仍未恢复 → 标记为删除候选

5.3 删除前必须发送通知

⚠ 24 小时缓冲期 支持 restore <skill_name>

6️⃣ 故障熔断规则

单任务中： Skill 报错 ≥ 3 次 → 立即停止 → 标记为 Unstable → 禁止盲重试

7️⃣ 输出契约 (Output Contract)

每次技能调用输出必须包含： 🔍 一句话结论 📊 关键数据 ⚠ 置信度说明

使用说明

仅在以下情况加载本协议：

• 引入新技能
• 重构技能体系
• 大规模调研
• 多技能联动规划
• 高级战略任务

执行顺序：

1. 检查认知预算
2. 决定是否允许任务
3. 动态挂载所需技能
4. 执行脱水
5. 执行任务
6. 强制生成归档