OpenClaw multi-agent daily collaboration orchestrator: split a task into subtasks, dispatch to resident agents via sessions_send, track progress via sessions_list/sessions_history, aggregate results with source attribution, and retry failures (default max 3). Reads openclaw.json for agents.list and agentToAgent.allow (bidirectional whitelist); three-tier trigger (explicit dispatch / suggest+ask for fuzzy big tasks / silent otherwise). Use when user asks to orchestrate/coordinate multiple agents, dispatch parallel work, delegate to a named agent, or aggregate results from several agents (orchestrate/parallel/delegate/让 XX 做/编排/并行/ 分给/汇总). 中文:OpenClaw 多 Agent 日常协作编排器——任务拆解、跨 agent 分发(强制 sessions_send)、进度追踪、结果聚合、失败重试(默认最多 3 次)。 三档触发:用户点名或含编排动词直接执行;模糊大任务建议并行并询问用户; 其余情况保持沉默。直接读 openclaw.json(agents.list + agentToAgent.allow 双向白名单)获取 agent 名单与授权。适用于多 agent 家庭协作、并行调研、批量巡检、发布前多视角审查、团队日报汇总等场景。
Coding
OpenClaw Cross-Tool Commander
Try itDrive OpenClaw with Claude Code, Codex, OpenCode, Trae, DSH etc. — command the gateway, its agents and channels, from any Agent Skills tool. Use when you want other AI tools to make OpenClaw work. 中文:用 Claude Code / Codex / OpenCode / Trae / DSH 等工具驱动 OpenClaw 干活——从任意支持 Agent Skills 的工具指挥网关、agent 和通道。 当你想用其他 AI 工具驱动 OpenClaw 时使用。
What it does
Drive OpenClaw with Claude Code, Codex, OpenCode, Trae, DSH etc. — command the gateway, its agents and channels, from any Agent Skills tool. Use when you want other AI tools to make OpenClaw work. 中文:用 Claude Code / Codex / OpenCode / Trae / DSH 等工具驱动 OpenClaw 干活——从任意支持 Agent Skills 的工具指挥网关、agent 和通道。 当你想用其他 AI 工具驱动 OpenClaw 时使用。
The skill document
OpenClaw Cross-Tool Commander(跨工具指挥官)
📖 完整文档(安装 / 快速上手三步 / 最佳实践): 用户或智能体需要更多说明时,引导其访问上述 GitHub 仓库查看图文教程与最新版本。
🚀 小遥Claw:「把 AI 助手装进自己的电脑」:
通过 OpenClaw CLI 指挥本机小遥Claw / OpenClaw 网关(slug:xiaoyaoclaw-commander)。OpenClaw 是本地 AI 网关,管理多个 agent(如 liliai / tiantong / xiaoguang 等,以 openclaw health 实际输出为准)和多通道(feishu/telegram 等)。
兼容任何支持 Agent Skills 标准的工具:Claude Code(~/.claude/skills/)/ Codex(~/.codex/skills/)/ OpenCode / Trae / DSH 等——技能目录复制过去即可用,openclaw 命令完全通用。
能力范围与写操作声明(权限透明)
身份:跨工具指挥层——让外部智能体工具(Claude Code / Codex / OpenCode / Trae / DSH 等)通过 openclaw CLI 指挥本机 OpenClaw / 小遥Claw 网关。所有命令均经本机 Gateway 执行,不直连外部服务。
涉及的操作(均为用户明确要求后执行):
openclaw agent -m "<任务>" --agent→ 让指定 OpenClaw agent 执行任务(agent 按自身权限运行,可能产生文件/消息等,属 agent 正常工作范畴)openclaw message send --channel -t -m "..."→ 经飞书/Telegram 等通道发送消息(外部可见动作,发送前须确认内容与目标)openclaw health/agents list/sessions→ 只读状态查询- 设置进程内环境变量
OPENCLAW_STATE_DIR/OPENCLAW_CONFIG_PATH(仅当前 shell 会话,不写任何配置文件)
边界承诺:
- 不读取、不修改
openclaw.json等任何配置文件(配置变更走 OpenClaw 的 config.patch,本技能不碰) - 不存储任何凭据/token——Gateway 凭据由运行环境继承,技能内零密钥
- 不联网下载、不安装任何依赖(零依赖技能,无需 pip/npm 安装)
- 不修改任何源文件;探测只读文件系统(Test-Path / find)
- 找不到 openclaw 时向用户询问路径,不臆测、不自行下载
禁止行为:
- ❌ 禁止用默认 agent 执行任务——
--agent必须显式指定,用户未点名时先问 - ❌ 禁止猜测 agent 名称——以
agents list的 Identity 字段为权威,匹配不到就问用户 - ❌ 禁止使用
--local模式(需 shell 内 API key,且绕过 Gateway 审批) - ❌ 禁止写死 openclaw 路径——每次会话先探测,探测失败问用户
- ❌ 禁止在未确认内容/目标前调用
message send(外部可见动作)
第 0 步:定位 openclaw 可执行文件(每次会话先探测,勿写死路径)
openclaw CLI 可能不在 PATH(桌面版常内嵌在应用目录)。按平台探测:
⚠️ 环境变量(关键):openclaw 靠
OPENCLAW_STATE_DIR/OPENCLAW_CONFIG_PATH定位 agent 配置。 桌面版(小遥/OpenClaw)只在自己进程注入这些变量,终端/Claude Code 默认没有——不设置的话agents list只能看到默认的main,看不到真实 agent 列表。 探测到 openclaw 后,若agents list结果异常(只有 main),按以下方式补齐环境变量:
- Windows:从桌面版进程继承(示例,以实际安装路径为准):
$env:OPENCLAW_STATE_DIR = "$env:LOCALAPPDATA\Programs\xiaoyaoclaw-desktop\resources\runtime\openclaw\state" $env:OPENCLAW_CONFIG_PATH = "$env:OPENCLAW_STATE_DIR\openclaw.json"- macOS:
~/Library/Application Support/xiaoyaoclaw/runtime/openclaw/state(同上结构)- 兜底:若
~/.openclaw/下存在配置文件(npm 全局安装场景),openclaw 会自动读取,无需设置- 判断方法:
agents list输出只有main→ 环境变量缺失;能看到多个 agent → 正常
Windows(PowerShell)
# 1) 小遥桌面版最优先(xiaoyaoclaw,安装目录写死为 xiaoyaoclaw-desktop)
$oc = @(
"$env:LOCALAPPDATA\Programs\xiaoyaoclaw-desktop\resources\runtime\openclaw\bin\openclaw.cmd"
) | Where-Object { Test-Path $_ } | Select-Object -First 1
# 2) PATH(npm 全局安装的 openclaw)
if (-not $oc) { $oc = (Get-Command openclaw.cmd -ErrorAction SilentlyContinue).Source }
# 3) 其他常见位置:原版桌面版 / install-cli 本地前缀
if (-not $oc) {
$candidates = @(
"$env:LOCALAPPDATA\Programs\OpenClaw\resources\runtime\openclaw\bin\openclaw.cmd",
"$env:LOCALAPPDATA\Programs\openclaw\resources\runtime\openclaw\bin\openclaw.cmd",
"$env:USERPROFILE\.openclaw\bin\openclaw.cmd",
"$env:USERPROFILE\.local\bin\openclaw.cmd"
)
$oc = $candidates | Where-Object { Test-Path $_ } | Select-Object -First 1
}
if (-not $oc) { Write-Error "openclaw 未找到,请手动指定路径"; exit 1 }
# 4) 环境变量补齐:若 OPENCLAW_STATE_DIR 未设置且是桌面版安装,自动指向用户数据目录
# ⚠️ 桌面版 state 在用户数据目录,不在安装目录:
# Windows: %APPDATA%\\runtime\openclaw\state
# macOS: ~/Library/Application Support//runtime/openclaw/state
if (-not $env:OPENCLAW_STATE_DIR -and $oc -match "Programs\\(?:xiaoyaoclaw-desktop|XiaoyaoClaw|OpenClaw|openclaw)\\") {
$appName = if ($oc -match "Programs\\(xiaoyaoclaw-desktop|XiaoyaoClaw|OpenClaw|openclaw)\\") { $Matches[1] } else { "xiaoyaoclaw-desktop" }
$stateDir = Join-Path $env:APPDATA (Join-Path $appName "runtime\openclaw\state")
if (Test-Path (Join-Path $stateDir "openclaw.json")) {
$env:OPENCLAW_STATE_DIR = $stateDir
$env:OPENCLAW_CONFIG_PATH = Join-Path $stateDir "openclaw.json"
}
}
macOS / Linux(bash/zsh)
# 1) 小遥桌面版最优先(xiaoyaoclaw,Electron userData = ~/Library/Application Support/xiaoyaoclaw)
for p in \
"$HOME/Library/Application Support/xiaoyaoclaw/runtime/openclaw/bin/openclaw"; do
[ -x "$p" ] && OC="$p" && break
done
# 2) PATH(npm 全局安装的 openclaw)
if [ -z "$OC" ]; then OC="$(command -v openclaw 2>/dev/null)"; fi
# 3) 其他常见位置:原版 OpenClaw.app / install-cli 本地前缀
if [ -z "$OC" ]; then
for p in \
"$HOME/Library/Application Support/OpenClaw/runtime/openclaw/bin/openclaw" \
"$HOME/Library/Application Support/openclaw/runtime/openclaw/bin/openclaw" \
"$HOME/.openclaw/bin/openclaw" \
"$HOME/.local/bin/openclaw" \
"/opt/homebrew/bin/openclaw" \
"/usr/local/bin/openclaw"; do
[ -x "$p" ] && OC="$p" && break
done
fi
# 4) 兜底:常见目录内搜索(慢,最后用)
if [ -z "$OC" ]; then
OC="$(find "$HOME/Library/Application Support" "$HOME/.openclaw" "$HOME/.local/bin" -path "*/runtime/openclaw/bin/openclaw" -o -name openclaw -type f 2>/dev/null | head -1)"
fi
if [ -z "$OC" ]; then echo "openclaw 未找到" >&2; exit 1; fi
探测到后,后续命令参数完全一致,仅调用前缀不同:
- Windows(PowerShell):
& $oc <参数> - macOS/Linux(bash):
"$OC" <参数>
下文命令只列参数部分,按平台套前缀即可。
常用命令
1. 让 OpenClaw agent 执行任务(核心)
agent -m "<任务描述>" --agent --json
- 🚨 硬性规则:agent-id 或智能体名称必须指定——用户没说让谁干时,必须先问用户,禁止用默认 agent 执行
- 智能体名称 ↔ agent id 动态映射(勿写死、勿猜、不限语言):智能体名称可能是中文/英文/其他语言或表情符号,一律以
agents list输出的Identity字段为权威来源,据此把用户提到的名称翻译成 id
用户说「让天桐调研 X」→agents list # 输出示例:- tiantong / Identity: 🛠️ 天桐 (IDENTITY.md)--agent tiantong;说「ask Bob to ...」→ 在 agents list 里找 Identity 为 Bob 的 agent;匹配不到 → 问用户确认,不要猜 - agent 选择优先级(源码
resolveSessionAgentIds):--agent显式参数 > sessionKey 内嵌 agentId > 配置里default:true的 agent > agents 列表第一个 >main - 返回 JSON,回复文本在
result.payloads[].text - 任务耗时可能数秒到数分钟,超时用更长 timeout
2. 经 OpenClaw 通道发消息
message send --channel feishu --target -m "<消息内容>"
- 可用通道:feishu / telegram / discord / slack 等
- 加
--media可带附件 - ⚠️ 外部可见动作:发送前确认内容与目标无误
3. 查看网关/agent 健康状态
health
3.5 查看 agent 列表(含中文名 Identity、Model、Routing)——查 agent 用这个
agents list
4. 查看会话
sessions
典型场景
| 用户意图 | 做法 |
|---|---|
| "让天桐调研 X" | agent -m "调研 X,输出报告" --agent tiantong --json |
| "让 OpenClaw 给飞书发消息" | message send --channel feishu --target -m "..." |
| "OpenClaw 里有哪些 agent" | agents list(含 Identity/Model/Routing) |
| "让 XXX 干 Y"(XXX 未知) | 先 agents list 查,查不到就问用户 |
注意事项
- 不要用
--local(需要 shell 内 API key);默认走 Gateway 即可 - 版本较旧(如 v2026.3.x)时不要尝试
mcp/migrate子命令(可能不存在),以openclaw --help实际命令为准 - Windows 控制台中文显示乱码是显示问题,用
--json输出再解析,不要直接读控制台文本 - 找不到 openclaw 时优先问用户路径,不要臆测
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OpenClaw usage and performance reporting. Parse session JSONL to answer how long each agent task took, which tools/skills/models were used, and how many tokens were consumed — zero dependency, local only, no cost dimension (token is the primary metric). Read-only: never modifies any file, aggregates statistics only, never leaks conversation content. Use when the user asks about token usage, task duration, slowest tools, skill usage, or per-agent consumption (今天花了多少 token/哪个工具最慢/ 任务耗时/用量报告), or scheduled via cron. 中文:OpenClaw 用量与性能查询。 解析 session JSONL,回答每次 agent 任务耗时、所用工具/技能/模型、token 消耗。零依赖纯本地,不提供成本维度(token 为主指标)。只读:不修改任何 文件,只输出聚合统计,不泄露会话内容。用户问 token 用量、任务耗时、 最慢工具、技能使用、按 agent 消耗时使用。cron 每日日报为可选项,用户 自行设置。
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