12 шаблонов OpenClaw SOUL.md и STYLE.md с практическими уроками

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 28 февраля 2026 г.🔗 Source
12 шаблонов OpenClaw SOUL.md и STYLE.md с практическими уроками
Ad

Разработка шаблонов и ключевые выводы

Разработчик поделился опытом создания 12 шаблонов агентов OpenClaw, чтобы решить проблему трудоемкого процесса написания файлов SOUL.md с нуля для каждого нового агента. Он обнаружил, что агенты часто отвечали как обычные чат-боты, когда определения личности были недостаточно конкретными.

Библиотека шаблонов ClawKit

Разработчик создал набор шаблонов для распространенных сценариев использования, каждый из которых структурирован в соответствии с официальной спецификацией из 4 разделов: Основные истины, Границы, Атмосфера и Преемственность. Шаблоны охватывают этих 12 агентов:

  • Агент «Нулевой входящий ящик»
  • Партнер по ревью кода
  • Контент-движок
  • Представитель службы поддержки
  • Аналитик исследований
  • Помощник на встречах
  • Агент по продажам
  • Трекер личных финансов
  • Менеджер социальных сетей
  • Менеджер проектов
  • Коуч по обучению
  • Помощник на день запуска
Ad

Ключевые технические уроки

Разработчик выделил несколько критически важных инсайтов из создания этих шаблонов:

  • Только SOUL.md недостаточно: Разработчик определил, что файлам SOUL.md требуются дополнительные файлы STYLE.md для определения того, как агент общается. STYLE.md должен включать шаблоны ответов, правила форматирования и конкретные «что делать и чего не делать» с примерами. Без STYLE.md агент понимает свою роль, но у него нет определенного голоса.
  • Конкретность важнее общности: Расплывчатые инструкции, такие как «Будь полезным», оказались неэффективными. Конкретные указания, такие как «Составляй черновики ответов, но никогда не отправляй без одобрения», приводили к измеримым изменениям в поведении агента.
  • Границы важнее личности: Определение того, что агент не будет делать, оказалось важнее для надежности, чем установление его общей «атмосферы» или черт личности.
  • Шаблоны ответов как секретное оружие: Включение реальных примеров хороших ответов с конкретным форматированием в файл STYLE.md значительно улучшило качество вывода.
  • Агентов выращивают, а не просто строят: Эффективные агенты требуют фазы обучения с реальным взаимодействием. Неидеальная начальная производительность представляет собой возможность для инженерии промптов, а не неудачу, и агентам нужно время, чтобы стать по-настоящему полезными.

В оригинальном посте содержатся полные шаблоны и предложение ответить на вопросы о написании эффективных файлов SOUL.md.

📖 Read the full source: r/openclaw

Ad

👀 Смотрите также

Сквозная трассировка стека LLM: от нажатия клавиши до потокового токена
Гайды

Сквозная трассировка стека LLM: от нажатия клавиши до потокового токена

Программист создал подробный документ, в котором отслеживается каждый уровень стека при отправке промпта в LLM, включая клиентский подсчёт токенов, сетевые протоколы, API-шлюзы, классификаторы безопасности, токенизацию, KV-кэш, конвейер выборки и механизмы потоковой передачи.

OpenClawRadar
Исправление ошибок 'Navigate Unsupported' и ошибок плагинов браузера в самохостовом OpenClaw на Docker
Гайды

Исправление ошибок 'Navigate Unsupported' и ошибок плагинов браузера в самохостовом OpenClaw на Docker

Пошаговое исправление ошибок разрешений EACCES, отсутствия Playwright и бинарных файлов Chromium при самостоятельном размещении OpenClaw с Docker на VPS, например, Hostinger.

OpenClawRadar
5 основных возможностей OpenClaw, доступных без установки навыков
Гайды

5 основных возможностей OpenClaw, доступных без установки навыков

Базовая установка OpenClaw может обрабатывать файловые операции, команды оболочки, веб-запросы, запланированные задачи и многошаговые рабочие процессы без дополнительных навыков, что снижает затраты на токены и сложность настройки.

OpenClawRadar
Методология последовательного сравнительного анализа локальных и облачных языковых моделей
Гайды

Методология последовательного сравнительного анализа локальных и облачных языковых моделей

Разработчик делится методологией измерения, использующей последовательные запросы и оценку на основе правил, чтобы сравнить локальные модели (через llama.cpp, vLLM, Ollama) с облачными API (GPT-5.4, Claude Sonnet 4.6, Gemini 3.1 Pro) через единую конечную точку, такую как ZenMux.

OpenClawRadar