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openclaw-agent-optimize

openclaw-agent-optimize

github.com/phenomenonerエージェントワークフロー2166 回インストール38 週間前に更新
リポジトリ

openclaw-agent-optimize について

OpenClaw ワークスペースのモデル振り分け、並列委任、コンテキスト整理を支援するスキルです。永続設定を変更せずに運用を点検し、変更には明示的な承認を求めます。

主な機能

  1. 01ルールとメモリの監査
  2. 02階層型モデル振り分けの確認
  3. 03段階的なコンテキスト開示
  4. 04独立タスクの並列化
  5. 05ハートビートと予算の保護策

活用シーン

  1. 01OpenClaw ワークスペースの最適化点検
  2. 02古いセッションのコンテキスト整理
  3. 03安全なハートビート変更の計画

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/phenomenoner/openclaw-agent-optimize --skill openclaw-agent-optimize

インストール後、Claude Code で/openclaw-agent-optimizeを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

README.md
references/
cron-optimization.md
memory-patterns.md
continuous-learning.md
optimization-playbook.md
context-management.md
model-selection.md
heartbeat-watchdog-pattern.md
agent-orchestration.md
heartbeat-optimization.md
safeguards.md

詳細

OpenClaw エージェントの最適化

このスキルを使って、コストを考慮したルーティング、並列優先の委任、コンテキストのスリム化を行い、OpenClaw ワークスペースを調整します。

安全性に関する契約(必ず遵守)

  • このスキルはデフォルトで助言のみを行うものとして扱い、自律的に制御プレーンを変更しないでください。
  • ユーザーの明示的な承認なしに、永続的な設定(例:config.apply、config.patch、update.run)を絶対に変更しないでください。
  • ユーザーの明示的な承認なしに、cron ジョブを作成・更新・削除しないでください。
  • 最適化によって監視範囲が縮小する場合は、選択肢(A/B/C)を提示し、ユーザーに選択してもらってください。
  • 承認済みの永続的な変更を行う前に、次の内容を提示してください:(1)具体的な変更内容、(2)予想される影響、(3)ロールバック計画。

ワークフロー(簡潔版)

  1. ルールとメモリの監査:ルールがモジュール化され、短く保たれていることを確認します。メモリには再起動に不可欠な情報のみを残します。
  2. モデルのルーティング:階層的なルーティング(軽量/中程度/高性能)が稼働中の設定と一致していることを確認します。
  3. コンテキストの管理:段階的な開示を適用し、大量の静的データは参照ファイルやスクリプトに移します。
    • 非アクティブなセッションや古い cron の記録が蓄積している場合は、context-clean-up によるセッションストアの整理を推奨します(適用前にレポートを作成し、バックアップを取ります)。
  4. 委任のプロトコル:独立したタスクは並列化し、長時間かかる作業やノイズの多い作業には、分離されたサブエージェントを使用します。
  5. ハートビートの最適化(制御プレーンのみ):
    • 長時間稼働する環境では、ネイティブハートビートのコストが高くなることがある理由を説明します。
    • より安全な方法として、ネイティブハートビートを無効にし、分離された cron ハートビート(アラートのみ)を使う方法を提案します。
    • ユーザーがすでに分離されたハートビートを運用している場合は、openclaw-mem が存在するか確認し、なければ併用を提案します。
    • 軽量なウォッチドッグチェックは、追加の 10 分間隔の cron ループを作成せず、既存の分離されたハートビート実行にまとめることを優先します。
    • 対応範囲を変更する場合は、A/B/C のプロファイルを提示します。
  6. 安全策:ループ防止と予算のガードレールを設け、無条件の再試行よりもフォールバックを優先します。
  7. 実行の承認確認:ユーザーが変更を承認した場合は、まず実行可能な最小限の変更を適用し、その後、検証して報告します。

参照資料

  • references/optimization-playbook.md
  • references/model-selection.md
  • references/context-management.md
  • references/agent-orchestration.md
  • references/cron-optimization.md
  • references/heartbeat-optimization.md
  • references/heartbeat-watchdog-pattern.md
  • references/memory-patterns.md
  • references/continuous-learning.md
  • references/safeguards.md

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