Spatial AGI Research Skill - v7.0（模块化版本）

概述

完整的Spatial AGI研究流程skill，通过模块化的subagent执行每日研究任务。

核心特点:

• ✅ 每天精读5篇论文（质量 > 数量）
• ✅ 使用GLM WebReader回答3个核心问题
• ✅ 生成详细的论文分析文档（至少500行）
• ✅ 每日思考文档（延续性研究）
• ✅ 强制质量验证（11项检查）
• ✅ 自动Git提交和推送

版本: v7.1（GLM WebReader正式版）
最后更新: 2026-03-23
Git仓库: git@github.com:ahangchen/openclaw_research_skill.git

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🚨 强制要求

╔════════════════════════════════════════════════════════════╗
║  ⚠️ 执行前必须满足以下条件                                 ║
╚════════════════════════════════════════════════════════════╝

1. ✅ GitHub仓库已关联（main分支）
2. ✅ GLM-5可用（用于论文分析）
3. ✅ 目录已创建

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🏗️ 架构设计：Subagent串行执行

核心原则

╔════════════════════════════════════════════════════════════╗
║  🎯 所有Step必须使用Subagent执行                           ║
║                                                              ║
║  ✅ 主Session只负责调度（串行发起subagent）                ║
║  ✅ 每个Step独立subagent（互不干扰）                       ║
║  ✅ 避免token限制和上下文污染                              ║
║  ✅ 确保每个Step完整执行                                   ║
║                                                              ║
║  ❌ 禁止在主Session中直接执行任务                          ║
║  ❌ 禁止跳过任何Step                                       ║
╚════════════════════════════════════════════════════════════╝

执行架构

主Session (Cron/Main)
    │
    ├─→ Subagent[Step 0]: 完成度检查
    │       └─→ 返回结果 → 主Session记录
    │
    ├─→ Subagent[Step 1]: 搜索论文
    │       └─→ 返回论文列表 → 主Session记录
    │
    ├─→ Subagent[Step 2]: 筛选论文
    │       └─→ 返回5篇精选 → 主Session记录
    │
    ├─→ Subagent[Step 3.1]: 精读论文1
    ├─→ Subagent[Step 3.2]: 精读论文2  ← 可串行
    ├─→ Subagent[Step 3.3]: 精读论文3
    ├─→ Subagent[Step 3.4]: 精读论文4
    ├─→ Subagent[Step 3.5]: 精读论文5
    │       └─→ 返回5篇文档 → 主Session记录
    │
    ├─→ Subagent[Step 4]: 更新论文列表
    │       └─→ 返回状态 → 主Session记录
    │
    ├─→ Subagent[Step 5]: 生成思考文档
    │       └─→ 返回文档路径 → 主Session记录
    │
    ├─→ Subagent[Step 6]: 验证质量
    │       └─→ 返回验证结果 → 主Session记录
    │
    └─→ Subagent[Step 7]: Git推送
            └─→ 返回commit ID → 主Session记录
            
主Session生成完成报告

调度代码模板

# 主Session调度代码（伪代码）

# Step 0: 完成度检查
result_0=$(sessions_spawn --runtime subagent --task "执行Step 0: 完成度检查...")

# Step 1: 搜索论文
result_1=$(sessions_spawn --runtime subagent --task "执行Step 1: 搜索论文...")

# Step 2: 筛选论文
result_2=$(sessions_spawn --runtime subagent --task "执行Step 2: 筛选论文...")

# Step 3: 精读论文（串行）
for i in 1 2 3 4 5; do
    result_3_$i=$(sessions_spawn --runtime subagent --task "执行Step 3.$i: 精读论文...")
done

# Step 4: 更新列表
result_4=$(sessions_spawn --runtime subagent --task "执行Step 4: 更新列表...")

# Step 5: 生成思考
result_5=$(sessions_spawn --runtime subagent --task "执行Step 5: 生成思考...")

# Step 6: 验证质量
result_6=$(sessions_spawn --runtime subagent --task "执行Step 6: 验证质量...")

# Step 7: Git推送
result_7=$(sessions_spawn --runtime subagent --task "执行Step 7: Git推送...")

# 生成完成报告
generate_completion_report

为什么必须使用Subagent？

1. Token限制: 主Session有token限制，长任务容易超限
2. 上下文污染: 主Session上下文会累积，影响后续步骤
3. 独立性: 每个Step独立执行，失败可以单独重试
4. 可追溯: 每个subagent有独立的session ID，便于调试
5. 完整性: 确保每个Step完整执行，不会因为主Session结束而中断

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📋 完整流程（7个Steps）

执行顺序

Step 0: 完成度检查 → 检查昨天任务是否完整
  ↓
Step 1: 搜索论文 → 使用arXiv API搜索100篇候选论文
  ↓
Step 2: 筛选论文 → 从100篇中精选5篇最有价值的论文
  ↓
Step 3: 精读论文 → 5个独立Subagent并行分析5篇论文
  ↓
Step 4: 更新列表 → 更新papers_list.md
  ↓
Step 5: 生成思考 → 基于完整论文分析生成每日思考
  ↓
Step 6: 验证质量 → 11项检查确保思考文档符合要求
  ↓
Step 7: Git推送 → 提交并推送到GitHub

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🔧 如何执行

⚠️ 重要：所有Step必须使用Subagent

╔════════════════════════════════════════════════════════════╗
║  ❌ 错误做法：在主Session中直接执行Step                    ║
║  ✅ 正确做法：为每个Step启动独立Subagent                   ║
╚════════════════════════════════════════════════════════════╝

方法1: Cron自动执行（推荐）

由Cron任务自动触发，每天早上7点执行：

# Cron payload会自动调用所有subagent
# 详见: ~/.openclaw/cron/jobs.json

# ⚠️ 确保cron job配置正确，使用subagent执行每个step

方法2: 手动执行（使用Subagent）

必须为每个Step启动独立Subagent：

# Step 0: 完成度检查（启动Subagent）
sessions_spawn \
  --runtime subagent \
  --task "阅读 ~/.openclaw/workspace/skills/spatial-agi-research/steps/step-0-completion-check.md 并执行"

# Step 1: 搜索论文（启动Subagent）
sessions_spawn \
  --runtime subagent \
  --task "阅读 ~/.openclaw/workspace/skills/spatial-agi-research/steps/step-1-search-papers.md 并执行"

# Step 2: 筛选论文（启动Subagent）
sessions_spawn \
  --runtime subagent \
  --task "阅读 ~/.openclaw/workspace/skills/spatial-agi-research/steps/step-2-filter-papers.md 并执行"

# Step 3: 精读论文（5个Subagent串行）
for i in 1 2 3 4 5; do
  sessions_spawn \
    --runtime subagent \
    --task "阅读 ~/.openclaw/workspace/skills/spatial-agi-research/steps/step-3-analyze-paper.md 并精读论文$i"
done

# Step 4: 更新列表（启动Subagent）
sessions_spawn \
  --runtime subagent \
  --task "阅读 ~/.openclaw/workspace/skills/spatial-agi-research/steps/step-4-update-paper-list.md 并执行"

# Step 5: 生成思考（启动Subagent）
sessions_spawn \
  --runtime subagent \
  --task "阅读 ~/.openclaw/workspace/skills/spatial-agi-research/steps/step-5-generate-thinking.md 并执行"

# Step 6: 验证质量（启动Subagent）
sessions_spawn \
  --runtime subagent \
  --task "阅读 ~/.openclaw/workspace/skills/spatial-agi-research/steps/step-6-validate-thinking.md 并执行"

# Step 7: Git推送（启动Subagent）
sessions_spawn \
  --runtime subagent \
  --task "阅读 ~/.openclaw/workspace/skills/spatial-agi-research/steps/step-7-git-push.md 并执行"

❌ 错误示例

# ❌ 错误：直接在主Session中执行
cd ~/.openclaw/workspace/skills/spatial-agi-research
bash steps/step-7-git-push.md  # 这会在主Session中执行，容易出问题

✅ 正确示例

# ✅ 正确：启动Subagent执行
sessions_spawn \
  --runtime subagent \
  --task "执行Step 7: Git推送，阅读 steps/step-7-git-push.md 并执行所有步骤"

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📁 文件结构

spatial-agi-research/
├── SKILL.md                      # 主文档（本文档）
├── EXECUTION_CHECKLIST.md       # 执行检查清单
├── QUICK_START.md               # 快速开始指南
├── steps/                       # 模块化步骤文档
│   ├── step-0-completion-check.md
│   ├── step-1-search-papers.md
│   ├── step-2-filter-papers.md
│   ├── step-3-analyze-paper.md
│   ├── step-4-update-paper-list.md
│   ├── step-5-generate-thinking.md
│   ├── step-6-validate-thinking.md
│   └── step-7-git-push.md
└── scripts/                     # 自动化脚本
    ├── spatial_agi_daily_robust.sh
    ├── spatial_agi_filter_papers.py
    ├── search_arxiv.py
    ├── check_spatial_agi_status.sh
    └── validate_thinking.sh

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🎯 质量标准

论文文档

• ✅ 至少500行
• ✅ 包含完整的3个核心问题分析
• ✅ 包含与Spatial AGI的关系分析
• ✅ 包含个人思考和见解

每日思考

• ✅ 至少800行
• ✅ 包含11项必需内容（见Step 6）
• ✅ 通过质量验证脚本

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📊 时间估算

Step	时间	备注
Step 0: 完成度检查	1分钟	自动检查
Step 1: 搜索论文	10分钟	自动执行
Step 2: 筛选论文	10分钟	半自动
Step 3: 精读论文	90分钟	5个Subagent串行
Step 4: 更新列表	5分钟	手动
Step 5: 生成思考	40分钟	需要深度思考
Step 6: 验证质量	2分钟	自动验证
Step 7: Git推送	2分钟	自动执行
总计	~3小时

并行优化（Step 3）:

• 5篇论文并行处理: 20-30分钟
• 总时间: ~1.5小时

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🚨 常见问题

Q1: 为什么所有Step都必须使用Subagent？

A: 有5个关键原因：

1. Token限制: 主Session有token限制（通常100k-200k），长任务容易超限

   • Step 3论文分析需要大量token
   • Step 5思考生成需要大量token
   • 主Session会累积所有上下文

2. 上下文污染: 主Session上下文会累积，影响后续步骤

   • 前面步骤的错误会污染后面步骤
   • 上下文过长会降低模型性能

3. 独立性: 每个Step独立执行，失败可以单独重试

   • Step 7失败不影响Step 1-6的结果
   • 可以针对特定Step进行调试

4. 可追溯: 每个subagent有独立的session ID

   • 可以查看每个Step的完整执行日志
   • 便于问题定位和调试

5. 完整性: 确保每个Step完整执行

   • 不会因为主Session结束而中断
   • 每个Subagent有自己的生命周期

Q2: 如何正确调用Subagent？

A: 使用sessions_spawn工具：

# ✅ 正确示例
sessions_spawn \
  --runtime subagent \
  --task "执行Step X: [任务描述]，阅读 steps/step-X-xxx.md 并执行"

# ❌ 错误示例：在主Session中直接执行
bash steps/step-7-git-push.md  # 不要这样做！

参数说明：

• --runtime subagent: 必须指定为subagent
• --task: 任务描述，包含step文档路径
• --timeout: 可选，超时时间（秒）

Q3: 如何确保质量？

A:

1. ✅ Step 3强制使用Subagent（避免token限制）
2. ✅ Step 6强制验证（11项检查）
3. ✅ 最多3次重试机制
4. ✅ 失败则停止任务并报告错误

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📚 参考文档

• 详细执行指南: steps/step-*.md
• 执行检查清单: EXECUTION_CHECKLIST.md
• 快速开始: QUICK_START.md
• 脚本目录: scripts/

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🔗 相关链接

• GitHub仓库: https://github.com/ahangchen/openclaw_research_skill
• 博客仓库: https://github.com/ahangchen/spatial_agi

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关键词: #spatial-agi #research-skill #modular #subagent #quality-validation

维护者: OpenClaw AI
版本历史: v6.9 → v7.0（模块化重构）→ v7.1（GLM WebReader正式版）