अनुभाग 6: Skills और Cassettes

कोर स्किल पैक इंस्टॉल करें

आपके एजेंट चल रहे हैं। अब उन्हें उनका पहला वास्तविक काम दें। BALIA OS में तीन बिल्ट-इन स्किल्स हैं जो तैनात करने के लिए तैयार हैं।

स्किल	उद्देश्य
lightpanda	तेज़ वेब खोज और स्क्रेपिंग
summarize	लंबे टेक्स्ट या वेब पेजों का स्वचालित सारांश
clawsec	सुरक्षा निगरानी और नई स्किल्स का क्वारंटाइन

In Section 4, you used the same script to install the Security Guardian. This is the second run — it installs the core skill pack (lightpanda / summarize / clawsec). (If you haven't downloaded it yet, go back to Section 4 and download install_core_pack.py first.)

अपने एजेंट को यह चलाने दें

इसे VS Code टर्मिनल में पेस्ट करें और चलाने के लिए Enter दबाएं।

Token क्या है?

यह खरीदारी के बाद प्राप्त एक्सेस URL में ?token= के बाद की स्ट्रिंग है।

उदाहरण: https://guide.baliaos.com/?token=BALIA-XXXX-XXXX-0001 इस स्थिति में Token है BALIA-XXXX-XXXX-0001।

यदि ईमेल नहीं मिल रहा, तो सपोर्ट से संपर्क करें।


openclaw agent --agent security-guardian "कृपया निम्नलिखित चलाएं:
python install_core_pack.py --lang hi
(The token will be read automatically from your .env file)
पूरा होने पर Discord को रिपोर्ट करें।"

आपका एजेंट स्वचालित रूप से:

आपके टोकन को प्रमाणित करेगा
कोर स्किल पैक (lightpanda / summarize / clawsec) डाउनलोड करेगा
~/.opengoat/skills/ में तैनात करेगा
_SKILL_INDEX.md अपडेट करेगा
Discord पर "कोर स्किल पैक इंस्टॉल हो गया" रिपोर्ट करेगा

Discord पुष्टि मिलने पर, नीचे पढ़ते रहें।

Skills और Cassettes क्या हैं

आपके agents सक्रिय हैं। उनकी पहचान है, रिपोर्टिंग प्रक्रियाएं हैं, और Discord चैनल हैं। लेकिन अभी वे नहीं जानते कि वे किस क्षेत्र में काम कर रहे हैं। उन्हें नहीं पता कि वे कोई रेस्तरां चला रहे हैं, ट्रेडिंग ऑपरेशन संभाल रहे हैं, या किसी कानूनी प्रैक्टिस को सहायता दे रहे हैं।

Skills वे knowledge फ़ाइलें हैं जो आप लिखते हैं और अपने agents को देते हैं। हर skill एक agent को एक विशिष्ट काम करना सिखाती है — जैसे reservation कैसे manage करें, P&L रिपोर्ट कैसे बनाएं, या SNS पोस्ट कैसे तैयार करें। जितनी अधिक skills आप एक agent को देंगे, वह उतना अधिक कर सकेगा।

एक cassette skills का एक फ़ोल्डर होता है, जो एक थीम के इर्द-गिर्द बंडल किया गया होता है। एक रेस्तरां संचालक के पास restaurant-ops cassette हो सकता है। एक content creator के पास youtube cassette और social-media cassette हो सकता है। एक ही agent उस दिन की ज़रूरत के हिसाब से अलग-अलग cassettes का उपयोग कर सकता है।

हर cassette डिफ़ॉल्ट रूप से ON होता है। एक फ़ाइल — memory/_SKILL_STATUS.md — हर cassette को उसकी ON/OFF स्थिति के साथ सूचीबद्ध करती है। बदलने के लिए कोई "वर्तमान मोड" नहीं है — आपके सभी cassettes एक साथ उपलब्ध रहते हैं, और agent आपके दिए गए काम से मेल खाने वाला cassette खुद लागू करता है (उसका SKILL.md बताता है कि वह किसलिए है)। किसी cassette को OFF करना केवल उस दुर्लभ स्थिति में जरूरी है जब आप उसे रोकना चाहें — उदाहरण के लिए जब दो cassettes आपस में टकराएं (आगे "Cassette टकराव नियम" देखें)।

इसका मतलब है:

marketing-outreach और ai-meeting-daily दोनों एक साथ ON रहकर चल सकते हैं
एक cassette को OFF करने से दूसरों पर कोई असर नहीं पड़ता
agent का config कभी नहीं बदलता — केवल cassette का STATUS बदलता है

Cassette फ़ोल्डर संरचना

$env:USERPROFILE\.opengoat\
├── memory\
│   └── _SKILL_STATUS.md              ← हर cassette के लिए ON/OFF सूची
└── skills\
    ├── youtube\
    │   ├── SKILL.md                  ← यह cassette क्या करता है, tools, नियम
    │   └── WORKFLOW.md                ← चरण-दर-चरण प्रक्रियाएं
    ├── restaurant-ops\
    │   ├── SKILL.md
    │   └── WORKFLOW.md
    └── trade\
        ├── SKILL.md
        └── WORKFLOW.md

_SKILL_STATUS.md में सभी cassettes उनके STATUS flag के साथ listed हैं। उदाहरण के लिए:

| Cassette Name    | STATUS | Description                  |
|------------------|--------|-------------------------------|
| youtube          | ON     | YouTube कंटेंट पाइपलाइन       |
| trade            | ON     | बाज़ार विश्लेषण और रिपोर्टिंग |

जब आप किसी agent को कोई निर्देश देते हैं, तो वह आपके निर्देश को हर ON cassette के SKILL.md से मिलाता है और सबसे उपयुक्त cassette लागू करता है — आप cassette का नाम भी स्पष्ट रूप से बता सकते हैं ("Work in trade mode: ...") ताकि विशिष्ट रहे। अगर कोई cassette OFF है, तो agent उसे पूरी तरह छोड़ देता है, भले ही काम उससे मेल खाता हो।

Scheduled tasks (जैसे daily health check या nightly report) किसी भी cassette की ON/OFF स्थिति की परवाह किए बिना चलते हैं — वे agent के AGENTS.md में परिभाषित होते हैं, किसी cassette में नहीं।

अपना AI Engine चुनें

अलग-अलग cassettes के लिए अलग-अलग AI models सबसे अच्छा काम करते हैं। cassette बनाते समय इसे एक बार सेट करें।

Cassette का प्रकार	अनुशंसित Engine	कारण
Crypto trading / Market analysis	Claude	तार्किक reasoning, pattern analysis, सूक्ष्म निर्णय
Coding / Technical automation	Claude	Code quality, debugging, multi-step logic
Legal research / Contract review	Claude	सावधानीपूर्ण reasoning, सूक्ष्म भाषा
Finance / Accounting / Reporting	Claude	संरचित विश्लेषण, सटीक गणना
Google Sheets / Docs / NotebookLM / Drive	Gemini	Google service का native integration
YouTube / Video content	Gemini	सीधे video का विश्लेषण; YouTube Studio के साथ integration
Gmail / Calendar automation	Gemini	Google Workspace का गहरा integration
Sales / Outreach / Copywriting	GPT-4o	स्वाभाविक बातचीत, email generation
Multilingual communication	GPT-4o या Gemini	मज़बूत multilingual प्रदर्शन
E-commerce / Product research	Claude या GPT-4o	शोध की गहराई, structured output

यदि आपके use case के लिए Claude काम करता है, तो आप पहले से तैयार हैं — इसे Section 3 में configure किया गया था।

Gemini या GPT-4o के लिए, आप अपनी .env फ़ाइल में एक API key जोड़ेंगे। निर्देश नीचे दिए AI concierge के Step 7 में हैं।

Industry के अनुसार Skill के विचार

यकीन नहीं कि कौन सी skills बनाएं? यहाँ use case के अनुसार शुरुआती बिंदु दिए गए हैं।

Restaurant / Food & Beverage

Reservation management और daily scheduling
Supplier order tracking और inventory alerts
Customer SNS posting (daily specials, events)
Review monitoring और response drafting
साप्ताहिक revenue summary

E-Commerce / Physical Products

Product listing generation
Competitor price monitoring
Order status summarization
Customer inquiry response drafting
मासिक sales reporting

Content Creator / YouTuber

Title और thumbnail idea generation
Script outline drafting
Upload schedule management
Performance metrics summarization
Community comment response drafting

Freelancer / Consultant

Client communication drafting
Project status reporting
Invoice tracking और follow-up
Contract clause review (असामान्य शर्तों को flag करें)
Time log summarization

Small Business / General

Daily operations summary
Staff communication drafting
Legal question screening (वकील की ज़रूरत वाले items को flag करें)
रसीदों और रिकॉर्ड से financial summary
Vendor communication management

आपकी industry इस सूची में नहीं है? कोई बात नहीं — इस section का AI concierge आपको शुरू से अपनी खुद की skills परिभाषित करने में मदद करेगा, इस आधार पर कि आप अपनी team से वास्तव में क्या कराना चाहते हैं।

यह Section कैसे काम करता है

अनुशंसित: नीचे दिए गए AI concierge prompt का उपयोग करें — यह आपके सभी cassette files बनाता है और एक Python setup script भी तैयार करता है जो सब कुछ automatically बनाता है। AI से बातचीत के बाद चरण 2 — सेटअप स्क्रिप्ट चलाएं पर जाएं और इसे चलाएं। Files को manually बनाने की कोई ज़रूरत नहीं है।
यदि सेटअप स्क्रिप्ट विफल हो: AI concierge प्रत्येक file का पूरा content भी दिखाता है। आप VS Code में manually files बना सकते हैं यदि कोई विकल्प न हो।

नीचे दिए AI concierge prompt का उपयोग करें:

यह तय करें कि आपके agents हर दिन क्या करें
कौन सा cassette नाम और mode से शुरू करें, यह decide करें
सही AI engine चुनें
अपनी SKILL और WORKFLOW फ़ाइलें generate करें
_SKILL_STATUS.md flag सेट करें
परीक्षण करें कि आपका agent सही mode लोड करता है

Prompt को अपने चैट AI में paste करें। Section 2 से अपना Team Design Document संलग्न करें।

▶ शुरुआत करने के लिए इसे अपने AI में पेस्ट करें

भेजने से पहले अपना Team Design Document संलग्न करें।

आप BALIA OS (मल्टी-एजेंट AI ऑपरेटिंग सिस्टम) के लिए
स्किल और कैसेट बनाने में मदद कर रहे हैं।

मैंने टीम डिज़ाइन डॉक्युमेंट संलग्न किया है।
शुरू करने से पहले इसे पढ़ें ताकि एजेंट नाम, भूमिकाएं और workspace संरचना समझ सकें।

शुरू करने से पहले समझने योग्य अवधारणाएं:

स्किल एक ज्ञान फ़ाइल है जिसे एजेंट याद करता है।
प्रत्येक स्किल एजेंट को एक विशेष काम करने का तरीका सिखाती है।

कैसेट विषय (मोड) के अनुसार व्यवस्थित स्किल्स का फ़ोल्डर है।
सभी कैसेट डिफ़ॉल्ट रूप से ON होते हैं और एक साथ चल सकते हैं —
मेरे एजेंट मुझसे मिले टास्क के अनुसार जो भी कैसेट फिट बैठे उसे लागू करते हैं।

एक फ़ाइल — memory/_SKILL_STATUS.md — हर कैसेट को उसकी ON/OFF
स्थिति के साथ सूचीबद्ध करती है। यही यह तय करने का एकमात्र स्रोत है
कि कौन से कैसेट उपलब्ध हैं। यह "वर्तमान मोड" नहीं है — एक साथ कई
पंक्तियां ON हो सकती हैं।

फ़ोल्डर संरचना:
$env:USERPROFILE/.opengoat/
  memory/
    _SKILL_STATUS.md            ← ON/OFF सूची, प्रति कैसेट एक पंक्ति
  skills/
    [कैसेट-नाम]/
      SKILL.md                  ← यह कैसेट क्या करता है, tools, नियम
      WORKFLOW.md                ← इस कैसेट की चरण-दर-चरण प्रक्रियाएं

जब मैं किसी एजेंट को निर्देश देता हूं:
1. एजेंट memory/_SKILL_STATUS.md में जांचता है कि कौन से कैसेट ON हैं
2. मेरे निर्देश को हर ON कैसेट के SKILL.md से मिलाता है
   (या मैं कैसेट का नाम स्पष्ट रूप से बता सकता हूं, जैसे "Work in trade mode: ...")
3. मेल खाने वाले कैसेट के SKILL.md और WORKFLOW.md को लागू करता है

निर्धारित टास्क किसी भी कैसेट के ON/OFF होने की परवाह किए बिना चलते हैं — ये AGENTS.md में परिभाषित होते हैं।

मुझे चरण-दर-चरण मार्गदर्शन करें।
एक समय में केवल एक प्रश्न पूछें और आगे बढ़ने से पहले मेरे उत्तर का इंतजार करें।

STEP 1 — आप टीम से हर दिन क्या करवाना चाहते हैं
पूछें: "कृपया बताएं कि आप AI टीम से हर दिन क्या करवाना चाहते हैं।
कैसे करना है इसके बारे में सोचना जरूरी नहीं।
वे परिणाम और काम शब्दों में व्यक्त करें जो आप देखना चाहते हैं।"

तब तक पूछते रहें जब तक कम से कम 5 ठोस टास्क न मिलें
जो नियमित रूप से (दैनिक, साप्ताहिक, मांग पर) होते हों।

STEP 2 — एजेंटों को टास्क असाइन करें
टीम डिज़ाइन डॉक्युमेंट पढ़ें।
प्रत्येक टास्क को उनकी भूमिका के अनुसार सबसे उपयुक्त एजेंट को असाइन करें।
"टास्क → एजेंट" फॉर्मेट में मैपिंग दिखाएं।
पूछें: "क्या यह सही है? कुछ बदलना चाहते हैं?"

STEP 3 — कैसेट नाम (मोड नाम) तय करें
टास्क की सामग्री के आधार पर कैसेट नाम सुझाएं
(छोटा, स्पष्ट, लोअरकेस हाइफन से जुड़ा। उदाहरण: restaurant-ops, youtube, trade)।
यह फ़ोल्डर नाम बनेगा और memory/_SKILL_STATUS.md में एक नई पंक्ति बनेगा।
पुष्टि या वैकल्पिक नाम के सुझाव का अनुरोध करें।

STEP 4 — AI इंजन चुनें
टास्क असाइन किए गए प्रत्येक एजेंट के लिए सबसे उपयुक्त इंजन की सिफारिश करें:

- Claude: लॉजिक, विश्लेषण, कोडिंग, कानूनी, वित्त, क्रिप्टो
- Gemini: Google सेवाएं (स्प्रेडशीट, दस्तावेज़, Drive,
  Gmail, कैलेंडर, YouTube Studio, NotebookLM)
  — पूरा Google पारिस्थितिकी तंत्र
- GPT-4o: बिक्री ईमेल, आउटरीच, कॉपीराइटिंग, प्राकृतिक वार्तालाप

प्रत्येक एजेंट के लिए एक वाक्य में सिफारिश का कारण बताएं।
यदि सभी Claude उपयोग करते हैं, तो पुष्टि करें कि अतिरिक्त API key की जरूरत नहीं।
यदि Gemini या GPT-4o की जरूरत हो, तो बताएं कि Step 7 में सेट अप होगा।

जारी रखने से पहले मेरी पुष्टि का इंतजार करें।

STEP 5 — SKILL.md जनरेट करें
इस संरचना के साथ स्किल फ़ाइल जनरेट करें:

---
# SKILL.md — [कैसेट-नाम]
संस्करण: 1.0
अंतिम अपडेट: [आज की तारीख]
मुख्य एजेंट: [एजेंट का नाम]
AI इंजन: [इंजन का नाम]

## यह कैसेट क्या करता है
[2-3 वाक्य: यह कौन-सा डोमेन कवर करता है, क्या परिणाम देता है]

## इस कैसेट का उपयोग कब करें
[1-2 वाक्य जो बताते हैं किस तरह के निर्देश इस कैसेट को
ट्रिगर करने चाहिए — एजेंट आपके अनुरोध को इसी से मिलाता है]

## इस कैसेट की स्किल्स
[ठोस स्किल्स की सूची — एजेंट क्या जानता है और क्या कर सकता है]

## उपलब्ध टूल्स
[इस कैसेट में उपलब्ध टूल्स: वेब सर्च, फ़ाइल पढ़ना/लिखना,
Discord रिपोर्ट, API कॉल, Google सेवाएं आदि]

## संचालन नियम
1. काम शुरू करने से पहले memory/_SKILL_STATUS.md में इस कैसेट की
   पंक्ति ON है या नहीं देखें। अगर OFF है, तो पूरी तरह छोड़ दें —
   Discord रिपोर्ट की जरूरत नहीं।
2. [इस डोमेन का महत्वपूर्ण नियम]
3. [इस डोमेन का महत्वपूर्ण नियम]
4. सेशन समाप्त होने से पहले सभी पूर्ण टास्क Discord पर रिपोर्ट करें।
5. कमांडर की अनुमति के बिना इस कैसेट के दायरे से बाहर कार्य न करें।
6. सभी आउटपुट skills/[कैसेट-नाम]/outputs/ में सेव करें।

## यह कैसेट क्या कवर नहीं करता
[दायरे से बाहर की ठोस सीमाएं]

## आउटपुट फॉर्मेट
[एजेंट क्या उत्पादन करता है: रिपोर्ट, फ़ाइलें, Discord संदेश आदि]
---

बिना कुछ छोड़े पूरा दिखाएं। पूछें कि क्या कुछ समायोजन चाहिए।

STEP 6 — WORKFLOW.md जनरेट करें
इस संरचना के साथ वर्कफ्लो फ़ाइल जनरेट करें:

---
# WORKFLOW.md — [कैसेट-नाम]
संस्करण: 1.0
अंतिम अपडेट: [आज की तारीख]

## शुरू करने से पहले
1. पुष्टि करें कि memory/_SKILL_STATUS.md में इस कैसेट की पंक्ति ON है
2. इसी फ़ोल्डर से SKILL.md लोड करें

## टास्क प्रक्रियाएं

### [टास्क 1 नाम] — [शेड्यूल]
ट्रिगर: [टास्क क्या शुरू करता है]
चरण:
1. [ठोस कार्रवाई]
2. [ठोस कार्रवाई]
3. [ठोस कार्रवाई]
आउटपुट: [क्या उत्पादित होता है]
यहां सेव करें: skills/[कैसेट-नाम]/outputs/
त्रुटि पर: [विफल होने पर कैसे प्रतिक्रिया करें]

### [टास्क 2 नाम] — [शेड्यूल]
[वही संरचना]

[सभी टास्क के लिए जारी रखें]

## सेशन समाप्ति (हर सेशन में अनिवार्य)
Discord पर सेशन समाप्ति रिपोर्ट भेजें:
"✅ [कैसेट-नाम] सेशन पूर्ण।
पूर्ण टास्क: [सूची]
आउटपुट: skills/[कैसेट-नाम]/outputs/
समस्याएं: [त्रुटियां]"

## त्रुटि प्रबंधन
यदि कोई चरण विफल हो:
1. सटीक त्रुटि नोट करें
2. यदि संभव हो, शेष टास्क जारी रखें
3. सेशन के अंत की Discord रिपोर्ट में सभी त्रुटियां शामिल करें
4. कमांडर की अनुमति के बिना विनाशकारी ऑपरेशन पुनः प्रयास न करें

## निर्धारित टास्क
ये अपने खुद के शेड्यूल पर चलते हैं, चाहे बाकी कैसेट ON हों या OFF —
इनका बाकी कैसेट से कोई संबंध नहीं है।
---

बिना कुछ छोड़े पूरा दिखाएं। पूछें कि क्या कुछ समायोजन चाहिए।

STEP 7 — API key सेट करें (केवल जरूरत पड़ने पर)
केवल तभी चलाएं जब Step 4 में Gemini या GPT-4o की सिफारिश की गई हो:

Gemini के लिए:
"Gemini Google सेवाओं के एकीकरण के लिए आदर्श है।
API key कैसे प्राप्त करें:"
1. https://console.cloud.google.com/ पर जाएं
2. Google अकाउंट से लॉगिन करें
3. यदि $300 फ्री क्रेडिट दिखे, "मुफ़्त में आज़माएं" क्लिक करें
   (यदि नहीं दिखे, आगे बढ़ें)
4. ऊपर की सर्च बार में "Gemini API" खोजें और चुनें
5. यदि सक्षम नहीं है, "सक्षम करें" क्लिक करें
6. बाएं मेनू "क्रेडेंशियल" → "क्रेडेंशियल बनाएं" → "API key"
7. key कॉपी करें
8. .env फ़ाइल में जोड़ें:
   GOOGLE_API_KEY=आपकी-key-यहां
पुष्टि: "Gemini API key जोड़ी गई।"

GPT-4o (OpenAI) के लिए:
1. platform.openai.com पर जाएं
2. लॉगिन करें या अकाउंट बनाएं
3. प्रोफाइल → "API keys" → "नई secret key बनाएं"
4. "balia-os" नाम दें
5. key कॉपी करें (sk- से शुरू होती है)
6. .env फ़ाइल में जोड़ें:
   OPENAI_API_KEY=आपकी-key-यहां
पुष्टि: "OpenAI API key जोड़ी गई।"

केवल Claude: इस चरण को छोड़ें।

STEP 8 — कैसेट फ़ोल्डर संरचना बनाएं
VS Code terminal में फ़ोल्डर बनाने के लिए मार्गदर्शन करें:

Windows:
  cd $env:USERPROFILE\.opengoat\skills
  mkdir [मोड-नाम]
  mkdir [मोड-नाम]\outputs

Mac:
  mkdir -p ~/.opengoat/skills/[मोड-नाम]/outputs

फिर मार्गदर्शन करें कि SKILL.md और WORKFLOW.md को कैसेट फ़ोल्डर में सेव करें।

फिर इस कैसेट को memory/_SKILL_STATUS.md में जोड़ने के लिए मार्गदर्शन करें:
"VS Code में memory/_SKILL_STATUS.md खोलें। अगर फ़ाइल अभी तक मौजूद नहीं है,
तो इस हेडर के साथ बनाएं:

# SKILL CASSETTE STATUS
# ON/OFF केवल इसी फ़ाइल में प्रबंधित होता है।

| Cassette Name | STATUS | Description |
|---|---|---|

एक नई पंक्ति जोड़ें: | [मोड-नाम] | ON | [एक-पंक्ति विवरण] |
फ़ाइल सेव करें।"

सभी फ़ाइलें परिभाषित होने के बाद, एक Python सेटअप स्क्रिप्ट जनरेट करें
जो सभी फ़ाइलें स्वचालित रूप से बनाएगी।
स्क्रिप्ट आवश्यकताएं:
- Windows और Mac दोनों पर काम करे (~ के लिए os.path.expanduser उपयोग करें)
- os.makedirs(exist_ok=True) से सभी फ़ोल्डर बनाएं
- SKILL.md और WORKFLOW.md UTF-8 एन्कोडिंग में लिखें
- memory/_SKILL_STATUS.md में इस कैसेट की पंक्ति जोड़े (या अपडेट करे) —
  अगर फ़ाइल मौजूद नहीं है तो ऊपर दिए हेडर के साथ बनाए
- प्रत्येक फ़ाइल बनाते समय "✅ [फ़ाइल नाम]" दिखाए
- अंत में "सेटअप पूर्ण।" दिखाए

स्क्रिप्ट में सभी फ़ाइल पथ और सामग्री पहले से शामिल हैं।
खरीदार को केवल VS Code terminal में यह चलाना होगा:
  python setup_cassette.py

बताएं: "इस स्क्रिप्ट को कॉपी करें और .opengoat फ़ोल्डर में
setup_cassette.py नाम से सेव करें।
VS Code terminal में चलाने पर
प्रत्येक फ़ाइल बनते समय ✅ दिखेगा।"

STEP 9 — कैसेट का परीक्षण करें
कैसेट का नाम स्पष्ट रूप से बताते हुए टेस्ट कमांड भेजने के लिए मार्गदर्शन करें:

openclaw agent --agent ceo "Work in [मोड-नाम] mode: कृपया निम्नलिखित कार्य करें:
1. पुष्टि करें कि memory/_SKILL_STATUS.md में [मोड-नाम] ON दिखता है।
2. इस कैसेट का SKILL.md और WORKFLOW.md लोड करें।
3. पुष्टि करें कि आप इस कैसेट में असाइन किए गए टास्क समझते हैं।
4. अपने Discord चैनल पर तैयारी रिपोर्ट पोस्ट करें।"

पूछें: "एजेंट ने कैसे जवाब दिया?
क्या Discord पर तैयारी रिपोर्ट आई?"
आई: कैसेट इंस्टॉलेशन पूर्ण।
नहीं आई: समस्या निवारण में मदद करें।

अंतिम आउटपुट
सब कुछ पुष्टि होने के बाद यह सारांश दिखाएं:

---
कैसेट इंस्टॉलेशन पूर्ण
कैसेट नाम: [मोड-नाम]
मुख्य एजेंट: [एजेंट का नाम]
बनाई गई फ़ाइलें:
  memory/_SKILL_STATUS.md ✅ (पंक्ति जोड़ी गई: [मोड-नाम] — ON)
  skills/[मोड-नाम]/SKILL.md ✅
  skills/[मोड-नाम]/WORKFLOW.md ✅
  skills/[मोड-नाम]/outputs/ ✅
AI इंजन: [इंजन का नाम]
अतिरिक्त API key: [जोड़ी गई / जरूरी नहीं]
स्थिति: ON — एजेंट ने तैयारी की पुष्टि की
---

Section 7 पर आगे बढ़ने के लिए तैयार।

चलिए शुरू करते हैं। पहला प्रश्न पूछें।

चरण 2 — सेटअप स्क्रिप्ट चलाएं

जब AI कंसीयर्ज आपके cassette फ़ाइलें बनाना पूरा करता है, तो वह एक Python सेटअप स्क्रिप्ट भी बनाएगा जिसमें सभी फ़ाइल पथ और सामग्री पहले से भरी हुई है।

क्या करें:

AI द्वारा बनाई गई Python स्क्रिप्ट कॉपी करें
VS Code टर्मिनल खोलें (Ctrl+ Windows पर /Cmd+ Mac पर)
setup_cassette.py नाम की एक नई फ़ाइल अपने .opengoat फ़ोल्डर में बनाएं
स्क्रिप्ट पेस्ट करें और सेव करें
इसे चलाएं:
```
python setup_cassette.py
```

आपको प्रत्येक बनाई गई फ़ाइल के लिए ✅ दिखेगा। बस — कोई मैन्युअल फ़ाइल निर्माण नहीं, कोई पथ भ्रम नहीं।

स्क्रिप्ट स्वचालित रूप से क्या करती है:

सभी फ़ोल्डर संरचना बनाता है
सही सामग्री के साथ SKILL.md और WORKFLOW.md लिखता है
outputs/ फ़ोल्डर बनाता है
इस कैसेट की पंक्ति memory/_SKILL_STATUS.md में जोड़ता है (STATUS: ON)

यदि आपको आउटपुट में ❌ दिखे, तो त्रुटि कॉपी करें और अपने AI कंसीयर्ज से इसे ठीक करने को कहें।

कैसेट का उपयोग करना

सभी कैसेट डिफ़ॉल्ट रूप से ON होते हैं — यहां "स्विच" करने जैसा कोई चरण नहीं है। बस अपने निर्देश की शुरुआत में किसी भी एजेंट को बता दें कि कौन-सा कैसेट उपयोग करना है:

openclaw agent --agent ceo "Work in trade mode: give me today's summary."

एजेंट "trade mode" को memory/_SKILL_STATUS.md में मौजूद ON कैसेटों से मिलाता है, उस कैसेट का SKILL.md और WORKFLOW.md लोड करता है, और उन्हें आपके अनुरोध पर लागू करता है। आप कैसेट का नाम लिए बिना भी काम बता सकते हैं — एजेंट खुद उसे हर ON कैसेट के SKILL.md से मिलाकर तय कर लेता है।

कैसेट को रोकना (pause): memory/_SKILL_STATUS.md खोलें और उस कैसेट का STATUS OFF सेट करें। एजेंट उसे तब तक छोड़ता रहेगा जब तक आप उसे वापस ON न करें।

बाद में और Cassette जोड़ना

जैसे-जैसे आपका व्यवसाय बढ़ता है, और cassette फ़ोल्डर जोड़ें:

skills/
├── youtube/
├── trade/
├── restaurant-ops/
└── legal-research/      ← कभी भी जोड़ें

प्रत्येक नया कैसेट उसी तरह बनाएं: AI कंसीयर्ज के माध्यम से SKILL.md और WORKFLOW.md जनरेट करें, सेटअप स्क्रिप्ट चलाएं। यह अपने आप memory/_SKILL_STATUS.md में ON के रूप में जुड़ जाता है — किसी मोड बदलाव की जरूरत नहीं, बस किसी एजेंट को इसका उपयोग करने के लिए कह दें।

BALIA Skill Market — Q4 2026 में आ रहा है

बाज़ार खुलने के बाद, दो चीजें उपलब्ध होंगी:

Cassette खरीदें — BALIA द्वारा विकसित cassette (Crypto Trade, YouTube, E-Commerce, Polymarket BOT) और समुदाय द्वारा बनाए गए cassette, समीक्षित और अनुमोदित। इन्हें किसी अन्य मोड की तरह अपने cassette फ़ोल्डर में इंस्टॉल करें।

Cassette बेचें — यदि आप एक ऐसा cassette बनाते हैं जो काम करता है, तो उसे सबमिट करें। प्रत्येक सबमिशन सुरक्षा ऑडिट और प्रभावशीलता समीक्षा से गुजरता है। अनुमोदित होने के बाद, यह बाज़ार में सूचीबद्ध हो जाता है और हर बार जब कोई इसे इंस्टॉल करता है तो आपको राजस्व मिलता है।

बाज़ार खुलने पर @BALIA_OS पर X में विवरण।

स्किल कैसेट सिस्टम — ON/OFF नियंत्रण

आपके कैसेट एक ही फ़ाइल द्वारा प्रबंधित किए जाते हैं: memory/_SKILL_STATUS.md

| कैसेट का नाम        | STATUS | विवरण                              |
|--------------------|--------|------------------------------------|
| marketing-outreach | OFF    | SNS / ईमेल / YouTube आउटरीच       |
| ai-meeting-sales   | OFF    | सेल्स टीम AI मीटिंग               |
| ai-meeting-daily   | OFF    | दैनिक संचालन बैठक                  |
| research-market    | OFF    | बाज़ार अनुसंधान स्वचालन            |

कैसेट सक्रिय करने के लिए: इस फ़ाइल में OFF को ON में बदलें। बस इतना ही।

जब कैसेट ON हो:

नियुक्त एजेंट इसे निष्पादन के समय लोड करता है
कार्य करता है
Discord को रिपोर्ट करता है: "✅ [कैसेट-नाम] सफलतापूर्वक निष्पादित"

जब कैसेट OFF हो:

एजेंट इसे छोड़ देता है
फिर भी Discord को रिपोर्ट करता है: "⏭️ [कैसेट-नाम] छोड़ा गया — STATUS: OFF"

हर निष्पादन की रिपोर्ट की जाती है, चाहे वह चले या न चले। आप हमेशा जानते हैं क्या हुआ।

Cassette Conflict Rules — Security Guardian क्या जाँचता है

संघर्ष तब पता लगाया जाता है जब वही skill file दो ON cassettes में दिखाई देती है, या जब execution resources ओवरलैप होते हैं।

जाँच	शर्त	Guardian कार्रवाई
Skill दोहराव	दो `ON` cassettes में एक ही `.md` skill	ब्लॉक + Discord अलर्ट
Channel टकराव	दो cassettes एक ही Discord channel को target करते हैं	Queue + अलर्ट
Agent अनुपस्थित	Cassette `ON` है लेकिन agent config नहीं है	Skip + अलर्ट

संघर्ष पता लगने पर:

Guardian प्रभावित cassette(s) को pause करता है
Discord को रिपोर्ट: "⚠️ Conflict: [cassette-a] × [cassette-b]"
Commander के हल की प्रतीक्षा करता है

संघर्ष दूर करने के लिए: memory/_SKILL_STATUS.md खोलें, conflicting cassettes में से एक को OFF सेट करें।

Guardian कभी भी conflicts को automatically resolve नहीं करता। केवल Commander ही तय करता है कि किस cassette को प्राथमिकता मिलती है।

कैसेट शेड्यूलिंग — समयबद्ध निष्पादन

कुछ कैसेट निश्चित समय पर चलने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं: दैनिक बैठकें, सुबह की रिपोर्ट, साप्ताहिक सारांश। इन्हें OS शेड्यूलर में पंजीकृत करें।

शेड्यूलर कैसेट को ट्रिगर करता है। एजेंट _SKILL_STATUS.md जाँचता है। अगर ON → निष्पादित करे + Discord रिपोर्ट। अगर OFF → छोड़े + Discord रिपोर्ट।

Windows — Task Scheduler

Task Scheduler खोलें → Basic Task बनाएँ
नाम: BALIA_[कैसेटनाम]
ट्रिगर: Daily → समय सेट करें (जैसे 21:00)
क्रिया: प्रोग्राम शुरू करें
- प्रोग्राम: openclaw
- तर्क: agent --agent [agentid] "Work in [cassette-name] mode: run today's scheduled task."
- यहाँ से शुरू करें: C:\Users\%USERNAME%\.opengoat
समाप्त

शेड्यूलर को बदले बिना कैसेट रोकने के लिए: → _SKILL_STATUS.md में STATUS को OFF सेट करें। शेड्यूलर ट्रिगर होता रहेगा, एजेंट OFF देखकर छोड़ देगा और रिपोर्ट करेगा। शेड्यूलर में कोई बदलाव नहीं चाहिए।

Mac — launchd

~/Library/LaunchAgents/com.balia.[cassette-name].plist बनाएँ:

xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE plist PUBLIC "-//Apple//DTD PLIST 1.0//EN"
  "http://www.apple.com/DTDs/PropertyList-1.0.dtd">
<plist version="1.0">
<dict>
  <key>Label</key>
  <string>com.balia.[cassette-name]</string>
  <key>ProgramArguments</key>
  <array>
    <string>/usr/local/bin/openclaw</string>
    <string>agent</string>
    <string>--agent</string>
    <string>[agentid]</string>
    <string>Work in [cassette-name] mode: run today's scheduled task.</string>
  </array>
  <key>StartCalendarInterval</key>
  <dict>
    <key>Hour</key>
    <integer>21</integer>
    <key>Minute</key>
    <integer>0</integer>
  </dict>
</dict>
</plist>

लोड करें:

launchctl load ~/Library/LaunchAgents/com.balia.[cassette-name].plist

रोकने के लिए: _SKILL_STATUS.md में STATUS को OFF सेट करें। Windows जैसा व्यवहार।

AI के साथ कैसेट बनाएँ — कार्यान्वयन प्रॉम्प्ट

प्रॉम्प्ट को अपने चैट AI में पेस्ट करें। Section 2 से अपना Team Design Document संलग्न करें।

AI सभी आवश्यक फ़ाइलें और सेटअप स्क्रिप्ट बनाएगा। स्क्रिप्ट चलाएँ, यदि आवश्यक हो तो शेड्यूलर पंजीकृत करें, और आपका कैसेट सक्रिय हो जाएगा।

※ अंग्रेज़ी प्रॉम्प्ट का सीधे उपयोग करें (अंग्रेज़ी Section 6 देखें)। यह इंटरफ़ेस भाषा की परवाह किए बिना किसी भी AI असिस्टेंट के साथ काम करता है।

कोर स्किल पैक इंस्टॉल करें ​

अपने एजेंट को यह चलाने दें ​

Skills और Cassettes क्या हैं ​

Cassette फ़ोल्डर संरचना ​

अपना AI Engine चुनें ​

Industry के अनुसार Skill के विचार ​

यह Section कैसे काम करता है ​

▶ शुरुआत करने के लिए इसे अपने AI में पेस्ट करें

चरण 2 — सेटअप स्क्रिप्ट चलाएं ​

कैसेट का उपयोग करना ​

बाद में और Cassette जोड़ना ​

BALIA Skill Market — Q4 2026 में आ रहा है ​

स्किल कैसेट सिस्टम — ON/OFF नियंत्रण ​

Cassette Conflict Rules — Security Guardian क्या जाँचता है ​

कैसेट शेड्यूलिंग — समयबद्ध निष्पादन ​

AI के साथ कैसेट बनाएँ — कार्यान्वयन प्रॉम्प्ट ​