Установить Основной Пакет Скиллов

Ваши агенты активны. Теперь дайте им первое реальное задание. BALIA OS поставляется с тремя встроенными скиллами, готовыми к развёртыванию.

Скилл	Назначение
lightpanda	Быстрый веб-поиск и скрапинг
summarize	Автоматическое резюмирование длинных текстов или веб-страниц
clawsec	Мониторинг безопасности и карантин новых скиллов

Если вы уже скачали установщик в Разделе 4, можно использовать его напрямую. (Если нет, вернитесь в Раздел 4 и скачайте install_core_pack.py сначала.)

Попросить агента выполнить

Вставьте это в терминал VS Code и нажмите Enter для выполнения.

openclaw agent --agent security-guardian "Пожалуйста, выполни следующее:
python install_core_pack.py --lang ru
(The token will be read automatically from your .env file)
Сообщи в Discord по завершении."

Агент автоматически:

1. Аутентифицирует ваш токен
2. Скачает основной пакет скиллов (lightpanda / summarize / clawsec)
3. Развернёт в ~/.opengoat/skills/
4. Обновит _SKILL_INDEX.md
5. Сообщит в Discord: «Основной пакет скиллов установлен»

После получения подтверждения в Discord продолжайте ниже.

---

Что такое Навыки и Кассеты

Ваши агенты активны. У них есть личности, процедуры отчётности и каналы Discord. Но прямо сейчас они не знают, в какой области работают. Они не знают, управляют ли рестораном, ведут торговые операции или поддерживают юридическую практику.

Навыки — это файлы знаний, которые вы пишете и передаёте своим агентам. Каждый навык учит агента выполнять конкретную задачу: управлять бронированием, формировать отчёт о прибылях и убытках, составлять публикации в социальных сетях. Чем больше навыков у агента, тем больше он может делать.

Кассета — это папка с навыками, объединёнными по тематике. Она представляет режим работы. Оператор ресторана может использовать кассету restaurant-ops. Создатель контента — кассету youtube и кассету social-media. Один и тот же агент может переключаться между кассетами в зависимости от того, над чем нужно работать в конкретный день.

Система кассет основана на режимах. Один файл — ACTIVE_MODE.txt — сообщает каждому агенту, какая кассета активна в данный момент. При смене режима вы обновляете этот файл. Агенты читают его в начале сессии и автоматически загружают нужные навыки.

Это означает следующее:

• Сегодня: ACTIVE_MODE.txt содержит youtube → агенты загружают навыки YouTube
• Завтра: вы меняете на trade → агенты загружают торговые навыки
• Агент не меняется. Меняется режим.

Когда на следующей неделе вы вернётесь к youtube, ваши агенты продолжат именно с того места, на котором остановились — LIVE_LEDGER помнит прогресс, а KNOWLEDGE сохраняет накопленные уроки. Каждый режим независимо поддерживает собственную память.

---

Структура папки кассеты

INFO

~/.opengoat/workspace-[agentid]/ └── cassettes/ ├── ACTIVE_MODE.txt ← Одно слово: имя активного режима ├── archive/ ← Переполнение LIVE_LEDGER и KNOWLEDGE ├── youtube/ │ ├── SKILL_YOUTUBE.md ← Навыки для этого режима │ ├── WORKFLOW_YOUTUBE.md ← Пошаговые процедуры │ ├── LIVE_LEDGER_YOUTUBE.md ← Прогресс, следующие действия (обновляется каждую сессию) │ └── KNOWLEDGE_YOUTUBE.md ← Накопленные знания (обновляется каждую сессию) ├── restaurant-ops/ │ ├── SKILL_RESTAURANT.md │ ├── WORKFLOW_RESTAURANT.md │ ├── LIVE_LEDGER_RESTAURANT.md │ └── KNOWLEDGE_RESTAURANT.md └── trade/ ├── SKILL_TRADE.md ├── WORKFLOW_TRADE.md ├── LIVE_LEDGER_TRADE.md └── KNOWLEDGE_TRADE.md

ACTIVE_MODE.txt содержит одно слово — название папки активной кассеты. Например:

youtube

В начале сессии каждый агент читает ACTIVE_MODE.txt, затем загружает все четыре файла из соответствующей папки: SKILL, WORKFLOW, LIVE_LEDGER и KNOWLEDGE. LIVE_LEDGER сообщает, на чём агент остановился в прошлой сессии. KNOWLEDGE предоставляет всё, что было изучено в данной области.

В конце сессии агент обновляет LIVE_LEDGER (прогресс, следующая задача) и KNOWLEDGE (новые усвоенные закономерности). Когда любой из файлов превышает 800 строк, раздел RECENT перемещается в archive/ — разделы SUMMARY и PINNED всегда остаются вверху.

Запланированные задачи (например, ежедневная проверка состояния системы или ночной отчёт) выполняются независимо от режима — они определены в AGENTS.md агента, а не в какой-либо кассете.

---

Выбор AI-движка

Разные кассеты лучше всего работают с разными AI-моделями. Задайте это один раз при создании кассеты.

Тип кассеты	Рекомендуемый движок	Почему
Торговля криптовалютой / Анализ рынка	Claude	Логическое мышление, анализ закономерностей, взвешенные суждения
Программирование / Техническая автоматизация	Claude	Качество кода, отладка, многоэтапная логика
Юридические исследования / Проверка договоров	Claude	Тщательное рассуждение, точность формулировок
Финансы / Бухгалтерия / Отчётность	Claude	Структурированный анализ, точные вычисления
Google Sheets / Docs / NotebookLM / Drive	Gemini	Нативная интеграция с сервисами Google
YouTube / Видеоконтент	Gemini	Прямой анализ видео; интеграция с YouTube Studio
Автоматизация Gmail / Calendar	Gemini	Глубокая интеграция с Google Workspace
Продажи / Аутрич / Копирайтинг	GPT-4o	Естественная коммуникация, генерация писем
Многоязычное общение	GPT-4o или Gemini	Высокое качество работы с несколькими языками
Электронная коммерция / Исследование продуктов	Claude или GPT-4o	Глубина исследований, структурированный вывод

Если Claude подходит для вашего случая, вы уже настроены — это было сделано в Разделе 3.

Для Gemini или GPT-4o вам потребуется добавить API-ключ в файл .env. Инструкции приведены в Шаге 7 AI-консьержа ниже.

---

Идеи навыков по отраслям

Не знаете, какие навыки создавать? Вот отправные точки по направлениям использования.

Ресторан / Общественное питание

• Управление бронированием и ежедневное расписание
• Отслеживание заказов поставщиков и оповещения об остатках
• Публикации в социальных сетях (дневные спецпредложения, мероприятия)
• Мониторинг отзывов и подготовка ответов
• Еженедельная сводка по выручке

Электронная коммерция / Физические товары

• Создание описаний товаров
• Мониторинг цен конкурентов
• Сводка по статусам заказов
• Подготовка ответов на запросы клиентов
• Ежемесячная отчётность по продажам

Создатель контента / YouTuber

• Генерация идей для названий и превью
• Составление планов сценариев
• Управление расписанием публикаций
• Сводка по показателям эффективности
• Подготовка ответов на комментарии сообщества

Фрилансер / Консультант

• Подготовка коммуникаций с клиентами
• Отчётность по статусу проектов
• Отслеживание счетов и напоминания
• Проверка пунктов договоров (выделение нестандартных условий)
• Сводка по учёту рабочего времени

Малый бизнес / Общее

• Ежедневная сводка по операционной деятельности
• Подготовка коммуникаций с персоналом
• Первичная проверка юридических вопросов (выделение вопросов, требующих юриста)
• Финансовая сводка на основе чеков и записей
• Управление коммуникациями с поставщиками

Вашей отрасли нет в этом списке? Всё в порядке — AI-консьерж в этом разделе поможет вам определить собственные навыки с нуля, исходя из того, что вы хотите, чтобы ваша команда реально делала.

---

Как работает этот раздел

Используйте приведённый ниже промпт AI-консьержа, чтобы:

1. Определить, что ваши агенты должны делать каждый день
2. Решить, с каким именем кассеты и режима начать
3. Выбрать подходящий AI-движок
4. Сгенерировать файлы SKILL и WORKFLOW
5. Настроить флаг ACTIVE_MODE.txt
6. Проверить, что агент загружает правильный режим

Вставьте промпт в Claude, ChatGPT или Gemini. Прикрепите Документ по дизайну команды из Раздела 2.

---

▶ Вставьте это в свой ИИ, чтобы начать

Прикрепите Документ по дизайну команды перед отправкой.

You are helping me build Skills and a Cassette for BALIA OS —
a multi-agent AI operating system.

I have attached my Team Design Document. Read it before we begin
so you know my agent names, roles, and workspace structure.

CONCEPT TO UNDERSTAND BEFORE WE START:

Skills are knowledge files I write and give to my agents.
Each skill teaches an agent how to do a specific task.

A Cassette is a folder of skills, bundled around a theme (a mode).
My agents can switch between cassettes depending on what they 
need to work on.

The cassette system is mode-based. One file — ACTIVE_MODE.txt —
tells every agent which cassette is currently active.

Folder structure:
~/.opengoat/workspace-[agentid]/
  cassettes/
    ACTIVE_MODE.txt              ← active mode name (one word)
    archive/                     ← overflow for LIVE_LEDGER and KNOWLEDGE
    [mode-name]/
      SKILL_[MODENAME].md        ← skills for this mode
      WORKFLOW_[MODENAME].md     ← procedures for this mode
      LIVE_LEDGER_[MODENAME].md  ← progress, next actions (updated every session)
      KNOWLEDGE_[MODENAME].md    ← accumulated learning (updated every session)

At session start, each agent:
1. Reads ACTIVE_MODE.txt
2. Loads SKILL, WORKFLOW, LIVE_LEDGER, and KNOWLEDGE from that folder
3. Resumes from where LIVE_LEDGER says they left off
4. Applies accumulated learning from KNOWLEDGE
5. Operates in that mode for the session

At session end, the agent:
1. Updates LIVE_LEDGER (progress, next task)
2. Updates KNOWLEDGE (new patterns learned)
3. If either file exceeds 800 lines: moves RECENT section to archive/
   SUMMARY and PINNED always stay at the top

Scheduled tasks run regardless of mode — they are in AGENTS.md.

Guide me step by step. Ask one question at a time.
Wait for my answer before moving on.

STEP 1 — What I want my team to do
Ask me: "Describe what you want your AI team doing for you every day.
Don't think about how — just describe the output you want
and the work you want done."

Help me turn my answer into a list of at least 5 specific,
recurring tasks. Ask follow-up questions until we have
concrete tasks with a clear schedule (daily, weekly, on-demand).

STEP 2 — Map tasks to agents
Read my Team Design Document.
Match each task to the most appropriate agent based on their role.
Show me the mapping: "Task → Agent"
Ask: "Does this feel right? Anything you'd move?"

STEP 3 — Name the cassette (mode)
Based on the tasks, suggest a cassette name — the mode name
(short, lowercase, hyphens: e.g. restaurant-ops, youtube, trade).
This becomes the folder name and the value in ACTIVE_MODE.txt.
Ask me to confirm or suggest a different name.

STEP 4 — Choose the AI engine
For each agent with tasks mapped, recommend the best engine:

- Claude: logic, analysis, coding, legal, finance, crypto
- Gemini: Google services (Sheets, Docs, Drive, Gmail, Calendar,
  YouTube Studio, NotebookLM) — anything in the Google ecosystem
- GPT-4o: sales emails, outreach, copywriting, natural conversation

Explain your reasoning in one sentence per agent.
If all tasks work well with Claude, confirm no extra API keys needed.
If Gemini or GPT-4o needed, note it — we handle the key in Step 7.

Ask me to confirm before moving on.

STEP 5 — Generate SKILL_[MODENAME].md
Generate the skill file using this structure:

---
# SKILL_[MODENAME].md
Mode: [mode-name]
Version: 1.0
Last Updated: [today's date]
Primary Agent: [agent name]
AI Engine: [engine]

## What This Mode Does
[2-3 sentences: what domain this covers, what it produces]

## Skills in This Mode
[Bullet list of specific skills — what the agent knows how to do]

## Tools Available
[List tools usable in this mode: web search, file read/write,
Discord reporting, API calls, Google services, etc.]

## Operating Rules
1. Read ACTIVE_MODE.txt at session start. If it says [mode-name],
   load this file, WORKFLOW_[MODENAME].md, LIVE_LEDGER_[MODENAME].md,
   and KNOWLEDGE_[MODENAME].md immediately.
2. Resume work from where LIVE_LEDGER says you left off.
3. Apply patterns and lessons from KNOWLEDGE before starting tasks.
4. [Key rule specific to this domain]
5. [Key rule specific to this domain]
6. Report all completed tasks to Discord before ending session.
7. Never act outside this mode's scope without Commander approval.
8. Save all outputs to cassettes/[mode-name]/outputs/

## Session End Rules
At the end of every session, update both memory files:

LIVE_LEDGER_[MODENAME].md:
- SUMMARY: refresh the 3-5 line overview at the top
- CURRENT: update with today's progress and the next task
- RECENT LOG: append this session's activity
- If over 800 lines: move RECENT LOG to archive/

KNOWLEDGE_[MODENAME].md:
- SUMMARY: refresh the overview at the top
- PATTERNS: add any new success or failure patterns discovered today
- RECENT: append today's learnings
- If over 800 lines: move RECENT to archive/

## What This Mode Does NOT Handle
[Specific boundaries — what's out of scope for this mode]

## Output Format
[What the agent produces: reports, files, Discord messages, etc.]
---

Show it completely. Ask if anything needs adjustment.

STEP 6 — Generate WORKFLOW_[MODENAME].md
Generate the workflow file using this structure:

---
# WORKFLOW_[MODENAME].md
Mode: [mode-name]
Version: 1.0
Last Updated: [today's date]

## Mode Activation (Every Session Start)
1. Read cassettes/ACTIVE_MODE.txt — confirm it says [mode-name]
2. Load SKILL_[MODENAME].md
3. Read LIVE_LEDGER_[MODENAME].md — resume from last session
4. Read KNOWLEDGE_[MODENAME].md — apply accumulated learning
5. Report to Discord: "📦 Mode: [mode-name] active. Resuming: [current task from LIVE_LEDGER]."

## Task Procedures