ติดตั้ง Core Skill Pack
เอเจนต์ของคุณทำงานแล้ว มาให้งานจริงครั้งแรกกับพวกเขา BALIA OS มาพร้อมกับสามสกิลในตัวที่พร้อมใช้งานทันที
| สกิล | หน้าที่ |
|---|---|
| lightpanda | ค้นหาเว็บและดึงข้อมูลอย่างรวดเร็ว |
| summarize | สรุปข้อความยาวหรือหน้าเว็บโดยอัตโนมัติ |
| clawsec | ตรวจสอบความปลอดภัยและกักกันสกิลใหม่ |
หากคุณดาวน์โหลดตัวติดตั้งไว้แล้วในส่วนที่ 4 สามารถใช้งานได้โดยตรง (ถ้ายังไม่ได้ดาวน์โหลด ให้กลับไปส่วนที่ 4 แล้วดาวน์โหลด install_core_pack.py ก่อน)
ให้เอเจนต์รันตัวติดตั้ง
วางนี้ในเทอร์มินัล VS Code แล้วกด Enter เพื่อรัน
openclaw agent --agent security-guardian "กรุณารันคำสั่งต่อไปนี้:
python install_core_pack.py --lang th
(The token will be read automatically from your .env file)
รายงานไปยัง Discord เมื่อเสร็จสิ้น"เอเจนต์จะดำเนินการโดยอัตโนมัติ:
- ยืนยันโทเค็นของคุณ
- ดาวน์โหลด Core Skill Pack (lightpanda / summarize / clawsec)
- ติดตั้งไปที่ ~/.opengoat/skills/
- อัปเดต _SKILL_INDEX.md
- รายงาน "ติดตั้ง Core Skill Pack สำเร็จ" ไปยัง Discord
เมื่อได้รับการยืนยันจาก Discord แล้ว ไปอ่านด้านล่างต่อได้เลย
Skills และ Cassettes คืออะไร
ตอนนี้ agents ของคุณทำงานอยู่แล้ว มีตัวตน มีขั้นตอนการรายงาน และมีช่อง Discord เป็นของตัวเอง แต่ในตอนนี้ พวกเขายังไม่รู้ว่ากำลังทำงานอยู่ในโดเมนไหน ไม่รู้ว่าตัวเองกำลังบริหารร้านอาหาร ดูแลการเทรด หรือสนับสนุนงานด้านกฎหมาย
Skills คือไฟล์ความรู้ที่คุณเขียนขึ้นและมอบให้ agents แต่ละ skill สอนให้ agent รู้วิธีทำงานเฉพาะอย่าง เช่น การจัดการการจอง การสร้างรายงาน P&L หรือการเขียนโพสต์ SNS ยิ่งคุณให้ skill มากเท่าไหร่ agent ก็ยิ่งทำสิ่งต่าง ๆ ได้มากขึ้นเท่านั้น
cassette คือโฟลเดอร์ของ skills ที่รวมเข้าด้วยกันภายใต้ธีมเดียวกัน มันแทนโหมดการทำงานหนึ่ง ๆ ผู้ประกอบการร้านอาหารอาจมี cassette ชื่อ restaurant-ops นักสร้างคอนเทนต์อาจมี cassette ชื่อ youtube และ social-media agent คนเดียวกันสามารถสลับระหว่าง cassette ได้ขึ้นอยู่กับว่าวันนั้นต้องการทำงานอะไร
ระบบ cassette ทำงานแบบโหมด ไฟล์เดียว — ACTIVE_MODE.txt — บอกให้ agent ทุกคนรู้ว่าขณะนี้ cassette ไหนกำลัง active อยู่ เมื่อคุณสลับโหมด คุณแค่อัปเดตไฟล์นั้น agents จะอ่านไฟล์นี้เมื่อเริ่ม session และโหลด skills ที่ถูกต้องโดยอัตโนมัติ
หมายความว่า:
- วันนี้:
ACTIVE_MODE.txtบอกว่าyoutube→ agents โหลด YouTube skills - พรุ่งนี้: คุณเปลี่ยนเป็น
trade→ agents โหลด trading skills - agent ไม่ได้เปลี่ยน แค่โหมดที่เปลี่ยน
และเมื่อคุณสลับกลับมาที่ youtube อีกครั้งในอีกหนึ่งสัปดาห์ agents ของคุณจะกลับมาทำต่อจากจุดที่หยุดไวได้ทันที — LIVE_LEDGER จำความคืบหน้าไว้ และ KNOWLEDGE บรรจุบทเรียนที่เรียนรู้ไว้ทั้งหมด แต่ละโหมดจะเก็บความจำของตัวเองแยกออกจากกันโดยอิสระ
โครงสร้างโฟลเดอร์ของ Cassette
INFO
~/.opengoat/workspace-[agentid]/ └── cassettes/ ├── ACTIVE_MODE.txt ← คำเดียว: ชื่อโหมดที่ active อยู่ ├── archive/ ← พื้นที่สำรองสำหรับ LIVE_LEDGER และ KNOWLEDGE ที่ล้นออกมา ├── youtube/ │ ├── SKILL_YOUTUBE.md ← Skills สำหรับโหมดนี้ │ ├── WORKFLOW_YOUTUBE.md ← ขั้นตอนการทำงานแบบทีละขั้น │ ├── LIVE_LEDGER_YOUTUBE.md ← ความคืบหน้า, งานถัดไป (อัปเดตทุก session) │ └── KNOWLEDGE_YOUTUBE.md ← การเรียนรู้สะสม (อัปเดตทุก session) ├── 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 มีแค่คำเดียว — ชื่อโฟลเดอร์ cassette ที่กำลัง active อยู่ ตัวอย่างเช่น:
youtubeเมื่อเริ่ม session agent แต่ละคนจะอ่าน ACTIVE_MODE.txt จากนั้นโหลดไฟล์ทั้งสี่จากโฟลเดอร์นั้น ได้แก่ SKILL, WORKFLOW, LIVE_LEDGER, และ KNOWLEDGE LIVE_LEDGER บอกว่าพวกเขาหยุดอยู่ที่ไหนเมื่อ session ที่แล้ว ส่วน KNOWLEDGE มอบทุกสิ่งที่เรียนรู้มาจนถึงตอนนี้ในโดเมนนั้น
เมื่อสิ้นสุด session agent จะอัปเดต LIVE_LEDGER (ความคืบหน้า, งานถัดไป) และ KNOWLEDGE (รูปแบบใหม่ที่เรียนรู้) เมื่อไฟล์ใดไฟล์หนึ่งเกิน 800 บรรทัด ส่วน RECENT จะถูกย้ายไปที่ archive/ — ส่วน SUMMARY และ PINNED จะอยู่ที่ด้านบนเสมอ
งานตามตารางเวลา (เช่น การตรวจสุขภาพประจำวันหรือรายงานตอนกลางคืน) จะทำงานโดยไม่คำนึงถึงโหมด — งานเหล่านี้ถูกกำหนดไว้ใน AGENTS.md ของ agent ไม่ใช่ใน cassette ใด ๆ
การเลือก AI Engine ที่เหมาะสม
cassette แต่ละประเภทเหมาะกับ AI model ที่แตกต่างกัน ตั้งค่านี้ครั้งเดียวตอนที่สร้าง cassette
| ประเภท Cassette | Engine ที่แนะนำ | เหตุผล |
|---|---|---|
| เทรด Crypto / วิเคราะห์ตลาด | Claude | การใช้เหตุผลเชิงตรรกะ, การวิเคราะห์รูปแบบ, การตัดสินใจที่ละเอียดอ่อน |
| เขียนโค้ด / ระบบอัตโนมัติด้านเทคนิค | Claude | คุณภาพโค้ด, การ debug, ตรรกะหลายขั้นตอน |
| วิจัยกฎหมาย / ตรวจสอบสัญญา | Claude | การใช้เหตุผลอย่างรอบคอบ, ภาษาที่ละเอียดอ่อน |
| การเงิน / บัญชี / รายงาน | Claude | การวิเคราะห์เชิงโครงสร้าง, การคำนวณที่แม่นยำ |
| Google Sheets / Docs / NotebookLM / Drive | Gemini | การผสานการทำงานกับบริการ Google โดยตรง |
| YouTube / คอนเทนต์วิดีโอ | Gemini | วิเคราะห์วิดีโอได้โดยตรง, ผสานกับ YouTube Studio |
| ระบบอัตโนมัติ Gmail / Calendar | Gemini | ผสานลึกกับ Google Workspace |
| การขาย / การติดต่อ / การเขียน Copywriting | GPT-4o | การสนทนาที่เป็นธรรมชาติ, การสร้างอีเมล |
| การสื่อสารหลายภาษา | GPT-4o หรือ Gemini | ประสิทธิภาพหลายภาษาที่แข็งแกร่ง |
| E-commerce / วิจัยสินค้า | Claude หรือ GPT-4o | ความลึกในการวิจัย, ผลลัพธ์แบบโครงสร้าง |
ถ้า Claude เหมาะกับกรณีการใช้งานของคุณ คุณพร้อมแล้ว — มันถูกตั้งค่าไว้แล้วในส่วนที่ 3
สำหรับ Gemini หรือ GPT-4o คุณจะต้องเพิ่ม API key ลงในไฟล์ .env คำแนะนำอยู่ใน Step 7 ของ AI concierge ด้านล่าง
ไอเดีย Skill แยกตามอุตสาหกรรม
ยังไม่แน่ใจว่าจะสร้าง skill อะไร? นี่คือจุดเริ่มต้นแยกตามกรณีการใช้งาน
ร้านอาหาร / อาหารและเครื่องดื่ม
- การจัดการการจองและตารางรายวัน
- การติดตามคำสั่งซื้อจากซัพพลายเออร์และการแจ้งเตือนสินค้าคงคลัง
- การโพสต์ SNS ของลูกค้า (เมนูพิเศษประจำวัน, กิจกรรม)
- การติดตามรีวิวและการร่างคำตอบ
- สรุปรายได้รายสัปดาห์
E-Commerce / สินค้าจริง
- การสร้างรายการสินค้า
- การติดตามราคาของคู่แข่ง
- การสรุปสถานะออร์เดอร์
- การร่างคำตอบสำหรับคำถามของลูกค้า
- รายงานยอดขายรายเดือน
นักสร้างคอนเทนต์ / YouTuber
- การสร้างไอเดียชื่อและ thumbnail
- การร่างโครงร่างสคริปต์
- การจัดการตารางอัปโหลด
- การสรุปตัวชี้วัดประสิทธิภาพ
- การร่างคำตอบสำหรับ comment ในชุมชน
ฟรีแลนซ์ / ที่ปรึกษา
- การร่างการสื่อสารกับลูกค้า
- รายงานสถานะโครงการ
- การติดตามใบแจ้งหนี้และการติดตามผล
- การตรวจสอบข้อกำหนดในสัญญา (ทำเครื่องหมายข้อที่ผิดปกติ)
- การสรุปบันทึกเวลา
ธุรกิจขนาดเล็ก / ทั่วไป
- สรุปการดำเนินงานประจำวัน
- การร่างการสื่อสารกับพนักงาน
- การคัดกรองคำถามทางกฎหมาย (ทำเครื่องหมายรายการที่ต้องการทนายความ)
- สรุปการเงินจากใบเสร็จและบันทึก
- การจัดการการสื่อสารกับผู้ขาย
อุตสาหกรรมของคุณไม่อยู่ในรายการนี้? ไม่เป็นไร — AI concierge ในส่วนนี้จะช่วยให้คุณกำหนด skills ของคุณเองตั้งแต่ต้นตามสิ่งที่คุณต้องการให้ทีมทำจริง ๆ
ส่วนนี้ทำงานอย่างไร
ใช้ prompt ของ AI concierge ด้านล่างเพื่อ:
- กำหนดสิ่งที่ agents ของคุณควรทำทุกวัน
- ตัดสินใจว่าจะเริ่มต้นด้วยชื่อ cassette และโหมดไหน
- เลือก AI engine ที่เหมาะสม
- สร้างไฟล์ SKILL และ WORKFLOW ของคุณ
- ตั้งค่า flag
ACTIVE_MODE.txt - ทดสอบว่า agent ของคุณโหลดโหมดที่ถูกต้อง
วาง prompt ลงใน Claude, ChatGPT, หรือ Gemini แนบ Team Design Document จากส่วนที่ 2 ของคุณด้วย
Step 1 — คัดลอก Prompt นี้แล้ววางลงใน AI ของคุณ
แนบ Team Design Document ก่อนส่ง
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