前言¶
已有 Agent 能跑通任务，却常在长会话里丢上下文、重复犯错，或难以把经验沉淀成可复用的能力。单靠换模型或加长 system prompt，往往治标不治本。若你用的是 OpenClaw 一类可挂载 Skill 的运行环境，需要的是在架构层补强可靠性、记忆与持续改进，而不是再堆一层提示词。
下面介绍 SkillHub 上的 queen.skill（坐标 @user_5982371c/queen）：惊风「造物主」系列中的独立 Skill，面向 OpenClaw 架构升级；无需先运行同系列的 king，可单独启用。
这是什么¶
queen.skill 是社区来源（community）的 ai-agent 类 Skill，当前版本 1.0.0，由发布者 user_5982371c 维护。
官方简介将其定位为：专注 OpenClaw 架构升级，让 AI 更可控、更聪明、更持续进化。当用户希望提升已有 Agent 的可靠性、记忆能力或自进化能力时，由对话中的意图或触发词唤起该 Skill 的工作流。
SkillHub 页面标注 requires_api_key=false，即安装与按文档使用时不强制要求额外 API Key（具体仍取决于你本地 Agent 与模型的配置）。
核心功能（以官方说明为准）¶
资料中可核对的能力边界如下，不展开未在官方文案中出现的实现细节：
- 架构升级导向：围绕 OpenClaw 体系，对既有 Agent 做「系统强化」类升级，而非从零搭一个新 Bot。
- 可靠性：对应触发语境中的「让 AI 更可靠」「Harness」等表述，在用户提出升级 Agent、系统强化时介入。
- 记忆能力：与「让 AI 不忘事」「MemPalace」等触发词对齐，用于改善长程任务中的记忆与上下文延续问题。
- 自进化 / 持续改进：与「让 AI 越用越聪明」「Learning Loop」「架构升级」等意图对齐，强调可持续演进而非单次对话优化。
- 系列内独立运行：明确写明无需先运行 king，可与造物主系列其他 Skill 解耦使用。
触发词（官方列举，便于 Agent 路由）：升级 Agent、系统强化、Harness、MemPalace、Learning Loop、让 AI 更可靠、让 AI 不忘事、让 AI 越用越聪明、架构升级、queen、queen.skill。
安装与启用¶
安装流程以 SkillHub 通用文档为准。页面给出的安装提示为：根据 SkillHub 安装与优先源配置，安装 @user_5982371c/queen。
1、确认 skillhub CLI¶
先检查本机是否已有 CLI：
command -v skillhub && skillhub --version
若未安装，可按官方文档执行完整安装（CLI + 默认 Skill）：
curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash
仅需 CLI 时：
curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash -s -- --cli-only
2、安装到当前 Agent 的 skills 目录¶
官方强调：安装时必须用 --dir 指向当前 Agent 实际读取的 skills 目录，否则默认落到 ./skills/ 可能不会被识别。
skillhub install @user_5982371c/queen --dir <skills 目录>
常用客户端的 skills 路径（摘自 SkillHub 安装文档，按你当前环境选用其一）：
| 环境 | skills 目录 |
|---|---|
| Cursor | ~/.cursor/skills/ |
| Claude Code | ~/.claude/skills/ |
| Codex | ~/.codex/skills/ 或项目下的 .agents/skills/ |
| Gemini CLI | ~/.gemini/skills/ |
OpenClaw 及其变体（文档列出的 NanoBot、PicoClaw、memUBot 等）通常也有各自的 skills 目录，需与本地部署说明一致。
也可将下面这句发给已配置 Skill 能力的 AI，由其按 install 文档完成安装：
请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安装 `@user_5982371c/queen`。
安装后若 Agent 未立即识别新 Skill，按你所用客户端的惯例重启或刷新 skills 加载。
典型用法¶
公开页面未附带单独的命令行演示脚本；用法以自然语言触发 + Skill 内工作流为主。在已安装 queen.skill 的 Agent 中，可直接用官方触发词表达意图，例如：
我想对现有 OpenClaw Agent 做架构升级，重点加强记忆（MemPalace）和自进化（Learning Loop），让 AI 更可靠、越用越聪明。
或更短：
用 queen.skill 做系统强化，升级 Agent 的 Harness 与记忆能力。
Agent 在匹配到上述意图或触发词后，应按 SKILL.md 中的指引执行升级流程；具体步骤以安装包内 Skill 正文为准。
适用场景与注意¶
更适合谁
- 已在 OpenClaw（或兼容 SkillHub 安装方式的同类环境）上运行 Agent，希望系统性加强可靠性、记忆与演进能力，而不是只改一轮 prompt。
- 关注造物主系列能力，但不想先跑 king 的开发者。
使用上需注意
- 本文中的 Harness、MemPalace、Learning Loop 来自官方简介与触发词列表，代表 Skill 覆盖的问题域；若需字段级配置或目录结构，请以安装后的
SKILL.md及附带资源为准。 - SkillHub 统计（抓取时）：评分 100000，下载 809，安装 8；标签为 ai-agent。数据会随平台更新变化，引用时以 SkillHub 页面为准。
- 架构升级往往涉及现有工作区与记忆存储，操作前建议备份关键配置与数据。
结尾¶
queen.skill 把「升级 Agent、系统强化、记忆与 Learning Loop」收敛成可安装的 OpenClaw 向 Skill，并与造物主系列中的 king 解耦，适合在已有 Agent 上按需补强。
- SkillHub 页面：https://www.skillhub.cn/skills/user_5982371c/queen
- API 入口：https://api.skillhub.cn/user_5982371c/queen
- 安装说明：https://skillhub.cn/install/skillhub.md
