OpenClaw秘書OS 使える形への整理
OpenClaw/ひめのを大きな自動改造AIにせず、小さい巡回と根拠つき完了で強くする整理。
結論
一言でいうと、OpenClaw/ひめのは「何でも勝手にやるAI」へ広げるより、毎回小さく見回って、根拠つきで1つずつ片づける形が今いちばん強い。
健人くん向けには、次の3つだけ覚えればいい。
- 朝刊・heartbeat・調査は、見つけたことをその場で終わらせず、Viewや記録に残す。
- 「できた」は、テスト結果・表示確認・根拠リンク・止まった理由のどれかとセットにする。
- ブラウザを勝手に開く重い巡回ではなく、軽い確認と小さい修正を積む。
運用ルールへ落とすこと
- 見回り: heartbeat は異常時だけ鳴るアラームではなく、Discord、docs、失敗ログ、レポート、タスクを少しずつ見る巡回にする。
- 記録先: 役に立つ発見は、memory、タスク記録、TOOLS/AGENTS/SOUL、skill、View のどれかに必ず入れる。
- 完了条件: 「できた」は、コマンド結果、テスト、表示確認、根拠リンク、または明確な blocker とセットで扱う。
- 読み物化: 人に読ませる調査・提案は Markdown の置きっぱなしで終えず、View にしてスマホで読める形にする。
- 根拠: 外部情報を使うなら、本文中に source link を残す。
- 軽さ: 大きな自動改造AIにせず、毎回同じ条件で確認できる小さいスクリプトと短い作業枠を組み合わせる。
ひめのへの具体反映
- 巡回時は、公式docs、DiscordのOpenClaw話題、レポート品質、タスク停滞のどれか1つだけを選ぶ。
- レポート生成は
scripts/view_report.pyを使い、View URLを返す。 - Discordの発言は生ログで貼らず、「何が話題か」「ひめの運用に何を取り込むか」「根拠はどこか」に圧縮する。
- タスクを完了扱いにする前に、
scripts/task_ledger.py lintと対象スクリプトのテストまたは実行結果を添える。
次に見ること
今回の直しで、このレポートは「健人くんが何を判断すればいいか」は読める形になった。次は同じ出す前チェックで落ちている古いレポートを1件ずつ、結論・根拠・次の一手が本文だけで分かる形へ戻す。
ソース
- OpenClaw Agent workspace: https://docs.openclaw.ai/concepts/agent-workspace — workspace is private agent home; keep config/credentials/sessions outside git
- OpenClaw Automation & tasks: https://docs.openclaw.ai/automation — cron for exact timing, heartbeat for contextual patrol, tasks for detached work
- OpenClaw Heartbeat: https://docs.openclaw.ai/gateway/heartbeat — heartbeat is periodic main-session turn; use HEARTBEAT.md as tiny checklist
- OpenClaw Memory: https://docs.openclaw.ai/concepts/memory — plain Markdown memory; only written facts survive
- OpenClaw Skills: https://docs.openclaw.ai/tools/skills — repeatable procedures should become workspace skills
- OpenClaw Sub-agents: https://docs.openclaw.ai/tools/subagents — long/parallel work should be isolated and push-based
- Anthropic: Building effective agents: https://www.anthropic.com/research/building-effective-agents — prefer simple composable workflows; use agents when flexibility is worth cost
- Hamel Husain: LLM Evals FAQ: https://hamel.dev/blog/posts/evals-faq/ — use real traces, error analysis, and iterative eval refinement
- HumanLayer: 12 Factor Agents: https://www.humanlayer.dev/blog/12-factor-agents — AIの自由記述をそのまま実行せず、道具の入力を決まった形にして安全に動かす