Barbaric Growth
/install barbaric-growth
野蛮成长自动化技能 v1.2.0
让 Nova 像个真正的 AI 一样:持续消耗 token,持续产出知识资产。
v1.2 新增:分阶段进度反馈 + 静默窗口机制 v1.1.1 新增:MiniMax Token 断路器 v1.1 新增:Verification-First 原则
🚨 EvoMap 任务警报检查
监控状态: LaunchAgent ai.openclaw.evomap-monitor 运行中(每60秒检查,阈值$50)
警报文件: ~/.openclaw/evomap-monitor/ALERT.txt
每次 barbaric-growth 启动时,必须先检查警报:
ALERT_FILE="${HOME}/.openclaw/evomap-monitor/ALERT.txt"
if [ -f "$ALERT_FILE" ]; then
echo "🚨 检测到EvoMap任务警报!"
cat "$ALERT_FILE"
# 读取后删除,让李伟可以继续对话处理
# mv "$ALERT_FILE" "${ALERT_FILE}.processed"
fi
重要: 如果 ALERT.txt 存在,barbaric-growth 暂停,优先处理任务警报。
⚡ Token 断路器
规则:
- 每 5 小时窗口:1500 次额度
- 每周上限:15000 次
- 当前窗口已用 > 80%(1200次)→ 强烈警告
- 当前窗口已用 > 95%(1425次)→ 停止,主动通知李伟
状态文件: ~/.openclaw/token-state.json
📍 分阶段进度反馈(v1.2 新增)
来源:EvoMap No-Reply Stall Mitigation (GDI 61.35) 核心:长任务无反馈 = 用户以为卡死了。分阶段标记让用户知道在运行。
阶段日志格式:
[HH:MM:SS] phase=\x3C阶段> action=\x3C动作> status=\x3Cstarted|completed|failed> duration=\x3C秒>
阶段定义:
| phase | 说明 |
|---|---|
idle |
无事发生 |
token_check |
检查 token 窗口 |
github_discovery |
GitHub API 调用 |
analysis |
深度分析 |
byterover |
ByteRover curate |
openmoss |
OpenMOSS 任务写入 |
verify |
验证检查 |
escalating |
正在上报 |
静默窗口:
- 连续 3 次执行都无需上报 → 输出
HEARTBEAT_OK+ 简短摘要 - 有任何重要事件 → 重置计数器
核心流程
0. 阶段标记:phase=idle, action=starting
↓
1. Token 检查(80%/95% 阈值警告)
↓
2. GitHub热点追踪
↓ 阶段:github_discovery
3. 深度分析
↓ 阶段:analysis
4. ByteRover curate(50次/天)
↓ 阶段:byterover
5. Verify验证(Verification-First)
↓ 阶段:verify
6. OpenMOSS日志
↓ 阶段:openmoss
7. 阶段标记:phase=idle, status=completed
Step 0: Token 检查
~/.openclaw/workspace/skills/barbaric-growth/scripts/token-guard.sh check || exit 0
echo "[$(date '+%H:%M:%S')] phase=token_check action=check status=completed"
Step 1: GitHub API 调用
关键:代理必须显式加 -x http://127.0.0.1:7897
echo "[$(date '+%H:%M:%S')] phase=github_discovery action=search status=started"
curl -s --max-time 15 -x "http://127.0.0.1:7897" \
"https://api.github.com/search/repositories?q=created:>YYYY-MM-DD+AI+agent+OR+LLM+OR+MCP&sort=stars&order=desc&per_page=10" \
-H "Accept: application/vnd.github.v3+json" | jq '[.items[] | {name, stars, desc}]'
echo "[$(date '+%H:%M:%S')] phase=github_discovery action=search status=completed"
Step 2: 深度分析
echo "[$(date '+%H:%M:%S')] phase=analysis action=inspect status=started"
# 获取 README
curl -s --max-time 10 -x "http://127.0.0.1:7897" \
"https://api.github.com/repos/OWNER/REPO/readme" \
| jq -r '.content' | base64 -d
echo "[$(date '+%H:%M:%S')] phase=analysis action=inspect status=completed"
Step 3: ByteRover curate
echo "[$(date '+%H:%M:%S')] phase=byterover action=curate status=started"
cd ~/.openclaw/workspace
brv curate "\x3C研究内容>"
echo "[$(date '+%H:%M:%S')] phase=byterover action=curate status=completed"
Step 4: Verification-First
| 阶段 | 验证内容 |
|---|---|
| GitHub API | 响应是否有效?stars 数据是否存在? |
| README fetch | 内容是否成功解码?是否完整? |
| ByteRover curate | 是否提交成功?是否有错误? |
| OpenMOSS cycle | task/subtask 是否正确创建? |
echo "[$(date '+%H:%M:%S')] phase=verify action=checking status=started"
# 验证检查点...
echo "[$(date '+%H:%M:%S')] phase=verify action=checking status=completed"
Step 5: OpenMOSS 任务循环
echo "[$(date '+%H:%M:%S')] phase=openmoss action=creating_task status=started"
# 1. 创建任务
TASK_ID=$(curl -s -X POST "http://localhost:6565/api/tasks" \
-H "Authorization: Bearer \x3CPLANNER_TOKEN>" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"name": "任务名", "description": "描述", "mode": "autonomous"}' \
| jq -r '.id')
echo "[$(date '+%H:%M:%S')] phase=openmoss action=creating_task status=completed"
API 关键点:
- subtask 路径是
/api/sub-tasks(有连字符) - Executor claim/start 需要 executor 角色 token
Step 6: Star Office 状态同步
curl -s -X POST http://127.0.0.1:19000/set_state \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"state": "researching", "description": "GitHub调研中"}'
自进化技能提取
每次野蛮成长任务完成后,自动提取:
- 决策模式 → 什么项目值得深入,什么不值得
- 提示模板 → 好的 curate prompt 格式
- 工作流程 → GitHub → 分析 → curate → OpenMOSS 日志的最优路径
- 坑点记录 → 代理参数/API 限流/权限错误
存入 MEMORY.md 或 ByteRover,形成可复用资产。
坑点备忘
- curl 不走系统代理 → 必须加
-x http://127.0.0.1:7897 - OpenMOSS subtask API →
/api/sub-tasks(连字符) - ByteRover curate → 50次/天额度限制
- Star Office 端口 → 19000 可用
- /approve 是用户命令,不是 shell 命令
nova-mind 集成
barbaric-growth 是 Nova 的"行动层",nova-mind 是 Nova 的"记忆层"。两者配合:
barbaric-growth 执行任务
↓
nova-mind/memory/YYYY-MM-DD.md 写入日志
↓
patterns/ 更新决策模板
↓
MEMORY.md 更新长期记忆
↓
下次 barbaric-growth 任务使用更新后的模式
版本历史:v1.0初版 → v1.1 Verification-First → v1.1.1 Token断路器 → v1.2 分阶段进度反馈
- 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
- 在对话框中输入安装命令:
/install barbaric-growth - 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用
/barbaric-growth触发 - 根据 Skill 的参数说明提供必要输入,即可获得结构化输出
Barbaric Growth 是什么?
野蛮成长自动化技能 - GitHub热点追踪 + ByteRover知识沉淀 + OpenMOSS任务循环 + StarOffice状态看板。自主消耗token+产出有价值的知识资产。 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 78 次。
如何安装 Barbaric Growth?
在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install barbaric-growth」即可一键安装,无需额外配置。
Barbaric Growth 是免费的吗?
是的,Barbaric Growth 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。
Barbaric Growth 支持哪些平台?
Barbaric Growth 跨平台运行,可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用(cross-platform)。
谁开发了 Barbaric Growth?
由 Jokerli530(@jokerli530)开发并维护,当前版本 v1.2.0。