Негізгі Дағды Пакетін Орнату

Агенттеріңіз белсенді. Енді оларға алғашқы нақты тапсырманы беріңіз. BALIA OS орналастыруға дайын үш кіріктірілген дағдымен бірге келеді.

Дағды	Мақсаты
lightpanda	Жылдам веб-іздеу және скрапинг
summarize	Ұзын мәтіндерді немесе веб-беттерді автоматты қорытындылау
clawsec	Қауіпсіздікті бақылау және жаңа дағдыларды карантинге алу

Егер 4-бөлімде орнатушыны жүктеп алсаңыз, тікелей пайдалана аласыз. (Жоқ болса, 4-бөлімге оралып, алдымен install_core_pack.py жүктеп алыңыз.)

Агентке орындатуды тапсыру

> Агентіңіздің идентификаторы `.env` файлындағы `AGENT_ID` мәні болып табылады.
openclaw agent --agent [агент-идентификаторыңыз] "Келесіні орындаңыз:
python install_core_pack.py --lang kk
(The token will be read automatically from your .env file)
Аяқтағаннан кейін Discord-қа хабарлаңыз."

Агент автоматты түрде:

1. Токенді аутентификациялайды
2. Негізгі дағды пакетін жүктейді (lightpanda / summarize / clawsec)
3. ~/.opengoat/skills/ орналастырады
4. _SKILL_INDEX.md жаңартады
5. Discord-қа «Негізгі дағды пакеті орнатылды» деп хабарлайды

Discord растауын алғаннан кейін төменде жалғастырыңыз.

---

Дағдылар мен Кассеталар дегеніміз не

Агенттеріңіз жұмыс істеп тұр. Оларда жеке тұлғалар, есеп беру тәртібі және Discord арналары бар. Бірақ қазіргі уақытта олар қай салада жұмыс істейтінін білмейді. Мейрамхана басқарып жатырмыз ба, сауда операцияларын жүргізіп жатырмыз ба, әлде заң кеңсесіне қолдау көрсетіп жатырмыз ба — олар мұны білмейді.

Дағдылар — сіз жазып, агенттеріңізге беретін білім файлдары. Әрбір дағды агентке нақты бір тапсырманы орындауды үйретеді: броньдарды қалай басқару керек, P&L есебін қалай жасау керек, SNS жазбасын қалай дайындау керек. Агентке неғұрлым көп дағды берсеңіз, ол соғұрлым көп нәрсе жасай алады.

Кассета — тақырып бойынша біріктірілген дағдылар қапшығы. Ол жұмыс режимін білдіреді. Мейрамхана операторының restaurant-ops кассетасы болуы мүмкін. Контент жасаушының youtube кассетасы және social-media кассетасы болуы мүмкін. Бір агент сол күні не істеу керек екеніне байланысты кассеталар арасында ауыса алады.

Кассета жүйесі режимге негізделген. ACTIVE_MODE.txt деген бір файл барлық агенттерге қазір қандай кассета белсенді екенін хабарлайды. Режимді ауыстырған кезде сіз сол файлды жаңартасыз. Агенттер сеанс басында оны оқып, дұрыс дағдыларды автоматты түрде жүктейді.

Бұл мынаны білдіреді:

• Бүгін: ACTIVE_MODE.txt youtube деп жазылған → агенттер YouTube дағдыларын жүктейді
• Ертең: trade деп өзгертесіз → агенттер сауда дағдыларын жүктейді
• Агент өзгермейді. Режим өзгереді.

Келесі аптада youtube-қа қайта оралсаңыз, агенттеріңіз дәл тоқтаған жерінен жалғастырады — LIVE_LEDGER жетістіктерді есте сақтайды, ал KNOWLEDGE алынған сабақтарды сақтайды. Әрбір режим өзінің жадын дербес жүргізеді.

---

Кассета Қапшығының Құрылымы

INFO

~/.openclaw/workspace-[agentid]/ └── cassettes/ ├── ACTIVE_MODE.txt ← Бір сөз: белсенді режим атауы ├── archive/ ← LIVE_LEDGER және KNOWLEDGE толып кетсе ├── youtube/ │ ├── SKILL_YOUTUBE.md ← Осы режим үшін дағдылар │ ├── WORKFLOW_YOUTUBE.md ← Қадамдық нұсқаулар │ ├── LIVE_LEDGER_YOUTUBE.md ← Жетістіктер, келесі әрекеттер (әр сеанста жаңартылады) │ └── KNOWLEDGE_YOUTUBE.md ← Жинақталған білім (әр сеанста жаңартылады) ├── 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 бір сөзден тұрады — белсенді кассета қапшығының атауы. Мысалы:

youtube

Сеанс басында әрбір агент ACTIVE_MODE.txt файлын оқиды, содан кейін сол қапшықтан төрт файлды жүктейді: SKILL, WORKFLOW, LIVE_LEDGER және KNOWLEDGE. LIVE_LEDGER соңғы сеанста қайда тоқтағанын хабарлайды. KNOWLEDGE осы саладағы бүгінге дейін жинақталған барлық білімді береді.

Сеанс соңында агент LIVE_LEDGER-ді (жетістіктер, келесі тапсырма) және KNOWLEDGE-ды (жаңа үйренілген заңдылықтар) жаңартады. Кез келген файл 800 жолдан асып кетсе, RECENT бөлімі archive/ қапшығына ауыстырылады — SUMMARY және PINNED бөлімдері әрдайым жоғарыда қалады.

Жоспарланған тапсырмалар (мысалы, күнделікті тексеру немесе түнгі есеп) режимге қарамастан орындалады — олар кассетада емес, агенттің AGENTS.md файлында анықталады.

---

AI қозғалтқышын таңдау

Әртүрлі кассеталар әртүрлі AI модельдерімен жақсырақ жұмыс істейді. Кассетаны жасаған кезде мұны бір рет орнатыңыз.

Кассета түрі	Ұсынылатын қозғалтқыш	Себебі
Крипто сауда / Нарық талдауы	Claude	Логикалық пайымдау, үлгілерді талдау, нюанстық баға беру
Кодтау / Техникалық автоматтандыру	Claude	Код сапасы, жөндеу, көп қадамды логика
Заңдық зерттеу / Шарт шолуы	Claude	Мұқият пайымдау, нюанстық тіл
Қаржы / Бухгалтерия / Есептілік	Claude	Құрылымдық талдау, дәл есептеу
Google Sheets / Docs / NotebookLM / Drive	Gemini	Google сервистерімен табиғи интеграция
YouTube / Бейне контент	Gemini	Бейнені тікелей талдайды; YouTube Studio-мен интеграцияланады
Gmail / Күнтізбе автоматтандыру	Gemini	Google Workspace-пен терең интеграция
Сату / Байланыс / Копирайтинг	GPT-4o	Табиғи сөйлесу, электрондық хат жасау
Көптілді байланыс	GPT-4o немесе Gemini	Жоғары деңгейлі көптілді мүмкіндіктер
Электрондық сауда / Өнім зерттеу	Claude немесе GPT-4o	Зерттеу тереңдігі, құрылымдық нәтиже

Егер Claude сіздің жағдайыңызға сәйкес келсе, сіз әлдеқашан дайынсыз — ол 3-бөлімде конфигурацияланды.

Gemini немесе GPT-4o үшін .env файлыңызға API кілтін қосу керек. Нұсқаулар төмендегі AI консьержінің 7-қадамында берілген.

---

Салалар бойынша Дағды Идеялары

Қандай дағдылар жасау керектігін білмей отырсыз ба? Міне, пайдалану жағдайлары бойынша бастапқы нүктелер.

Мейрамхана / Тамақ-ішімдік

• Броньдарды басқару және күнделікті кесте жасау
• Жеткізуші тапсырыстарын бақылау және қойма ескертулері
• Тұтынушылардың SNS жазбалары (күнделікті арнайы ұсыныстар, іс-шаралар)
• Пікірлерді бақылау және жауаптарды дайындау
• Апталық кіріс қорытындысы

Электрондық сауда / Физикалық өнімдер

• Өнім тізімін жасау
• Бәсекелес бағаларды бақылау
• Тапсырыс күйін қорытындылау
• Тұтынушы сауалдарына жауап дайындау
• Айлық сату есебі

Контент жасаушы / YouTuber

• Тақырып пен нобай идеяларын жасау
• Сценарий жоспарын дайындау
• Жариялау кестесін басқару
• Өнімділік көрсеткіштерін қорытындылау
• Қауымдастық пікірлеріне жауап дайындау

Фрилансер / Консультант

• Тапсырыс берушімен байланыс хаттарын дайындау
• Жоба күйі туралы есеп беру
• Шот-фактураларды бақылау және еске салу
• Шарт тармақтарын шолу (ерекше шарттарды белгілеу)
• Уақыт журналын қорытындылау

Шағын бизнес / Жалпы

• Күнделікті операциялар қорытындысы
• Қызметкерлермен байланыс хаттарын дайындау
• Заңдық сұрақтарды іріктеу (заңгер қажет болатын мәселелерді белгілеу)
• Чектер мен жазбалардан қаржылық қорытынды жасау
• Жеткізушімен байланысты басқару

Сіздің саланыз бұл тізімде жоқ па? Ештеңе емес — осы бөлімдегі AI консьержі сіздің командаңыздың нақты не істеуін қалайтыныңызға негізделіп, дағдыларды нөлден анықтауға көмектеседі.

---

Осы Бөлім Қалай Жұмыс Істейді

Төмендегі AI консьерж сұрауын пайдаланып:

1. Агенттеріңіздің күн сайын не істеу керектігін анықтаңыз
2. Қандай кассета атауы мен режимнен бастау керектігін шешіңіз
3. Дұрыс AI қозғалтқышын таңдаңыз
4. SKILL және WORKFLOW файлдарыңызды жасаңыз
5. ACTIVE_MODE.txt жалаушасын орнатыңыз
6. Агентіңіздің дұрыс режимді жүктейтінін тексеріңіз

Сұрауды Claude, ChatGPT немесе Gemini-ге қойыңыз. 2-бөлімдегі Команда Дизайн Құжатыңызды тіркеңіз.

---

▶ Мұны AI-ге енгізіп, бастап көріңіз

Жіберер алдында Команда Дизайн Құжатыңызды тіркеңіз.

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:
~/.openclaw/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