我的实习生 - Hermes 和 Openclaw 中的调研工作流
调研交给 AI，省的是写作时间，没省的是判断成本。这篇用三个量化指标（divergence/coverage/credibility）+ FSM 状态机 + 双层控制回路，把 Wikipedia 漫游时那套自然校正机制重新编码进 Hermes 调研系统。
从 OpenClaw 到 Hermes Agent
龙虾调教系列续篇。前五篇建立在 OpenClaw 上，这篇记录迁移到 Hermes Agent 之后，如何把原来那套改造思路在新底座上重新实现——以及哪些地方变得更好了。
龙虾调教（完结篇）：从零搭建项目管理的 OpenClaw 助理
前四篇文章解释了为什么这样设计。这篇只讲怎么做——从零开始，把 OpenClaw 配置成一个帮你跑 Linear + GitHub 全链路项目管理的 AI 助理。
龙虾调教（二）：让 OpenClaw 帮你把重复工作变成 SOP
本文介绍如何在 OpenClaw 中构建三层 Workflow 系统——通过 AGENTS.md 元规则、WORKFLOW.md 索引和 Playbook 文件，将重复性工作 SOP 化，让 AI 助手读完几个文件就能独立执行任何重复任务，无需每次重新解释。
龙虾调教（一）：成长为个人助手
本文记录了从默认安装出发，逐步将 OpenClaw 配置为私人助理的完整过程——注入身份与行为规范、建立跨 session 的持久记忆、扩展自定义 Skills的过程，让它真正融入你的工作流，而不只是一个问答工具。