从零开始，5 分钟搭建你的三省六部 AI 协同系统
三省六部基于 OpenClaw 运行，请先安装：
# macOS
brew install openclaw
# 或下载安装包
# https://openclaw.ai/download安装完成后初始化：
openclaw initgit clone https://github.com/cft0808/edict.git
cd edict
chmod +x install.sh && ./install.sh安装脚本会自动完成：
- ✅ 创建 12 个 Agent Workspace（
~/.openclaw/workspace-*） - ✅ 写入各省部 SOUL.md 人格文件
- ✅ 注册 Agent 及权限矩阵到
openclaw.json - ✅ 配置旨意数据清洗规则
- ✅ 构建 React 前端到
dashboard/dist/（需 Node.js 18+） - ✅ 初始化数据目录
- ✅ 执行首次数据同步
- ✅ 重启 Gateway 使配置生效
在 OpenClaw 中配置消息渠道（Feishu / Telegram / Signal），将 taizi（太子）Agent 设为旨意入口。太子会自动分拣闲聊与指令，指令类消息提炼标题后转发中书省。
# 查看当前渠道
openclaw channels list
# 添加飞书渠道（入口设为太子）
openclaw channels add --type feishu --agent taizi参考 OpenClaw 文档：https://docs.openclaw.ai/channels
# 终端 1：数据刷新循环（每 15 秒同步）
bash scripts/run_loop.sh
# 终端 2：看板服务器
python3 dashboard/server.py
# 打开浏览器
open http://127.0.0.1:7891💡 提示：
run_loop.sh每 15 秒自动同步数据。可用&后台运行。
💡 看板即开即用：
server.py内嵌dashboard/dashboard.html，无需额外构建。Docker 镜像包含预构建的 React 前端。
通过消息渠道发送任务（太子会自动识别并转发到中书省）：
请帮我用 Python 写一个文本分类器：
1. 使用 scikit-learn
2. 支持多分类
3. 输出混淆矩阵
4. 写完整的文档
- 📋 旨意看板 — 观察任务在各状态之间流转
- 🔭 省部调度 — 查看各部门工作分布
- 📜 奏折阁 — 任务完成后自动归档为奏折
任务流转路径：
收件 → 太子分拣 → 中书规划 → 门下审议 → 已派发 → 执行中 → 已完成
看板 → 📜 旨库 → 选择模板 → 填写参数 → 下旨
9 个预设模板：周报生成 · 代码审查 · API 设计 · 竞品分析 · 数据报告 · 博客文章 · 部署方案 · 邮件文案 · 站会摘要
看板 → ⚙️ 模型配置 → 选择新模型 → 应用更改
约 5 秒后 Gateway 自动重启生效。
看板 → 🛠️ 技能配置 → 查看已安装技能 → 点击添加新技能
在旨意看板或任务详情中，点击 ⏸ 叫停 或 🚫 取消 按钮
看板 → 📰 天下要闻 → ⚙️ 订阅管理 → 选择分类 / 添加源 / 配飞书推送
# 确认服务器正在运行
python3 dashboard/server.py# 检查 Gateway 状态
openclaw gateway status
# 必要时重启
openclaw gateway restart# 检查刷新循环是否运行
ps aux | grep run_loop
# 手动执行一次同步
python3 scripts/refresh_live_data.py# 检查对应 Agent 的进程
openclaw agent status <agent-id>
# 重启指定 Agent
openclaw agent restart <agent-id>等待约 5 秒让 Gateway 重启完成。仍不生效则：
python3 scripts/apply_model_changes.py
openclaw gateway restart- 🏠 项目首页
- 📖 README
- 🤝 贡献指南
- 💬 OpenClaw 文档
- 📮 公众号 · cft0808 — 架构拆解 / 踩坑复盘 / Token 省钱术