# edict **Repository Path**: lv-yida/edict ## Basic Information - **Project Name**: edict - **Description**: 🏛️ 三省六部制 · OpenClaw Multi-Agent Orchestration System — 9 specialized AI agents with real-time dashboard, model config, and full audit trails - **Primary Language**: Unknown - **License**: MIT - **Default Branch**: main - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 1 - **Created**: 2026-03-11 - **Last Updated**: 2026-03-13 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README

⚔️ 三省六部 · Edict

我用 1300 年前的帝国制度，重新设计了 AI 多 Agent 协作架构。
结果发现，古人比现代 AI 框架更懂分权制衡。

12 个 AI Agent（11 个业务角色 + 1 个兼容角色）组成三省六部：太子分拣、中书省规划、门下省审核封驳、尚书省派发、六部+吏部并行执行。
比 CrewAI 多一层制度性审核，比 AutoGen 多一个实时看板。

🎬 看 Demo · 🚀 30 秒体验 · 🏛️ 架构 · 📋 看板功能 · 📚 架构文档 · English · 参与贡献

OpenClaw Python Agents Dashboard License React Zero Backend Dependencies

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--- ## 🎬 Demo


🎥 三省六部 AI 多 Agent 协作全流程演示

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三省六部 Demo
飞书下旨 → 太子分拣 → 中书省规划 → 门下省审议 → 六部并行执行 → 奏折回报（30 秒）

> 🐳 **没有 OpenClaw？** 跑一行 `docker run -p 7891:7891 cft0808/edict` 即可体验完整看板 Demo（预置模拟数据）。 --- ## 🤔 为什么是三省六部？ 大多数 Multi-Agent 框架的套路是： > *"来，你们几个 AI 自己聊，聊完把结果给我。"* 然后你拿到一坨不知道经过了什么处理的结果，无法复现，无法审计，无法干预。 **三省六部的思路完全不同** —— 我们用了一个在中国存在 1400 年的制度架构： ``` 你 (皇上) → 太子 (分拣) → 中书省 (规划) → 门下省 (审议) → 尚书省 (派发) → 六部 (执行) → 回奏 ``` 这不是花哨的 metaphor，这是**真正的分权制衡**： | | CrewAI | MetaGPT | AutoGen | **三省六部** | |---|:---:|:---:|:---:|:---:| | **审核机制** | ❌ 无 | ⚠️ 可选 | ⚠️ Human-in-loop | **✅ 门下省专职审核 · 可封驳** | | **实时看板** | ❌ | ❌ | ❌ | **✅ 军机处 Kanban + 时间线** | | **任务干预** | ❌ | ❌ | ❌ | **✅ 叫停 / 取消 / 恢复** | | **流转审计** | ⚠️ | ⚠️ | ❌ | **✅ 完整奏折存档** | | **Agent 健康监控** | ❌ | ❌ | ❌ | **✅ 心跳 + 活跃度检测** | | **热切换模型** | ❌ | ❌ | ❌ | **✅ 看板内一键切换 LLM** | | **技能管理** | ❌ | ❌ | ❌ | **✅ 查看 / 添加 Skills** | | **新闻聚合推送** | ❌ | ❌ | ❌ | **✅ 天下要闻 + 飞书推送** | | **部署难度** | 中 | 高 | 中 | **低 · 一键安装 / Docker** | > **核心差异：制度性审核 + 完全可观测 + 实时可干预**
🔍 为什么「门下省审核」是杀手锏？（点击展开）
CrewAI 和 AutoGen 的 Agent 协作模式是 **"做完就交"**——没有人检查产出质量。就像一个公司没有 QA 部门，工程师写完代码直接上线。 三省六部的 **门下省** 专门干这件事： - 📋 **审查方案质量** —— 中书省的规划是否完备？子任务拆解是否合理？ - 🚫 **封驳不合格的产出** —— 不是 warning，是直接打回重做 - 🔄 **强制返工循环** —— 直到方案达标才放行 这不是可选的插件——**它是架构的一部分**。每一个旨意都必须经过门下省，没有例外。 这就是为什么三省六部能处理复杂任务而结果可靠：因为在送到执行层之前，有一个强制的质量关卡。1300 年前唐太宗就想明白了——**不受制约的权力必然会出错**。
--- ## ✨ 功能全景 ### 🏛️ 十二部制 Agent 架构 - **太子** 消息分拣 —— 闲聊自动回复，旨意才建任务 - **三省**（中书·门下·尚书）负责规划、审议、派发 - **七部**（户·礼·兵·刑·工·吏 + 早朝官）负责专项执行 - 严格的权限矩阵 —— 谁能给谁发消息，白纸黑字 - 每个 Agent 独立 Workspace · 独立 Skills · 独立模型 - **旨意数据清洗** —— 标题/备注自动剥离文件路径、元数据、无效前缀 ### 📋 军机处看板（10 个功能面板）
**📋 旨意看板 · Kanban** - 按状态列展示全部任务 - 省部过滤 + 全文搜索 - 心跳徽章（🟢活跃 🟡停滞 🔴告警） - 任务详情 + 完整流转链 - 叫停 / 取消 / 恢复操作 **🔭 省部调度 · Monitor** - 可视化各状态任务数量 - 部门分布横向条形图 - Agent 健康状态实时卡片
**📜 奏折阁 · Memorials** - 已完成旨意自动归档为奏折 - 五阶段时间线：圣旨→中书→门下→六部→回奏 - 一键复制为 Markdown - 按状态筛选 **📜 旨库 · Template Library** - 9 个预设圣旨模板 - 分类筛选 · 参数表单 · 预估时间和费用 - 预览旨意 → 一键下旨
**👥 官员总览 · Officials** - Token 消耗排行榜 - 活跃度 · 完成数 · 会话统计 **📰 天下要闻 · News** - 每日自动采集科技/财经资讯 - 分类订阅管理 + 飞书推送
**⚙️ 模型配置 · Models** - 每个 Agent 独立切换 LLM - 应用后自动重启 Gateway（~5秒生效） **🛠️ 技能配置 · Skills** - 各省部已安装 Skills 一览 - 查看详情 + 添加新技能
**💬 小任务 · Sessions** - OC-* 会话实时监控 - 来源渠道 · 心跳 · 消息预览 **🎬 上朝仪式 · Ceremony** - 每日首次打开播放开场动画 - 今日统计 · 3.5秒自动消失
--- ## 🖼️ 截图 ### 旨意看板 ![旨意看板](docs/screenshots/01-kanban-main.png)
📸 展开查看更多截图 ### 省部调度 ![省部调度](docs/screenshots/02-monitor.png) ### 任务流转详情 ![任务流转详情](docs/screenshots/03-task-detail.png) ### 模型配置 ![模型配置](docs/screenshots/04-model-config.png) ### 技能配置 ![技能配置](docs/screenshots/05-skills-config.png) ### 官员总览 ![官员总览](docs/screenshots/06-official-overview.png) ### 会话记录 ![会话记录](docs/screenshots/07-sessions.png) ### 奏折归档 ![奏折归档](docs/screenshots/08-memorials.png) ### 圣旨模板 ![圣旨模板](docs/screenshots/09-templates.png) ### 天下要闻 ![天下要闻](docs/screenshots/10-morning-briefing.png) ### 上朝仪式 ![上朝仪式](docs/screenshots/11-ceremony.png)
--- ## 🚀 30 秒快速体验 ### Docker 一键启动 ```bash docker run -p 7891:7891 cft0808/sansheng-demo ``` 打开 http://localhost:7891 即可体验军机处看板。
⚠️ 遇到 exec format error？（点击展开） 如果你在 **x86/amd64** 机器（如 Ubuntu、WSL2）上看到： ``` exec /usr/local/bin/python3: exec format error ``` 这是因为镜像架构不匹配。请使用 `--platform` 参数： ```bash docker run --platform linux/amd64 -p 7891:7891 cft0808/sansheng-demo ``` 或使用 docker-compose（已内置 `platform: linux/amd64`）： ```bash docker compose up ```
### 完整安装 #### 前置条件 - [OpenClaw](https://openclaw.ai) 已安装 - Python 3.9+ - macOS / Linux #### 安装 ```bash git clone https://github.com/cft0808/edict.git cd edict chmod +x install.sh && ./install.sh ``` 安装脚本自动完成： - ✅ 创建全量 Agent Workspace（含太子/吏部/早朝，兼容历史 main） - ✅ 写入各省部 SOUL.md（角色人格 + 工作流规则 + 数据清洗规范） - ✅ 注册 Agent 及权限矩阵到 `openclaw.json` - ✅ 构建 React 前端（需 Node.js 18+，如未安装则跳过） - ✅ 初始化数据目录 + 首次数据同步 - ✅ 重启 Gateway 使配置生效 #### 启动 ```bash # 终端 1：数据刷新循环 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 ``` > 💡 **看板即开即用**：`server.py` 内嵌 `dashboard/dashboard.html`，Docker 镜像包含预构建的 React 前端 > 💡 详细教程请看 [Getting Started 指南](docs/getting-started.md) --- ## 🏛️ 架构 ``` ┌───────────────────────────────────┐ │ 👑 皇上（你） │ │ Feishu · Telegram · Signal │ └─────────────────┬─────────────────┘ │ 下旨 ┌─────────────────▼─────────────────┐ │ � 太子 (taizi) │ │ 分拣：闲聊直接回 / 旨意建任务 │ └─────────────────┬─────────────────┘ │ 传旨 ┌─────────────────▼─────────────────┐ │ 📜 中书省 (zhongshu) │ │ 接旨 → 规划 → 拆解子任务 │ └─────────────────┬─────────────────┘ │ 提交审核 ┌─────────────────▼─────────────────┐ │ 🔍 门下省 (menxia) │ │ 审议方案 → 准奏 / 封驳 🚫 │ └─────────────────┬─────────────────┘ │ 准奏 ✅ ┌─────────────────▼─────────────────┐ │ 📮 尚书省 (shangshu) │ │ 派发任务 → 协调六部 → 汇总回奏 │ └───┬──────┬──────┬──────┬──────┬───┘ │ │ │ │ │ ┌─────▼┐ ┌───▼───┐ ┌▼─────┐ ┌───▼─┐ ┌▼─────┐ │💰 户部│ │📝 礼部│ │⚔️ 兵部│ │⚖️ 刑部│ │🔧 工部│ │ 数据 │ │ 文档 │ │ 工程 │ │ 合规 │ │ 基建 │ └──────┘ └──────┘ └──────┘ └─────┘ └──────┘ ┌──────┐ │📋 吏部│ │ 人事 │ └──────┘ ``` ### 各省部职责 | 部门 | Agent ID | 职责 | 擅长领域 | |------|----------|------|---------| | � **太子** | `taizi` | 消息分拣、需求整理 | 闲聊识别、旨意提炼、标题概括 | | 📜 **中书省** | `zhongshu` | 接旨、规划、拆解 | 需求理解、任务分解、方案设计 | | 🔍 **门下省** | `menxia` | 审议、把关、封驳 | 质量评审、风险识别、标准把控 | | 📮 **尚书省** | `shangshu` | 派发、协调、汇总 | 任务调度、进度跟踪、结果整合 | | 💰 **户部** | `hubu` | 数据、资源、核算 | 数据处理、报表生成、成本分析 | | 📝 **礼部** | `libu` | 文档、规范、报告 | 技术文档、API 文档、规范制定 | | ⚔️ **兵部** | `bingbu` | 代码、算法、巡检 | 功能开发、Bug 修复、代码审查 | | ⚖️ **刑部** | `xingbu` | 安全、合规、审计 | 安全扫描、合规检查、红线管控 | | 🔧 **工部** | `gongbu` | CI/CD、部署、工具 | Docker 配置、流水线、自动化 | | 📋 **吏部** | `libu_hr` | 人事、Agent 管理 | Agent 注册、权限维护、培训 | | 🌅 **早朝官** | `zaochao` | 每日早朝、新闻聚合 | 定时播报、数据汇总 | ### 权限矩阵 > 不是想发就能发 —— 真正的分权制衡 | From ↓ \ To → | 太子 | 中书 | 门下 | 尚书 | 户 | 礼 | 兵 | 刑 | 工 | 吏 | |:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:| | **太子** | — | ✅ | | | | | | | | | | **中书省** | ✅ | — | ✅ | ✅ | | | | | | | | **门下省** | | ✅ | — | ✅ | | | | | | | | **尚书省** | | ✅ | ✅ | — | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | | **六部+吏部** | | | | ✅ | | | | | | | ### 任务状态流转 ``` 皇上 → 太子分拣 → 中书规划 → 门下审议 → 已派发 → 执行中 → 待审查 → ✅ 已完成 ↑ │ │ └──── 封驳 ─┘ 阻塞 Blocked ``` --- ## 📁 项目结构 ``` edict/ ├── agents/ # 12 个 Agent 的人格模板 │ ├── taizi/SOUL.md # 太子 · 消息分拣（含旨意标题规范） │ ├── zhongshu/SOUL.md # 中书省 · 规划中枢 │ ├── menxia/SOUL.md # 门下省 · 审议把关 │ ├── shangshu/SOUL.md # 尚书省 · 调度大脑 │ ├── hubu/SOUL.md # 户部 · 数据资源 │ ├── libu/SOUL.md # 礼部 · 文档规范 │ ├── bingbu/SOUL.md # 兵部 · 工程实现 │ ├── xingbu/SOUL.md # 刑部 · 合规审计 │ ├── gongbu/SOUL.md # 工部 · 基础设施 │ ├── libu_hr/ # 吏部 · 人事管理 │ └── zaochao/SOUL.md # 早朝官 · 情报枢纽 ├── dashboard/ │ ├── dashboard.html # 军机处看板（单文件 · 零依赖 · ~2500 行） │ ├── dist/ # React 前端构建产物（Docker 镜像内包含，本地可选） │ └── server.py # API 服务器（Python 标准库 · 零依赖 · ~1200 行） ├── scripts/ │ ├── run_loop.sh # 数据刷新循环（每 15 秒） │ ├── kanban_update.py # 看板 CLI（含旨意数据清洗 + 标题校验） │ ├── skill_manager.py # Skill 管理工具（远程/本地 Skills 添加、更新、移除） │ ├── sync_from_openclaw_runtime.py │ ├── sync_agent_config.py │ ├── sync_officials_stats.py │ ├── fetch_morning_news.py │ ├── refresh_live_data.py │ ├── apply_model_changes.py │ └── file_lock.py # 文件锁（防多 Agent 并发写入） ├── tests/ │ └── test_e2e_kanban.py # 端到端测试（17 个断言） ├── data/ # 运行时数据（gitignored） ├── docs/ │ ├── task-dispatch-architecture.md # 📚 详细架构文档：任务分发、流转、调度的完整设计（业务+技术） │ ├── getting-started.md # 快速上手指南 │ ├── wechat-article.md # 微信文章 │ └── screenshots/ # 功能截图（11 张） ├── install.sh # 一键安装脚本 ├── CONTRIBUTING.md # 贡献指南 └── LICENSE # MIT License ``` --- ## 🎯 使用方法 ### 向 AI 下旨 通过 Feishu / Telegram / Signal 给中书省发消息： ``` 给我设计一个用户注册系统，要求： 1. RESTful API（FastAPI） 2. PostgreSQL 数据库 3. JWT 鉴权 4. 完整测试用例 5. 部署文档 ``` **然后坐好，看戏：** 1. 📜 中书省接旨，规划子任务分配方案 2. 🔍 门下省审议，通过 / 封驳打回重规划 3. 📮 尚书省准奏，派发给兵部 + 工部 + 礼部 4. ⚔️ 各部并行执行，进度实时可见 5. 📮 尚书省汇总结果，回奏给你 全程可在**军机处看板**实时监控，随时可以**叫停、取消、恢复**。 ### 使用圣旨模板 > 看板 → 📜 旨库 → 选模板 → 填参数 → 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 ### 自定义 Agent 编辑 `agents//SOUL.md` 即可修改 Agent 的人格、职责和输出规范。 ### 增补 Skills（从网上连接） **三种方式添加 Skills：** #### 1️⃣ 看板 UI（最简单） ``` 看板 → 🔧 技能配置 → ➕ 添加远程 Skill → 输入 Agent + Skill 名称 + GitHub URL → 确认 → ✅ 完成 ``` #### 2️⃣ CLI 命令（最灵活） ```bash # 从 GitHub 添加 code_review skill 到中书省 python3 scripts/skill_manager.py add-remote \ --agent zhongshu \ --name code_review \ --source https://raw.githubusercontent.com/openclaw-ai/skills-hub/main/code_review/SKILL.md \ --description "代码审查技能" # 一键导入官方 skills 库到指定 agents python3 scripts/skill_manager.py import-official-hub \ --agents zhongshu,menxia,shangshu,bingbu,xingbu # 列出所有已添加的远程 skills python3 scripts/skill_manager.py list-remote # 更新某个 skill 到最新版本 python3 scripts/skill_manager.py update-remote \ --agent zhongshu \ --name code_review ``` #### 3️⃣ API 请求（自动化集成） ```bash # 添加远程 skill curl -X POST http://localhost:7891/api/add-remote-skill \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "agentId": "zhongshu", "skillName": "code_review", "sourceUrl": "https://raw.githubusercontent.com/...", "description": "代码审查" }' # 查看所有远程 skills curl http://localhost:7891/api/remote-skills-list ``` **官方 Skills Hub：** https://github.com/openclaw-ai/skills-hub 支持的 Skills： - `code_review` — 代码审查（Python/JS/Go） - `api_design` — API 设计审查 - `security_audit` — 安全审计 - `data_analysis` — 数据分析 - `doc_generation` — 文档生成 - `test_framework` — 测试框架设计 详见 [🎓 远程 Skills 资源管理指南](docs/remote-skills-guide.md) --- ## 🔧 技术亮点 | 特点 | 说明 | |------|------| | **React 18 前端** | TypeScript + Vite + Zustand 状态管理，13 个功能组件 | | **纯 stdlib 后端** | `server.py` 基于 `http.server`，零依赖，同时提供 API + 静态文件服务 | | **Agent 思考可视** | 实时展示 Agent 的 thinking 过程、工具调用、返回结果 | | **一键安装** | `install.sh` 自动完成全部配置 | | **15 秒同步** | 数据自动刷新，看板倒计时显示 | | **每日仪式** | 首次打开播放上朝开场动画 | | **远程 Skills 生态** | 从 GitHub/URL 一键导入能力，支持版本管理 + CLI + API + UI | --- ## � 深入了解 ### 核心文档 - **[📖 任务分发流转完整架构](docs/task-dispatch-architecture.md)** — **必读文档** - 详细讲解三省六部如何处理复杂任务的业务设计和技术实现 - 涵盖：9大任务状态机 / 权限矩阵 / 4阶段调度（重试→升级→回滚）/ Session JSONL数据融合 - 包含完整的使用案例、API端点说明、CLI工具文档 - 对标 CrewAI/AutoGen：为什么制度化>自由协作 - 故障场景与恢复机制 - **读这个文档会理解为什么三省六部这么强大**（9500+ 字，30 分钟完整理解） - **[🎓 远程 Skills 资源管理指南](docs/remote-skills-guide.md)** — Skills 生态 - 从网上连接和增补 skills，支持 GitHub/Gitee/任意 HTTPS URL - 官方 Skills Hub 预设能力库 - CLI 工具 + 看板 UI + Restful API - Skills 文件规范与安全防护 - 支持版本管理和一键更新 - **[⚡ Remote Skills 快速入门](docs/remote-skills-quickstart.md)** — 5 分钟上手 - 快速体验、CLI 命令、看板操作示例 - 创建自己的 Skills 库 - API 完整参考 + 常见问题 - **[🚀 快速上手指南](docs/getting-started.md)** — 新手入门 - **[🤝 贡献指南](CONTRIBUTING.md)** — 想参与贡献？从这里开始 --- ## 🔧 常见问题排查
❌ 任务总超时 / 下属完成了但无法传回太子 **症状**：六部或尚书省已完成任务，但太子收不到回报，最终超时。 **排查步骤**： 1. **检查 Agent 注册状态**： ```bash curl -s http://127.0.0.1:7891/api/agents-status | python3 -m json.tool ``` 确认 `taizi` agent 的 `statusLabel` 是 `alive`。 2. **检查 Gateway 日志**： ```bash ls /tmp/openclaw/ | tail -5 # 找到最新日志 grep -i "error\|fail\|unknown" /tmp/openclaw/openclaw-*.log | tail -20 ``` 3. **常见原因**： - Agent ID 不匹配（已在 v1.2 修复：`main` → `taizi`） - LLM provider 超时（增加了自动重试） - 僵尸 Agent 进程（运行 `ps aux | grep openclaw` 检查） 4. **强制重试**： ```bash # 手动触发巡检扫描（自动重试卡住的任务） curl -X POST http://127.0.0.1:7891/api/scheduler-scan \ -H 'Content-Type: application/json' -d '{"thresholdSec":60}' ```
❌ Docker: exec format error **症状**：`exec /usr/local/bin/python3: exec format error` **原因**：镜像架构（arm64）与主机架构（amd64）不匹配。 **解决**： ```bash # 方法 1：指定平台 docker run --platform linux/amd64 -p 7891:7891 cft0808/sansheng-demo # 方法 2：使用 docker-compose（已内置 platform） docker compose up ```
❌ Skill 下载失败 **症状**：`python3 scripts/skill_manager.py import-official-hub` 报错。 **排查**： ```bash # 测试网络连通性 curl -I https://raw.githubusercontent.com/openclaw-ai/skills-hub/main/code_review/SKILL.md # 如果超时，使用代理 export https_proxy=http://your-proxy:port python3 scripts/skill_manager.py import-official-hub --agents zhongshu ``` **常见原因**： - 中国大陆访问 GitHub raw 资源需要代理 - 网络超时（已增加到 30 秒 + 自动重试 3 次） - 官方 Skills Hub 仓库维护中
--- ## �🗺️ Roadmap > 完整路线图及参与方式：[ROADMAP.md](ROADMAP.md) ### Phase 1 — 核心架构 ✅ - [x] 十二部制 Agent 架构（太子 + 三省 + 七部 + 早朝官）+ 权限矩阵 - [x] 军机处实时看板（10 个功能面板 + 实时活动面板） - [x] 任务叫停 / 取消 / 恢复 - [x] 奏折系统（自动归档 + 五阶段时间线） - [x] 圣旨模板库（9 个预设 + 参数表单） - [x] 上朝仪式感动画 - [x] 天下要闻 + 飞书推送 + 订阅管理 - [x] 模型热切换 + 技能管理 + 技能添加 - [x] 官员总览 + Token 消耗统计 - [x] 小任务 / 会话监控 - [x] 太子消息分拣（闲聊自动回复 / 旨意建任务） - [x] 旨意数据清洗（路径/元数据/前缀自动剥离） - [x] 重复任务防护 + 已完成任务保护 - [x] 端到端测试覆盖（17 个断言） - [x] React 18 前端重构（TypeScript + Vite + Zustand · 13 组件） - [x] Agent 思考过程可视化（实时 thinking / 工具调用 / 返回结果） - [x] 前后端一体化部署（server.py 同时提供 API + 静态文件服务） ### Phase 2 — 制度深化 🚧 - [ ] 御批模式（人工审批 + 一键准奏/封驳） - [ ] 功过簿（Agent 绩效评分体系） - [ ] 急递铺（Agent 间实时消息流可视化） - [ ] 国史馆（知识库检索 + 引用溯源） ### Phase 3 — 生态扩展 - [ ] Docker Compose + Demo 镜像 - [ ] Notion / Linear 适配器 - [ ] 年度大考（Agent 年度绩效报告） - [ ] 移动端适配 + PWA - [ ] ClawHub 上架 --- ## 🤝 参与贡献 欢迎任何形式的贡献！详见 [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md) 特别欢迎的方向： - 🎨 **UI 增强**：深色/浅色主题、响应式、动画优化 - 🤖 **新 Agent**：适合特定场景的专职 Agent 角色 - 📦 **Skills 生态**：各部门专用技能包 - 🔗 **集成扩展**：Notion · Jira · Linear · GitHub Issues - 🌐 **国际化**：日文 · 韩文 · 西班牙文 - 📱 **移动端**：响应式适配、PWA --- ## 📂 案例 `examples/` 目录收录了真实的端到端使用案例： | 案例 | 旨意 | 涉及部门 | |------|------|----------| | [竞品分析](examples/competitive-analysis.md) | "分析 CrewAI vs AutoGen vs LangGraph" | 中书→门下→户部+兵部+礼部 | | [代码审查](examples/code-review.md) | "审查这段 FastAPI 代码的安全性" | 中书→门下→兵部+刑部 | | [周报生成](examples/weekly-report.md) | "生成本周工程团队周报" | 中书→门下→户部+礼部 | 每个案例包含：完整旨意 → 中书省规划 → 门下省审核意见 → 各部执行结果 → 最终奏折。 --- ## ⭐ Star History 如果这个项目让你会心一笑，请给个 Star ⚔️ [![Star History Chart](https://api.star-history.com/svg?repos=cft0808/edict&type=Date)](https://star-history.com/#cft0808/edict&Date) --- ## 📮 朕的邸报——公众号 > 古有邸报传天下政令，今有公众号聊 AI 架构。

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你会看到： - 🏛️ **架构拆解** —— 三省六部到底怎么分权制衡的？12 个 Agent 各司何职？ - 🔥 **踩坑复盘** —— Agent 吵架了怎么办？Token 烧光了怎么省？门下省为什么总封驳？ - 🛠️ **Issue 修复实录** —— 每个 bug 都是一道奏折，看朕如何批红 - 💡 **Token 省钱术** —— 用 1/10 的 token 跑出门下省审核效果的秘密 - 🎭 **Agent 人设彩蛋** —— 六部的 SOUL.md 是怎么写出来的？ > *"朕让 AI 上朝，结果 AI 比朕还卷。"* —— 关注后你会懂的。 --- ## 📄 License [MIT](LICENSE) · 由 [OpenClaw](https://openclaw.ai) 社区构建 ---

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