不写主循环
把 OpenClaw 焊成工作台

1.1 先看一组反差数字

Python 包只有 768 行，Skill 有 112 个。 这组数字本身就是架构声明：

Easel 的产品不在「再写一个 Agent 循环」，而在「给一个现成的 Agent 配上社媒领域的手、规矩和工位」。

README 开篇那句最重要：

你的私人、持续进化的社媒运营助手。从一个想法开始，完成发现、策划、创作、发布与复盘。

六个平台写进能力表：小红书、抖音、快手、知乎、B 站、微信视频号。研究愿景写得很直白——把实验室里的社交智能，接到创作者每天真的要发的那条内容上。

1.2 它明确不是什么

README 还写了两条使用警告，值得当成产品约束读：

1. 推荐 Web 前端，CLI 只是入口之一。
2. 谨慎自动发布到小红书——平台可能检测自动化，有验证、限流、风控。预览 + 人确认后再发。

1.3 谁在做、向谁致谢

浙大 REAL Lab + 北大 OpenDCAI。docs/ACKNOWLEDGMENTS.md 把 112 个 Skill 的来源摊开：卡片模板明确写了借鉴 nexu-io/open-design，去 AI 味借鉴「说人话」，模板复用借鉴 fabric……每个 Skill 目录另有 EASEL-META.md 记来源。这很诚实：技能库是汇编 + 自研，不是从零发明社媒方法论。工程贡献在把它们收成同一套契约（frontmatter、outputs、闸门、画像）。

🧠 一句话：Easel 卖的是「会记住你账号的内容搭档」，工程上它是 OpenClaw 的垂直宿主。本系列里，Open Design 把 25 个 CLI 当引擎做设计；Easel 把 1 个 OpenClaw 当引擎做社媒。

2.1 装配图

flowchart TB
    subgraph UI["① 你能看到的"]
        WEB["React 工作台
对话 / 技能库 / 内容库 / 账号 / 画像
热点 / 日历 / 发布 / 复盘"]
        CLI["easel chat / skill / doctor"]
    end
    subgraph HOST["② 整合层（Easel 自己写的）"]
        PY["easel/ 768 行
persona · timeouts · CLI"]
        API["web/app.py 2509 行
SSE · 登录 · 发布 · 产物树"]
        SS["skills/shared/scripts 44 个
output_paths · manifest · content_guard"]
    end
    subgraph ENGINE["③ 借来的引擎"]
        OC["openclaw --profile easel
gateway :18789"]
        WS["~/.openclaw/workspace-easel/
SOUL.md + AGENTS.md + skills 副本"]
    end
    subgraph DISK["④ 项目磁盘（唯一真相）"]
        SK["skills/openclaw/ 112 SKILL"]
        PF["profiles/ 六维画像"]
        OUT["outputs/ 内容项目"]
        ENV[".env 模型与媒体 Key"]
    end

    WEB --> API
    CLI --> PY
    API -->|subprocess + 画像前缀| OC
    PY -->|subprocess + 画像前缀| OC
    OC --> WS
    WS -.symlink.-> PF
    WS -.symlink.-> OUT
    OC -->|"cd 到项目根再跑脚本"| SK
    SK --> SS
    SS --> OUT

2.2 完整技术栈

pyproject.toml:25-26 的 CLI 入口只有一行：easel = "easel.cli:main"。Web 不是 Python 包里的 ASGI 应用，而是 easel web 再 subprocess 去跑 web/app.py（easel/cli.py:157-166）。

2.3 被否方案，从注释里读出来

整合层非常薄，但注释里全是「我们试过、翻过车、才收敛到这里」：

🧠 一句话：Easel 的 Python 代码少，是因为它把循环外包了；它真正花力气的地方，是把外包之后必然出现的竞态、超时、会话丢失、密钥泄露，一个一个焊死。

3.1 五层写在哪

产品层（README）和 Agent 层（AGENTS.md）用的是同一套词：

openclaw/workspace/AGENTS.md:41 写得很克制：

清晰单层任务直接执行；跨两层以上或明显多步骤任务先给简短 Plan。一个任务可组合多个 SKILL，但不要运行无关层。

没有一个 Python 类叫 WorkflowEngine 按层调度。五层是写给模型看的分工规则，落地靠两样东西：

1. 每个 SKILL.md 的 YAML layer:（路由与文档）
2. 跨层时 manifest.py 在 outputs/<主题>/.easel.json 里记「产物路径 + 一句结论」（docs/SKILL-SPEC.md:136-149）

3.2 纵向编排的薄索引

AGENTS.md 对跨层的规定（openclaw/workspace/AGENTS.md:43-45）：

• 跨两层以上才建 manifest；单层不建
• 每层完成或失败都登记
• 下游用 latest / read 取上游，不重新推导、不整块转发
• 完整载荷写文件，关键决策写 brief.md

docs/SKILL-SPEC.md:157-159 把原则说得更狠：manifest 只当薄索引，summary 一行给编排层路由，outputs[] 指路径，不复制内容。

这和编程 Agent 把中间结果堆在对话里，是相反的哲学：对话是控制面，磁盘是数据面。

sequenceDiagram
    participant U as 用户
    participant A as OpenClaw Agent
    participant M as manifest.py
    participant D as outputs/主题/
    U->>A: 帮我做一条小红书并排期发布
    A->>A: Plan：discover → plan → produce → publish
    A->>D: 写 brief.md / 卡片 / 文案
    A->>M: record --layer produce --outputs card_1.png,...
    A->>M: latest --layer produce
    M-->>A: 路径 + 一句结论
    A->>D: 发布脚本 --exec
    A->>M: meta --status published

3.3 制作层的特殊地位

AGENTS.md 把「制作」定义成凡是要创建文件的任务（openclaw/workspace/AGENTS.md:31），不只是「好看的视频」。超时也按这个定义给预算：chat 入口按制作层 7200 秒，因为对话中途可能生视频（easel/timeouts.py:7-13）。

制作流程固定五步（openclaw/workspace/AGENTS.md:53-63）：凝练 Profile → 明确规格 → 按 SKILL 产出 → 自检 → 仅失败时返工一次。制作层不读 platforms.md，原样遵守 preferences 红线。这是故意的：做内容时先把东西做对，平台适配留给发布层。

4.1 三个入口，同一句话

CLI chat 不加 TURN_REMINDER，Web 对话才加。easel/persona.py:72-76 解释了为什么：SKILL 单跑不必加；对话会长，系统提示会衰减。

4.2 画像前缀长什么样

我当前使用的画像是「科技数码达人」。本会话的账号长期记忆仅使用 profiles/科技数码达人/memory.md，不要使用工作区全局 MEMORY.md 作为账号记忆。

实现：easel/persona.py:58-69。六维文件顺序写死（identity / style / audience / platforms / preferences / memory，easel/persona.py:16-20）。load_profile_text 按这个顺序拼接，其它 .md 追加——但注入进 OpenClaw 的并不是全文，只是「去读哪个目录」的指针。真正凝练由 AGENTS.md 要求模型自己去读 easel-profiles/<名>/。

4.3 每轮行为提醒：用近因效应对抗指令衰减

TURN_REMINDER（easel/persona.py:77-83）拼在用户消息末尾，并标明「内部提醒、勿复述」。内容就三句：

1. 动手前先查技能库，别凭记忆裸做
2. 五层都由你自己把成品写到 outputs/
3. 问账号先查登录态；对外文案不许泄密钥、也不许自曝「AI 生成」

注释把动机写得很清楚（easel/persona.py:72-76）：AGENTS.md / SOUL.md 只在会话开头新鲜，长对话后面模型会「凭记忆裸做」。把最关键的反射放末尾，成本极低。

这是本系列里很少被写成代码的一件事：系统提示会衰减，所以把承重规则再喂一遍，而且喂在用户话后面。

4.4 skill 入口如何消化输入

easel/commands/skill.py:48-66：输入可能是文本，也可能是路径。图片改写成「请处理这个图片：绝对路径」；音视频/PDF/压缩包只传路径，避免 read_text 把二进制当 UTF-8 炸；普通文本文件才读进消息。过长的字符串（超过文件名上限）Path.is_file 会抛 OSError，被当成文本——tests/test_core.py:71-74 专门锁了这个坑。

Skill 名允许省略 skill- 前缀（easel/commands/skill.py:39-45），Web find_skill 同一套逻辑（web/app.py:213-219）。

5.1 Layer 1 — SOUL.md（人格，30 行）

openclaw/workspace/SOUL.md：你是创作者的「搭子」——懂策略，也能上手。能力总览按五层写「能做什么」，不写 skill 名，避免像某个平台下架那样过时（docs/prompt-stack.md:25）。沟通风格：中文、给 2–3 个选项、对外文案绝不暴露工具痕迹。

5.2 Layer 2 — AGENTS.md（业务宪法，110 行）

这是最重要的文件。核心执行规则六条（openclaw/workspace/AGENTS.md:5-12）：

1. 先路由 SKILL——精确匹配 → 最接近 → 才用通用能力
2. 先到项目根——第一个脚本前必须 cd 到 sync 注入的绝对路径
3. 不在 workspace 跑项目副本——禁止从 OpenClaw workspace 的 shared/ 跑脚本
4. 查现有信息再提问——登录态、画像、历史产物先查
5. 付费操作先确认——生图/生视频/音乐先给范围和费用
6. 真实产物才算完成——计划、空壳、提示词不算

另外还有一整节「配置检查」：模型 Key 只能以项目根 .env 为准；env / printenv 看不到未 export 的值；workspace ls -a 也看不到项目根 .env——二者都不能用来宣称缺配置（openclaw/workspace/AGENTS.md:16-23）。这是被真实翻车逼出来的：Agent 在错误的 cwd 里喊「你没配 Key」，用户其实配好了。

5.3 Layer 3 — CONTEXT.md（半静态路径）

由 sync.sh 生成，含项目绝对路径。注释强调：本 claude 版本不支持 --cwd，所以必须先 cd 再跑脚本（openclaw/sync.sh:128-137）。

5.4 Layer 4 — SKILL（按需）

触发时加载 SKILL.md，references 按引用再读，scripts 执行时调用、代码不进 prompt（docs/prompt-stack.md:36-39）。这和 Claude Code 的 skill 三层披露是同一类想法，Easel 把它写进了自己的 SKILL-SPEC。

flowchart LR
    S["SOUL.md
人格 · 类目级能力"] --> A["AGENTS.md
分工 · 编排 · 安全"]
    A --> C["CONTEXT.md
项目根绝对路径"]
    C --> K["SKILL.md
被触发才加载"]
    K --> R["references/
领域知识按需"]
    K --> SC["scripts/
不进 prompt"]
    P["画像前缀
每条消息"] -.-> A
    T["TURN_REMINDER
仅 Web 对话末尾"] -.-> K

6.1 隔离 profile 的真实路径

workspace → ~/.openclaw/workspace-easel/
config    → ~/.openclaw-easel/openclaw.json

（openclaw/sync.sh:6-8）

--profile easel 把 Easel 和用户机器上可能存在的其它 OpenClaw 工作区切开。

6.2 同步做了什么

1. 删除源里已经没有的 SKILL（openclaw/sync.sh:30-38）
2. 整目录 cp -r 每个 SKILL 到 workspace/skills（openclaw/sync.sh:46-53）
3. 复制 skills/shared/ 到 workspace/shared（给 SKILL 里 ../../shared/ 相对引用）
4. 复制 AGENTS.md / SOUL.md，再追加「运行时项目根」绝对路径（openclaw/sync.sh:77-93）
5. 删掉残留 USER.md，清空 MEMORY.md（openclaw/sync.sh:97-103）
6. symlink easel-profiles → 项目 profiles/，outputs → 项目 outputs/（openclaw/sync.sh:106-124）
7. 写 CONTEXT.md

symlink 那段写了个真实坑：必须先 rm 再 ln -s，否则 ln -sf 会跟着旧链接走进目标目录造成循环（openclaw/sync.sh:107）。

6.3 为什么脚本必须在项目根跑

manifest.py:58-61 自己招认：脚本会被 sync 拍平复制到 workspace/shared/scripts/，那里 __file__ 少一层 skills/，上溯会算成 ~/.openclaw，产物写错地方。所以 EASEL_ROOT 环境变量不可省。CLI 和 Web 都在 _proxy_env 里 setdefault("EASEL_ROOT", 项目根)（easel/cli.py:36、web/app.py:303）。

AGENTS.md 同步后追加的那段，等于每轮都把「去哪 cd」焊进系统提示。workspace 里那份 shared/ 只给模型读文档用，不是执行 cwd。

6.4 openclaw.json5 是一份不会生效的模板

文件头写得毫不留情（openclaw/openclaw.json5:2-5）：

本文件仅作参考，实际配置由 setup.sh 通过 openclaw config set 直接写入 ~/.openclaw-easel/openclaw.json，此模板从不被 setup.sh 应用。

Gateway 端口 18789、模型 anthropic/claude-sonnet-4-6 只是示意。读源码的人如果把 json5 当运行时配置，会错。 这是一种少见的诚实：把「可能漂移的模板」标成危险品，而不是假装它是单一真相源。

7.1 超时三常数

TIMEOUT_PRODUCE = 7200   # 生视频 / 多镜合成
TIMEOUT_DIRECT  = 300    # 发现 / 策划 / 发布 / 归因
TIMEOUT_CHAT    = TIMEOUT_PRODUCE

（easel/timeouts.py:11-13）

chat 按制作层给预算，是因为用户在对话里随时可能说「做成视频」。skill CLI 一律用制作层上界，简单粗暴，避免再按 layer 分支出错。

7.2 代理：保护内网直连

_proxy_env 把 EASEL_PROXY 填进 http_proxy / https_proxy，同时 no_proxy 包含 localhost、127.0.0.1、*.xiaohongshu.com、*.devops.xiaohongshu.com、10.*（easel/cli.py:33-40）。这是一张实验室内网痕迹：小红书内部域名要直连，外网走代理。content_guard 稍后会把这些内部域名当成 BLOCK 级泄露。

7.3 doctor 检查清单

easel doctor（easel/commands/doctor.py:143-207）按产品依赖逐项打勾：

Python ≥3.10 / venv / Node ≥22.19 / FFmpeg / openclaw 在 PATH / fastapi·uvicorn·sse_starlette·multipart / 前端 dist/index.html / Playwright Chromium / .env 里任一认证通道 / gateway :18789/healthz / ~/.openclaw/workspace-easel/skills/ 非空 / 关键文件存在。

认证通道是「任一即可」（easel/commands/doctor.py:92-140）：ANTHROPIC_API_KEY，或 EASEL_LLM_API_KEY + BASE_URL，或 ANTHROPIC_AUTH_TOKEN + BASE_URL，或 OPENAI_API_KEY，或火山 MaaS。占位符 REPLACE_ME 不算配好。

easel ping 再做一次真连通：healthz + 让 agent 说 PONG（easel/commands/ping.py:48-78）。doctor 是静态存在性，ping 才是权威。

8.1 目录与三层

skills/
├── openclaw/     五层 SKILL，OpenClaw 直接执行
└── shared/       跨 SKILL 脚本与配置
skill-xxx/
├── SKILL.md      必须，< 200 行，只写「怎么做」
├── references/   领域知识，按需加载
├── scripts/      运行时调用，代码不进 prompt
└── tests/        test1.prompt / test1.expected

frontmatter 只保留三个常规字段：name / description / layer。禁止 version、allowed-tools、tags 等（docs/SKILL-SPEC.md:73-78）。description 必须用中文写清能力、触发说法、与相邻 SKILL 的边界。

校验两条命令：scripts/validate_skills.py（frontmatter、资源链接、输出与发布安全契约）和 scripts/validate_skill_commands.py（SKILL 里的 Python 命令 vs 脚本 argparse，防路径漂移）。

8.2 设计约束五条

独立可调、无 Profile 也能用、接口稳定、SKILL.md 精简、泛化不给具体 case（docs/SKILL-SPEC.md:167-173）。

「无 Profile 也能用」决定了产品可以先玩起来再慢慢建画像；「独立可调」决定了 112 个目录可以并行改，而不是一张大网。

8.3 和编程 Agent 的 skill 有何不同

Claude Code / Codex 的 skill 多半是「教模型怎么用工具」。Easel 的 skill 自己就是一条制作流水线：SKILL.md 里写着要跑哪条 python skills/.../scripts/foo.py，产物路径被 output_paths.py 门禁，发布前被 content_guard.py 扫描。Skill 不是说明书，是带执行器的 SOP。

9.1 制作层里值得单独点名的几类

xhs-note-creator 的 SKILL.md 明确写：整套笔记用本 SKILL；仅渲染卡片用 card-xiaohongshu；其它平台用 social-content（skills/openclaw/xhs-note-creator/SKILL.md:4-6）。边界写在 description 里，这就是路由的全部机制——没有 Python 路由器。

10.1 目录规约

outputs/<人类可读主题>/
├── note.md / final.mp4 / card_1.png   成品，放项目根
├── assets/                            中间件：帧、切片、草稿
└── .easel.json                        展示头 + steps[]（隐藏）

禁止：泛名（xhs / test / tmp / 主题……，output_paths.py:25-29）；成品散落 outputs/ 根；内容写入 _ 系统目录。系统目录白名单：_analytics _debug _inbox _login _probe _profile_build _publish _scratch _sessions（output_paths.py:30-33）。

validate_output_path（output_paths.py:41-75）是所有新脚本的门禁：解析到项目根、必须在 outputs/ 下、内容至少两级路径、泛名直接抛 OutputPathError。系统写入必须 allow_system=True 且 top 在白名单。

10.2 manifest 的两份工作

skills/shared/scripts/manifest.py：

1. 展示头（meta）：title / platform / kind / status / tags / cover / deliverables——给前端内容库做卡片
2. steps[]（record）：layer / skill / at / status(done|failed) / outputs[] / upstream[] / summary——给下游编排

kind ∈ article / xhs-note / video / cards / poster / audio / other；项目 status ∈ draft / ready / published。atomic_write 用 mkstemp + os.replace（manifest.py:107-118）。

Web _read_project_meta（web/app.py:505-520）只取展示字段，不把 steps 泄露给内容库 UI。封面解析：声明的 cover → 首个成品媒体 → 目录里第一张图/视频。

10.3 附件隔离

用户上传进 outputs/_inbox/，按会话隔离。本轮消息附「系统附件清单」，只允许用清单里的路径，禁止扫描 inbox 其它文件（openclaw/workspace/AGENTS.md:91、web/app.py:790-795）。纳入项目时复制到 outputs/<项目>/assets/，inbox 原件保留以便重试。

这是发布类 Agent 特有的威胁模型：inbox 里可能有别的会话刚上传的素材，模型如果 ls 一下就串味。

12.1 content_guard：fail-closed，退出码 7

skills/shared/scripts/content_guard.py 头部把事故写出来了（:3-7）：过去从生成到 --exec 之间没有任何过滤，密钥、内部 URL、代理 IP、「由 AI 生成」一旦发出去就删不掉。

两级强制（content_guard.py:97-105）：

扫描是双路：正则表 + .env 里敏感键的字面值（content_guard.py:141-176）。命中片段在报告里打码（_mask / _snippet），避免日志二次泄露。dry-run 全部只告警；放行硬拦必须显式 --allow-unsafe。AGENTS.md 要求：除非用户明确要求，不要用这个开关绕过（openclaw/workspace/AGENTS.md:72）。

正则里能看到实验室拓扑：maas.devops.xiaohongshu.com、webide-gateway.devops.xiaohongshu.com、/mnt/tidal-alsh01、happyhorse 生视频内部名（content_guard.py:50-85）。闸门既是通用产品，也是这份代码从内部工具开源出来时的脱敏层。

12.2 persona_gate：人设检查永不阻断发布

发布层 SKILL 执行前，有 Profile 就跑 skill-persona-check（LLM 打分），再交给 persona_gate.py check 把分数变成 pass/warn。阈值 80（persona_gate.py:29）。退出码永远是 0（persona_gate.py:10-11, 54）：publish_allowed: true。

AGENTS.md 把理由说死（openclaw/workspace/AGENTS.md:74-78）：人设检查只提醒；用户已明确要发就继续，不额外索要确认。内容安全与平台合规仍独立硬拦。

record 把评分写进 manifest 的 publish 步，便于事后审计。

🧠 一句话：密钥泄露是不可逆的公共事故，所以硬拦；「这条不很符合人设」是创作判断，所以只提醒。两道闸门的力度反着来，是对「自动化发布」责任边界的正确划分。

flowchart TD
    C[待发文案] --> G{content_guard}
    G -->|BLOCK 命中| X[exit 7 改稿]
    G -->|通过或仅 WARN| P{有画像?}
    P -->|是| S[skill-persona-check LLM 评分]
    S --> PG[persona_gate classify]
    PG -->|pass / warn 都继续| E[--exec 真发]
    P -->|否| E

13.1 六平台登录后端

LOGIN_RUNNERS（web/app.py:98-105）：

浏览器 profile 在 ~/.easel-browser-profiles（web/app.py:82）。登录状态写 outputs/_login/。whoami 真校验要起 headless 浏览器，进程内缓存 600 秒（web/app.py:93-96），避免账号页和工作台重复开浏览器。

13.2 /api/publish/{platform}

二次确认在前端。后端拼出 --exec 命令（web/app.py:1996-2053）：

• 小红书：xhs_publish.py publish 或 publish-video
• 抖音：同样结构，但异步——可能触发短信墙，状态写 outputs/_publish/douyin.json，验证码写 douyin.code，前端轮询到 sms_required 弹框
• B 站：直接 biliup upload，默认分区 tid=36「知识」，无标签兜底「日常」
• 其它：web_publisher.py --platform <wp>

约束：有的平台必须带媒体；图和视频不能同时发；视频号类只能发视频。超时 600 秒。每次发布追加 outputs/_publish.log。

发布走 _publish_env()，和对话代理环境分开，避免把代理打到平台域名上把登录态搞丢。

13.3 为什么 README 要你小心小红书

自动化操作会被风控。Easel 选择「能真发」而不是「只给文案」——这是产品差异化，也是合规与账号安全的代价。代码把 dry-run、预览、人确认、content_guard 叠在 --exec 前面，但挡不住平台侧的行为检测。这不是 bug，是宿主选择进入真实世界之后必须写在包装上的警告。

14.1 问题 1：CLI 不流式

openclaw agent 会把模型输出缓冲到结束才打印（web/app.py:1028-1032）。解法：设 OPENCLAW_RAW_STREAM=1 + 每轮独立 jsonl 路径，后端 tail 文件，把 assistant_text_stream 的 text_delta 转成 SSE token，thinking 转成 thinking。每轮独立文件，无并发串扰。

14.2 问题 2：代理会掐断 SSE，但制作要跑很久

supervisor（跑 openclaw）和 forward（给浏览器）拆开（web/app.py:1037-1039, 1352-1374）：

• 客户端断开只结束 forward，不取消 supervisor
• 完整结果落 outputs/_sessions/<sk>.json，前端用 /api/chat/last 取回
• 另有 /api/chat/jobs/{turn_id}/stream 按 jsonl 续 SSE（web/app.py:986-1021）
• 只有用户点停止才 terminate 进程（web/app.py:1408-1415）；断线不杀

长任务时 WebIDE 代理掐 SSE，是注释里点名的场景（web/app.py:946-947）。

14.3 问题 3：同一会话两个 openclaw = takeover 崩溃

OpenClaw 并发写同一 session 会抛 EmbeddedAttemptSessionTakeoverError，表现是「答一半停在冒号」（web/app.py:808-811）。双层锁：

1. 进程内 asyncio.Lock 按 session-key（web/app.py:812-820）
2. 跨进程 fcntl.flock（Windows 走 msvcrt.locking）（web/app.py:841-896）

不同会话仍可并行。拿不到 flock 就返回「正在另一个窗口运行」。前端还有 BroadcastChannel 探测跨标签占用（第 15 章）。

14.4 问题 4：隔天再问就忘了

OpenClaw 靠 --session-key 解析 transcript，空闲超过约 24h（threadBindings.idleHours）绑定过期，会新起空 transcript（web/app.py:823-827）。解法：用固定命名空间做 uuid5，同一 web sessionId 永远同一 --session-id（web/app.py:828-833），绕开 key→绑定过期。

14.5 问题 5：thinking 块丢签名，回放 400

OpenClaw 把 Claude thinking 存进 jsonl 时丢了 signature，内网 Bedrock 回放校验失败（scripts/session_heal.py:3-6、web/app.py:51-54）。每轮 spawn 前 _heal_openclaw_session 删 thinking / redacted_thinking 块和空消息。默认 EASEL_THINKING_LEVEL=low 减少产生量。

14.6 问题 6：「答完了」其实没答完

收尾检测（web/app.py:1267-1290）不把「已经吐了字」当成成功。正常收尾的唯一标志是 raw 流最后一个事件为 assistant_message_end。否则追加一段给用户看的警告：触顶截断、进程被杀、停在 tool_use、流被掐、正文停在中文冒号（用户实测「所有莫名停止都停在冒号」）。

每次收尾还往 outputs/_debug/chat-stream.jsonl 打一行诊断（web/app.py:1313-1333）：rc、stop_reason、last_ev、token/thinking 字数、是否误收了别的 session 的 raw 事件。

flowchart TB
    B[浏览器] -->|POST /api/chat/stream| F[forward 生成器]
    F -->|SSE token/thinking/activity| B
    S[supervisor 后台任务] -->|client_q| F
    S --> L[asyncio 锁 + flock]
    L --> P[openclaw agent 子进程]
    P --> RAW[每轮 jsonl raw stream]
    S -->|tail| RAW
    S -->|原子写| T[outputs/_sessions/sk.json]
    B -.断线.-> F
    S -.断线后继续.-> T
    B -->|/api/chat/last| T

15.1 页面

Sidebar.tsx:11 的 Page 类型：

dashboard | chat | trends | ideas | calendar | publish | breakdown | skills | outputs | accounts | profile

侧栏只放六个主导航（工作台 / 对话 / 技能库 / 内容库 / 账号 / 画像），热点、选题、日历、发布、复盘收进工作台 SubNav，避免侧栏爆炸（Sidebar.tsx:31-39）。

App.tsx 把流式状态放在根组件，切页不卸载、不丢流（web/frontend/src/App.tsx:164 注释）。这是对「用户去内容库看一眼生成物、对话还在跑」的正确结构。

15.2 跨标签：BroadcastChannel + flock 兜底

挂载逻辑（App.tsx:55-125）：

1. 同标签刷新：sessionStorage 记着本标签会话 → 续上
2. 新标签：用 BroadcastChannel 问「谁在用上次活跃会话」；有人应答 owned 就开新会话，避免两个窗口撞同一 OpenClaw session
3. 不支持 BroadcastChannel：退回旧逻辑，后端 flock 仍能挡住崩溃

Onboarding：没有任何画像且没看过引导 → 推荐配置向导（App.tsx:144-147）。还处理了一次品牌更名：旧 localStorage key 从 postcraft_onboarding_seen 迁到 easel_onboarding_seen（用 ['post','craft'].join('') 躲开简单的字面扫描，App.tsx:36）。

15.3 API 客户端

web/frontend/src/lib/api.ts 用当前 pathname 推 BASE，方便子路径部署。错误优先展示 FastAPI detail。类型里把 .easel.json 展示头和产物树节点写全，和后端 _read_project_meta / _build_output_node 对齐。

16.1 垂直宿主，而且宿主只接一个引擎

Open Design 的宿主接 25 个 CLI，适配器即数据。Easel 只接 OpenClaw，把差异化全部做在 SKILL + 画像 + 真发闸门。更窄，所以能把社媒 SOP 做深（112 个、带脚本、带契约）。

16.2 对话是控制面，项目目录是数据面

编程 Agent 的产物经常活在 diff 和聊天里。Easel 强制 outputs/<主题>/ + 成品/中间件分离 + 薄 manifest。这是内容团队能理解的「一个选题一个文件夹」，不是工程师的 session 日志。

16.3 画像是请求的一部分，不是全局文件

否掉 USER.md 之后，并发会话不再互踩。记忆按 profiles/<名>/memory.md 隔离，全局 MEMORY.md 被同步脚本保持为空。这是多账号运营的正确内存模型。

16.4 真发之前的分级闸门

content_guard 的 BLOCK/WARN 分级、persona_gate 永不阻断、.env 字面值扫描——针对的是「Agent 会把内部世界说出去」这个发布场景特有的事故，编程 Agent 的沙箱解决不了。

16.5 把 OpenClaw 的坑当成产品表面来修

thinking 丢签名、24h session 绑定过期、并发 takeover、SSE 被代理掐断、指令衰减、cwd 跑错导致误报缺 Key——这些都不是「调用 CLI」就能自动好的。Easel 的 2509 行后端，一大半是在为上游引擎做适配器式的伤口包扎。这和 Open Design 为 25 个 CLI 写解析器，是同一类工作。

17.1 亮点

17.2 硬伤与代价

1. web/app.py 单文件 2509 行。 路由、锁、SSE、登录、发布、产物树、画像 CRUD 全挤在一起。对两周的仓库可以理解，对后续贡献者不友好。
2. 版本号分裂。 pyproject.toml:7 的 0.1.0 vs easel/__init__.py:3 的 0.0.1。
3. 引擎不在仓库里。 OpenClaw 是 npm i -g openclaw。分析无法核对循环本身；Easel 的正确性依赖上游 CLI 的 flags（--session-id、OPENCLAW_RAW_STREAM）继续存在。
4. json5 模板与真实配置漂移是已知的，但新人仍会被文件名骗。
5. Skill 质量必然不均。 112 个目录，有的是完整流水线（xhs-note-creator），有的更接近提示词包装。validate_skills.py 能锁格式，锁不住「这个 SOP 在真实运营里好不好用」。
6. 测试只有 650 行，且明确只测整合层纯函数（tests/test_core.py:1-4）。发布脚本、Playwright、OpenClaw 交互是测试盲区——真发路径最危险的部分反而最难测。
7. CORS allow_origins=["*"]（web/app.py:191）对本地工作台够用，不是能暴露到公网的形状。
8. 小红书自动发布的风控写进了 README，但代码路径仍然提供 --exec。产品把选择权交给用户，也把风险交给用户。
9. sync 是整目录复制，不是增量。112 个 Skill 每次全量 cp，workspace 和源可能在 Agent 跑着的时候被覆盖。
10. TURN_REMINDER 每轮追加，长对话的 token 成本线性涨；换来的是路由命中率。这是公开的取舍（easel/persona.py:72-76）。