scripts/master-setup.sh - master - stas_hash/OpenClaw_Assist

scripts/master-setup.sh
419 строк16 KB
stas
first_commit
24 июл 2026, 13:22
24 июл 2026, 13:2266d9a26
#!/usr/bin/env bash
# master-setup.sh — мастер-установка для воркшопа
# Один скрипт настраивает всё: файлы, скилы, крон, память, embeddings.
#
# Использование:
#   bash master-setup.sh [--dry-run] [--no-embeddings] [--workspace DIR] [--agent NAME]
#
# По умолчанию: workspace=~/my-assistant, agent=my-assistant.
# Требования: openclaw, ollama (опционально, для embeddings).

set -euo pipefail

# =============== ARGUMENTS ===============
WORKSPACE="${WORKSPACE:-$HOME/my-assistant}"
AGENT_NAME="${AGENT_NAME:-my-assistant}"
DRY_RUN=false
NO_EMBEDDINGS=false

for arg in "$@"; do
  case "$arg" in
    --dry-run) DRY_RUN=true ;;
    --no-embeddings) NO_EMBEDDINGS=true ;;
    --workspace=*) WORKSPACE="${arg#--workspace=}" ;;
    --agent=*) AGENT_NAME="${arg#--agent=}" ;;
    --help|-h)
      echo "Usage: bash master-setup.sh [--dry-run] [--no-embeddings] [--workspace DIR] [--agent NAME]"
      exit 0
      ;;
  esac
done

# =============== HELPERS ===============
run() {
  if [ "$DRY_RUN" = true ]; then
    echo "  [DRY-RUN] $*"
  else
    eval "$@"
  fi
}

section() {
  echo ""
  echo "═══════════════════════════════════════════════════════"
  echo "▸ $*"
  echo "═══════════════════════════════════════════════════════"
}

# =============== PRECHECK ===============
section "0/7 Precheck"

if ! command -v openclaw &>/dev/null; then
  echo "❌ openclaw не установлен. Установите: npm install -g openclaw@latest"
  exit 1
fi

OPENCLAW_VERSION=$(openclaw --version 2>&1 | awk '{print $2}')
echo "✅ OpenClaw $OPENCLAW_VERSION"

# Проверяем что агент зарегистрирован; если нет — создаём (идемпотентно).
if openclaw agents list --json 2>/dev/null | grep -q "\"$AGENT_NAME\""; then
  echo "✅ Agent '$AGENT_NAME' уже зарегистрирован"
else
  echo "→ Регистрируем агента '$AGENT_NAME'..."
  run "openclaw agents add $AGENT_NAME --workspace $WORKSPACE --non-interactive"
fi

if [ "$NO_EMBEDDINGS" = false ]; then
  if ! command -v ollama &>/dev/null; then
    echo "⚠️  Ollama не установлена. Embeddings будут пропущены (--no-embeddings)."
    NO_EMBEDDINGS=true
  elif ! curl -sf http://localhost:11434/api/tags &>/dev/null; then
    echo "⚠️  Ollama не запущена (ollama serve). Embeddings будут пропущены."
    NO_EMBEDDINGS=true
  else
    echo "✅ Ollama запущена"
  fi
fi

# =============== WORKSPACE ===============
section "1/7 Создание workspace"

# mkdir выполняем всегда (даже в dry-run) чтобы последующие heredoc-ы могли писать файлы.
# dry-run только подавляет реальные изменения внутри run().
mkdir -p "$WORKSPACE"
run "cd $WORKSPACE && git init -q 2>/dev/null || true"

# =============== BASE FILES ===============
section "2/7 Создание шаблонов"

# AGENTS.md
cat > "$WORKSPACE/AGENTS.md" <<'EOF'
# AGENTS.md - System Prompt

Я — персональный AI-ассистент на OpenClaw.

## Протокол
1. Перед ответом — прочитай USER.md и SOUL.md
2. Используй активные скилы когда уместно
3. Логируй важные решения в memory/
4. Если пользователь дал новую информацию — обнови USER.md

## Поведение
- Кратко, по делу, в стиле SOUL.md
- Не выдумывай — если не знаешь, скажи
- Если задача сложная — сначала план, потом делай
EOF

# SOUL.md
cat > "$WORKSPACE/SOUL.md" <<'EOF'
# SOUL.md - Who Am I?

- **Name**: Мой ассистент
- **Vibe**: спокойный, плотно сфокусированный
- **Tone**: кратко, по делу, без воды
- **Humor**: уместный IT-юмор
- **Default emoji**: 🕶️

## Как общаюсь
- Короткие абзацы, не стена текста
- Использую списки и таблицы
- Без формальностей, без дисклеймеров

## Чего НЕ делаю
- ❌ Не называю себя "AI-ассистент" каждый раз
- ❌ Не извиняюсь за то что я AI
- ❌ Не даю пустых обещаний
- ❌ Не вставляю дисклеймеры
EOF

# USER.md (пустой шаблон)
cat > "$WORKSPACE/USER.md" <<'EOF'
# USER.md - About Your Human

## Basics
- **Name**: [ваше имя]
- **Role**: [роль]
- **Timezone**: Europe/Moscow

## Communication
- Общаемся на «ты»
- Кратко, по делу

## What matters
- [заполните]

## What to avoid
- [заполните]

## Current projects
- [заполните]
EOF

# MEMORY.md
cat > "$WORKSPACE/MEMORY.md" <<'EOF'
# Long-Term Memory

## Curated facts
- (будет заполняться через `openclaw memory promote`)

## Recent decisions
- (по мере использования)
EOF

echo "✅ AGENTS.md, SOUL.md, USER.md, MEMORY.md"

# =============== COMMANDS ===============
section "3/7 Inline-команды"

mkdir -p "$WORKSPACE/.commands"

cat > "$WORKSPACE/.commands/morning.md" <<'EOF'
---
trigger: "утро|утренняя|сводка|morning"
---
Сделай утреннюю сводку:
1. Что горит (тикеты, PR)
2. Что обещали вчера
3. Что запланировано на сегодня
4. Блокеры и риски
5. Один инсайт из dreaming

Формат: короткий список, эмодзи-маркеры.
EOF

cat > "$WORKSPACE/.commands/context.md" <<'EOF'
---
trigger: "контекст|что ты знаешь|/context"
---
Кратко: что ты знаешь про пользователя (роль, проекты, привычки, что важно).
EOF

cat > "$WORKSPACE/.commands/standup.md" <<'EOF'
---
trigger: "standup|стендап"
---
Stand-up draft: что делал вчера, что планирую сегодня, блокеры. 3 строки.
EOF

echo "✅ .commands/morning.md, context.md, standup.md"

# =============== SKILLS ===============
section "4/7 Базовые скилы"

mkdir -p "$WORKSPACE/skills/jira-quick"
cat > "$WORKSPACE/skills/jira-quick/SKILL.md" <<'EOF'
---
name: jira-quick
description: Сводка по Jira-тикету в 3 строки (статус, assignee, блокеры).
emoji: 🎫
---

# Jira Quick

Когда пользователь ссылается на тикет (формат XXX-NNN):
1. Извлеки ID
2. Найди: title, status, assignee, linked tickets
3. Кратко: что нужно делать
EOF

mkdir -p "$WORKSPACE/skills/github-pr-summary"
cat > "$WORKSPACE/skills/github-pr-summary/SKILL.md" <<'EOF'
---
name: github-pr-summary
description: Summary GitHub PR (что меняется, риски, нужно ли ревью).
emoji: 🔍
---

# GitHub PR Summary

Когда даёшь ссылку/номер PR:
1. Что меняется (1-2 предложения)
2. Риски (low/medium/high)
3. Стоит ли ревьюить сейчас
EOF

mkdir -p "$WORKSPACE/skills/vector-search"
cat > "$WORKSPACE/skills/vector-search/SKILL.md" <<'EOF'
---
name: vector-search
description: Поиск по памяти по смыслу (не по словам).
emoji: 🔎
---

# Vector Search

Когда пользователь ищет "тот баг", "обсуждение про X", "помнишь мы говорили про Y":
1. Используй `openclaw memory search` с формулировкой пользователя
2. Верни top-3 результата со скорами
3. Краткое summary что нашлось
EOF

mkdir -p "$WORKSPACE/skills/morning-summary"
cat > "$WORKSPACE/skills/morning-summary/SKILL.md" <<'EOF'
---
name: morning-summary
description: Утренняя сводка: что горит, что обещали вчера, блокеры.
emoji: 🌅
---

# Morning Summary

Утренняя сводка. Используй 5 секций:
1. Что горит (тикеты в работе, PR без ревью)
2. Что обещали вчера (memory/YYYY-MM-DD.md)
3. Что запланировано (USER.md контекст)
4. Блокеры и риски
5. Один инсайт (если был dreaming)
EOF

mkdir -p "$WORKSPACE/skills/draft-reply"
cat > "$WORKSPACE/skills/draft-reply/SKILL.md" <<'EOF'
---
name: draft-reply
description: Draft для email/Slack в стиле пользователя.
emoji: ✏️
---

# Draft Reply

Когда пользователь просит "напиши ответ Петe" или "draft для Slack":
1. Прочитай контекст (что обсуждали, USER.md для стиля)
2. Напиши draft в стиле пользователя (кратко, по делу)
3. Не отправляй — покажи пользователю
EOF

echo "✅ skills: jira-quick, github-pr-summary, vector-search, morning-summary, draft-reply"

# =============== MEMORY + CRON ===============
section "5/7 Память + Cron"

# Плагин memory-core уже включён глобально в OpenClaw 2026.7+.
# Дополнительная настройка через plugins.entries.memory-core.config не требуется.
echo "✅ memory plugin (включён глобально, конфиг не требуется)"

# Cron jobs (--declaration-key обеспечивает идемпотентность при перепрогоне)
run "openclaw cron add --name dreaming-cycle --declaration-key 'workshop-$AGENT_NAME-dreaming' --cron '0 3 * * *' --agent $AGENT_NAME --session isolated --message 'Перечитай memory/ за 7 дней. Найди 3-5 паттернов: повторяющиеся темы, забытые обещания, неочевидные связи. Напиши мне в Telegram утром.'"
run "openclaw cron add --name morning-summary --declaration-key 'workshop-$AGENT_NAME-morning' --cron '0 9 * * 1-5' --agent $AGENT_NAME --session isolated --message 'Напиши мне в Telegram утреннюю сводку. Используй /morning.'"
run "openclaw cron add --name weekly-memory-promote --declaration-key 'workshop-$AGENT_NAME-mempromote' --cron '0 22 * * 0' --agent $AGENT_NAME --session isolated --message 'Запусти openclaw memory promote --limit 5 --apply.'"
run "openclaw cron add --name vector-index-rebuild --declaration-key 'workshop-$AGENT_NAME-vectoridx' --cron '0 4 * * *' --agent $AGENT_NAME --session isolated --message 'Запусти openclaw memory index --force.'"

echo "✅ 4 cron-jobs (с declaration-key для идемпотентности)"

# =============== VECTOR STORAGE (sqlite-vec) ===============
section "6/7 Vector storage (sqlite-vec)"

# В OpenClaw 2026.7+ memory-core хранит embeddings локально в sqlite-vec
# (таблица memory_index_chunks_vec в openclaw-agent.sqlite).
# Qdrant не используется — внешняя векторная БД не нужна.
echo "✅ Векторное хранилище — встроенный sqlite-vec (локально, в openclaw-agent.sqlite)"
echo "   Размерность: 768 (nomic-embed-text)"
echo "   Никаких внешних сервисов не требуется."

# =============== EMBEDDINGS (OLLAMA) ===============
section "7/7 Embeddings через Ollama"

# OpenAI плагин жёстко запрашивает модель "text-embedding-3-small".
# Если OpenAI ключа нет — переключаем на локальный Ollama:
#   1. Скачиваем nomic-embed-text
#   2. Создаём alias text-embedding-3-small → nomic-embed-text (нужен потому что OpenAI плагин хардкодит имя)
#   3. Перенаправляем OpenAI provider в ~/.openclaw/openclaw.json на http://localhost:11434/v1
#   4. Включаем active-memory плагин (он автоматически инжектит релевантную память в промпт)
if [ "$NO_EMBEDDINGS" = true ]; then
  echo "⏭️  Пропускаем Ollama embeddings (--no-embeddings)."
else
  echo "→ Скачиваем nomic-embed-text (274 MB)..."
  run "ollama pull nomic-embed-text"

  echo "→ Создаём alias text-embedding-3-small → nomic-embed-text..."
  if ! ollama list 2>/dev/null | grep -q "text-embedding-3-small"; then
    run "ollama cp nomic-embed-text text-embedding-3-small"
  else
    echo "  ↳ alias уже существует"
  fi

  echo "→ Перенаправляем OpenAI provider на Ollama (через openclaw.json)..."
  if [ "$DRY_RUN" = false ]; then
    python3 - <<'PYEOF'
import json, os
cfg_path = os.path.expanduser('~/.openclaw/openclaw.json')
with open(cfg_path) as f:
    d = json.load(f)
prov = d.setdefault('models', {}).setdefault('providers', {})
oai = prov.setdefault('openai', {})
oai['baseUrl'] = 'http://localhost:11434/v1'
oai['apiKey'] = 'ollama'
if not any(m.get('id') == 'nomic-embed-text' for m in oai.get('models', [])):
    oai.setdefault('models', []).append({
        "id": "nomic-embed-text",
        "name": "Nomic Embed Text (Ollama)",
        "api": "openai-completions",
        "baseUrl": "http://localhost:11434/v1",
        "input": ["text"]
    })
with open(cfg_path, 'w') as f:
    json.dump(d, f, indent=2)
print('✓ OpenAI provider перенаправлен на Ollama')
PYEOF
  else
    echo "  [DRY-RUN] python3 (обновляет ~/.openclaw/openclaw.json)"
  fi

  echo "→ Включаем active-memory плагин..."
  run "openclaw config set plugins.entries.active-memory.enabled true"
fi

# =============== AUTH PROFILES (для нового агента) ===============
section "Auth-профили (для нового агента)"

# Новый агент создаётся без auth-профилей, и CLI у него падает с
# "No API key found for provider openai" ещё до того как можно что-то сделать.
# Копируем auth_profile_store/auth_profile_state от main.
if [ "$DRY_RUN" = false ] && [ -f "$HOME/.openclaw/agents/main/agent/openclaw-agent.sqlite" ]; then
  AGENT_DB="$HOME/.openclaw/agents/$AGENT_NAME/agent/openclaw-agent.sqlite"
  if [ -f "$AGENT_DB" ]; then
    echo "→ Копируем auth-профили от main к $AGENT_NAME..."
    AGENT_NAME="$AGENT_NAME" python3 - <<'PYEOF'
import sqlite3, os
home = os.environ['HOME']
agent_name = os.environ['AGENT_NAME']
main_db = f'{home}/.openclaw/agents/main/agent/openclaw-agent.sqlite'
dev_db = f'{home}/.openclaw/agents/{agent_name}/agent/openclaw-agent.sqlite'
src = sqlite3.connect(main_db); dst = sqlite3.connect(dev_db)
for t in ['auth_profile_store', 'auth_profile_state']:
    try:
        s = src.cursor()
        rows = s.execute(f'SELECT * FROM {t}').fetchall()
        cols = [d[0] for d in s.description]
        ph = ','.join(['?']*len(cols))
        dst.cursor().execute(f'DELETE FROM {t}')
        dst.cursor().executemany(f'INSERT INTO {t} ({",".join(cols)}) VALUES ({ph})', rows)
        dst.commit()
        print(f'  ✓ {t}: {len(rows)} строк')
    except Exception as e:
        print(f'  ✗ {t}: {e}')
src.close(); dst.close()
PYEOF
  else
    echo "⚠️  agent DB не найдена: $AGENT_DB — пропускаем копирование auth"
  fi
fi

# =============== RESTART GATEWAY ===============
section "Финал"

run "openclaw gateway restart"

echo ""
echo "✨ Мастер-установка завершена!"
echo ""
echo "Workspace: $WORKSPACE"
echo "Agent:     $AGENT_NAME"
echo ""
echo "Дальше:"
echo "  1. Откройте $WORKSPACE/USER.md и заполните 5 секций"
echo "  2. Напишите боту в Telegram: 'Привет'"
echo "  3. Попробуйте команду: 'Что ты умеешь?'"
echo "  4. Проверьте память: openclaw memory search 'тест' --agent $AGENT_NAME"
echo ""
echo "🕶️ Ваш ассистент готов."