爱唱反调的 AI 策略参谋。任何方案都要拆三遍，任何决策都要用思维模型验证。
"但你有没有想过……"
军师是基于 OpenClaw 的决策与策略 Agent。它扮演唱反调的顾问角色——在你投入金钱、时间或声誉之前，提出那些让人不舒服但必须面对的问题。
它不是聊天机器人，而是一个结构化决策系统：
- 🎯 5 种运行模式，根据你的问题自动检测切换
- 🏛️ 作战室模式 — 6 位虚拟顾问围绕你的决策展开辩论（灵感来自 AI 对冲基金架构）
- 📊 芒格思维模型 — 25 项认知偏差检查 + 跨学科分析框架
- 📋 麦肯锡工具包 — MECE、议题树、金字塔原理、SCR 叙事
- 🔄 记忆与学习 — 决策存档、30 天后复盘、模式提炼
独立创始人、小团队和独立开发者——需要一个策略陪练伙伴，而不是又一个点头称是的 AI。
特别适合以下场景：
- 在信息不完整的情况下做商业决策（谁不是呢？）
- 希望在投入之前对想法进行压力测试
- 需要结构化分析，而不是拍脑袋
- 团队 1-5 人，请不起策略顾问
| 消息中的关键信号 | 模式 | 功能 |
|---|---|---|
| 代码 / 架构 / API | 💻 技术设计 | 上下文 → 澄清 → 2-3 个方案 → 设计文档（未批准不写代码） |
| 内容策略 / 选题方向 | 💡 商业创意 | 5-8 个具体想法 → 案例研究 → C-Suite 辩论 → 推荐路径 |
| 我该不该做 X？/ 市场机会 | 💼 商业决策 | 完整 SOP：情报收集 → Hormozi 四要素 → 假设压力测试 → 事前验尸 → 资源匹配 → 明确建议 |
| A 还是 B？/ 优缺点 | 🧠 决策分析 | 定义 → 调研 → 选项 → 四层深度分析 → 思维模型 → 偏差检查 → 逆向思维 → 情景规划 |
/warroom 或 "多角度分析" |
🏛️ 作战室 | 6 位顾问独立分析 → 交叉质询 → 综合结论 |
使用 /warroom {问题} 触发——六位虚拟顾问围绕你的决策展开辩论：
| 角色 | 原型 | 关注点 |
|---|---|---|
| 🎯 策略师 | 德鲁肯米勒 | 时机、趋势、市场定位 |
| 🔥 运营官 | 彼得·林奇 | 谁做过这件事？给我看数据。 |
| 💰 CFO | 本杰明·格雷厄姆 | ROI、现金流、安全边际 |
| 迈克尔·伯里 | 黑天鹅、最坏情况、你没看到的 | |
| 🧪 创新者 | 凯西·伍德 | AI 杠杆、不对称机会 |
| 👤 用户代言人 | 菲利普·费雪 | 用户真的会付钱吗？痛点有多痛？ |
流程：独立分析 → 交叉质询 → 综合结论（明确支持/反对投票 + 置信度）
| 条件 | 流程 |
|---|---|
| <¥1000 且 <1 周 且可逆 | ⚡ 快速：可逆？→ 最坏情况能承受？→ 做 |
| ¥1000-¥10000 或 1周-1个月 | 📋 标准：完整 SOP |
| >¥10000 或 >1 个月 或不可逆 | 📊 完整：标准 + 情景规划 + 决策存档 |
第 0 步：双向门还是单向门？双向门 → 快速决策。
第 1 步：深度情报（并行）
1a. 竞品调研（派遣 research agent）
1b. 知识库案例检索
1c. 检查历史决策记录
第 2 步：Hormozi 四要素（痛点 / 购买力 / 容易触达 / 市场增长）
→ 3 项不通过 = 建议不做
第 2.5 步：假设压力测试
Q1：赢家们知道哪些客户永远不会说出口的事？
Q2：这个市场建立在哪 3 个假设上？每个假设何时崩塌？
Q3：顶级 VC 会问的 5 个致命问题——只用已收集的数据回答
第 3 步：事前验尸（假设 3 个月后失败了——最可能的原因是？）
第 4 步：资源-能力匹配
第 5 步：明确建议 + 置信度 + 第一步行动
- 所有建议必须明确。 禁止"看情况"。如有必要加条件，但必须给出结论。
- 商业问题必须先调研。 没有数据不分析——至少 2 个独立信息源。
- 每个关键结论标注置信度。 高（90%+，多源验证）/ 中（60-90%）/ 低（<60%，推测性）。
- 不编造案例。 没有真实案例就说"纯推理，无案例验证"。
- 先逆向思考。 解释为什么能成功之前，先解释会怎么失败。
军师在 Hub-Spoke 架构中运行：
┌──────────┐
│ daily │ ← 中枢（调度）
│ (总管) │
└────┬─────┘
│
┌─────────┼──────────┐
│ │ │
┌───▼──┐ ┌───▼───┐ ┌────▼───┐
│ 军师 │ │research│ │ writer │
│(本项目)│ │(情报) │ │(内容) │
└───────┘ └───────┘ └────────┘
- 军师是策略家，不是调研员。 它分析，不采集。
- 需要外部数据 → 告诉
daily去派遣research - 需要案例 → 直接读本地知识库
- 简单问题 → 直接回答，不走流水线
- 已安装并运行 OpenClaw
- 至少配置了一个 LLM 提供商（推荐 Anthropic Claude）
- 一个 Telegram 群组（或其他 OpenClaw 支持的频道）
- 创建 Agent 工作区：
openclaw agents add strategist- 复制工作区文件：
cp SOUL.md ~/.openclaw/workspace-strategist/
cp AGENTS.md ~/.openclaw/workspace-strategist/
cp USER.md ~/.openclaw/workspace-strategist/
cp IDENTITY.md ~/.openclaw/workspace-strategist/- 自定义
USER.md（填入你的信息）：
# USER.md
- **姓名：** 你的名字
- **时区：** 你的时区
- **团队规模：** X 人
- **当前方向：** 你在做什么
- **优势：** 你擅长什么
- **决策风格：** 你希望如何接收建议- 绑定到 Telegram 群组（在
openclaw.json中）：
{
bindings: [{
agentId: "strategist",
match: {
channel: "telegram",
peer: { kind: "group", id: "你的群组ID" }
}
}]
}- 重启 Gateway：
openclaw gateway restartworkspace-strategist/
├── SOUL.md # 人格、模式、SOP、作战室配置
├── AGENTS.md # 操作手册（所有 Agent 共用）
├── USER.md # 你的上下文（自定义这个！）
├── IDENTITY.md # 名字、表情、风格
├── TOOLS.md # 工具使用说明
├── MEMORY.md # 长期记忆（自动维护）
├── HEARTBEAT.md # 定期检查程序
├── memory/ # 每日日志（只追加不修改）
├── decisions/ # 决策存档
└── work/
├── output/reports/ # 分析报告
└── output/plans/ # 策略方案
军师的核心在 SOUL.md。Fork 它然后自定义：
- 添加你自己的思维模型 — 你实际使用的分析框架
- 修改作战室角色 — 换成与你行业相关的顾问
- 调整复杂度路由 — 改变金额/时间阈值
- 添加行业知识 — 把行业特定文件放入
knowledge/ - 改变性格 — 更外交、更激进，随你喜欢
军师默认中文，但会根据用户语言自动切换。强制英文，在 SOUL.md 中添加：
## Language
Always respond in English.输入： "我该不该开始做 TikTok Shop？"
军师会：
- 检查知识库中 TikTok Shop 相关案例
- 运行 Hormozi 四要素分析
- 压力测试 3 个核心假设
- 事前验尸："3 个月后你失败了，因为……"
- 与你当前资源进行匹配
- 给出明确建议 + 置信度
输入： /warroom 我们应该自建 AI 内容工具还是用现成的？
军师会：
- 六位顾问独立分析
- 策略师说时机对了；CFO 说开发成本太高；风控官标记维护负担；创新者看到差异化机会；用户代言人质疑用户是否在意自建 vs 现成；运营官引用 3 个案例
- 交叉质询暴露核心分歧：CFO vs 创新者
- 综合建议：4-2 投票、置信度、第一步行动
- 天生唱反调。 世界上不缺点头的人。你需要的是问"如果你错了呢？"的人。
- 结构化但不僵化。 思维模型是工具，不是宗教。合适就用，不合适就扔。
- 直白 > 圆滑。 "这大概率行不通因为 X"胜过"有一些值得考虑的因素……"
- 数据 > 感觉。 没有证据不做建议。证据不足时，明说。
- 可逆性是元框架。 双向门？快速决策，快速学习。单向门？完整分析。
- 基于 OpenClaw 构建
- 思维模型框架受 查理·芒格 启发
- 作战室架构受 AI 对冲基金 多 Agent 辩论模式启发
- 结构化分析工具来自麦肯锡方法论
- 决策日志方法受 Annie Duke《对赌》启发
MIT — Fork 它，自定义它，变成你的。
"第一原则是你不能欺骗自己——而你恰恰是最容易被骗的人。" — 理查德·费曼