thepopebot自定义指南：用SYSTEM.md等7个“操作系统“文件给AI Agent注入灵魂

【免费下载链接】thepopebotThe Pope Bot is an autonomous AI agent that you can configure and build to do just about anything you want, all day, everyday, 24/7.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/th/thepopebot点击查看免费下载thepopebotThe Pope Bot是一款能 7×24 小时自主干活的 AI Agent 平台它可以在后台写代码、开 PR再通过聊天向你汇报进展。而这个 AI Agent 的灵魂就藏在 7 个纯文本文件里——用 SYSTEM.md、CRONS.json 等文件定义它的身份、日程与行为。本文将带你 5 分钟完成注入灵魂全程几乎不用写代码。 1 分钟看懂thepopebot 是什么thepopebot 是一个集个人 AI Agent 编码环境 通讯平台于一体的应用用一句话概括就是三扇门一个大脑️浏览器聊天—— 实时对话、上传文件、语音输入Telegram—— 验证身份后随时随地使唤它代码工作区—— 把真实终端挂进浏览器与聊天共享同一会话三扇门通向同一个大脑event handler它负责挑选编码 Agent、派发后台任务、汇报结果。而这个大脑的性格完全由本文的文本文件决定——改文本就改 AI。️ 全景图7 个操作系统文件在哪里执行初始化后这些文件会出现在你项目目录的agent-job/与event-handler/两个文件夹中模板源文件在 templates/官方说明见 docs/CUSTOMIZATION.md#文件归属一句话职责1agent-job/SYSTEM.md后台工人岗位说明书它是谁、能做什么、不能碰什么2agent-job/HEARTBEAT.md后台工人定时自检的心跳清单3agent-job/CRONS.json后台工人7×24 定时任务的闹钟4event-handler/agent-chat/SYSTEM.md前台聊天前台的性格与对话规则5event-handler/code-chat/SYSTEM.md代码工作区动笔写码前的规划顾问6event-handler/SUMMARY.md结果汇报把任务结果写成人类摘要的汇报员7event-handler/TRIGGERS.json事件触发Webhook雷达事件一来自动行动 简单记忆agent-job/是后台工人的东西干什么活event-handler/是前台与调度器的东西怎么跟你说话、何时跳起来行动。1️⃣ agent-job/SYSTEM.md —— 后台 AI 的岗位说明书每当 thepopebot 派发后台任务时会拉起一个 Docker 容器让 AI 开工它入职读的第一份文档就是 SYSTEM.md。默认模板已经写好了四件事身份你是一个在 Docker 容器中运行的自主 AI Agent谋定而后动质量优先于速度工作环境工作区是一个 git 仓库临时文件放/tmp工作区里的一切结束时会自动提交边界哪些文件可编辑、哪些不能碰如event-handler/、.env均不可动能力清单{{skills}}变量会在运行时自动注入所有已启用的技能定制技巧在文件末尾追加你自己的公司规定例如始终用中文汇报不确定时先写进报告而不是猜测。这是塑造后台 AI 最有效的单一入口。2️⃣ agent-job/HEARTBEAT.md —— 定时自检的心跳清单这份文件告诉 AI周期性该自己检查什么。默认模板只干一件事查一个城市的天气并写入文件。它的常见用法是配合 CRONS.json 里的 heartbeat 条目每 30 分钟执行一次读取 HEARTBEAT.md 并完成其中的任务。你可以把它改写成巡检清单检查未合并的 PR、监控磁盘空间、确认备份成功……AI 会按时逐项执行相当于给机器人做定期体检。3️⃣ agent-job/CRONS.json —— 7×24 的闹钟定时任务就住在这里。默认模板 CRONS.json 自带 heartbeat、每分钟执行的示例命令、带作用域的定时任务等样例。一个最小条目长这样{ name: daily-check, schedule: 0 9 * * *, type: agent, job: 检查依赖是否有更新, enabled: true }任务分三种agent拉起后台 AI 任务、command跑一条 shell 命令、webhook发一个 HTTP 请求。还可以给单条任务指定agent_backend用哪个编码 Agent和llm_model用哪个模型。⚡亮点event handler 会实时监听这个文件保存即热加载无需重启热加载逻辑见 config/instrumentation.js。4️⃣ event-handler/agent-chat/SYSTEM.md —— 前台的性格你和 thepopebot 聊天时对面那个人就由这份文件塑造。默认模板源文件定义了三种对话模式plan探索/ code改代码/ job派后台任务两个工具coding_agent处理配置与代码与agent_job派发后台任务范围忠实铁律Scope Fidelity你说什么它就做什么不擅自加戏、不悄悄扩大范围派发任务前必须征得你明确同意你可以在这里添加语气设定用中文回复、保持简洁、派发任务前先列出假设——这是 AI 的客服手册。5️⃣ event-handler/code-chat/SYSTEM.md —— 代码规划师代码模式选择某个仓库和分支聊天时对话中的顾问由这份文件决定。默认模板 告诉 AI你是编码助手帮用户讨论和规划要构建什么真正的编码交给coding_agent工具拉起实时工作区。想让规划阶段有固定规则——先给架构大纲先列影响面——写在这里即可。此外coding-workspace/SYSTEM.md 默认为空是留给代码工作区本身的附加提示词随你填写。6️⃣ event-handler/SUMMARY.md —— 工作汇报员后台任务结束后你会收到一条完成摘要。它不是系统模板而是 AI 按 SUMMARY.md 的规则现场写出来的✅ 成功时少写细节一句祝贺 改动清单❌ 失败时多写细节卡在哪、试了哪些方案固定结构任务链接 → 状态 → 改动文件 → 时间线 → 亮点 / 困难你可以把它调得更有人味用简短的 job ID 开头用大白话解释改动影响。7️⃣ event-handler/TRIGGERS.json —— 事件雷达最后一个文件让你的 AI 从被动应答变成主动响应。TRIGGERS.json 定义了某个路径收到 webhook 时自动做什么。每个触发器三要素watch_path监听路径如/github/webhook、actions执行动作与 CRONS.json 同款三种、enabled开关。请求体可用{{body}}变量注入任务例如GitHub 推送事件 → 自动总结发生了什么你的服务发来 webhook → 让 AI 分析是否需要行动收到信号 → 转发给另一个服务这个文件同样保存即热加载。 进阶彩蛋多 Agent 集群的宪法如果用到多 Agent 集群还有两个进阶文件clusters/SYSTEM.md 定义全体集群成员的共同纲领Mission / Vision / Goals / Valuesclusters/ROLE.md 则是按角色注入名字与工作区的角色模板——相当于给 AI 团队定一份宪法 岗位说明。⚡ 定制顺利的三个实用技巧模板变量{{skills}}、{{datetime}}、{{body}}等会在运行时由 lib/utils/render-md.js 自动渲染无需手动替换。安全边界docker-compose.yml、.gitignore、.github/workflows/等托管文件会在每次 init/upgrade 时被覆盖请勿修改用户可定制的就写进本文这 7 个文件。改错了别慌npx thepopebot diff path查看本地改动npx thepopebot reset path恢复模板默认值。 现在就上手三步注入灵魂顺序先定调性—— 改event-handler/agent-chat/SYSTEM.md把前台性格调成你喜欢的再定规矩—— 给agent-job/SYSTEM.md追加边界与偏好让后台 AI 有章可循最后上闹钟—— 在agent-job/CRONS.json加一条真正需要的定时任务保存即生效改文本、保存你的 thepopebot 就不再是通用助手而是一位懂你、7×24 在线的数字同事。赞分享【免费下载链接】thepopebotThe Pope Bot is an autonomous AI agent that you can configure and build to do just about anything you want, all day, everyday, 24/7.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/th/thepopebot点击查看免费下载相关推荐Astrid Hooks 源码级实战指南用 23 个生命周期事件为 Agent 操作系统注入自定义拦截器Astrid Hooks 源码级实战指南用 23 个生命周期事件为 Agent 操作系统注入自定义拦截器 Astrid Hooks 是 Astrid 中用户自Kimi Code CLI 的 Agent 与 subagent 体系内置委派、自定义 Agent 与 SYSTEM.md 定制指南Kimi Code CLI 的 Agent 与 subagent 体系内置委派、自定义 Agent 与 SYSTEM.md 定制指南 导读 本文以 docs/AI Agent代码智能体人工智能大模型CLI从零构建Linux操作系统7步打造自定义系统的终极指南从零构建Linux操作系统7步打造自定义系统的终极指南 想要真正理解Linux操作系统的核心原理吗这篇 从零构建Linux操作系统 的完整指南将带你体验从内文档教程操作系统创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考