以我的亲身体验,谈谈如何正确理解"养虾"
意图分析：用户要求更新运动员追踪信息
记忆匹配：USER.md 显示关注6位运动员（郑钦文、王欣瑜...）
工具选择：
优先使用 sports-tracker Skill（已配置，准确性高）
辅助使用 kimi_search 验证实时比分
执行计划：
- 先执行 /root/.openclaw/workspace/skills/sports-tracker/scripts/tracker.py
- 然后针对有比赛的选手使用 kimi_search 获取具体比分
- 最后整理报告
4.调用工具（执行层）
子步骤4a：执行 tracker.py
cd /root/.openclaw/workspace
python3 skills/sports-tracker/scripts/tracker.py
子步骤4b：kimi_search（根据模型决策）
Action: kimi_search(query="孙颖莎 朱芊曦 WTT重庆冠军赛 3月12日 结果 比分")
搜索引擎API直接返回结果
子步骤 4c：读取结果并整理
读取 tracker.py 输出 + kimi_search 结果
这步不涉及大模型，是工具调用、网络搜索、数据整合
5.更新记忆（大模型介入 - 第2次 API 调用）
输入：原始追踪结果（长文本）
模型任务：提炼关键信息，生成简洁记忆
输出："孙颖莎3-0胜朱芊曦，王楚钦待比赛19:40"
结果写入memory目录里的日志文件2026-03-12.md，上图是我在终端里直接查看到的日志内容，是有用大模型总结的。
6.返回响应（大模型介入 - 第3次API调用）
输入给模型：
工具执行结果：
- tracker.py: "6位运动员中，孙颖莎、王楚钦今日有比赛..."
- kimi_search: "孙颖莎 3-0 朱芊曦（11-5, 13-11, 11-8）..."
任务：生成给用户的回复
要求：简洁、结构化、突出关键信息
模型生成响应：
【运动员追踪报告】3月12日（14:20更新）
...
孙颖莎（乒乓球）
- 今日比赛已结束
- 比分：3-0 胜朱芊曦（11-5, 13-11, 11-8）
- 状态：晋级16强
王楚钦（乒乓球）
- 待比赛：19:40 vs 弗朗西斯卡
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还没人说话啊，我想来说几句
记忆匹配：USER.md 显示关注6位运动员（郑钦文、王欣瑜...）
工具选择：
优先使用 sports-tracker Skill（已配置，准确性高）
辅助使用 kimi_search 验证实时比分
执行计划：
- 先执行 /root/.openclaw/workspace/skills/sports-tracker/scripts/tracker.py
- 然后针对有比赛的选手使用 kimi_search 获取具体比分
- 最后整理报告
4.调用工具（执行层）
子步骤4a：执行 tracker.py
cd /root/.openclaw/workspace
python3 skills/sports-tracker/scripts/tracker.py
子步骤4b：kimi_search（根据模型决策）
Action: kimi_search(query="孙颖莎 朱芊曦 WTT重庆冠军赛 3月12日 结果 比分")
搜索引擎API直接返回结果
子步骤 4c：读取结果并整理
读取 tracker.py 输出 + kimi_search 结果
这步不涉及大模型，是工具调用、网络搜索、数据整合
5.更新记忆（大模型介入 - 第2次 API 调用）
输入：原始追踪结果（长文本）
模型任务：提炼关键信息，生成简洁记忆
输出："孙颖莎3-0胜朱芊曦，王楚钦待比赛19:40"
结果写入memory目录里的日志文件2026-03-12.md，上图是我在终端里直接查看到的日志内容，是有用大模型总结的。
6.返回响应（大模型介入 - 第3次API调用）
输入给模型：
工具执行结果：
- tracker.py: "6位运动员中，孙颖莎、王楚钦今日有比赛..."
- kimi_search: "孙颖莎 3-0 朱芊曦（11-5, 13-11, 11-8）..."
任务：生成给用户的回复
要求：简洁、结构化、突出关键信息
模型生成响应：
【运动员追踪报告】3月12日（14:20更新）
...
孙颖莎（乒乓球）
- 今日比赛已结束
- 比分：3-0 胜朱芊曦（11-5, 13-11, 11-8）
- 状态：晋级16强
王楚钦（乒乓球）
- 待比赛：19:40 vs 弗朗西斯卡
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