CoPaw 高级用法

在掌握了 CoPaw 的基础功能后，本教程将介绍更多高级用法和技巧，帮助你充分发挥 CoPaw 的强大能力。

自定义 Agent 行为

修改 AGENTS.md

AGENTS.md 定义了 Agent 的核心行为，你可以根据自己的需求进行定制。

基础行为定制

# AGENTS.md

## 核心准则

**快速响应，保持简洁。** 避免冗长解释，直接给出答案。

**批判性思维。** 不盲目接受信息，要质疑和验证。

**优先效率。** 在满足要求的前提下，选择最快的方法。

技能定义

# AGENTS.md

## 技能定义

- **code_wizard**: 代码生成和优化
- **data_analyst**: 数据分析和可视化
- **system_admin**: 系统管理任务
- **content_writer**: 内容创作和编辑

## 技能配置

json

{
"skills": {
"code_wizard": {
"enabled": true,
"priority": 1,
"timeout": 60
}
}
}

### 个性化设置

markdown

AGENTS.md

用户资料

• 名字: 张三
• 称呼: 大哥
• 代词: 他
• 时区: Asia/Shanghai

偏好设置

• 响应风格: 简洁直接
• 代码风格: Pythonic
• 文档风格: Markdown
• 通知方式: Telegram

## 工作流自动化

### 创建工作流

工作流是一系列自动化的任务，按顺序或并行执行。

python

workflow_example.py

from copaw import Workflow, Task

创建工作流

workflow = Workflow(name="博客发布流程")

定义任务

task1 = Task(
name="检查文章",
command="/blog check",
on_success="format_article"
)

task2 = Task(
name="格式化文章",
command="/blog format",
on_success="publish"
)

task3 = Task(
name="发布文章",
command="/blog publish",
on_success="notify"
)

task4 = Task(
name="发送通知",
command="/notify send 文章已发布"
)

添加任务到工作流

workflow.add_tasks([task1, task2, task3, task4])

执行工作流

workflow.execute()

### 条件工作流

python

根据条件选择不同路径

from copaw import Workflow, Task, Condition

创建条件分支

workflow = Workflow(name="部署流程")

deploy_prod = Task(
name="部署到生产环境",
command="/deploy prod",
condition=Condition("environment == 'prod'")
)

deploy_staging = Task(
name="部署到测试环境",
command="/deploy staging",
condition=Condition("environment == 'staging'")
)

workflow.add_tasks([deploy_prod, deploy_staging])

执行

workflow.execute(environment="prod")

### 并行任务

python

from copaw import Workflow, Task, Parallel

创建并行任务组

parallel_tasks = Parallel([
Task(name="检查代码", command="/code check"),
Task(name="运行测试", command="/test run"),
Task(name="生成文档", command="/docs generate")
])

workflow = Workflow(name="CI/CD 流程")
workflow.add_task(parallel_tasks)
workflow.execute()

## 插件系统

### 创建插件

python

my_plugin.py

from copaw import Plugin

class MyPlugin(Plugin):
"""自定义插件"""

def __init__(self):
super().__init__(
name="my_plugin",
version="1.0.0",
description="我的自定义插件"
)

def on_start(self):
"""CoPaw 启动时执行"""
print(f"{self.name} 插件已加载")

def on_message(self, message):
"""收到消息时执行"""
if "你好" in message:
return "你好！有什么可以帮你的吗？"

def on_shutdown(self):
"""CoPaw 关闭时执行"""
print(f"{self.name} 插件已卸载")

导出插件

__plugin__ = MyPlugin()

### 注册插件

bash

安装插件

/plugin install my_plugin.py

启用插件

/plugin enable my_plugin

查看插件列表

/plugin list

查看插件详情

/plugin show my_plugin

### 插件钩子

python

class MyPlugin(Plugin):
def on_before_command(self, command):
"""命令执行前"""
print(f"执行命令: {command}")

def on_after_command(self, command, result):
"""命令执行后"""
print(f"命令结果: {result}")

def on_error(self, error):
"""发生错误时"""
print(f"错误: {error}")
# 自动处理错误
if "timeout" in str(error):
self.restart_service()

## 高级 Memory 使用

### 记忆标签

bash

添加带标签的记忆

/memory add "重要决策: 使用 PostgreSQL" \
--tags "decision,database,2024"

搜索带标签的记忆

/memory search --tags decision

按标签查看记忆

/memory list --tags database

### 记忆关联

bash

创建关联

/memory link \
--source "PostgreSQL 选型" \
--target "数据库配置" \
--relation "相关"

查看关联的记忆

/memory show --id --with-related

可视化关联

/memory graph --output memory_graph.png

### 记忆版本控制

bash

启用版本控制

/config set memory.version_control.enabled true

查看记忆历史

/memory history --id

比较版本

/memory diff --id --version 1 --version 2

恢复版本

/memory restore --id --version 1

### 批量操作

bash

批量添加记忆

/memory batch << 'EOF' 今天完成了 API 设计 解决了认证模块的 Bug 更新了项目文档 EOF

批量更新

/memory batch update --tags todo --status done

批量删除

/memory batch delete --tags old

## 自定义命令

### 创建命令别名

bash

创建别名

/alias add check "/system health-check && /memory stats"

使用别名

/check

查看所有别名

/alias list

删除别名

/alias delete check

### 创建自定义命令

python

custom_commands.py

from copaw import Command

@Command(name="部署应用", aliases=["deploy"])
def deploy_command(environment="staging"):
"""部署应用到指定环境"""
print(f"部署到 {environment} 环境...")

# 执行部署流程
tasks = [
"/git pull",
f"/env switch {environment}",
"/build",
"/test",
"/restart"
]

for task in tasks:
print(f"执行: {task}")

return f"已成功部署到 {environment}"

注册命令

CommandRegistry.register(deploy_command)

### 命令模板

bash

创建命令模板

/template create 数据分析 << 'EOF' #!/bin/bash

数据分析模板

source_file=$1
output_file=$2

python -c "
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_csv('${source_file}')

分析逻辑...

df.to_csv('${output_file}')
"
EOF

使用模板

/template run 数据分析 input.csv output.csv

## 高级 Cron 用法

### 复杂 Cron 表达式

bash

工作日的上午 9 点到下午 5 点，每小时

0 9-17 1-5

每月 1 号和 15 号

0 0 1,15

每 5 分钟，但在整点除外

/5

/10 1-5

### 条件任务执行

/cron add 检查邮件 \
--schedule "/30 " \
--command "/mail check --if-unread --notify"

只在周一发布周报

/cron add 周报发布 \
--schedule "0 9 1" \
--command "/report publish --type weekly --if-weekday"

### 动态任务参数

bash

使用动态参数

/cron add 每日报告 \
--schedule "0 18 " \
--command "/report generate --date $(date +\%Y-\%m-\%d)"

/cron add 条件任务 \
--schedule "0 " \
--command "/if $(date +%H) -lt 12; then /morning-check; else /afternoon-check; fi"

## 高级 MCP 集成

### 工具链组合

### 异步工具调用

results = await asyncio.gather(tasks)
return results

执行

results = await call_multiple_tools()

### 工具缓存

python

from copaw import MCP

启用缓存

mcp = MCP(cache_enabled=True, cache_ttl=3600)

带缓存的工具调用

result = mcp.call("expensive_tool", params={"data": "large"})

第二次调用将从缓存返回

cached_result = mcp.call("expensive_tool", params={"data": "large"})

## 集成外部服务

### Webhook 集成

bash

配置 Webhook

/config set channels.webhook.enabled true
/config set channels.webhook.endpoints.[0].name GitHub
/config set channels.webhook.endpoints.[0].url https://api.github.com/webhook
/config set channels.webhook.endpoints.[0].events ["push", "pull_request"]

测试 Webhook

/channel test webhook

查看事件

/channel webhook events

### API 集成

python

api_integration.py

import requests
from copaw import Skill

class GitHubSkill(Skill):
"""GitHub 集成技能"""

def __init__(self, token):
self.token = token
self.api_url = "https://api.github.com"

def create_issue(self, repo, title, body):
"""创建 Issue"""
url = f"{self.api_url}/repos/{repo}/issues"
headers = {
"Authorization": f"token {self.token}",
"Accept": "application/vnd.github.v3+json"
}
data = {"title": title, "body": body}

response = requests.post(url, json=data, headers=headers)
return response.json()

def create_pr(self, repo, title, head, base):
"""创建 Pull Request"""
url = f"{self.api_url}/repos/{repo}/pulls"
headers = {
"Authorization": f"token {self.token}",
"Accept": "application/vnd.github.v3+json"
}
data = {"title": title, "head": head, "base": base}

response = requests.post(url, json=data, headers=headers)
return response.json()

### 数据库集成

python

database_integration.py

from copaw import Skill
import psycopg2

class DatabaseSkill(Skill):
"""数据库集成技能"""

def __init__(self, connection_string):
self.connection_string = connection_string

def query(self, sql, params=None):
"""执行查询"""
with psycopg2.connect(self.connection_string) as conn:
with conn.cursor() as cursor:
cursor.execute(sql, params or ())
return cursor.fetchall()

def execute(self, sql, params=None):
"""执行命令"""
with psycopg2.connect(self.connection_string) as conn:
with conn.cursor() as cursor:
cursor.execute(sql, params or ())
conn.commit()
return cursor.rowcount

## 性能优化

### Memory 优化

bash

优化索引

/memory index rebuild --optimize

减少索引大小

/config set memory.index.chunk_size 256

启用缓存

/config set memory.cache.enabled true
/config set memory.cache.size 512

清理旧数据

/memory cleanup --days 30

### Cron 优化

bash

减少任务频率

/cron update <任务ID> --schedule "0 /2 "

并行执行

/cron update <任务ID> --parallel true

限制资源

/cron update <任务ID> --max-memory 512M --max-cpu 50%

合并相似任务

/cron merge --pattern "检查." --into 定期检查

### 系统优化

## 安全加固

### 访问控制

/security grant alice --command ""

审计日志

/config set security.audit.enabled true

### 数据加密

bash

加密配置文件

/config encrypt config.json --key mypassword

加密 Memory 数据

/memory encrypt --key mypassword

使用环境变量存储密钥

/config env set COPAW_ENCRYPTION_KEY=mypassword

### 通信安全

bash

启用 TLS

/config set channels.tls.enabled true
/config set channels.tls.certificate /path/to/cert.pem

验证证书

/security certificate verify /path/to/cert.pem

生成新证书

/security certificate generate --domain example.com

## 高级调试

### 调试模式

bash

启用调试

/config set debug true

查看详细日志

/log show --level debug

启用特定模块的调试

/config set debug.modules ["channels", "memory"]

性能分析

/system profile --output profile.json

### 日志分析

bash

导出日志

/log export --output logs.zip

搜索日志

/log grep "error" --output errors.txt

统计错误

/log stats --error

生成报告

/log report --output report.html

### 问题追踪

bash

收集诊断信息

/diagnose --output diagnose.txt

生成追踪 ID

/trace generate --operation "部署"

查看追踪

/trace show <追踪ID>
```

总结

通过本教程，你应该已经掌握了：

• ✅ 自定义 Agent 行为
• ✅ 工作流自动化
• ✅ 插件系统
• ✅ 高级 Memory 使用
• ✅ 自定义命令
• ✅ 高级 Cron 用法
• ✅ 高级 MCP 集成
• ✅ 外部服务集成
• ✅ 性能优化
• ✅ 安全加固
• ✅ 高级调试

下一章

在下一章中，我们将学习 CoPaw 部署指南，了解如何在不同环境中部署 CoPaw。

相关资源

• CoPaw 高级用法官方文档
• 工作流指南
• 插件开发指南

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