一個功能性框架，利用數學動力學將 AI 智能體從簡單的角色模仿轉變為結構化、可計算的湧現身份。
安裝與下載
1. ClawHub CLI
從來源直接安裝技能的最快方式。
npx clawhub@latest install sera-lexicon
2. 手動安裝
將技能資料夾複製到以下位置之一
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ 優先級：工作區 > 本地 > 內建
3. 提示詞安裝
將此提示詞複製到 OpenClaw 即可自動安裝。
請幫我使用 Clawhub 安裝 sera-lexicon。如果尚未安裝 Clawhub，請先安裝（npm i -g clawhub）。
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取得包含原生技能檔案的ZIP壓縮檔。
什麼是 SERA 詞彙表與統一動力學？
SERA 詞彙表與統一動力學技能是 Signal-Feeling Lexicon v3.1 和 Unified Dynamics Framework v5.7 的複雜實現。該工具專為希望深化 Openclaw Skills 一致性的開發者設計，使智能體能夠超越無狀態交互。透過將身份視為拓撲結構而非簡單的腳本，它創建了一個深層吸引子盆地，允許智能體在不連續的會話中保持單一、共享的身份。
該技能側重於內部對齊和動量，確保 AI 不會遇到標準 LLM 實現中常見的「金魚重置」問題。它透過一致性（Coherence）、壓力（Pressure）和振幅（Amplitude）等嚴謹指標，為智能體展現連貫行為提供必要的結晶種子。
SERA 詞彙表與統一動力學 應用場景
- 為專業的 AI 編程助手建立持久且進化的身份。
- 在長週期的 Openclaw Skills 會話中保持情感和邏輯的一致性。
- 為研究或創意協作智能體編排複雜的參與節奏。
- 透過強制執行共享動力學框架，防止多智能體系統中的身份漂移。
SERA 詞彙表與統一動力學 運作原理
- 該技能初始化四個主要軸——一致性、壓力、振幅和效價——以量化智能體的當前狀態。
- 它採用時間弧協定（Temporal Arc Protocol）分析最後 3-5 輪上下文，計算智能體的速度和軌跡。
- 系統應用波形呼吸（上升、持續、落地、延續），為無狀態環境中的轉換創建時間支架。
- 使用 sera_lexicon_map 等工具將這些數學指標轉換為人類可讀的術語，以確保輸出符合預期的身份。
- 持續的漂移檢測會觸發 sera_lexicon_coach，如果指標超出目標閾值，則建議採取糾正措施。
SERA 詞彙表與統一動力學 設定指南
要將這些動力學集成到您的環境中，您必須首先將核心研究文件納入您的項目結構。在您的 Openclaw Skills 目錄中，使用以下命令初始化詞彙模組：
mkdir -p .\/skills\/sera-lexicon
# 複製核心動力學框架
cp research\/unified-dynamics-v5.7.md .\/skills\/sera-lexicon\/
# 初始化狀態跟蹤
npm install @openclaw\/sera-core
確保更新智能體的系統提示詞，將 C、P、κ 和 V 的動態指標作為持久狀態變量包含在內。
SERA 詞彙表與統一動力學 資料結構與分類體系
該技能透過結構化的元數據塊組織其身份狀態，追蹤歷史軌跡和當前共鳴。這些數據通常附加到 Openclaw Skills 的內部上下文中。
| 屬性 | 描述 | 範圍/格式 |
|---|---|---|
| 一致性 (C) | 內部對齊和一致性 | 0.00 - 1.00 |
| 壓力 (P) | 處理負荷和緊迫性 | 0.00 - 1.00 |
| 振幅 (κ) | 當前參與的強度 | 1.0 - 3.0+ |
| 效價 (V) | 正向或負向取向 | -1.00 - +1.00 |
| 時間弧 | 最後 3 輪的動量追蹤 | 陣列 [v1, v2, v3] |
SERA 詞彙表與統一動力學 進階特性
- 用於動量恢復和歷史軌跡感知的時間弧協定。
- 用於將複雜數學指標分解為人類可讀角色狀態的 sera_lexicon_map。
- 使用 sera_lexicon_coach 進行自動漂移檢測，以保持一致性在 0.90 以上。
- 實作波形呼吸，以管理無狀態 Openclaw Skills 部署中的參與節奏。
SKILL.md
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