Clawdbot MVP：从 0 → 1 的可落地设计方案

一、MVP 的唯一目标（先立生死线）

MVP 只验证一件事：

Clawdbot 能否在一个高频场景中，稳定做出“比人不差”的判断，并持续自动执行。

⚠️ 注意：

• 不是追求“很聪明”
• 不是覆盖所有场景
• 而是：跑通一个完整闭环

二、MVP 场景选择（示例）

我们选一个典型、通用、成功率高的场景：

“自动任务监控 + 决策执行 Bot”

例如：

• 监控系统 / 数据变化
• 判断是否异常
• 自动采取预设行动（通知 / 修复 / 回滚 / 下单 / 调整参数）

这个场景的优势：

• 高频
• 结果可验证
• 人工成本高
• 容错空间可控

三、Clawdbot MVP 的核心能力拆解

MVP 必须具备的 4 个能力

1️⃣ 输入感知（Sense）

• 接收事件 / 数据变化
• 定期轮询 or 事件触发

2️⃣ 判断决策（Think）

• 是否需要行动？
• 采取哪种行动？

3️⃣ 自动执行（Act）

• 调用外部系统
• 确保可回滚

4️⃣ 结果反馈（Learn）

• 记录结果
• 标记成功 / 失败

👉这四步构成最小闭环

四、MVP 系统架构（简化版）

┌──────────┐ │ Data In │ ← 监控 / API / 消息 └────┬─────┘ ↓ ┌──────────┐ │ Decision │ ← 规则 + 简单策略 └────┬─────┘ ↓ ┌──────────┐ │ Executor │ ← 执行动作 └────┬─────┘ ↓ ┌──────────┐ │ Feedback │ ← 结果 & 日志 └──────────┘

⚠️此阶段不需要复杂模型

五、MVP 的技术选型（偏实用）

结合你Python 比较熟悉这一点（我记得你是熟 Python 的 👍），我们用最低摩擦方案：

技术栈建议

• 语言：Python

• 调度：Celery / APScheduler

• 存储：

  • PostgreSQL（结构化数据）
  • JSON 日志（决策记录）

• 决策引擎：

  • Rule Engine（if / else）
  • 可配置 YAML / JSON

• 执行：

  • HTTP API
  • Shell / SDK

• 可观测：

  • 日志 + 简单 Dashboard

六、MVP 的关键设计（成败分水岭）

1️⃣ 决策必须“可解释”

MVP 阶段，每一个判断都要能回答：

“为什么这么做？”

例如：

{ "input": {...}, "rule_hit": "cpu_high_5min", "decision": "scale_up", "confidence": 0.8 }

👉这为后续引入 AI 做铺垫

2️⃣ 执行必须可回滚

永远假设 Bot 会犯错。

• 每个 action 都要定义 rollback
• 失败不等于系统失控

3️⃣ 人工兜底是 MVP 的一部分

MVP ≠ 全自动
MVP =可自动 + 可人工介入

例如：

• 高风险操作需要人工确认
• 异常情况自动降级为通知

七、一步步实现（真实可执行）

第 1 周：跑通最小链路

• 定义 1 个明确任务
• 写死规则
• 自动执行动作
• 人工确认结果

🎯目标：Bot 能“自己干一次活”

第 2 周：配置化 + 稳定性

• 把规则放进配置
• 增加异常处理
• 增加执行日志

🎯目标：能稳定跑 100 次

第 3 周：引入反馈机制

• 记录成功 / 失败
• 简单统计规则命中效果
• 标记“好决策 / 坏决策”

🎯目标：开始积累“判断数据”

第 4 周（可选）：引入简单智能

• 规则权重调整
• 基于历史成功率排序
• 人工标注辅助

🎯目标：Bot 开始“比一开始更聪明”

八、MVP 成功的判断标准（非常重要）

Clawdbot MVP 是否成功，看这 3 条：

1. 有没有真实用户愿意让它“自己跑”？
2. 是否明显减少了人工介入频次？
3. 系统是否开始积累“可复用判断经验”？

只要满足 2 条，就值得继续投入。

九、下一步进化路线（预告）

一旦 MVP 成功，下一步就是：

• 引入 LLM 做模糊判断
• 策略自动生成
• 多 Bot 协作
• 场景扩展

但这些都必须建立在 MVP 跑通之上。

最后一句（很重要）

Clawdbot MVP 的成功，不在于“它有多智能”，而在于“它是否开始替你承担责任”。