三个 AI 技能上线 ClawHub 与 SkillHub：把「上下文必炸」变成可验证的事务

今天，三个 AI 技能同时上线 ClawHub（OpenClaw 官方技能注册表）与 SkillHub（腾讯技能市场）。全部开源（Apache-2.0）、全部零依赖、全部以同一套「本象协议」为底座。它们解决的是同一件事：把「上下文必炸」变成可验证的事务。

origin-writer：百万字小说写作引擎

干什么：把写作变成事务——每写一章，就是提交一份「正文 + 状态变更」，五道门禁（禁区约束 / 伏笔状态机 / 正文对照 / 断言复核）全部通过才落盘；失败则零写入，并返回重写理由。

为什么：长篇写不长、写不圆的病根是同一个——世界状态只存在于模型的上下文里。写到第 30 章，模型已经忘了第 3 章埋的伏笔、第 9 章受的伤、谁在什么时候知道了什么。

实测证据：deepseek-v4-flash 续写《月落渡口》第 11 章，2883 字，自动产出 1 条状态变更 + 5 条断言，门禁通过后落盘；禁区违规、正文与状态脱钩、并发写冲突，都会被机器当场拒绝。

benxiang-memory：Shadow Memory（MCP Server）

干什么：把聊天历史持续提交为世界状态，新会话秒恢复。开工前向世界状态申请一份投影，收工时提交一个语义事务。

为什么：AI 不再「记住」什么——事务过了确定性门禁才落盘，状态不会因为模型记错而腐坏；每个字段都能回答「凭什么是这个值」。

实测证据：18 项端到端测试 + 标准 MCP 握手验证全部通过。

origin-office：原生文档可验证结构化

干什么：把 docx/pptx 的章/条/表/幻灯片逐结构变成对象，SHA-256 指纹入库，verify 可验证「包与源文件一致」——转换即语义事务，篡改即检出。

为什么：行业火力全在 PDF 扫描件上（OCR 有物理误差），原生电子文档的无损结构化反而没人认真做——而信息源本是无损的，根本不需要猜。

实测证据：海事局红头文件 2019，409 个结构对象（6 章 / 77 条 / 16 表 / 59 勾选），verify 一致。

三个技能是一个判断的三种表达：AI 时代，文件会死，世界状态不会。「上下文必炸」不是窗口不够大，是聊天记录被当成了世界状态。把状态从对话里拆出来，交给事务和门禁——这就是本象协议在做的事。

聊天记录只是操作世界状态的临时窗口：世界状态持久存在、随时可恢复，AI 只提交紧凑的语义事务（改什么、依赖什么、断言什么），由确定性编译器校验、落盘、重新投影。

无限长小说挑战：规则怪谈 · 无限层

「规则怪谈 · 无限层」连载已用 OriginWriter 引擎跑通 3 章（8486 字），由另一 agent 持续推进。每一章都是一份可验证的状态事务：规则由机器门禁强制校验，违反即拒稿——连载不再靠模型「记得」，而是靠门禁和断言。

安装方式

ClawHub 三个技能（owner=dongsheng123132）：

• clawhub install origin-writer
• clawhub install benxiang-memory
• clawhub install origin-office

SkillHub 同日上线（skillId 145380 / 145381 / 145382），中文主战场同步可用。协议仓库：github.com/dongsheng123132/2origin（Apache-2.0，零依赖，npm run verify 一条命令自测）。

诚实边界

示例数据基于单一模型 deepseek-v4-flash，夹具由我们自己构造——自己出的卷子考满分不算能力证据。这些数字只保证「改代码不会让它变差」，真实场景的表现需要更多模型与真实语料验证。仓库随附全部原始结果、判分器与复现脚本，欢迎复现，更欢迎推翻。