架构设计

设计原则：AcaClaw 是发行版而非 fork。所有定制位于 OpenClaw 的扩展点 — 技能、插件、配置与环境。零上游源码修改。

设计理念

目标用户

面向不是软件工程师的科学家：化学、物理、生物、医学研究者与学生。每项设计都需通过：「从未打开过终端的生物学研究生能否使用？」

Ubuntu 类比

Linux 生态	AcaClaw 生态
Linux 内核	OpenClaw（网关、智能体、CLI、插件 SDK）
Ubuntu 桌面	AcaClaw（策展发行版 + GUI）
apt 包	ClawHub 技能 + AcaClaw 技能
依赖解析	AcaClaw 环境兼容性测试
Ubuntu 安全	AcaClaw 安全插件 + 默认沙箱倾向
Ubuntu LTS	与 OpenClaw 版本兼容性测试

核心原则

非侵入 — 不修改 OpenClaw 源码，通过技能、插件、配置与环境扩展
一事一最佳 — 每项能力只提供一种默认最佳方案，预配置可用
数据神圣 — 每次文件修改前自动备份
零认知负担 — 用户不应看到「请安装某依赖」类提示
分层独立 — AcaClaw 叠在 OpenClaw 之上，OpenClaw 可独立升级
安全优先 — 默认比上游更严格，工作区受限
贡献不分叉 — 技能发布到 ClawHub，不维护平行生态
环境兼容 — 预装技能在同一策展环境中联调通过

分层模型

自下而上：操作系统 / 容器 → OpenClaw（未修改） → AcaClaw 环境（Miniforge 等） → AcaClaw 插件 → 策展学术技能 → 用户工作区与用户技能 → AcaClaw Web GUI。

层间规则

规则	说明
仅向上依赖	每层只依赖下层
无向下耦合	OpenClaw 不知晓 AcaClaw
技能优先级	用户技能 > 策展技能 > OpenClaw 内置
插件注册	通过标准 `OpenClawPluginApi`
配置叠加	通过 `openclaw config set` 等写入 `openclaw.json`
GUI 包裹 CLI	界面层调用底层命令

「一事一最佳」原则

选型维度

重视正确性/质量、对 AI 易用、许可证、维护活跃度；体积为次要考量。

刻意不包含

多绘图库重复预装、基础安装中的大型深度学习框架、完整 TeX Live、IDE 等 — 可按需通过 ClawHub 或可选配置添加。

组件架构（仓库布局）

acaclaw/
├── plugins/          # OpenClaw 插件
├── skills.json       # 策展技能清单
├── env/conda/        # Conda 环境定义
├── config/           # 配置叠加
├── scripts/          # install.sh / uninstall.sh 等
└── docs/             # 本站文档

技能架构

AcaClaw 策展、创作、测试并发布高质量学术技能至 ClawHub，使整个 OpenClaw 社区受益。

贡献不分叉

发布到 ClawHub、署名贡献者、使用官方 clawhub 客户端，不在自有服务器镜像技能。

质量门禁

代码审阅、集成测试、环境兼容性、安全审阅、标准/最高模式兼容、贡献者章节完整等。

发布工作流

贡献者在 acaclaw-skills 提 PR → 团队审阅 → 合并后 CI 发布到 ClawHub → 更新 skills.json 与 Hub 页面。

环境架构

详见计算环境。

Miniforge（conda-forge）管理 Python/R 与独立 Conda 环境：基础安装 → 学科选择合并包 → 按需安装（冲突时再建辅助环境）。

数据安全架构

详见数据安全。

在 OpenClaw 基础设施之上叠加：逐文件版本化 + 回收站 + 同步（默认开启）与可选工作区快照。

与 OpenClaw 的集成点

AcaClaw 仅使用官方 API：OpenClawPluginApi、openclaw.json、SKILL.md、clawhub、openclaw config set、openclaw gateway run、Docker 沙箱配置等。若无官方 API，AcaClaw 不做。