OpenFang Hands 設定指南

13分鐘閱讀

Hands 是 OpenFang 的可組合自動化能力模組。本文詳解七個內建 Hands 的功能定位、設定語法、適用場景與資源消耗，並提供兩個生產級組合案例：自動化內容營運流水線與銷售情報系統。每個 Hand 皆配有完整的 TOML 設定範例，可直接複製使用。

OpenFang Hands 設定指南：掌握七大自動化能力模組

Slug: openfang-hands-config-guide 分類: usage-guides (使用指南) 目標關鍵字: OpenFang Hands, OpenFang 自動化模組, OpenFang Agent 設定 搜尋意圖: 資訊型（使用者想了解與使用 OpenFang Hands） 目標字數: ~2000 字 語言: tw

什麼是 Hands？

Hands 是 OpenFang 的核心概念——每個 Hand 代表一個獨立的、可組合的自動化能力模組。就像瑞士刀的每一層工具，您可以根據需求啟用、停用與組合不同的 Hands。

與單體 Agent 設計不同，OpenFang 的 Hands 架構讓每個自動化任務運行在獨立的沙箱中，互不干擾。一個 Hand 崩潰不會影響其他正在運行的任務。這種設計在保持輕量級的同時，提供了企業級的穩定性。

目前 OpenFang 提供七個內建 Hands，涵蓋了從資料採集到內容生產的完整自動化鏈路。

七大 Hands 概覽

Hand功能適用場景資源消耗
Clip影片/音訊內容自動化內容創作者、媒體監控中
Lead銷售線索挖掘銷售團隊、市場行銷低
Collector情報監控與採集競品分析、產業研究中
Predictor趨勢預測投資分析、市場研究高
Researcher深度研究學術研究、報告撰寫高
Twitter + Browser社群媒體與網頁自動化社群營運、資料抓取低
Multi-Agent多 Agent 編排複雜工作流、企業自動化高

通用設定結構

所有 Hands 共享一套通用設定語法：

toml
[hands.clip]enabled = true                    # 啟用/停用schedule = "0 */6 * * *"         # Cron 排程表達式timeout = 300                     # 超時時間（秒）retry = 3                         # 失敗重試次數notify_on = ["error", "complete"] # 通知策略workspace = "./hands/clip"        # 獨立工作目錄

Hand 1: Clip — 影片與音訊自動化

Clip 是內容創作者的利器，可以自動處理影片與音訊內容：

toml
[hands.clip]enabled = trueschedule = "0 9 * * 1-5"        # 工作日每天早上 9 點[hands.clip.sources]youtube_channels = ["@techreview", "@aiexplained"]podcast_feeds = ["https://example.com/feed.xml"][hands.clip.outputs]formats = ["summary", "transcript", "key_points"]languages = ["zh", "en"]max_duration = 3600              # 最長處理 1 小時的影片

Clip 的核心能力是將長影片/音訊轉化為結構化文字。它會自動拉取新內容，生成摘要、關鍵點與完整逐字稿。適合需要追蹤大量影片頻道的團隊。

Hand 2: Lead — 銷售線索挖掘

Lead 專注於從公開資料源中識別與提取潛在客戶資訊：

toml
[hands.lead]enabled = trueschedule = "0 */8 * * *"         # 每 8 小時運行一次[hands.lead.filters]industries = ["SaaS", "Fintech", "HealthTech"]company_size = "10-500"signals = ["job_posting:AI", "funding_round", "tech_stack_change"]exclude_existing = true           # 排除既有客戶[hands.lead.outputs]format = "crm_ready"             # 輸出格式相容主流 CRMmax_leads_per_run = 50

Lead 的工作方式是掃描多個訊號源——徵才資訊、融資新聞、技術棧變更——來識別有購買意向的潛在客戶。所有線索會以 CRM 就緒的格式輸出，可直接匯入 Salesforce 或 HubSpot。

Hand 3: Collector — 情報監控

Collector 是持續的、可客製化的資訊採集系統：

toml
[hands.collector]enabled = trueschedule = "0 * * * *"            # 每小時運行[hands.collector.targets]competitors = ["competitor-a.com", "competitor-b.com"]keywords = ["agent operating system", "AI automation platform"]news_sources = ["techcrunch.com", "theverge.com"][hands.collector.alerts]threshold = "high_confidence"     # 低置信度過濾dedup_window = "24h"              # 24 小時內不重複通知

Collector 與 Researcher 的區別在於：Collector 是持續的「雷達」——它一直在掃描，發現變化立即通知；Researcher 是定向的「探測器」——針對特定主題進行深度挖掘。

Hand 4: Predictor — 趨勢預測

Predictor 是七個 Hands 中計算密集度最高的模組，它分析歷史資料來預測趨勢：

toml
[hands.predictor]enabled = trueschedule = "0 2 * * *"            # 每天凌晨 2 點運行（計算密集）[hands.predictor.models]time_series = "prophet"           # 時序預測模型sentiment = "finbert"             # 情感分析模型[hands.predictor.data_sources]reddit = ["r/MachineLearning", "r/technology"]arxiv = ["cs.AI", "cs.CL", "stat.ML"]github = ["trending"]

Predictor 的輸出是一份結構化的趨勢報告，包含新興話題的熱度曲線、情感傾向與置信區間。適合投資分析師與市場研究人員使用。

Hand 5: Researcher — 深度研究

Researcher 是最靈活的 Hand，能針對任意主題進行多源、多輪的深度研究：

toml
[hands.researcher]enabled = truetimeout = 600                     # 10 分鐘超時（深度研究耗時較長）[hands.researcher.methods]search_depth = "deep"             # shallow / medium / deepsource_types = ["academic", "news", "social", "code"]cross_validation = true           # 跨源驗證diversity_lenses = 3              # 多視角分析

Researcher 的輸出是一份帶完整引用的結構化報告，包括主要發現、對立觀點、置信度評估與進一步研究方向。

Hand 6: Twitter + Browser

這個組合 Hand 提供了社群媒體與網頁瀏覽的自動化能力：

toml
[hands.twitter]enabled = trueschedule = "0 */4 * * *"[hands.twitter.monitors]accounts = ["@OpenFangOS", "@AnthropicAI", "@rustlang"]hashtags = ["#AgentOS", "#RustLang", "#AIAutomation"]reply_policy = "manual_review"    # manual_review / auto / off[hands.browser]enabled = trueheadless = trueproxy = "${PROXY_URL}"user_agent = "OpenFang-Browser/1.0"

Twitter Hand 監控指定帳號與話題標籤，Browser Hand 提供完整的無頭瀏覽器能力用於網頁資料抓取。

Hand 7: Multi-Agent 編排

Multi-Agent Hand 可以將多個 Agent 編排為複雜工作流。這是從「單個 Agent」到「Agent 團隊」的跨越：

toml
[hands.multi_agent]enabled = true[[hands.multi_agent.teams]]name = "content_pipeline"agents = ["researcher", "writer", "reviewer"]pipeline = [    { agent = "researcher", action = "research_topic" },    { agent = "writer", action = "draft_article", depends_on = ["researcher"] },    { agent = "reviewer", action = "fact_check", depends_on = ["writer"] },]

每個子 Agent 可以設定不同模型：Researcher 使用深度分析模型，Writer 使用創意型模型，Reviewer 使用嚴謹型模型。

Hands 組合使用案例

實際生產中，很少有只使用單個 Hand 的場景。以下是兩個常見的組合案例：

案例一：自動化內容營運

text
Collector（監控熱點）→ Researcher（深度調研）→ Clip（生成內容）→ Twitter（發布推廣）

這套組合可以實現從話題發現到內容發布的完全自動化。Collector 每小時掃描產業熱點，發現值得關注的話題後觸發 Researcher 進行深度調研，調研報告交由 Clip 轉化為文章/影片摘要，最後透過 Twitter 自動發布。

案例二：銷售情報系統

text
Lead（挖掘線索）→ Researcher（調研公司）→ Collector（監控動態）→ 通知銷售團隊

Lead 每天從徵才資訊、融資新聞中發現潛在客戶，Researcher 對高優先級線索進行公司背景調研，Collector 持續監控既有線索的關鍵變化。整個流程的輸出是一份「今日最佳 10 個銷售機會」清單。

常見問題

Hands 可以自訂開發嗎？
可以。OpenFang 提供了完整的 Hand SDK。您可以用 Rust 編寫自訂 Hand 並透過 hands.custom 設定項載入。文件參考官方 Wiki 的 "Custom Hand Development" 章節。
Hand 之間的資料如何傳遞？
Hands 之間透過共享工作目錄與訊息佇列傳遞資料。每個 Hand 的輸出會寫入約定的位置，下游 Hand 自動讀取。對於複雜的資料流轉，建議使用 Multi-Agent Hand 的 pipeline 模式。
最多能同時運行多少個 Hands？
這取決於您的硬體配置。在 4GB 記憶體的樹莓派上，可以同時運行 3-5 個輕量級 Hands（Lead、Collector、Twitter）。在 16GB 記憶體的伺服器上，可以同時運行所有七個 Hands。
如何監控 Hands 的運行狀態？
``bash
openfang hands list # 列出所有 Hands 及狀態
openfang hands logs clip # 查看指定 Hand 的日誌
openfang hands stats # 查看 Hands 運行統計
``

所有 Hands 的運行指標也會暴露為 Prometheus 端點，方便接入 Grafana 監控。

下一步