OpenClaw 凭据配置实战指南：从明文到 SecretRef
从配置文件结构到 SecretRef 三种来源，再到凭据验证命令，本文以实战视角完整覆盖 OpenClaw 凭据配置的各个环节。
AI&Agent
OpenClaw SecretRef 凭据机制深度分析
OpenClaw 的 SecretRef 机制通过引用分离实现了配置文件级别的凭据保护，但运行时内存中仍存在明文凭据。本文从凭据视角完整分析 SecretRef 的安全边界与实际风险。
Agent 设计模式：提示链（Prompt Chaining）
提示链（Prompt Chaining）将复杂任务分解为多个串行步骤，每个步骤用独立提示词处理。适合场景明确、流程固定的任务，如翻译、摘要生成等。开发者预先定义流程，模型执行每一步
Harness Engineering：AI Agent 驾驭工程
Harness 是包裹在 AI 模型周围的基础设施层。OpenAI 用它 5 个月构建 100 万行代码，Stripe 的 Minions 每周合并 1000+ PR，Cursor 用它让 1000+ agents 协作构建浏览器。本文整理核心文章要点，给出实践建议
AI Agent 凭据安全架构思考：执行层隔离与凭据三要素
AI Agent 的本质是 LLM 推理 + 环境上下文 + Skills/MCP 执行。本文厘清凭据安全的核心矛盾——LLM 能看到运行时的一切，以及本质解法：执行层隔离。同时澄清凭据与 Skills 的概念边界，提出凭据安全的三个判断维度。