自我进化智能体 (Self-Improving Agent)#

三位一体：自动捕获错误（Hook） + 主动提炼经验（Skill化） + 遗忘曲线复习（Promote）

每一次踩坑都不会白费，每一个经验都会变成可复用的 Skill。

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核心循环#

text

工具调用失败/用户纠正/发现新工作流
         ↓
  ┌──────┴──────┐
  ↓             ↓
自动捕获     主动判断
(.learnings)   (Skill化)
  ↓             ↓
  ↓         是否值得固化成Skill？
  ↓             ├─ 否 → 保持原样
  ↓             └─ 是 → 创建/更新 SKILL.md
  ↓                      ↓
  ↓              是否普遍适用？
  ↓             ├─ 否 → 保持为Skill
  ↓             └─ 是 → Promote到 SOUL.md / AGENTS.md / TOOLS.md
  ↓
定期回顾
  ↓
Recurrence-Count ≥ 3 → 系统级规则

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第一层：自动捕获（Hook层）#

触发时机（自动，无需人工判断）#

场景自动日志目标文件命令失败（exit code ≠ 0）error-detector.sh hook.learnings/ERRORS.md工具调用异常Agent自觉判断.learnings/ERRORS.mdPostToolUse 扫描到错误模式hook自动注入.learnings/ERRORS.md

错误检测模式（自动匹配）#

text

error:, Error:, ERROR:, failed, FAILED,
command not found, No such file, Permission denied,
fatal:, Exception, Traceback, npm ERR!,
ModuleNotFoundError, SyntaxError, TypeError,
exit code, non-zero

如果检测到：自动在输出中注入提醒，建议写入 .learnings/ERRORS.md

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第二层：主动提炼（Skill层）#

触发时机（Agent主动判断）#

场景日志类型目标复杂任务成功（≥5工具调用）经验→ 考虑创建Skill踩坑后找到正确路径错误+解决→ 创建Skill记录坑+解法用户纠正（"不是这样"）纠正→ 记录纠正内容发现 nontrivial 工作流最佳实践→ 主动创建Skill配置/环境特殊性知识→ 记录环境差异

是否值得创建Skill？决策树#

text

这个任务以后还会遇到吗？
  ├─ 否 → 不用创建
  └─ 是 → 涉及 ≥2 个步骤？
            ├─ 否 → 不用创建（太简单）
            └─ 是 → 这个流程容易忘吗？
                      ├─ 否 → 不用创建
                      └─ 是 → ✓ 创建Skill

Skill 创建标准（满足任一即可）#

标准描述Recurring有 2+ 个相似问题（ See Also 链接）Verified已验证可行（有解决方案）Non-obvious需要实际调试才发现Broadly applicable跨项目适用User-flagged用户说"把这个存成Skill"

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第三层：升华提炼（Promote层）#

Promote 触发条件#

当学习内容满足以下 全部条件 时，提升到系统级文件：

• Recurrence-Count ≥ 3
• 跨至少 2 个不同任务发生
• 在 30 天内重复出现

Promote 目标#

学习类型提升目标行为模式SOUL.md工作流改进AGENTS.md工具坑/GotchaTOOLS.md项目规范MEMORY.md普遍适用技能新Skill（提取）

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日志格式#

Learning 条目 → .learnings/LEARNINGS.md#

markdown

## [LRN-YYYYMMDD-XXX] category

**Logged**: ISO-8601 timestamp
**Priority**: low | medium | high | critical
**Status**: pending
**Area**: frontend | backend | infra | tests | docs | config

### Summary
一句话描述学到了什么

### Details
完整上下文：发生了什么、哪里错了、正确的是什么

### Suggested Action
具体修复或改进

### Metadata
- Source: conversation | error | user_feedback
- Related Files: path/to/file.ext
- Tags: tag1, tag2
- See Also: LRN-YYYYMMDD-XXX
- Recurrence-Count: 1
- First-Seen: YYYY-MM-DD
- Last-Seen: YYYY-MM-DD

---

Error 条目 → .learnings/ERRORS.md#

markdown

## [ERR-YYYYMMDD-XXX] skill_or_command

**Logged**: ISO-8601 timestamp
**Priority**: high
**Status**: pending
**Area**: frontend | backend | infra | tests | docs | config

### Summary
简要描述什么失败了

### Error

实际错误信息

text

### Context
- 尝试的命令/操作
- 使用的输入或参数
- 环境详情（如相关）

### Suggested Fix
如果可识别，给出解决方案

### Metadata
- Reproducible: yes | no | unknown
- Related Files: path/to/file.ext
- See Also: ERR-YYYYMMDD-XXX

---

Feature Request 条目 → .learnings/FEATURE_REQUESTS.md#

markdown

## [FEAT-YYYYMMDD-XXX] capability_name

**Logged**: ISO-8601 timestamp
**Priority**: medium
**Status**: pending
**Area**: frontend | backend | infra | tests | docs | config

### Requested Capability
用户想要什么能力

### User Context
为什么需要，解决什么问题

### Complexity Estimate
simple | medium | complex

### Suggested Implementation
如何实现

### Metadata
- Frequency: first_time | recurring
- Related Features: existing_feature_name

---

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Skill 生命周期管理#

1. 创建新 Skill#

满足 Skill 创建标准时，用 write 工具创建：

bash

~/.openclaw/workspace/skills/<category>/<skill-name>/SKILL.md

SKILL.md 标准格式：

markdown

---
name: <skill_name>
description: 一句话描述技能及适用场景
version: 1.0.0
triggers:
  - "触发条件1"
  - "触发条件2"
---

# 技能标题

## When to Use
什么情况下用这个技能

## Procedure
1. 步骤一
2. 步骤二

## Pitfalls
- 已知失败模式

## Verification
如何验证成功

2. 更新 Skill#

用 edit 工具增量修改（避免全量替换）：

markdown

# patch 场景
## Pitfalls
- 原来只有1条，新发现1条 → edit 追加

# edit 场景
## Procedure
整个流程变了 → 全量替换

3. 删除过时 Skill#

当 Skill 不再适用时：

bash

rm -rf ~/.openclaw/workspace/skills/<category>/<skill-name>/

4. Skill 提取自动化#

当 Learning 满足 Skill 创建标准时，运行提取脚本：

bash

./scripts/extract-skill.sh <skill-name> --dry-run  # 预览
./scripts/extract-skill.sh <skill-name>              # 执行

5. Skill 命名规范#

类型格式示例单工具<tool>_<brief>``mysql_connect_prod多工具流程<domain>_<task>``deploy_k8s_rolling_update环境坑<env>_<issue>``aws_ssh_port_2222最佳实践<domain>_<best_practice>``git_commit_conventional

6. Category 参考#

• debug/ — 排错、调试
• devops/ — 部署、运维
• workflow/ — 工作流程
• platform/ — 平台集成
• learned/ — 从错误中学习

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Hook 配置（可选，推荐开启）#

自动错误检测 Hook#

bash

cp -r hooks/openclaw ~/.openclaw/hooks/self-improvement
openclaw hooks enable self-improvement

Hook 触发条件#

Hook触发时机功能activator.shUserPromptSubmit提醒评估学习error-detector.shPostToolUse (Bash)自动检测错误

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定期回顾#

触发时机#

• 新任务开始前
• 任务完成后
• 每周/每两周

快速检查#

bash

# 统计待处理项
grep -h "Status**: pending" .learnings/*.md | wc -l

# 查看高优先级项
grep -B5 "Priority**: high" .learnings/*.md | grep "^## \["

# 查找特定领域的学习
grep -l "Area**: backend" .learnings/*.md

回顾行动#

1. 解决已修复的项
2. 将普遍适用的学习 Promote
3. 链接相关条目
4. 升级反复出现的问题

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容量管理#

Skill 不是越多越好，而是 精炼、可操作：

• 好：简洁、步骤清晰、一看就懂
• 坏：大段叙述、过于通用、缺乏具体性

超过 200 行的 Skill 考虑拆分。

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ID 生成规则#

格式： TYPE-YYYYMMDD-XXX

• TYPE： LRN（学习）、 ERR（错误）、 FEAT（功能请求）
• YYYYMMDD：当前日期
• XXX：序号（如 001）

示例： LRN-20260411-001, ERR-20260411-A3F, FEAT-20260411-002

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与 skill_evolve 的区别#

维度skill_evolveself-improving-agent（本技能）架构纯 SKILL.md 指令SKILL.md + Hook 脚本 + 三层日志触发Agent 主观判断Hook 自动 + 主动判断结合错误捕获依赖 Agent 自觉error-detector.sh 自动扫描日志格式无标准格式结构化 LRN/ERR/FEAT 条目Promote无三层 Promote 系统Skill 提取手动extract-skill.sh 自动化适用场景经验固化错误追踪 + 经验固化 + Skill 进化

本技能是 skill_evolve 的超集——skill_evolve 有的本技能全有，本技能有的 skill_evolve 不一定有。