自动捕获经验 · 安全进化 · 记录轨迹
让 agent 在日常工作中自动识别错误、纠正和最佳实践,结构化记录,安全地将经验沉淀为长期能力。
两条腿走路:
核心法则:
如果一个经验值得记住,就必须写到文件里。脑子里的"记住了"不算数。
去重法则:
触发 ≠ 必须写入。每次触发时先判断:这个经验是否 真正新颖?如果没什么可学的,或者本质上已经包含在已有条目中, 直接跳过,不写入。避免用重复的低价值记录污染 .learnings/。
检测到以下 7 种场景 时, 评估是否有新经验值得记录:
#场景记录到类别1命令/操作失败ERRORS.md-2用户纠正("不对"/"应该是…"/"Actually…")LEARNINGS.md``correction3用户需要不存在的能力FEATURE_REQUESTS.md-4外部 API/工具出错ERRORS.md-5发现自己知识过时/错误LEARNINGS.md``knowledge_gap6发现了更好的做法LEARNINGS.md``best_practice7****任务完成时LEARNINGS.md``task_review
每次完成一个任务后, 主动回顾:
如果有真正新颖的经验 → 写入 LEARNINGS.md
如果没什么可学的,或已有条目已覆盖 → 跳过,不写入
在论文检索/分析场景中,额外关注:
纠正信号:
能力请求信号:
知识空白信号:
text
.learnings/
├── LEARNINGS.md # 经验/纠正/最佳实践/任务回顾
├── ERRORS.md # 错误日志
├── FEATURE_REQUESTS.md # 能力请求
└── CHANGELOG.md # 操作日志(详见第 4 节)
markdown
## [LRN-YYYYMMDD-XXX] category
**Priority**: low | medium | high | critical
**Status**: pending | resolved | promoted | promoted_to_skill
**Area**: research | infra | tools | docs | config
### 内容
简述:发生了什么、为什么错/不好、正确/更好的做法是什么。
### 建议修复
具体应该怎么改、改哪里。
### 元数据
- Source: error | correction | user_feedback | task_review | best_practice
- See Also: LRN-XXXXXXXX-XXX(关联条目)
- Pattern-Key: xxx(可选,用于递归模式检测)
- Promoted-To: AGENTS.md(仅晋升后填写)
---
markdown
## [ERR-YYYYMMDD-XXX] 出错的工具/命令
**Priority**: high
**Status**: pending | resolved
**Area**: research | infra | tools | docs | config
### 摘要
简述什么操作失败了。
### 错误信息
\```
实际的报错输出
\```
### 上下文
- 执行的命令/操作
- 输入参数
- 环境信息(如相关)
### 建议修复
可能的解决方案。
### 元数据
- Reproducible: yes | no | unknown
- See Also: ERR-XXXXXXXX-XXX
---
markdown
## [FEAT-YYYYMMDD-XXX] 能力名称
**Priority**: medium
**Status**: pending | resolved
**Area**: research | infra | tools | docs | config
### 需要的能力
用户想做什么。
### 场景
为什么需要、解决什么问题。
### 复杂度
simple | medium | complex
### 建议实现
怎么做、可以扩展哪个现有功能。
### 元数据
- Frequency: first_time | recurring
---
格式: TYPE-YYYYMMDD-XXX
LRN(经验)、 ERR(错误)、 FEAT(功能请求)001、 002…)或随机三字符( A7B)同一天同类型递增序号。
当一条 learning 足够重要且通用 时,将其精炼后写入永久文件:
经验类型晋升到举例工作流改进AGENTS.md"批量处理论文时每篇独立 spawn"工具使用技巧TOOLS.md"Semantic Scholar API 限流 3s 间隔"行为模式SOUL.md"不确定分类时用 unclassified/"
晋升步骤:
promoted,填写 Promoted-Topromote 记录当记录新条目时, 先搜索是否有相似的旧条目:
bash
grep -r "关键词" .learnings/
See Also 互相链接当一条经验 满足以下任意条件 时,可提取为独立 skill:
条件说明有 2+ 个 See Also 链接同类问题反复出现Status 为 resolved 且验证有效解决方案被验证过非显而易见需要调试/探索才发现跨项目通用不是特定项目的特殊情况
提取步骤:
skills/<skill-name>/SKILL.mdpromoted_to_skillextract 记录禁止的进化:
优先级排序:
稳定性 > 可解释性 > 可复用性 > 可扩展性 > 新奇性
晋升/提取前先打分:
维度权重问题检索复用性3x未来执行任务时会反复用到吗?错误预防3x能避免以后犯同样错误吗?分析质量2x能提升产出的深度/准确性吗?效率提升2x能节省未来处理时间吗?
加权总分 < 50 → 不晋升,留在 .learnings/ 即可。
黄金法则:
"这个改动能让未来的我用更少成本解决更多问题吗?"
每次对 .learnings/ 做写入操作时,同步追加一条日志。
文件头部为 markdown 说明,主体为 JSONL 代码块:
markdown
# Changelog
<!-- SCHEMA: {"ts":"ISO-8601","action":"add|promote|extract|resolve","type":"learning|error|feature","id":"entry ID","summary":"≤100字","target":"晋升目标(可选)"} -->
\```jsonl
{"ts":"2026-03-02T11:00:00+08:00","action":"add","type":"learning","id":"LRN-20260302-001","summary":"Semantic Scholar API 需要 3s 间隔防限流"}
{"ts":"2026-03-02T14:30:00+08:00","action":"add","type":"error","id":"ERR-20260302-001","summary":"pdfplumber 遇到扫描版 PDF 返回空文本"}
{"ts":"2026-03-03T09:00:00+08:00","action":"promote","type":"learning","id":"LRN-20260302-001","summary":"API 限流规则","target":"TOOLS.md"}
{"ts":"2026-03-05T10:00:00+08:00","action":"extract","type":"learning","id":"LRN-20260304-002","summary":"扫描版 PDF 处理","target":"skills/pdf-fallback"}
{"ts":"2026-03-05T12:00:00+08:00","action":"resolve","type":"error","id":"ERR-20260302-001","summary":"改用 OCR fallback 方案"}
\```
字段类型必填说明tsstring✅ISO-8601 时间戳,带时区actionenum✅add / promote / extract / resolve``typeenum✅learning / error / feature``idstring✅对应条目 ID(如 LRN-20260302-001)summarystring✅≤100 字摘要targetstring❌仅 promote / extract 时填写,目标路径
action含义触发时机add新增记录写入 LEARNINGS/ERRORS/FEATURE_REQUESTS 时promote晋升经验写入 AGENTS.md / TOOLS.md / SOUL.md 时extract提取技能经验提取为独立 skill 时resolve已解决问题修复、标记 resolved 时
bash
# 提取 JSONL 内容
sed -n '/^```jsonl$/,/^```$/p' .learnings/CHANGELOG.md | grep -v '```'
# 按 action 过滤
... | jq -c 'select(.action == "promote")'
# 按日期范围
... | jq -c 'select(.ts >= "2026-03-01" and .ts < "2026-03-08")'
# 统计各 action 数量
... | jq -s 'group_by(.action) | map({action: .[0].action, count: length})'
# 查看所有晋升记录及其目标
... | jq -c 'select(.action == "promote") | {id, summary, target}'
当操作失败时:
在说"做不到"之前:
"做不到" = 穷尽了所有方案,不是"第一次失败了"。
法则: "代码写了" ≠ "功能好使了"。不做端到端验证,不准报完成。
触发: 即将说"完成"/"搞定"/"done"时——
核心规则:
技能安装审查:
上下文防泄漏:
发生了什么做什么命令报错→ ERRORS.md + CHANGELOG用户说"不对/应该是…"→ LEARNINGS.md(correction)+ CHANGELOG用户想要新能力→ FEATURE_REQUESTS.md + CHANGELOGAPI/工具异常→ ERRORS.md + CHANGELOG发现知识过时→ LEARNINGS.md(knowledge_gap)+ CHANGELOG发现更好做法→ LEARNINGS.md(best_practice)+ CHANGELOG任务完成→ 回顾过程,有经验则写 LEARNINGS.md(task_review)+ CHANGELOG同一问题 ≥3 次→ 触发晋升到永久文件 + CHANGELOG经验足够通用→ 提取为独立 skill + CHANGELOG
text
.learnings/*.md (原始记录)
│
│ 反复出现 or 足够重要
▼
AGENTS.md / TOOLS.md (晋升为永久规则)
│
│ 足够通用 + 可独立
▼
skills/<new-skill>/ (提取为独立技能)
每次触发时:
TYPE-YYYYMMDD-XXX)"每次犯错都是进化的燃料,前提是你把它记下来。"