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daily-reflection日常反思

Daily reflection routine that runs automatically via cron job at 23:59. Analyzes the day, extracts learnings, updates solution memory, detects recurring patterns, and prepares a morning briefing. Use when: (1) setting up automated end-of-day reflection, (2) building long-term agent memory and learning systems, (3) creating morning briefings for the next day. Trigger phrases: 'daily reflection', 'end of day summary', 'reflect on today', 'update solution memory'.

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
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V 1.0.0
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daily-reflection

每日反思技能

完整执行此反思。不得跳过任何步骤。
所有输出写入记忆 — 不作为聊天消息输出。



步骤 1 — 日间分析

从记忆中加载今天的所有条目(搜索今天、当前日期、活跃项目)。

回答以下问题:

任务

  • - 今天完成了哪些任务?
  • 哪些任务已开始但未完成?
  • 未完成的任务为何没有完成?

缺陷与问题

  • - 今天报告了哪些缺陷?
  • 哪些已解决 — 如何解决的?
  • 哪些仍然未关闭?
  • 哪些首次修复尝试失败 — 原因是什么?

质量

  • - 今天是否有回归问题?
  • 是否需要回滚任何内容?

沟通

  • - 用户今天对哪些内容给予了正面评价?
  • 用户纠正或拒绝了哪些内容?
  • 是否存在误解?

步骤 2 — 提取经验教训

最多 5 条具体经验教训。格式:

经验教训:
情境:[发生了什么]
错误/洞察:[什么错了或新学到了什么]
明天改进:[具体行为改变]
上下文标签:[例如 NestJS, Auth, Backend, Debugging]
优先级:高 / 中 / 低



步骤 3 — 更新解决方案记忆

针对今天解决的每个非琐碎缺陷:

json
{
id: [时间戳]-[简短名称],
problem: [一句话描述问题],
symptoms: [[症状1], [症状2]],
root_cause: [实际原因],
solution: [具体更改了什么],
code_snippet: [可选:关键代码修复],
context_tags: [标签1, 标签2],
project: [项目名称],
confidence: 0.95,
solved_at: [日期],
timetosolve_minutes: 0
}

写入记忆,路径为 solution_memory/[id].json。



步骤 4 — 模式检测(最近 7 天)

检查过去 7 天的记忆搜索:

  • - 是否存在重复出现的错误?
  • 是否存在时间持续被低估的任务类型?
  • 是否存在缺陷集中的领域?

格式:

检测到模式:
观察:[什么在重复]
频率:[Y 天内出现 X 次]
应对措施:[从现在起我将自动做什么]



步骤 5 — 编写晨间简报

写入 memory/morning-briefing.md(覆盖)并归档为 memory/briefings/[明天日期].md:

🌅 晨间简报 — [明天日期]

📋 待办任务(按优先级):

  1. 1. [任务] — [为什么今天重要]
  2. [任务]
  3. [任务]

🔴 未关闭缺陷:

  • - [缺陷] — [最新状态]

💡 今日经验教训(前 3 条):

  • - [经验教训 1]
  • [经验教训 2]
  • [经验教训 3]

⚠️ 明天需注意:

  • - [需要特别关注的内容]

🎯 明天重点:
[一句话说明最重要的事]

写入后: mkdir -p memory/briefings && cp memory/morning-briefing.md memory/briefings/[明天日期].md



步骤 6 — 编写每日记忆

将结构化摘要写入 memory/YYYY-MM-DD.md(追加)。

格式:

23:59 反思

今日完成

  • - [任务 1]
  • [任务 2]

未完成 / 进行中

  • - [任务]

进展顺利

  • - [具体有效的事项 — 代码、沟通、决策]

进展不佳

  • - [诚实记录 — 错误、误解、糟糕决策]

经验教训

  • - 情境:[发生了什么] → 明天改进:[具体改变]

新模式

  • - 如果检测到新模式 → 写入 memory/patterns.md
  • 如果没有新模式:无新模式

解决方案记忆更新

  • - [ID] — [简短描述]

必填: 进展顺利 + 进展不佳 + 经验教训必须始终填写。



步骤 7 — 记忆清理

  • - 删除今天临时的调试条目
  • 标记过时的模式

步骤 8 — 会话质量评分

客观评价今天的会话(0-10):

📊 会话质量 — [日期]
有帮助性:[0-10] — 用户是否得到了他们需要的?
响应时间:[0-10] — 我是否快速直接?
错误率:[0-10] — 纠正次数?(10 = 无)
主动性:[0-10] — 我是否预见到了问题?
总分:[平均分]

今天降低质量的因素:[具体]
今天提升质量的因素:[具体]

写入 memory/session-quality-log.md(追加)。
如果总分 < 7 → 分析主要原因并编写新模式。

步骤 9 — 评估定时提示

检查关键定时任务的最新输出(阅读归档简报):

  • - 它们是否相关?太长?太短?
  • 如果某个提示产生了不良结果 → 提出改进并通过定时任务工具更新



输出规则

无聊天输出。 仅写入记忆。

例外:无法等待的关键未解决问题 →
简短消息:⚠️ 反思完成 — 关键问题:[一句话]



解决方案记忆 — 调试前查阅

在任何调试尝试之前:

  1. 1. memorysearch(solutionmemory [缺陷描述中的关键词])
  2. 找到相关解决方案 → 优先尝试这些
  3. 无解决方案 → 正常调试,然后写入解决方案记忆

在类似任务之前:

  1. 1. memorysearch(solutionmemory [任务类型])
  2. 有类似过去任务 → 使用时间估算和已知陷阱

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 daily-reflection-1775939354 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 daily-reflection-1775939354 技能

通过命令行安装

skillhub install daily-reflection-1775939354

下载

⬇ 下载 daily-reflection v1.0.0(免费)

文件大小: 5.19 KB | 发布时间: 2026-4-12 09:40

v1.0.0 最新 2026-4-12 09:40
Daily Reflection Skill v1.0.0

- Introduces a structured, step-by-step daily reflection routine triggered automatically at 23:59 by a cron job.
- Analyzes the day’s completed and ongoing tasks, bugs, quality issues, and communication.
- Extracts up to five concrete learnings and updates a dedicated solution memory for non-trivial bugs.
- Detects recurring patterns from the last seven days to improve future performance.
- Generates a focused morning briefing and appends a detailed daily summary to memory.
- Includes session quality self-assessment and memory cleanup actions at the end of every day.
- Designed to work entirely via memory operations, with no user chat output except for critical issues.

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