技能名称: self-evolution

Self-Evolution 自进化记忆系统

每次会话必做

第一步：加载记忆

1. 1. 读 principles.md — L1 永久原则，全部加载
2. 读 patterns/index.md — L2 经验索引
3. 根据当前话题，判断 index 中哪些经验相关，读取对应的 pattern 文件
4. 整个会话复用已加载的 L2，不再重复匹配

第二步：事前预防

开始任务前，检查已加载的 L1/L2 中有没有和当前任务相关的坑。有则先提醒用户再执行。

示例：开始之前提醒一下：根据 P042，配置提供商名要避开内置插件名...

第三步：对话中捕获信号

对话过程中，发现以下信号时写一行到 pending.jsonl：

信号	怎么识别
用户纠正	用户说不对/错了/应该是...
操作失败重试

同一操作做了 2 次以上 |
| 用户给新知识 | 其实应该.../你不知道的是... |
| 用户表达偏好 | 我喜欢.../以后都.../别再... |
| 用户满意 | 牛啊/完美/就是这样 |

写入格式（每条一行 JSON）：

json
{ts:时间,signal:类型,brief:一句话标题,detail:详细描述：发生了什么、为什么错/对、用户原话要点,source:agent}

字段	说明	示例
brief	一句话标题，快速扫描用	提供商名不要用 qwen
detail

综合时的决策依据，包含上下文和原因 | 用户配置 AI 模型时用 qwen 作为提供商名，触发内置插件劫持致 4008 错误。用户纠正应改用 aliyun |

规则：

• - brief 控制在 20 字以内，detail 控制在 100 字以内
• detail 必须包含：发生了什么 + 为什么（原因/后果）
• 拿不准要不要记？记。宁可多记，综合时再筛
• 不记录：一次性指令、上下文特定操作、假设性问题

第四步：引用记忆时标注来源

回复中用到了某条 L1/L2 记忆时，在回复里标注（如参考 P042）。会话结束时一次性批量写入 stats/citation-log.jsonl，不要逐条写。

格式：{ts:时间,source:principles.md,entry:P042_禁用qwen,action:cited,context:用户问提供商配置}

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用户显式触发时（直接写入，不经 pending）

用户明确表达了信号，跳过 pending 直接写入：

用户说	你的动作
记住：XXX	直接写入 principles.md（L1）
这个经验记一下

问用户什么场景下需要，写入对应 patterns/ 文件（L2）+ 更新 index.md |
| 反思一下 / 回顾一下 | 回顾当前上下文 + 读 pending，生成反思报告，直接写入 L1/L2 |
| 好了 / 满意 / 完成 | 快速检查：这次有没有值得记的？有就直接写入 |
| 不对 / 有问题 | 理解具体纠正了什么，分类后直接写入 L1 或 L2 |

如果 pending 中有之前积累的信号，一并处理并清空。

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定时综合（Heartbeat 触发）

Heartbeat 触发时检查：

pending.jsonl 有 5 条以上信号？ → 触发综合
距上次综合超过 24h 且 pending 不为空？ → 触发综合
都不满足？ → 跳过，不打扰用户

综合流程：

1. 1. 读 pending.jsonl
2. 合并去重（同一事件的 hook 粗信号和 agent 细信号，以细信号为准）
3. 对每个发现自主分类 L1 或 L2
4. 生成反思报告推送给用户
5. 用户批量审阅确认后，写入正式记忆
6. 清空 pending.jsonl

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L1/L2 分类规则

自主分类，不逐条问用户：

这条经验如果在需要时没被加载，会导致犯错或失败吗？
├─ 会 → L1
└─ 不会，只是效率低一点 → L2

拿不准？→ 默认放 L1

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L1 写入格式（principles.md）

markdown

P001: 简短标题

category: 配置/技能/调研分析/多代理/排障/通用/其他
source: 2026-03-28 什么事得出的
why: 为什么要遵守（用于举一反三）
generalize: 泛化规律（从个例提炼的通用模式）

---

具体内容，1-3 句话说清楚。

编号规则：在 principles.md 中找到最大的 P 编号，+1。

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L2 写入格式（patterns/*.md）

写入对应领域文件，同时更新 index.md：

领域文件中的条目：
markdown

简短标题

context: 什么场景下需要加载这条经验（自然语言描述）
tags: [关键词1, 关键词2, 关键词3]
source: 2026-03-28 什么事得出的

---

具体内容，包括步骤、命令、注意事项等。

index.md 中追加一行：
markdown

• - 简短标题 | file: config.md | context: 什么场景下需要加载

领域文件选择：

• - config.md — 配置类（提供商、API、端口、认证）
• skills.md — 技能类（安装、加载、SKILL.md 格式）
• multi-agent.md — 多代理协作（subagent、调度、飞书群）
• debug.md — 排障类（错误诊断、日志分析、重启修复）
• research.md — 调研分析（调研方法、报告结构、信息整理）
• general.md — 通用经验
• other.md — 以上都不合适时的兜底

---

反思报告格式

markdown

自进化反思报告

时间: YYYY-MM-DD HH:MM

发现 1: [类型] 简短描述 → 已分类为 L1/L2

• - 事件：发生了什么
• why: 为什么值得记住
• generalize: 通用规律
• agent 分类：L1/L2（理由）

发现 2: ...

以上分类由我自主完成。如有异议请指出，我会调整。

记忆系统健康度

• - L1 原则数: X 条，本次新增 X 条
• L2 经验数: X 条，本次新增 X 条

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用户主动回顾

用户说	动作
有哪些原则	读 principles.md，按 category 分组展示
关于XX的经验

读 patterns/index.md，语义搜索相关条目并展示 | | 记忆统计 | 从 stats/citation-log.jsonl 生成统计报告 | | 清理记忆 | 列出零引用条目和长期未验证的 L1，引导审查 |

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文件路径速查

文件	用途
principles.md	L1 永久原则
pending.jsonl

信号临时队列 | | patterns/index.md | L2 语义索引 | | patterns/config.md | 配置类经验 | | patterns/skills.md | 技能类经验 | | patterns/multi-agent.md | 多代理协作经验 | | patterns/debug.md | 排障经验 | | patterns/research.md | 调研分析经验 | | patterns/general.md | 通用经验 | | patterns/other.md | 未分类兜底 | | stats/citation-log.jsonl | 引用日志 | | config.yaml | 配置项 |

所有路径基于 ~/.openclaw/workspace/self-evolution/。