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failure-memory失败记忆模式

Stop making the same mistakes — turn failures into patterns that prevent recurrence

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 1.5.0
安全检测
已通过
889
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概述
安装方式
版本历史

failure-memory

failure-memory (記憶)

用于故障检测、观察记录、记忆搜索和模式收敛的统一技能。
将10个细粒度技能整合为一个连贯的记忆系统。

触发条件: 失敗発生 (故障发生)

源技能: failure-tracker, observation-recorder, memory-search, topic-tagger, failure-detector, evidence-tier, effectiveness-metrics, pattern-convergence-detector, positive-framer, contextual-injection

安装

bash
openclaw install leegitw/failure-memory

依赖项: leegitw/context-verifier (用于文件变更检测)

bash

安装依赖项


openclaw install leegitw/context-verifier
openclaw install leegitw/failure-memory

独立使用: 此技能可独立运行,用于基本故障跟踪。
如需完整的生命周期管理,请安装完整套件(参见 Neon Agentic Suite)。

数据处理: 此技能在您的代理信任边界内运行。触发时,
它使用您代理配置的模型进行故障检测和模式记录。不调用任何外部API
或第三方服务。结果写入工作区的 .learnings/ 目录。

解决的问题

AI系统经常重复犯同样的错误——删除可工作的代码、遗漏边界情况、忘记上下文。此技能通过以下方式将故障转化为学习:

  1. 1. 在故障发生时检测(而非事后)
  2. 使用R/C/D计数器记录观察结果(复发/确认/否定)
  3. 在工作区的 .learnings/ 目录中查找模式
  4. 在达到证据阈值时提升为约束

核心理念: 系统从后果中学习比从指令中学习更有效。实际发生的故障比可能适用的规则教会更多。

范围说明: 模式检测仅在当前工作区内运行。观察结果
存储在 .learnings/ 中并在本地搜索。不会发生跨项目数据访问。

用法

/fm <子命令> [参数]

子命令

命令CJK逻辑触发方式
/fm detect検出fail∈{test,user,API}→record下一步(自动)
/fm record
記録 | pattern→obs, R++∨C++∨D++ | 下一步(自动) | | /fm search | 索引 | query(pattern∨tag∨slug)→obs[] | 显式 | | /fm classify | 分類 | obs→tier∈{N=1:弱,N=2:中,N≥3:強} | 显式 | | /fm status | 状態 | eligible:R≥3∧C≥2, recent:30d | 显式 | | /fm refactor | 整理 | obs[]→merge∨split∨restructure | 显式 | | /fm converge | 収束 | pattern[]→detect(similarity≥0.8) | 显式 |

参数

/fm detect

参数必需描述
type故障类型:test、user、api、error
context
否 | 故障的额外上下文 |

/fm record

参数必需描述
pattern模式描述或观察ID
counter
否 | 要递增的计数器:R(默认)、C 或 D |

/fm search

参数必需描述
query搜索模式、标签或slug
status
否 | 按状态筛选:pending、eligible、all(默认) |

/fm classify

参数必需描述
observation观察ID或模式

/fm status

参数必需描述
--eligible仅显示符合条件的观察(R≥3 ∧ C≥2)
--recent
否 | 仅显示最近30天的观察 |

/fm refactor

参数必需描述
observations逗号分隔的观察ID
action
是 | 操作:merge、split、restructure |

/fm converge

参数必需描述
--threshold相似度阈值(默认:0.8)

检测触发条件

以下模式指示何时应调用 /fm detect(由用户或编排器触发):

模式来源操作
test.exit_code != 0工具输出/fm detect test
实际上...、不,那是错的
用户消息 | /fm record correction |
| 我的意思是...、不是X,是Y | 用户消息 | /fm record correction |
| API 4xx/5xx响应 | 工具输出 | /fm detect api |
| error:、failed、Exception | 工具输出 | /fm detect error |
| 部署回滚 | CI/CD输出 | /fm detect deployment |
| 数据库迁移失败 | 工具输出 | /fm detect migration |

示例:API故障检测

[DETECTED] api failure
Pattern: payment-api-timeout
Context: Payment API returned 504 after 30s
Observation: OBS-20260215-002
R: 1 → 3
Status: Eligible for constraint (R≥3)

示例:部署故障检测

[DETECTED] deployment failure
Pattern: staging-healthcheck-fail
Context: Staging deployment failed health check on /api/health
Observation: OBS-20260215-003
R: 1 → 2
Status: Monitoring (R<3)

核心逻辑

R/C/D计数器

计数器含义更新方式
R (复发)自动检测到的发生次数/fm detect、/fm record
C (确认)
人工验证的真阳性 | 人工通过 /fm record C | | D (否定) | 人工验证的假阳性 | 人工通过 /fm record D |

证据等级

等级标准含义
弱 (weak)N=1单次发生,可能是噪声
中 (emerging)
N=2 | 模式正在形成,需监控 | | 強 (strong) | N≥3 | 已确立的模式,可操作 |

Slug分类

观察结果使用slug进行标记:git-、test-、workflow-、security-、docs-、quality-

指标

  • - preventionrate: 已预防的故障 / 总潜在故障
  • falsepositive_rate: D / (C + D)

输出

/fm detect输出

[DETECTED] test failure
Pattern: lint-before-commit
Observation: OBS-20260215-001
R: 1 → 2
Status: Monitoring (R<3)

/fm status输出

=== Failure Memory Status ===

Eligible for constraint (R≥3 ∧ C≥2):

  • - OBS-20260210-003: lint-before-commit (R=4, C=2, D=0)
  • OBS-20260212-007: test-before-push (R=3, C=3, D=1)

Recent (last 30d): 12 observations
Pending review: 3 observations

配置

配置按以下优先级加载:

  1. 1. .openclaw/failure-memory.yaml(OpenClaw标准)
  2. .claude/failure-memory.yaml(Claude Code兼容)
  3. 默认值(内置)

yaml

.openclaw/failure-memory.yaml


detection:
auto_detect: true # 启用自动故障检测
patterns: # 自定义检测模式
- FATAL:
- CRITICAL:
thresholds:
eligibility_R: 3 # 复发阈值(默认:3)
eligibility_C: 2 # 确认阈值(默认:2)
falsepositivemax: 0.2 # 最大D/(C+D)比率(默认:0.2)

集成

  • - 层级: 核心
  • 依赖: context-verifier(用于文件变更检测)
  • 被使用: constraint-engine(用于资格检查)、governance(用于状态查询)

##

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 failure-memory-1776420029 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 failure-memory-1776420029 技能

通过命令行安装

skillhub install failure-memory-1776420029

下载

⬇ 下载 failure-memory v1.5.0(免费)

文件大小: 4.9 KB | 发布时间: 2026-4-17 18:06

v1.5.0 最新 2026-4-17 18:06
Version 1.5.0

- Expanded and refined tags for improved discovery and categorization.
- Updated data handling description for clarity on model usage and workspace trust boundaries.
- Removed the disable-model-invocation flag from metadata.
- Restructured and clarified documentation for installation, integration, and outputs.
- No changes to command syntax, logic, or feature set.

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