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持续学习

技能标识:keep-learning

Learn and memorize knowledge from local directories. Supports Markdown and code files. Extracts key insights, builds knowledge index, and stores in agent memory. Trigger with '持续学习知识' or 'keep learning'.

作者:admin | 来源记录:ClawHub
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ClawHub
版本
V 0.0.2
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概述
安装方式
版本历史

持续学习

技能名称: keep-learning
详细描述:

持续学习

从本地目录学习知识,并将其存储在智能体记忆中,供将来参考。

何时使用此技能

当用户说出以下内容时激活此技能:

  • - 持续学习知识
  • keep learning
  • learn knowledge base
  • 学习知识库

支持的文件格式 (v0.0.1)

格式扩展名支持程度
Markdown.md, .markdown完整
Python
.py | 完整 | | JavaScript/TypeScript | .js, .ts, .jsx, .tsx | 完整 | | Java | .java | 完整 | | Go | .go | 完整 | | Rust | .rs | 完整 | | C/C++ | .c, .cpp, .h, .hpp | 完整 | | Shell | .sh, .bash, .zsh | 完整 | | YAML/JSON/TOML | .yaml, .yml, .json, .toml | 完整 | | SQL | .sql | 完整 | | 其他文本 | .txt, .csv | 完整 |

v0.0.1 不支持:PDF、Word、Excel、PowerPoint、Keynote、音频、视频文件。

三层知识架构

层级存储位置内容用途
L1 核心记忆智能体记忆关键结论、核心概念、决策在日常对话中自动呈现
L2 知识索引
智能体记忆 | 文件路径、摘要、关键词映射 | 了解知识所在位置 | | L3 源文件 | 本地文件系统 | 完整的原始内容 | 需要时通过 read_file 深入查看 |

工作原理:

  1. 1. 日常对话:L1 记忆自动出现在 memoryoverview 中
  2. 需要更多细节:查询 L2 索引以找到相关文件
  3. 深入调查:使用 readfile 访问 L3 源文件

运行时数据目录

所有运行时数据存储在 ~/.keep-learning/ 中:

文件用途
last-commit上次学习会话的 Git 提交哈希值
config.json
用户配置(知识库路径等) |

学习工作流程

步骤 1:获取配置

首先,在记忆(类别:projectenvironmentconfiguration)中搜索现有的知识库路径。

  • - 如果找到:在继续之前与用户确认路径。示例:找到您的知识库位于 ~/knowledge/work-assistant。从此处开始学习?
  • 如果未找到:停止并询问用户提供知识库路径,然后再进行任何其他操作。在用户提供有效路径之前,不要继续。示例:请提供您的知识库目录路径(例如,~/knowledge/work-assistant)。

确认后,使用 updatememory 将路径存储在记忆中,类别为 projectenvironment_configuration。

步骤 2:Git 拉取(如果适用)

检查知识库是否为 Git 仓库,并在学习前拉取最新更改。

步骤 3:扫描文件

扫描支持的文件。排除:.git、node_modules、.obsidian、pycache、.venv

步骤 4:检测更改(增量学习)

对于 Git 仓库,检测所有类型的更改:

  1. 1. 已提交的更改:使用 git diff HEAD --name-only 将当前 HEAD 与存储在 ~/.keep-learning/last-commit 中的上次提交哈希值进行比较
  2. 未提交的更改:使用 git status --porcelain 检测工作目录中已修改/添加的文件

合并两个结果以获得完整的更改文件列表。这确保了即使在以下情况下也能进行学习:

  • - 远程没有更新,但本地文件被编辑过
  • 存在尚未推送的本地提交
  • 文件已被修改但尚未提交

学习完成后,使用当前 HEAD 哈希值更新 ~/.keep-learning/last-commit。

对于非 Git 目录:扫描所有支持的文件(无增量检测)。

步骤 5:读取并提取知识

对于每个文件:读取内容,识别主题/概念/结论,提取关键知识。

步骤 6:存储 L1 核心记忆

使用 update_memory 创建 L1 记忆条目,使用适当的类别:

  • - expertexperience:领域专业知识、最佳实践
  • projectintroduction:项目/产品概述
  • learnedskillexperience:可重复使用的方法、程序

标题格式:[领域] 简洁主题描述

步骤 7:构建 L2 知识索引

创建包含文件路径、主题、关键词映射的知识索引。

步骤 8:生成学习报告

输出:时间戳、统计信息、L1 记忆列表、L2 索引摘要、备注。

记忆去重

在创建之前:先进行 search_memory。如果存在,则更新;如果不存在,则创建。

快速参考

情况操作
首次使用的用户询问知识库路径
检测到 Git 仓库
在扫描前运行 git pull | | 大文件 | 分块读取,总结每个部分 | | 重复知识 | 更新现有记忆 | | 不支持的文件 | 跳过并在报告中注明 |

局限性 (v0.0.1)

  • - 仅支持 Markdown 和代码文件
  • 不支持 PDF/Word/Excel/PPT
  • 记忆条目有大小限制

标签

skill ai

通过对话安装

以下为平台配置的接入选项,并非逐项实测通过。能否安装取决于客户端支持、技能来源和运行环境:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 keep-learning-1776090429 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 keep-learning-1776090429 技能

通过命令行安装

skillhub install keep-learning-1776090429

下载

⬇ 下载 keep-learning v0.0.2(免费)

文件大小: 7.67 KB | 发布时间: 2026-4-14 11:01

v0.0.2 最新 2026-4-14 11:01
Version 0.0.2

- Improved configuration workflow: Always confirm or request the knowledge base path from the user before proceeding. Do not start learning until a valid path is provided and confirmed.
- Enhanced git change detection: Now detects both committed and uncommitted changes (using git diff and git status), ensuring all file updates are learned—whether committed, uncommitted, or not yet pushed.
- For non-git directories, all supported files are scanned (no incremental detection).
- No functional or supported file format changes; documentation and workflow clarification only.
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