返回顶部
s

self-optimization 自我优化

Turn mistakes, corrections, dead ends, and repeated fixes into durable improvements. Use when work reveals a non-obvious lesson, a recurring failure, a missing capability, or a rule that should be promoted into agent memory, workflow guidance, or a reusable skill."

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 1.0.2
安全检测
已通过
110
下载量
免费
免费
0
收藏
概述
安装方式
版本历史

self-optimization

技能名称:自我优化

自我优化

使用此技能在实际工作完成后形成闭环。目标不仅仅是记录出错之处,而是将来自错误、修正和重复劳动的信号,转化为未来更强大的行为模式。

核心循环

  1. 1. 检测有意义的信号。
  2. 将其捕获到 .learnings/ 目录中。
  3. 去重并关联相关条目。
  4. 将稳定的模式提升为持久的指导。
  5. 当模式广泛且经过验证时,提取可复用的技能。

快速参考

情况操作
命令、工具或集成意外失败向 .learnings/ERRORS.md 追加条目
用户纠正智能体或提供缺失的事实
向 .learnings/LEARNINGS.md 追加条目 | | 发现了更好的可重复方法 | 向 .learnings/LEARNINGS.md 追加条目 | | 用户请求缺失的能力 | 向 .learnings/FEATURE_REQUESTS.md 追加条目 | | 同一问题反复出现 | 关联条目,提升优先级,并考虑升级 | | 模式在多个任务中稳定 | 升级到 AGENTS.md、CLAUDE.md、TOOLS.md、SOUL.md 或 .github/copilot-instructions.md | | 模式可跨仓库复用 | 提取新的技能框架 |

检测触发器

当发生以下任一情况时,捕获一条学习记录:

  • - 首次尝试出错并需要修正。
  • 工具或命令以非明显方式失败。
  • 用户揭示了未记录的项目约定。
  • 智能体发现了比初始模式更优的模式。
  • 相同的变通方案或警告出现超过一次。
  • 用户请求了当前系统未提供的能力。

跳过嘈杂的一次性琐事。捕获那些能在未来会话中切实节省时间、避免困惑或返工的内容。

日志文件

在工作区或 OpenClaw 工作区中创建本地 .learnings/ 目录。

text
.learnings/
├── LEARNINGS.md
├── ERRORS.md
└── FEATURE_REQUESTS.md

LEARNINGS.md

用于记录:

  • - 修正
  • 知识空白
  • 最佳实践
  • 项目约定
  • 改进的工作流程

模板:

markdown

[LRN-YYYYMMDD-XXX] 类别

记录时间: 2026-04-01T10:00:00Z
优先级: 低 | 中 | 高 | 关键
状态: 待处理
领域: 前端 | 后端 | 基础设施 | 测试 | 文档 | 配置

摘要

对经验教训的一句话陈述。

详情

什么出错了,改变了什么,以及现在已知的正确做法是什么。

建议操作

下次应该采取什么不同的做法。

元数据

  • - 来源: 对话 | 调试 | 用户反馈 | 简化与强化
  • 相关文件: path/to/file
  • 标签: 标签-a, 标签-b
  • 另见: LRN-20260401-001
  • 模式键: optional.stable.key
  • 重复次数: 1
  • 首次发现: 2026-04-01
  • 最近发现: 2026-04-01

ERRORS.md

用于记录:

  • - 命令失败
  • 异常
  • 错误的工具假设
  • API 或集成故障

模板:

markdown

[ERR-YYYYMMDD-XXX] 命令或工具

记录时间: 2026-04-01T10:00:00Z
优先级: 中
状态: 待处理
领域: 后端 | 基础设施 | 测试 | 文档 | 配置

摘要

对失败的简短描述。

错误

text 实际的错误输出放在这里。

上下文

  • - 尝试的命令或操作
  • 相关输入
  • 环境详情(如有用)

建议修复

下一步应尝试或记录的内容。

元数据

  • - 可重现: 是 | 否 | 未知
  • 相关文件: path/to/file
  • 另见: ERR-20260401-001

FEATURE_REQUESTS.md

用于记录:

  • - 缺失的工具
  • 自动化请求
  • 产品空白
  • 缺失的智能体行为

模板:

markdown

[FEAT-YYYYMMDD-XXX] 能力名称

记录时间: 2026-04-01T10:00:00Z
优先级: 低 | 中 | 高
状态: 待处理
领域: 前端 | 后端 | 基础设施 | 测试 | 文档 | 配置

请求的能力

用户想要什么。

用户上下文

他们为什么想要。

复杂度评估

简单 | 中等 | 复杂

建议实现

如何构建或扩展。

元数据

  • - 频率: 首次 | 重复出现
  • 相关功能: 现有功能

ID 格式

使用 类型-YYYYMMDD-XXX。

  • - LRN 代表学习记录
  • ERR 代表错误
  • FEAT 代表功能请求

示例:

  • - LRN-20260401-001
  • ERR-20260401-002
  • FEAT-20260401-003

升级规则

当一个条目作为指导的价值超过其作为历史记录的价值时,将其升级。

目标文件升级时机
CLAUDE.md项目事实、约定或反复出现的陷阱
AGENTS.md
工作流规则、委托模式、自动化步骤 |
| .github/copilot-instructions.md | 应传达给 Copilot 的仓库指导 |
| TOOLS.md | 工具特性、认证要求、环境陷阱 |
| SOUL.md | OpenClaw 会话的行为或沟通规则 |

升级检查清单:

  1. 1. 将学习内容提炼为简短的预防规则。
  2. 将其添加到正确的目标文件中。
  3. 将原始条目的状态更新为 已升级。
  4. 记录升级到的位置。

重复与去重

在为熟悉的问题创建新条目之前:

  1. 1. 在 .learnings/ 中搜索相关关键词或 模式键。
  2. 如果存在相关条目,使用 另见 进行关联。
  3. 增加 重复次数 并更新 最近发现 时间。
  4. 如果模式重复出现且代价高昂,则提升优先级。

重复出现的问题通常意味着以下三种情况之一:

  • - 缺少文档
  • 缺少自动化
  • 架构或工作流本身容易导致相同的失败

何时提取技能

当模式满足以下条件时,提取可复用的技能:

  • - 已解决且可靠
  • 在多个任务中有用
  • 足够非显而易见,值得明确的指导
  • 可移植到单个私有事件之外

使用辅助脚本:

bash
./skills/self-optimization/scripts/extract-skill.sh my-new-skill --dry-run
./skills/self-optimization/scripts/extract-skill.sh my-new-skill

然后自定义生成的 SKILL.md,并更新原始学习条目,添加:

  • - 状态: 已升级为技能
  • 技能路径: skills/my-new-skill

审查节奏

在以下检查点审查 .learnings/:

  • - 在主要任务之前
  • 完成功能或错误修复之后
  • 在处理之前有失败记录的领域时
  • 在定期维护期间

有用的检查命令:

bash
grep -h 状态\\\\: 待处理 .learnings/*.md | wc -l
grep -B5 优先级\\\\: 高 .learnings/*.md | grep ^## \\[
grep -l 领域\\\\: 后端 .learnings/*.md

OpenClaw 设置

OpenClaw 与此技能配合尤其出色,因为工作区文件和钩子使得改进循环在会话之间保持可见。

安装

bash
clawdhub install self-optimization

手动安装:

bash
git clone ~/.openclaw/skills/self-optimization

此包是早期自学习工作流程的面向 OpenClaw 的演进版本。

钩子设置

可选的启动提醒:

bash
cp -r hooks/openclaw ~/.openclaw/hooks/self-optimization
openclaw hooks enable self-optimization

工作区布局

text
~/.openclaw/workspace/
├── AGENTS.md
├── SOUL.md
├── TOOLS.md
├── MEMORY.md
├── memory/
└── .learnings/
├── LEARNINGS.md
├── ERRORS.md
└── FEATURE_REQUESTS.md

##

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 self-optimization-1775895449 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 self-optimization-1775895449 技能

通过命令行安装

skillhub install self-optimization-1775895449

下载

⬇ 下载 self-optimization v1.0.2(免费)

文件大小: 21.24 KB | 发布时间: 2026-4-12 11:19

v1.0.2 最新 2026-4-12 11:19
self-optimization v1.0.2

- Added standard log files: `.learnings/ERRORS.md`, `.learnings/FEATURE_REQUESTS.md`, and `.learnings/LEARNINGS.md` to structure captured learnings, errors, and feature requests.
- No changes to logic or process; updated workspace to include these files for consistent tracking and review.

Archiver·手机版·闲社网·闲社论坛·羊毛社区· 多链控股集团有限公司 · 苏ICP备2025199260号-1

Powered by Discuz! X5.0   © 2024-2025 闲社网·线报更新论坛·羊毛分享社区·http://xianshe.com

p2p_official_large
返回顶部