self-improvement

自我改进技能

将经验和错误记录到 Markdown 文件中，以持续改进。编码 Agent 之后可以处理这些记录并据此修复问题，重要经验则会提升为项目记忆。

快速参考

情况	操作
命令／操作失败	记录到 .learnings/ERRORS.md
用户纠正了你	以 correction 类别记录到 .learnings/LEARNINGS.md
用户需要缺失的功能	记录到 .learnings/FEATURE_REQUESTS.md
API／外部工具失败	将集成详情记录到 .learnings/ERRORS.md
知识已过时	以 knowledge_gap 类别记录到 .learnings/LEARNINGS.md
发现更好的方法	以 best_practice 类别记录到 .learnings/LEARNINGS.md
与现有条目相似	使用 **See Also** 添加链接，并考虑提高优先级
普遍适用的经验	提升到 CLAUDE.md、AGENTS.md 和／或 .github/copilot-instructions.md
工作流改进	提升到 AGENTS.md（OpenClaw 工作区）
工具注意事项	提升到 TOOLS.md（OpenClaw 工作区）
行为模式	提升到 SOUL.md（OpenClaw 工作区）

OpenClaw 设置（推荐）

OpenClaw 是此技能的首选平台。它使用基于工作区的提示词注入，并自动加载技能。

安装

通过 ClawdHub（推荐）：

clawdhub install self-improving-agent

手动安装：

git clone https://github.com/peterskoett/self-improving-agent.git ~/.openclaw/skills/self-improving-agent

工作区结构

OpenClaw 会在每个会话中注入以下文件：

~/.openclaw/workspace/
├── AGENTS.md          # Multi-agent workflows, delegation patterns
├── SOUL.md            # Behavioral guidelines, personality, principles
├── TOOLS.md           # Tool capabilities, integration gotchas
├── MEMORY.md          # Long-term memory (main session only)
├── memory/            # Daily memory files
│   └── YYYY-MM-DD.md
└── .learnings/        # This skill's log files
    ├── LEARNINGS.md
    ├── ERRORS.md
    └── FEATURE_REQUESTS.md

创建经验文件

mkdir -p ~/.openclaw/workspace/.learnings

然后创建日志文件（或从 assets/ 复制）：

• LEARNINGS.md — 纠正、知识缺口、最佳实践
• ERRORS.md — 命令失败、异常
• FEATURE_REQUESTS.md — 用户请求的功能

提升目标

当经验证明具有普遍适用性时，将其提升到工作区文件中：

经验类型	提升到	示例
行为模式	SOUL.md	“表达简洁，避免免责声明”
工作流改进	AGENTS.md	“为长任务启动子 Agent”
工具注意事项	TOOLS.md	“Git 推送前需要先配置身份验证”

会话间通信

OpenClaw 提供了可在会话间共享经验的工具：

• sessions_list — 查看活跃／最近的会话
• sessions_history — 阅读另一个会话的记录
• sessions_send — 将经验发送到另一个会话
• sessions_spawn — 启动子 Agent 执行后台工作

可选：启用钩子

在会话开始时自动提醒：

# Copy hook to OpenClaw hooks directory
cp -r hooks/openclaw ~/.openclaw/hooks/self-improvement

# Enable it
openclaw hooks enable self-improvement

完整详情请参阅 references/openclaw-integration.md。

---

通用设置（其他 Agent）

对于 Claude Code、Codex、Copilot 或其他 Agent，请在项目中创建 .learnings/：

mkdir -p .learnings

从 assets/ 复制模板，或创建带有标题的文件。

记录格式

经验条目

追加到 .learnings/LEARNINGS.md：

## [LRN-YYYYMMDD-XXX] category

**Logged**: ISO-8601 timestamp
**Priority**: low | medium | high | critical
**Status**: pending
**Area**: frontend | backend | infra | tests | docs | config

### Summary
One-line description of what was learned

### Details
Full context: what happened, what was wrong, what's correct

### Suggested Action
Specific fix or improvement to make

### Metadata
- Source: conversation | error | user_feedback
- Related Files: path/to/file.ext
- Tags: tag1, tag2
- See Also: LRN-20250110-001 (if related to existing entry)

---

错误条目

追加到 .learnings/ERRORS.md：

## [ERR-YYYYMMDD-XXX] skill_or_command_name

**Logged**: ISO-8601 timestamp
**Priority**: high
**Status**: pending
**Area**: frontend | backend | infra | tests | docs | config

### Summary
Brief description of what failed

### Error

实际错误消息或输出

### Context
- Command/operation attempted
- Input or parameters used
- Environment details if relevant

### Suggested Fix
If identifiable, what might resolve this

### Metadata
- Reproducible: yes | no | unknown
- Related Files: path/to/file.ext
- See Also: ERR-20250110-001 (if recurring)

---

功能请求条目

追加到 .learnings/FEATURE_REQUESTS.md：

## [FEAT-YYYYMMDD-XXX] capability_name

**Logged**: ISO-8601 timestamp
**Priority**: medium
**Status**: pending
**Area**: frontend | backend | infra | tests | docs | config

### Requested Capability
What the user wanted to do

### User Context
Why they needed it, what problem they're solving

### Complexity Estimate
simple | medium | complex

### Suggested Implementation
How this could be built, what it might extend

### Metadata
- Frequency: first_time | recurring
- Related Features: existing_feature_name

---

ID 生成

格式：TYPE-YYYYMMDD-XXX

• TYPE：LRN（经验）、ERR（错误）、FEAT（功能）
• YYYYMMDD：当前日期
• XXX：顺序编号或随机的 3 个字符（例如，001、A7B）

示例：LRN-20250115-001、ERR-20250115-A3F、FEAT-20250115-002

解决条目

问题修复后，更新条目：

1. 将 **Status**: pending 改为 **Status**: resolved
2. 在 Metadata 后添加解决方案区块：

### Resolution
- **Resolved**: 2025-01-16T09:00:00Z
- **Commit/PR**: abc123 or #42
- **Notes**: Brief description of what was done

其他状态值：

• in_progress - 正在处理
• wont_fix - 决定不予处理（在 Resolution 注释中说明原因）
• promoted - 已提升到 CLAUDE.md、AGENTS.md 或 .github/copilot-instructions.md

提升到项目记忆

当某项经验具有普遍适用性（而非仅针对单次问题的修复）时，将其提升为永久项目记忆。

何时提升

• 经验适用于多个文件或功能
• 所有贡献者（人类或 AI）都应了解的信息
• 可防止反复出现的错误
• 记录项目特有的约定

提升目标

目标	适用内容
CLAUDE.md	适用于所有 Claude 交互的项目事实、约定和注意事项
AGENTS.md	Agent 专属工作流、工具使用模式和自动化规则
.github/copilot-instructions.md	GitHub Copilot 的项目背景和约定
SOUL.md	行为准则、沟通风格、原则（OpenClaw 工作区）
TOOLS.md	工具功能、使用模式和集成注意事项（OpenClaw 工作区）

如何提升

1. 提炼经验，将其整理为简明规则或事实
2. 添加到目标文件的相应章节（如有需要则创建文件）
3. 更新原条目：
   • 将 **Status**: pending → **Status**: promoted
   • 添加 **Promoted**: CLAUDE.md、AGENTS.md 或 .github/copilot-instructions.md

提升示例

经验（冗长）：

项目使用 pnpm 工作区。尝试过 npm install，但失败了。
锁文件是 pnpm-lock.yaml。必须使用 pnpm install。

在 CLAUDE.md 中（简明）：

## Build & Dependencies
- Package manager: pnpm (not npm) - use `pnpm install`

经验（冗长）：

修改 API 端点时，必须重新生成 TypeScript 客户端。
忘记执行此操作会导致运行时类型不匹配。

在 AGENTS.md 中（可执行）：

## After API Changes
1. Regenerate client: `pnpm run generate:api`
2. Check for type errors: `pnpm tsc --noEmit`

检测重复模式

如果要记录的内容与现有条目相似：

1. 先搜索：grep -r "keyword" .learnings/
2. 关联条目：在元数据中添加 **See Also**: ERR-20250110-001
3. 如果问题反复出现，提高优先级
4. 考虑系统性修复：反复出现的问题通常表明：
   • 文档缺失（→ 提升到 CLAUDE.md 或 .github/copilot-instructions.md）
   • 自动化缺失（→ 添加到 AGENTS.md）
   • 架构问题（→ 创建技术债务工单）

定期审查

在合适的节点审查 .learnings/：

何时审查

• 开始新的重要任务之前
• 完成功能之后
• 在有过往经验的领域开展工作时
• 开发活跃期间每周一次

快速状态检查

# Count pending items
grep -h "Status\*\*: pending" .learnings/*.md | wc -l

# List pending high-priority items
grep -B5 "Priority\*\*: high" .learnings/*.md | grep "^## \["

# Find learnings for a specific area
grep -l "Area\*\*: backend" .learnings/*.md

审查操作

• 解决已修复的条目
• 提升适用的经验
• 关联相关条目
• 升级反复出现的问题

检测触发条件

注意到以下情况时自动记录：

更正（→ 类别为 correction 的经验）：

• “不，这不对……”
• “实际上，应该是……”
• “你说错了……”
• “这已经过时了……”

功能请求（→ 功能请求）：

• “还可以……吗”
• “真希望你能……”
• “有没有办法……”
• “为什么不能……？”

知识缺口（→ 类别为 knowledge_gap 的经验）：

• 用户提供了你不知道的信息
• 你参考的文档已经过时
• API 行为与你的理解不同

错误（→ 错误条目）：

• 命令返回非零退出码
• 异常或堆栈跟踪
• 输出或行为与预期不符
• 超时或连接失败

优先级指南

优先级	使用时机
critical	阻碍核心功能、存在数据丢失风险或安全问题
high	影响重大，影响常见工作流，或问题反复出现
medium	影响中等，存在替代方案
low	轻微不便、边缘情况或锦上添花

区域标签

用于按代码库区域筛选经验：

区域	范围
frontend	UI、组件、客户端代码
backend	API、服务、服务端代码
infra	CI/CD、部署、Docker、云
tests	测试文件、测试工具、覆盖率
docs	文档、注释、README
config	配置文件、环境、设置

最佳实践

1. 立即记录——问题刚出现后，相关上下文最清晰
2. 具体明确——让后续 Agent 能快速理解
3. 包含复现步骤——尤其是遇到错误时
4. 链接相关文件——让修复更容易
5. 提出具体修复方案——不要只说“调查”
6. 使用一致的类别——便于筛选
7. 积极推广——如果不确定，就添加到 CLAUDE.md 或 .github/copilot-instructions.md
8. 定期检查——过时的经验会失去价值

Gitignore 选项

将经验保留在本地（每位开发者各自使用）：

.learnings/

将经验提交到仓库（团队共享）： 不要添加到 .gitignore——经验会成为共享知识。

混合方式（跟踪模板，忽略条目）：

.learnings/*.md
!.learnings/.gitkeep

Hook 集成

通过 Agent Hook 启用自动提醒。此功能需主动启用——你必须显式配置 Hook。

快速设置（Claude Code / Codex）

在项目中创建 .claude/settings.json：

{
  "hooks": {
    "UserPromptSubmit": [{
      "matcher": "",
      "hooks": [{
        "type": "command",
        "command": "./skills/self-improvement/scripts/activator.sh"
      }]
    }]
  }
}

这会在每次提示词后注入一条评估经验的提醒（额外开销约为 50-100 个 token）。

完整设置（包含错误检测）

{
  "hooks": {
    "UserPromptSubmit": [{
      "matcher": "",
      "hooks": [{
        "type": "command",
        "command": "./skills/self-improvement/scripts/activator.sh"
      }]
    }],
    "PostToolUse": [{
      "matcher": "Bash",
      "hooks": [{
        "type": "command",
        "command": "./skills/self-improvement/scripts/error-detector.sh"
      }]
    }]
  }
}

可用的 Hook 脚本

脚本	Hook 类型	用途
scripts/activator.sh	UserPromptSubmit	提醒在任务完成后评估经验
scripts/error-detector.sh	PostToolUse (Bash)	在命令出错时触发

详细配置和故障排除方法，请参阅 references/hooks-setup.md。

自动提取技能

当一条经验的价值足以将其转化为可复用的技能时，可使用提供的辅助工具进行提取。

技能提取标准

符合以下任一条件的经验可提取为技能：

标准	描述
反复出现	包含指向 2 个或更多类似问题的 See Also 链接
已验证	状态为 resolved，且修复有效
不易察觉	需要实际调试或调查才能发现
适用范围广	不局限于特定项目；可用于不同代码库
用户提出	用户说“将此保存为技能”或类似的话

提取工作流

1. 确定候选项：经验符合提取标准
2. 运行辅助工具（或手动创建）：

   ./skills/self-improvement/scripts/extract-skill.sh skill-name --dry-run
   ./skills/self-improvement/scripts/extract-skill.sh skill-name
   

3. 自定义 SKILL.md：在模板中填写经验内容
4. 更新经验：将状态设为 promoted_to_skill，并添加 Skill-Path
5. 验证：在新的会话中阅读技能，确保其内容完整、无需外部上下文

手动提取

如果你更喜欢手动创建：

1. 创建 skills/<skill-name>/SKILL.md
2. 使用 assets/SKILL-TEMPLATE.md 中的模板
3. 遵循 Agent Skills 规范：
   • 使用包含 name 和 description 的 YAML frontmatter
   • 名称必须与文件夹名称一致
   • 技能文件夹中不要放置 README.md

提取检测信号

留意以下信号，判断某条经验是否应转化为技能：

在对话中：

• “将此保存为技能”
• “我总是会遇到这个问题”
• “这对其他项目也有用”
• “记住这个模式”

在经验条目中：

• 多个 See Also 链接（表示问题反复出现）
• 优先级高且状态为已解决
• 类别为 best_practice，且适用范围广
• 用户对解决方案给予好评

技能质量检查

提取前，请确认：

• 解决方案已测试且有效
• 不依赖原始上下文也能清楚理解描述
• 代码示例完整且可独立使用
• 不包含特定项目的硬编码值
• 符合技能命名惯例（小写，使用连字符）

多 Agent 支持

此技能支持不同的 AI 编码 Agent，并可针对各 Agent 单独启用。

Claude Code

启用方式：Hook（UserPromptSubmit、PostToolUse） 设置：在 .claude/settings.json 中配置 Hook 检测：通过 Hook 脚本自动检测

Codex CLI

启用方式：Hook（与 Claude Code 使用相同模式） 设置：在 .codex/settings.json 中配置 Hook 检测：通过 Hook 脚本自动检测

GitHub Copilot

激活方式：手动（不支持钩子） 设置：添加到 .github/copilot-instructions.md：

## Self-Improvement

After solving non-obvious issues, consider logging to `.learnings/`:
1. Use format from self-improvement skill
2. Link related entries with See Also
3. Promote high-value learnings to skills

Ask in chat: "Should I log this as a learning?"

检测方式：在会话结束时手动检查

OpenClaw

激活方式：工作区注入 + Agent 间消息传递 设置：请参阅上文的“OpenClaw 设置”部分 检测方式：通过会话工具和工作区文件

与 Agent 无关的指导原则

无论使用哪种 Agent，在以下情况都应进行自我改进：

1. 发现不明显的问题——解决方案并非一目了然
2. 纠正自己的错误——最初的方法有误
3. 了解项目惯例——发现了未记录的模式
4. 遇到意外错误——尤其是难以诊断的错误
5. 找到更好的方法——改进了原有解决方案

Copilot Chat 集成

对于 Copilot 用户，可在相关提示词中添加以下内容：

完成此任务后，请评估是否应使用自我改进技能格式，将任何经验教训记录到 .learnings/ 中。

也可以使用快捷提示： -“将此内容记录到经验教训中” -“根据此解决方案创建技能” -“检查 .learnings/ 中是否有相关问题”