关于 self-improving-agent
self-improving-agent 是将已完成工作的证据转化为小型、可审查行为改进的技能。它引导 Agent 捕获、评估、应用或拒绝经验,并要求明确验证依据与回滚方案。
主要功能
- 01捕获精简且脱敏的学习候选
- 02评估经验是否可复用
- 03通过针对性评测验证候选
- 04将变更应用到一个持久归属方
- 05跟踪结果并导出经验
适用场景
- 01记录反复出现的工具或工作流故障
- 02测试拟议的可复用行为规则
- 03检查已应用的变更是否有效
- 04将经验导出到本地知识系统
安装
复制下面的命令,在终端中运行。
npx skills add https:/ / github.com/ zhaono1/ agent-playbook --skill self-improving-agent安装后在 Claude Code 中输入/self-improving-agent确认已加载。
包含的文件
除 SKILL.md 外,安装时一起下载的参考资料和脚本。
README.mdevals/cases.jsonrubric.mdreferences/eval-artifact.mdlearning-lifecycle.md详细介绍
自我改进 Agent
将已完成工作中的证据转化为小幅、可审计的行为变更。默认结果是候选项或不做变更,而不是自动改写技能。
在以下情况下使用此技能
- 工具或工作流发生了可能再次出现的故障。
- 用户纠正了假设、要求或操作规则。
- 同一种变通方法出现了不止一次。
- 有针对性的测试证明了更好的可复用方法。
- 用户要求审核或整合学习候选项。
不要将其用于常规会话摘要、原始对话记录存储、没有证据支持的推测性想法,或应归入项目文档的项目事实。
必需结果
每次运行最终都必须处于以下一种状态:
candidate:可复用,但尚未验证。validated:代表性证据支持该经验,但尚未声称已更改任何所属项。applied:已验证的经验已应用到一个指定的持久所属项,并附有变更引用。rejected:已被证伪、不安全、过于具体或已过时。superseded或rolled_back:已应用或已验证的经验被替换或回退。no-delta:未发现可复用的行为变更。open-question:证据不足,并已指出缺少的证明。
产物本身不能证明改进。已应用的经验必须改变未来行为,并通过代表性检查来证明这种改变。
启动包
在编辑持久指导内容之前,说明:
- 未来行为:Agent 下次应做出哪些不同的行为。
- 代表性任务:一个现在应能成功完成的具体场景。
- 证据:当前来源、失败输出、用户纠正或有针对性的测试。
- 所属项:负责该行为的单个技能、指令文件、脚本或运行时组件。
- 写入边界:允许更改的文件,以及必须保留在本地的信息。
- 证明:用于确认新行为的命令、评估或审核。
如果任何一项未知,则记录为候选项,并在验证或应用之前停止。
生命周期
1. 捕获信号
优先记录事实,而非解读。只记录最少量的可复用摘要;不要复制对话记录、工具输入、凭据、私有路径或客户数据。
使用 apb init --hooks 显式启用的 Claude Code 故障钩子可以调用:
agent-playbook self-improve
手动纠正或成功案例需使用明确的摘要和证据标签:
apb self-improve capture \
--kind correction \
--summary "Verify the current source before relying on cached state" \
--evidence "focused-test"
CLI 会将脱敏事件和去重后的候选项存储在
~/.agent-playbook/self-improvement/ 下。可通过
AGENT_PLAYBOOK_DATA_DIR 或 --data-dir 覆盖根目录。
2. 评估可复用性
只有在以下条件全部满足时才保留候选项:
- 描述的是未来行为,而不只是已经发生的事。
- 不仅对某个私有任务或代码仓库有用。
- 不与当前权威来源冲突。
- 存在范围明确的所属项和切实可行的验证路径。
使用 apb behavior inbox 检查按优先级排列的队列。重复证据会增加出现次数,但不会自动提高真实性。使用 apb behavior owners <candidate-id> --repo . 获取本地建议,但应将每条结果视为待审核候选项,而不是归属决定。
3. 验证
选择能够证伪候选项的最小证明,将其编码为可执行产物,并使用 apb self-improve eval 运行。有关架构和安全边界,请参阅 references/eval-artifact.md。
| 候选项 | 最低证明要求 |
|---|---|
| 提示词或工作流规则 | 代表性提示词加评估标准 |
| CLI/运行时行为 | 有针对性的自动化测试 |
| 外部集成 | 根据当前文档/运行时进行实时能力检查 |
| 安全规则 | 证明不安全路径会被阻止的反向测试 |
| 重复出现的启发式规则 | 多次独立事件或明确的人工确认 |
区分事实、假设和缺失证据。仅通过结构验证,无法证明指导内容在语义上仍然有效,或可由宿主执行。
4. 验证、应用或拒绝
先运行产物。如果可以安全地复现先前行为,建议使用基线场景;至少需要一个候选场景:
apb self-improve eval cand-123 --artifact behavior-eval.json
apb self-improve review cand-123 \
--decision validate \
--reason "baseline reproduced and candidate scenarios passed" \
--eval-result /path/printed/by/the/eval/command.json
验证仅接受针对同一候选项、由 CLI 生成且通过的评测结果。验证并不声称运行时行为发生了变化。
在编辑所属对象之前,先生成本地行为变更提案:
apb behavior proposal cand-123 \
--owner "skill:self-improving-agent" \
--output behavior-proposal.md
提案包含行为差异意图、评测证据、验收标准、隐私边界和回滚计划。它不会编辑所属对象,也不会创建远程拉取请求。
仅更改一个持久所属对象后,单独记录应用情况:
apb self-improve review cand-123 \
--decision apply \
--reason "installed after the focused test passed" \
--owner "skill:self-improving-agent" \
--change-ref "commit:abc123"
其他决策:
apb self-improve review cand-123 --decision observe --reason "needs a second episode"
apb self-improve review cand-123 --decision reject --reason "project-specific exception"
将更改应用到范围最小的所属对象:
- 当行为可以通过执行进行约束时,使用可执行测试、脚本或验证器。
- 当需要 Agent 判断时,使用所属技能或其参考资料。
- 仅在项目范围的约束下使用项目说明。
- 将应检索而非始终加载的持久事实记录在知识笔记中。
绝不要在捕获信息时,暗中修改仓库规则、发布软件包或触发外部操作。
5. 证明闭环
应用后运行代表性任务。报告:
- 候选项 ID 和最终状态;
- 使用的证据及仍存疑之处;
- 更改的持久所属对象;
- 可执行评测结果和产物哈希;
- 回滚路径。
如果新规则未改变代表性行为,请将其还原或拒绝。
知识导出
将已应用规则和未关闭的候选项导出为 Markdown,供 Obsidian 或其他本地知识系统使用:
apb self-improve export --output /path/to/vault/Agent/Learning.md
导出仅是输出端,而非事实来源。候选项和有效规则的状态仍以 CLI 数据目录中的结构化、可审计数据为准。
宿主边界
技能描述判断;宿主适配器提供事件和操作。声称支持之前,请检查当前宿主:
- Claude Code:仅通过明确执行
apb init --hooks安装确定性失败钩子。 - Codex、Gemini、DeepSeek Harness:支持技能分发;学习事件的接线方式取决于各宿主当前的扩展 API。
- 不受支持的钩子必须保持手动操作或采用特定适配器,绝不能通过未公开说明的行为进行模拟。
使用 apb conformance 检查本地静态契约。已证明的分发或钩子配置并不能证明宿主发现或运行时调用;在观测到的宿主运行提供范围明确的证据之前,这些状态仍为未验证。
模式和适配器契约请参阅 references/learning-lifecycle.md。更改此技能时,请使用 evals/cases.json 和 evals/rubric.md。
完成检查清单
- 已明确作出候选项/无变化的决策。
- 存储的文本精简、已脱敏且便于迁移。
- 在相关情况下,已检查当前权威来源。
- 验证使用了针对同一候选项、通过的可执行评测结果。
- 应用记录了一个持久所属对象和具体变更引用。
- 应用后已测试代表性行为。
- 未将任何私有项目信息纳入公开技能资源。