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self-learning-skills

self-learning-skills

github.com/scottfalconerAgent 工作流4787 次安装20 周前更新
代码仓库

关于 self-learning-skills

用于任务前检索既有经验、任务后记录可复用发现的 sidecar 技能。面向希望通过明确的审查和维护流程管理持久、可搜索笔记的 Agent 与团队。

主要功能

  1. 01任务开始前检索经验
  2. 02记录可复用的关键发现
  3. 03保存具体建议
  4. 04审查经验状态与时效
  5. 05修复并治理经验库
  6. 06导出指定的回移内容

适用场景

  1. 01开始任务前查找相关笔记
  2. 02保存发现的问题修复方案
  3. 03检查过时或未完成的建议
  4. 04准备指定经验用于回移

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/scottfalconer/self-learning-skills --skill self-learning-skills

安装后在 Claude Code 中输入/self-learning-skills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.md
LICENSE.txt
AGENTS.md
.gitignore
references/
INTEGRATION.md
PORTABILITY.md
FORMAT.md
RUBRIC.md
scripts/
README.md
self_learning.py

详细介绍

自学习侧车

使用此技能，在开始工作前回想之前的捷径，并在完成后记录持久的“顿悟”与建议。

重要规则：如果没有任何学习记录（冷启动），请说明这一点并使用标准工具继续操作——不要编造记忆。

CLI 路径（重要）

此技能随附一个可选的辅助 CLI：<SKILL_DIR>/scripts/self_learning.py（其中 <SKILL_DIR> 是包含此 SKILL.md 的目录）。

  • Codex 默认路径：${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}/skills/self-learning-skills
  • 在下方命令中，将 <SKILL_DIR> 替换为你的安装路径。

1) 运行前：回想（开始工作前）

使用时机： 执行任何非简单任务之前。

操作：

  1. 定位项目存储目录：<repo-root>/.agents/memory/self-learning/v1/users/<user>/
  2. 快速浏览 <project_store>/INDEX.md。
  3. 如需针对性回想，请运行：
    • python3 <SKILL_DIR>/scripts/self_learning.py list --query "<keywords>"
    • 可选筛选条件：--skill <name>、--tag skill:<name>
  4. 总结 3–7 条与当前任务相关且可直接执行的要点（仅列标题和 ID；不要大段摘录）。

2) 运行后：记录（完成工作后）

使用时机： 发现了持久有效的信息（架构、修复、命令序列、约束等）。

操作：

  1. 记录 1–5 张顿悟卡片（持久、可复用、具体且不含敏感信息）。格式参见：references/FORMAT.md。
    • 确保每张顿悟卡片和每条建议都包含 primary_skill（不确定时使用 unknown）。
    • 将 scope 设为 project（特定于仓库/运行）或 portable（通常可复用；可考虑回移）。
    • 如果重新发现了相同的经验，应将其视为强化信号，而不是重复创建完整卡片。
  2. 记录 1–5 条具体建议（说明要更改什么以及在哪里更改）。
  3. 持久化：
    • python3 <SKILL_DIR>/scripts/self_learning.py record --json payload.json（或通过 stdin 输入）
  4. 如果使用了现有的顿悟卡片或建议，请将其标记为已使用：
    • python3 <SKILL_DIR>/scripts/self_learning.py use --aha aha_...[,aha_...] [--rec rec_...[,rec_...]]
    • 或在 record 负载中包含 used_aha_ids / used_rec_ids（或 used: {aha_ids, rec_ids}），自动追加使用信号。

输出要求： 打印简短摘要和排名前 3 的条目，然后指向“查看更多”（INDEX.md / review --format json）。默认不要输出冗长的 JSON。

3) 审查：仪表板 / 后续操作

使用时机： “还有哪些事项未完成？”、“哪些内容已过时？”、“应该回移哪些内容？”、“本周最有用的经验是什么？”

操作：

  • python3 <SKILL_DIR>/scripts/self_learning.py review --days 7
  • 完整 JSON：添加 --format json
  • 筛选条件：--skill <name>、--scope project|portable、--status proposed,accepted,in_progress、--query "<keywords>"

4) 维护 / 治理

  • 修复存储目录卫生问题（仅追加）：python3 <SKILL_DIR>/scripts/self_learning.py repair --apply
  • 更新建议的状态/范围：python3 <SKILL_DIR>/scripts/self_learning.py rec-status --id rec_... --status done --scope portable --note "..."
  • 可选回移包（明确且可审计）：python3 <SKILL_DIR>/scripts/self_learning.py export-backport --skill-path <skill-dir> --ids <aha_ids> [--make-diff] [--apply]
  • 检查技能中的回移标记：python3 <SKILL_DIR>/scripts/self_learning.py backport-inspect --skill-path <skill-dir>

文档

  • 设置/背景：README.md
  • 集成模板（无钩子）：references/INTEGRATION.md
  • 评估标准/格式/可移植性：references/RUBRIC.md、references/FORMAT.md、references/PORTABILITY.md

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