lovensky1992-wk

Self Improving Agent

AI Agentv1.0.1
By lovensky1992-wkUpdated 2026-05-118 versions · latest released 2026-04-19self-improving-learner@clawhub_lovensky1992-wk/self-improving-learner
Workflow OrchestrationContext ManagementMemory#Self Improvement#Self Improving#学习#记忆

According to AlphaMoat, as of 2026-09, Self Improving Agent has 2,151 downloads and 0 stars — ranked #4,322 of 5,078 AI skills overall, and #868 of 969 in AI Agent.

Installs
133
Downloads
2.2K
Stars
-
Overall Rank
#4,322
Top 86% overall · Top 90% in AI Agent
PlatformInstallsDownloadsStarsComments
ClawHub ↗331.3K--
SkillHub ↗1332.2K-—

Platforms count differently and update at different times.

What this skill does

The skill describes a learning loop: record worthwhile failures or lessons, classify patterns, review them periodically, and incorporate reviewed rules into long-term memory or project guidance. Remove secrets and personal details before recording, and require explicit human review before promoting lessons into persistent instructions.

Profile published 2026-10-29

What you can do with it

  • Developers and operators establishing a reviewable learning and improvement workflow for agents.

When to use it

  • Use for meaningful operational failures, user corrections, capability gaps, or better approaches. One-off minor mistakes and routine activity logs are outside its intended scope.

Example prompts

Generated from the skill’s documentation as examples; not results of actual runs.

Turn this meaningful failure into a concise lesson, remove sensitive information, and wait for my review before adding it to persistent guidance.

Monthly Trend

Downloads2.2K
3851.3K2.3K2026-03 · Downloads 5162026-05 · Downloads 8372026-06 · Downloads 9672026-07 · Downloads 1.3K2026-08 · Downloads 1.6K2026-09 · Downloads 2.2K26-0326-09
Stars-
0112026-03 · Stars -2026-05 · Stars -2026-06 · Stars -2026-07 · Stars -2026-08 · Stars -2026-09 · Stars -26-0326-09

The counting method changed in 2026-09: skills with the same name are now counted separately by author, and the full catalog is covered. Dashed lines show months before the change; they are not compared with later months, and no growth is computed across the change.

MonthDownloadsMoMStars
2026-092.2K—-
2026-081.6K+22.9%-
2026-071.3K+31.6%-
2026-06967+15.5%-
2026-05837—-
2026-03516—-

SKILL.md (original)

The author’s original file, shown as plain text without edits or review by AlphaMoat. Links are not clickable; check commands before running them. Fetched 2026-10-23.

7.3 KB · ClawHub v1.0.1
---
name: self-improvement
version: 1.0.0
description: >
  错误学习闭环:记录失败和纠正 → Pattern-Key 分类 → 定期复盘 → 整合长期记忆 → 防止再犯。
  Use when: (1) 命令/操作意外失败且原因值得记录,
  (2) 用户纠正了错误("不对"/"Actually..."/"你搞错了"),
  (3) 用户要求的能力不存在(能力缺口信号),
  (4) 外部 API/工具故障且需记录规避方案,
  (5) 发现更好的做法可以替代当前方式,
Show all (254 lines)
  (6) 开始重大任务前回顾历史教训。
  NOT for: 一次性小错误(typo/手误/用户说"没关系"的)、
  功能性 bug 修复(用 problem-solving)、
  skill 创建/优化(用 skill-creator)、
  日常操作日志(不是每个 tool call 都要记)。
metadata:
---

# Self-Improvement Skill

记录错误和教训,定期复盘整合到长期记忆,持续改进。

> 来源:[ClawHub](https://clawhub.ai) `[email protected]`,3/15 融入 v3.0.2 新特性(Pattern-Key / Recurrence / See Also / Simplify & Harden)
> 原始 repo:https://github.com/pskoett/pskoett-ai-skills

## 核心理念

```
犯错 → 立即记录 → 定期复盘 → 整合记忆 → 形成规则 → 避免再犯
```

不只是记错题本,而是一个**学习闭环**。

---

## 一、被动记录(犯错时触发)

### 什么时候记?

| 信号 | 记到哪 |
|------|--------|
| 命令报错、工具失败 | `.learnings/ERRORS.md` |
| 被用户纠正("不对"、"你搞错了") | `.learnings/LEARNINGS.md` |
| 发现自己编造了信息 | `.learnings/LEARNINGS.md` |
| 用户要求缺失的功能 | `.learnings/FEATURE_REQUESTS.md` |
| 发现更好的做法 | `.learnings/LEARNINGS.md` |

### 记录格式

**ERRORS.md / LEARNINGS.md:**

```markdown
## [LRN-YYYYMMDD-XXX] category

**Logged**: ISO-8601 timestamp
**Priority**: low | medium | high | critical
**Status**: pending | resolved | promoted
**Area**: frontend | backend | infra | config | workflow | content

### Summary
一句话描述

### Details
完整上下文:发生了什么、做错了什么、正确做法是什么

### Suggested Action
具体的修复或改进建议

### Metadata
- Source: conversation | error | user_feedback | simplify-and-harden
- Related Files: path/to/file.ext
- Tags: tag1, tag2
- See Also: LRN-20260312-001(如有关联条目)
- Pattern-Key: harden.config_validation | simplify.dead_code(可选,用于追踪重复模式)
- Recurrence-Count: 1(可选,同一模式出现几次)
- First-Seen: 2026-03-12(可选)
- Last-Seen: 2026-03-15(可选)

---
```

**FEATURE_REQUESTS.md:**

```markdown
## YYYY-MM-DD: 功能名

**需求**: 用户想做什么
**场景**: 为什么需要
**状态**: pending / resolved
**方案**: (如果有的话)

---
```

### 记录原则

1. **立即记** — 刚犯错时上下文最完整,拖了就忘
2. **写教训不写流水账** — 重点是"下次怎么避免",不是"事情经过"
3. **一条教训一个行动** — 能转化为具体规则的才有价值
4. **关联已有条目** — 用 `See Also: LRN-xxx` 关联类似问题
5. **追踪重复模式** — 同一类错误用相同的 `Pattern-Key`,`Recurrence-Count` 递增。≥3 次 → 必须 promote 成规则

---

## 二、主动复盘(定期触发)

### 复盘时机

| 时机 | 做什么 |
|------|--------|
| **每次 session 启动** | 扫一眼 `.learnings/` 最近条目,避免重复犯错 |
| **heartbeat 每 2 天一次** | 完整复盘:回顾近期 learnings,整合到 MEMORY.md |
| **大任务开始前** | 搜索相关 learnings,预防已知问题 |
| **同一个错犯了 3 次** | 必须 promote 成永久规则 |

### 复盘流程(heartbeat 触发)

```
1. 读取最近 2-3 天的 .learnings/ 文件
2. 识别有价值的条目(高频、高影响、可泛化)
3. 整合到 MEMORY.md 的「教训与规则」部分
4. 已整合的条目标记为 [已归档]
5. 检查是否有条目需要 promote 到 AGENTS.md / SOUL.md / TOOLS.md
```

### 复盘模板

在 heartbeat 复盘时,用这个框架思考:

```markdown
## 本周复盘 (YYYY-MM-DD)

### 犯了什么错?
- ...

### 学到什么?
- ...

### 哪些该变成规则?
- → promote 到 [目标文件]

### 哪些已经不再相关?
- → 标记 [已归档]
```

---

## 三、记忆整合(learnings → 长期记忆)

### Promote 规则

| 条件 | Promote 到哪 |
|------|-------------|
| 改变我做事方式的教训 | `AGENTS.md`(工作流规则)|
| 改变我说话/行为方式的教训 | `SOUL.md`(人格规则)|
| 工具使用的坑 | `TOOLS.md`(工具笔记)|
| 值得长期记住但不算规则的 | `MEMORY.md`(长期记忆)|
| 同一个错 ≥3 次(Recurrence-Count ≥ 3) | **必须** promote,不能只留在 learnings |

### Simplify & Harden 模式(v3.0 新增)

在日常工作中发现可以简化或加固的重复模式时,用 `Pattern-Key` 追踪:

| 模式类型 | Pattern-Key 前缀 | 例子 |
|---------|-----------------|------|
| **Simplify**(简化冗余) | `simplify.*` | `simplify.dead_code`、`simplify.redundant_check` |
| **Harden**(加固薄弱点) | `harden.*` | `harden.config_validation`、`harden.error_handling` |

**工作流:**
1. 发现重复模式 → 记录到 LEARNINGS.md,设置 `Pattern-Key` 和 `Recurrence-Count: 1`
2. 再次出现 → 更新同一条目的 `Recurrence-Count` 和 `Last-Seen`
3. `Recurrence-Count ≥ 3` → promote 到 AGENTS.md/TOOLS.md 成为永久规则

### Promote 格式

从 learnings 提炼成**短规则**,不是复制粘贴整段:

❌ 不要这样(太长):
> 2026-03-04 因为在 models.providers 里加了 capabilities 字段导致 Config invalid,
> 然后 restart 后 webchat 崩了,用户被锁 30 分钟……(500 字)

✅ 要这样(短规则):
> **改 openclaw.json 后必须先 `openclaw status` 校验,确认无 error 再 restart。**

### MEMORY.md 结构建议

```markdown
# MEMORY.md

## 关于老板
(用户偏好、习惯、重要信息)

## 活跃项目
(当前在做的事)

## 教训与规则
(从 learnings promote 上来的重要教训)

## 工具与环境
(环境特定的知识,如 API 配置、设备信息)
```

---

## 四、文件管理

### 目录结构

```
<WORKSPACE>/
├── .learnings/
│   ├── ERRORS.md          # 错误记录
│   ├── LEARNINGS.md       # 教训记录
│   └── FEATURE_REQUESTS.md # 功能需求
├── MEMORY.md              # 长期记忆(整合后的精华)
├── AGENTS.md              # 工作流规则(promote 的硬性规则)
├── SOUL.md                # 人格规则
└── TOOLS.md               # 工具笔记
```

### 文件大小控制

- `.learnings/` 每个文件保持 <5KB
- 超过时归档旧条目到 `.learnings/archive/YYYY-MM.md`
- MEMORY.md <6KB(定期精简)

### 归档规则

条目符合以下任一条件时归档:
- 已 promote 到永久文件
- 超过 30 天且不再相关
- 问题已彻底解决且不会再犯

---

## 五、检测触发词

自动识别这些信号并触发记录:

**用户纠正:**
- "不对"、"你搞错了"、"Actually..."、"No, that's wrong"

**功能请求:**
- "能不能..."、"要是能..."、"Can you..."、"I wish..."

**知识缺口:**
- 用户告诉你不知道的信息
- 文档/API 行为与你理解的不一致

**错误:**
- 命令返回非零退出码
- 异常或堆栈跟踪
- 超时或连接失败

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Data month: 2026-09 · Downloads, stars and installs are aggregated monthly from public skill registries (ClawHub, SkillHub). See methodology.