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.
| Platform | Installs | Downloads | Stars | Comments |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 33 | 1.3K | - | - |
| SkillHub ↗ | 133 | 2.2K | - | — |
Platforms count differently and update at different times.
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
Generated from the skill’s documentation as examples; not results of actual runs.
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.
| Month | Downloads | MoM | Stars |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 2.2K | — | - |
| 2026-08 | 1.6K | +22.9% | - |
| 2026-07 | 1.3K | +31.6% | - |
| 2026-06 | 967 | +15.5% | - |
| 2026-05 | 837 | — | - |
| 2026-03 | 516 | — | - |
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.
--- 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,
(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
Records learnings, errors and corrections as Markdown files for later reuse and promotion into workspace memory.
Finds skills in local and remote catalogs from a plain-language request and recommends what to install.
A browser-automation command line skill for AI agents.
Turns corrections and self-review into tiered memory and promotes or archives it by use.
Reviews a third-party skill's source, permissions, and danger patterns against a checklist before it is installed.
Stores agent memory and cross-skill state as a typed, constraint-checked knowledge graph.
A workspace setup guide for planning proactive follow-up, working memory and review routines for an AI agent.
A guide to creating and updating effective Claude skills.
Data month: 2026-09 · Downloads, stars and installs are aggregated monthly from public skill registries (ClawHub, SkillHub). See methodology.