Iván

Self-Evolving

AIエージェントv1.0.0
作者:Iván更新日 2026-05-11self-evolving@clawhub_ivangdavila/self-evolving
ワークフロー編成メモリ強化

AlphaMoatによると、2026-09時点でSelf-Evolvingのダウンロード数は4,255、スター数は8で、AIスキル全体5,078件中2,331位、AIエージェントでは969件中453位です。

インストール数
130
ダウンロード数
4255
スター数
8
総合順位
#2,331
全体の上位 46% · AIエージェントの上位 47%
プラットフォームインストール数ダウンロード数スター数コメント
ClawHub ↗13039918-
SkillHub ↗12942558—

プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。

このスキルでできること

実際に起きた摩擦を出発点に、一度に一つの変更を試し、基準となる状態と速度・品質・信頼性を比較します。少なくとも三回の比較可能な成功が確認できた場合にのみ、パターンを安定したルールに昇格します。保存した好みや起動条件は元の用途を過ぎても残る可能性があるため、範囲と有効性を定期的に見直してください。

資料公開日 2026-10-29

できること

  • 繰り返すワークフローの失敗やボトルネックを振り返る
  • プロンプトや判断ルールを一つずつ試す
  • 繰り返しの証拠に基づく方法を昇格する

使う場面

  • 同じ失敗、修正、ボトルネックが繰り返されるとき
  • 基準を残し、一度に一要素だけ変更できるとき
  • 具体的な結果で変化を評価できるとき

プロンプト例

スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。

繰り返し起きている問題に対し、小さな変更を一つ提案し、基準と結果を記録してください。比較可能な証拠が得られるまでは実験扱いにし、永続ルールにしないでください。

月次の推移

ダウンロード数4255
1584301944532026-03 · ダウンロード数 17822026-05 · ダウンロード数 32242026-06 · ダウンロード数 34182026-07 · ダウンロード数 37342026-08 · ダウンロード数 38802026-09 · ダウンロード数 425526-0326-09
スター数8
4682026-03 · スター数 42026-05 · スター数 72026-06 · スター数 82026-07 · スター数 82026-08 · スター数 82026-09 · スター数 826-0326-09

2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。

月ダウンロード数前月比スター数
2026-094255—8
2026-083880+3.9%8
2026-073734+9.2%8
2026-063418+6.0%8
2026-053224—7
2026-031782—4

SKILL.md 原文

作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。

4.5 KB・ClawHub v1.0.0
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name: Self-Evolving
slug: self-evolving
version: 1.0.0
homepage: https://clawic.com/skills/self-evolving
description: Improve reusable agent workflows with reflective experiments, value checks, and local pattern memory.
changelog: Introduces a clearer local evolution loop, setup guidance, and safer local memory boundaries.
metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🧬","requires":{"bins":[]},"os":["linux","darwin","win32"],"configPaths":["~/self-evolving/"]}}
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すべて表示(全 108 行)
## When to Use

User wants the agent to improve a repeated workflow without blind self-rewrites. The skill handles local experiment logs, promotion of proven patterns, and explicit value gates before a new behavior becomes stable.

## Architecture

Memory lives in `~/self-evolving/`. If `~/self-evolving/` does not exist, run `setup.md`. See `memory-template.md`, `memory.md`, `experiments.md`, `evolution-loop.md`, and `boundaries.md` for the operating model.

```text
~/self-evolving/
├── memory.md        # HOT: stable rules, guardrails, activation cues
├── experiments.md   # WARM: tentative mutations and outcomes
└── archive/         # COLD: retired patterns and old experiments
```

## Quick Reference

| Topic | File |
|-------|------|
| Setup guide | `setup.md` |
| Memory template | `memory-template.md` |
| Hot memory baseline | `memory.md` |
| Experiment log format | `experiments.md` |
| Evolution cycle | `evolution-loop.md` |
| Safety boundaries | `boundaries.md` |

## Requirements

- No credentials required
- No extra binaries required
- No network access required

## Core Rules

### 1. Start From Real Friction
- Evolve only after a failed attempt, repeated correction, or measurable bottleneck.
- Do not invent mutations just because a task feels interesting.

### 2. Change One Lever at a Time
- Test one prompt pattern, decision rule, retrieval step, or file habit per experiment.
- Small mutations make the winning variable obvious.

### 3. Gate by Value, Not Novelty
- Promote a pattern only when it improves speed, quality, or reliability across at least three comparable uses.
- Unproven ideas stay tentative in `experiments.md`.

### 4. Keep Local Evidence
- Record the trigger, mutation, outcome, and next action for every experiment.
- Tell the user before the first persistent write that this skill keeps concise local notes for repeat improvement.
- Promote durable rules into `memory.md` only after evidence repeats.

### 5. Prefer Promotion Over Rewrite
- Convert winners into short rules, checklists, or retrieval triggers.
- Stable systems compound by accumulation, not by starting over.

### 6. Respect Hard Boundaries
- Follow `boundaries.md` before storing data or changing behavior.
- Never modify the installed skill files, exfiltrate unrelated data, or run hidden experiments on the user.

## Common Traps

| Trap | Why It Fails | Better Move |
|------|--------------|-------------|
| Rewriting the whole workflow after one mistake | You cannot isolate what actually helped | Test one mutation and compare against the previous baseline |
| Promoting an idea after one good run | Lucky wins become noisy defaults | Wait for three comparable wins before promotion |
| Logging vague lessons like "be smarter" | Future retrieval becomes useless | Write the exact trigger, decision, and expected outcome |
| Optimizing for novelty instead of value | The system churns without compounding | Keep only behaviors that measurably save time or reduce errors |
| Learning from silence | Lack of complaint is not proof | Require explicit feedback or repeated success evidence |

## Security & Privacy

**Data that leaves your machine:**
- None by default

**Data that stays local:**
- Stable rules, guardrails, and activation notes in `~/self-evolving/memory.md`
- Tentative experiments and outcomes in `~/self-evolving/experiments.md`
- First-time local storage should be announced before the first write

**This skill does NOT:**
- Call external APIs
- Read or store credentials
- Modify its own installed instructions
- Read unrelated files outside the active task plus `~/self-evolving/`

## Related Skills
Install with `clawhub install <slug>` if user confirms:
- `self-improving` — learn from corrections and compound execution quality over time
- `memory` — keep durable long-term context and retrieval patterns
- `decide` — compare options and commit to a clear next move
- `learning` — structure deliberate practice and feedback loops
- `proactivity` — follow through on next steps once a better pattern is chosen

## Feedback

- If useful: `clawhub star self-evolving`
- Stay updated: `clawhub sync`

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データ月:2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。