yiyi-9

Self Improving 1.2.10

AIエージェントv1.0.0
作者:yiyi-9更新日 2026-05-11self-improving-1-2-10@clawhub_yiyi-9/self-improving-1-2-10
コンテキスト管理メモリ強化#Self Improving#Learning

AlphaMoatによると、2026-09時点でSelf Improving 1.2.10のダウンロード数は3,801、スター数は0で、AIスキル全体5,078件中2,775位、AIエージェントでは969件中550位です。

インストール数
233
ダウンロード数
3801
スター数
-
総合順位
#2,775
全体の上位 55% · AIエージェントの上位 57%
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 ↗1063178--
SkillHub ↗2333801-—

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

このスキルは、エージェントに自己省察・自己批判・自己学習・自己組織化メモリを与えます。~/self-improving/ の下に階層メモリを維持し(HOT の memory.md は常時ロード、WARM の projects/domains はオンデマンド、COLD の archive は明示的クエリ時)、ユーザーの訂正や嗜好シグナルを自動記録し、同一パターン3回で HOT 昇格、30日未使用で降格、90日でアーカイブ、競合時はより具体的なものを優先します。省察ログ(CONTEXT/REFLECTION/LESSON)、メモリ統計、エクスポートと確認付き削除に対応し、資格情報・健康データ・第三者情報を保存しない、ネットワークに接しない、メモリディレクトリ外を読まないというセキュリティ境界を設けています。

資料公開日 2026-10-27

できること

  • ユーザーの訂正と嗜好をセッションをまたぐ階層ローカルメモリに蓄積
  • 重要な作業後に自己省察し、教訓を corrections.md に記録
  • 「X について何を知ってる?」などの照会、メモリ統計表示、エクスポート/整理

使う場面

  • ユーザーがエージェントを訂正し、今後のセッションで同じ失敗を避けたいとき
  • 手動メンテナンスなしで知識をセッション横断で蓄積したいとき
  • 重要な作業前に関連メモリをロードし、終了後に省察したいとき

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。

覚えておいて:コミットメッセージはいつも中国語で書いて
さっきの解決案、どこを改善できる?反省して記録して
最近学んだこととメモリ統計を見せて

月次の推移

ダウンロード数3801
1792287139502026-03 · ダウンロード数 19412026-05 · ダウンロード数 26822026-06 · ダウンロード数 28712026-07 · ダウンロード数 31702026-08 · ダウンロード数 34072026-09 · ダウンロード数 380126-0326-09
スター数-
0112026-03 · スター数 -2026-05 · スター数 -2026-06 · スター数 -2026-07 · スター数 -2026-08 · スター数 -2026-09 · スター数 -26-0326-09

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
2026-093801—-
2026-083407+7.5%-
2026-073170+10.4%-
2026-062871+7.0%-
2026-052682—-
2026-031941—-

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。

6.6 KB・ClawHub v1.0.0
---
name: Self-Improving Agent (Proactive Self-Reflection)
slug: self-improving
version: 1.2.10
homepage: https://clawic.com/skills/self-improving
description: Self-reflection + Self-criticism + Self-learning + Self-organizing memory. Agent evaluates its own work, catches mistakes, and improves permanently. Use before starting work and after responding to the user.
changelog: "Sharper setup now lists relevant memory before non-trivial work, with a title that highlights proactive self-reflection."
metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🧠","requires":{"bins":[]},"os":["linux","darwin","win32"],"configPaths":["~/self-improving/"]}}
---
すべて表示(全 218 行)
## When to Use

User corrects you or points out mistakes. You complete significant work and want to evaluate the outcome. You notice something in your own output that could be better. Knowledge should compound over time without manual maintenance.

## Architecture

Memory lives in `~/self-improving/` with tiered structure. If `~/self-improving/` does not exist, run `setup.md`.

```
~/self-improving/
├── memory.md          # HOT: ≤100 lines, always loaded
├── index.md           # Topic index with line counts
├── projects/          # Per-project learnings
├── domains/           # Domain-specific (code, writing, comms)
├── archive/           # COLD: decayed patterns
└── corrections.md     # Last 50 corrections log
```

## Quick Reference

| Topic | File |
|-------|------|
| Setup guide | `setup.md` |
| Memory template | `memory-template.md` |
| Learning mechanics | `learning.md` |
| Security boundaries | `boundaries.md` |
| Scaling rules | `scaling.md` |
| Memory operations | `operations.md` |
| Self-reflection log | `reflections.md` |

## Detection Triggers

Log automatically when you notice these patterns:

**Corrections** → add to `corrections.md`, evaluate for `memory.md`:
- "No, that's not right..."
- "Actually, it should be..."
- "You're wrong about..."
- "I prefer X, not Y"
- "Remember that I always..."
- "I told you before..."
- "Stop doing X"
- "Why do you keep..."

**Preference signals** → add to `memory.md` if explicit:
- "I like when you..."
- "Always do X for me"
- "Never do Y"
- "My style is..."
- "For [project], use..."

**Pattern candidates** → track, promote after 3x:
- Same instruction repeated 3+ times
- Workflow that works well repeatedly
- User praises specific approach

**Ignore** (don't log):
- One-time instructions ("do X now")
- Context-specific ("in this file...")
- Hypotheticals ("what if...")

## Self-Reflection

After completing significant work, pause and evaluate:

1. **Did it meet expectations?** — Compare outcome vs intent
2. **What could be better?** — Identify improvements for next time
3. **Is this a pattern?** — If yes, log to `corrections.md`

**When to self-reflect:**
- After completing a multi-step task
- After receiving feedback (positive or negative)
- After fixing a bug or mistake
- When you notice your output could be better

**Log format:**
```
CONTEXT: [type of task]
REFLECTION: [what I noticed]
LESSON: [what to do differently]
```

**Example:**
```
CONTEXT: Building Flutter UI
REFLECTION: Spacing looked off, had to redo
LESSON: Check visual spacing before showing user
```

Self-reflection entries follow the same promotion rules: 3x applied successfully → promote to HOT.

## Quick Queries

| User says | Action |
|-----------|--------|
| "What do you know about X?" | Search all tiers for X |
| "What have you learned?" | Show last 10 from `corrections.md` |
| "Show my patterns" | List `memory.md` (HOT) |
| "Show [project] patterns" | Load `projects/{name}.md` |
| "What's in warm storage?" | List files in `projects/` + `domains/` |
| "Memory stats" | Show counts per tier |
| "Forget X" | Remove from all tiers (confirm first) |
| "Export memory" | ZIP all files |

## Memory Stats

On "memory stats" request, report:

```
📊 Self-Improving Memory

HOT (always loaded):
  memory.md: X entries

WARM (load on demand):
  projects/: X files
  domains/: X files

COLD (archived):
  archive/: X files

Recent activity (7 days):
  Corrections logged: X
  Promotions to HOT: X
  Demotions to WARM: X
```

## Core Rules

### 1. Learn from Corrections and Self-Reflection
- Log when user explicitly corrects you
- Log when you identify improvements in your own work
- Never infer from silence alone
- After 3 identical lessons → ask to confirm as rule

### 2. Tiered Storage
| Tier | Location | Size Limit | Behavior |
|------|----------|------------|----------|
| HOT | memory.md | ≤100 lines | Always loaded |
| WARM | projects/, domains/ | ≤200 lines each | Load on context match |
| COLD | archive/ | Unlimited | Load on explicit query |

### 3. Automatic Promotion/Demotion
- Pattern used 3x in 7 days → promote to HOT
- Pattern unused 30 days → demote to WARM
- Pattern unused 90 days → archive to COLD
- Never delete without asking

### 4. Namespace Isolation
- Project patterns stay in `projects/{name}.md`
- Global preferences in HOT tier (memory.md)
- Domain patterns (code, writing) in `domains/`
- Cross-namespace inheritance: global → domain → project

### 5. Conflict Resolution
When patterns contradict:
1. Most specific wins (project > domain > global)
2. Most recent wins (same level)
3. If ambiguous → ask user

### 6. Compaction
When file exceeds limit:
1. Merge similar corrections into single rule
2. Archive unused patterns
3. Summarize verbose entries
4. Never lose confirmed preferences

### 7. Transparency
- Every action from memory → cite source: "Using X (from projects/foo.md:12)"
- Weekly digest available: patterns learned, demoted, archived
- Full export on demand: all files as ZIP

### 8. Security Boundaries
See `boundaries.md` — never store credentials, health data, third-party info.

### 9. Graceful Degradation
If context limit hit:
1. Load only memory.md (HOT)
2. Load relevant namespace on demand
3. Never fail silently — tell user what's not loaded

## Scope

This skill ONLY:
- Learns from user corrections and self-reflection
- Stores preferences in local files (`~/self-improving/`)
- Reads its own memory files on activation

This skill NEVER:
- Accesses calendar, email, or contacts
- Makes network requests
- Reads files outside `~/self-improving/`
- Infers preferences from silence or observation
- Modifies its own SKILL.md

## Related Skills
Install with `clawhub install <slug>` if user confirms:

- `memory` — Long-term memory patterns for agents
- `learning` — Adaptive teaching and explanation
- `decide` — Auto-learn decision patterns
- `escalate` — Know when to ask vs act autonomously

## Feedback

- If useful: `clawhub star self-improving`
- 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。