AlphaMoatによると、2026-09時点でself-improving-agentのダウンロード数は3,124、スター数は2で、AIスキル全体5,078件中3,646位、AIエージェントでは969件中736位です。
| 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 ↗ | 66 | 2635 | - | - |
| SkillHub ↗ | 145 | 3124 | 2 | — |
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。
.learnings/ にエラー、学び、機能要望を分け、状況、次の行動、関連項目、状態を記録します。作業の前後に検索して振り返り、繰り返す問題、他の作業にも当てはまる知見、再発しやすい誤りを出典付きの長期ルールへまとめられます。改善は記録とその後の実践によります。
資料公開日 2026-10-26
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。
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 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 3124 | — | 2 |
| 2026-08 | 2564 | +10.5% | 2 |
| 2026-07 | 2320 | +42.2% | 2 |
| 2026-06 | 1631 | +32.1% | 2 |
| 2026-05 | 1235 | — | 2 |
| 2026-03 | 742 | — | - |
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。
--- name: self-improving-agent description: "记录错误、纠正、能力缺口与最佳实践,形成可复用的持续改进闭环。适用于:命令失败、用户纠正、外部 API/工具异常、发现更优做法、提出新能力需求,以及任务前复盘历史经验。" --- # Self-Improving Agent(自我改进) 把“踩坑”变成“资产”。 每次失败、纠正或新发现,都写入结构化记录,后续可检索、可复盘、可沉淀到长期规则。
--- ## 1. 什么时候必须记录 出现以下任一情况时,立即记录: 1. **命令/操作失败**(非 0 退出、超时、异常输出) 2. **用户纠正你**(“不对”“应该是…”) 3. **用户提出你当前不具备的能力** 4. **外部服务失败**(API 报错、限流、鉴权失败) 5. **你意识到知识已过时或理解错误** 6. **你发现了可复用的更优流程** --- ## 2. 记录到哪里 在工作区使用 `.learnings/`: - `.learnings/LEARNINGS.md`:纠正、认知缺口、最佳实践 - `.learnings/ERRORS.md`:失败与异常 - `.learnings/FEATURE_REQUESTS.md`:能力请求 若目录不存在,先创建: ```bash mkdir -p .learnings ``` --- ## 3. 快速分流规则 - **失败/报错** → `ERRORS.md` - **被纠正/学到新规则** → `LEARNINGS.md` - **想要但暂不支持的能力** → `FEATURE_REQUESTS.md` --- ## 4. ID 规范 格式:`TYPE-YYYYMMDD-XXX` - TYPE: `LRN` / `ERR` / `FEAT` - 日期:当天日期 - XXX:三位序号(如 `001`) 示例: - `LRN-20260308-001` - `ERR-20260308-002` - `FEAT-20260308-001` --- ## 5. 模板(请严格使用) ### 5.1 Learning 模板(LEARNINGS.md) ```markdown ## [LRN-YYYYMMDD-XXX] correction | knowledge_gap | best_practice **Logged**: ISO-8601 时间 **Priority**: low | medium | high | critical **Status**: pending **Area**: frontend | backend | infra | tests | docs | config ### Summary 一句话总结 ### Details 发生了什么、哪里错了、正确做法是什么 ### Suggested Action 下一次应执行的具体动作 ### Metadata - Source: conversation | error | user_feedback | simplify-and-harden - Related Files: path/to/file - Tags: tag1, tag2 - See Also: LRN-...(可选) - Pattern-Key: ...(可选) - Recurrence-Count: 1(可选) - First-Seen: YYYY-MM-DD(可选) - Last-Seen: YYYY-MM-DD(可选) --- ``` ### 5.2 Error 模板(ERRORS.md) ```markdown ## [ERR-YYYYMMDD-XXX] command_or_integration **Logged**: ISO-8601 时间 **Priority**: medium | high | critical **Status**: pending **Area**: frontend | backend | infra | tests | docs | config ### Summary 一句话说明失败点 ### Error ``` 完整报错文本 ``` ### Context - 执行了什么命令/操作 - 使用了哪些参数 - 关键环境信息 ### Suggested Fix 可执行的修复建议 ### Metadata - Reproducible: yes | no | unknown - Related Files: path/to/file - See Also: ERR-...(可选) --- ``` ### 5.3 Feature Request 模板(FEATURE_REQUESTS.md) ```markdown ## [FEAT-YYYYMMDD-XXX] capability_name **Logged**: ISO-8601 时间 **Priority**: low | medium | high **Status**: pending **Area**: frontend | backend | infra | tests | docs | config ### Requested Capability 用户希望实现什么 ### User Context 用户为什么需要它 ### Complexity Estimate simple | medium | complex ### Suggested Implementation 实现方向(脚本、工具、流程) ### Metadata - Frequency: first_time | recurring - Related Features: ...(可选) --- ``` --- ## 6. 状态流转 允许状态: - `pending`:待处理 - `in_progress`:处理中 - `resolved`:已解决 - `promoted`:已提升到长期规则文件 - `wont_fix`:不处理(需写原因) 当问题已解决时,补充: ```markdown ### Resolution - **Resolved**: ISO-8601 时间 - **Commit/PR**: commit hash 或 PR 链接 - **Notes**: 做了什么 ``` --- ## 7. 何时“晋升”到长期记忆文件 满足以下任一条件,建议晋升: - 同类问题重复出现 - 对多人/多任务都适用 - 不写下来就会反复踩坑 晋升目标: - 工作流规则 → `AGENTS.md` - 行为/表达规则 → `SOUL.md` - 工具使用细节 → `TOOLS.md` - 长期偏好/事实 → `MEMORY.md` 晋升后把原条目状态改为 `promoted`,并注明目标文件。 --- ## 8. 复盘频率 建议在以下时机快速复盘 `.learnings/`: - 开始新任务前 - 完成复杂任务后 - 每周至少一次 可用命令: ```bash # 统计 pending grep -h "Status\*\*: pending" .learnings/*.md | wc -l # 查看高优先级 grep -B5 "Priority\*\*: high" .learnings/*.md | grep "^## \[" ``` --- ## 9. 执行原则(简版) 1. **立即记录**:别等会儿,信息会丢。 2. **写可执行建议**:不是“再看看”,而是“下次先做 X”。 3. **优先去重与关联**:能关联就加 `See Also`。 4. **重复三次就系统化**:提升到 `AGENTS.md/SOUL.md/TOOLS.md`。 5. **短而准**:结论可复用,描述可追溯。 --- ## 10. OpenClaw 场景建议 - 在主会话中把高价值学习同步到 `MEMORY.md`。 - 在需要跨会话协作时,使用 `sessions_send` 分享关键学习。 - 对高频重复问题,优先将规则写入工作区文档,减少未来上下文成本。 > 目标不是“记日志”,而是持续降低错误率、提高可复用性。
Captures learnings, errors, and corrections to enable continuous improvement. Use when: (1) A command or operation fails unexpectedly, (2) User corrects Claude ('No, that's wrong...', 'Actually...'), (3) User requests a capability that doesn't exist, (4) An external API or tool fails, (5) Claude rea
场景驱动+关键词双模式技能发现工具。当用户用自然语言描述场景/需求(如"我想做一个海报""帮我分析股票"),或明确说"安装技能/find skills/找个skill"时,自动从官方内置、本地已安装、SkillHub、虾评、GitHub、ClawHub 六层联合搜索并推荐最合适的技能,支持一键安装。已完全替代官方...
AI エージェント向けのブラウザ自動化コマンドラインスキルです。
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第三者のスキルを入れる前に、出所と権限と危険な作りを手順に沿って調べるスキルです。
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Guide for creating effective skills. This skill should be used when users want to create a new skill (or update an existing skill) that extends Claude's capabilities with specialized knowledge, workflows, or tool integrations.
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。