situated planning mode

记录自身发现以实现自我改进的技能

帮助用户发现和安装智能体技能，当用户询问如「如何做X」、「找X的技能」、「有能做...的吗」等问题时

用于 AI 代理的浏览器自动化 CLI。当用户需要与网站交互（包括浏览页面、填写表单、点击按钮、截图等）时使用。

自我反思+自我批评+自我学习+自组织记忆。智能体评估自身工作、发现错误并持续改进。

AI智能体技能安全预审工具。安装ClawdHub、GitHub等来源技能前，检查风险信号、权限范围及可疑模式。

类型化知识图谱，用于结构化智能体记忆与可组合技能。适用于以下场景：创建/查询实体（人物、项目、任务、事件、文档）、关联相关对象、强制执行约束、将多步操作规划为图谱变换，或当技能需要共享状态时。触发关键词包括"记住""我知道关于什么""将X链接到Y""显示依赖关系"、实体增删改查操作，以及跨技能数据访问。

将 AI 代理从任务执行者转变为能够预见需求、持续优化的主动伙伴。现已支持 WAL Protocol、Working Buffer、Autonomous Crons 及经过实战验证的模式。属于 Hal Stack 🦞。

创建有效技能指南。当用户希望创建新技能（或更新现有技能）以利用专业知识、工作流程或工具集成扩展 Claude 的能力时，应使用此技能。

Skill 改进技能：对已存在的 skill 进行全方位改进和持续进化。当用户想要改进、优化、升级、调试、自动优化某个 skill 时触发。支持三种改进来源：用户指定的改进需求、运营过程中 BUG 与修复的自动沉淀驱动、联网搜索外部最佳实践。适用场景包括：改进 skill 描述和触发条件、提升指令质量、修复逻辑缺陷、增强专业能力、精简冗余内容、自动查找优化方向、BUG 自修复等。关键词：skill改进、优化skill、改进skill、skill升级、skill调试、自动优化skill、skill自修复、BUG修复skill。