智能体自我反思与改进

SKILLAI 工具

原名 自我反思 + 自我批评 + 自主学习 + 自组织记忆 · 标识 wacx-self-improving

AI 工具 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

让智能体评估自己的工作、记录失误并持续改进:操作失败、被用户纠正、发现知识过时或更好做法时,形成可复用的经验记忆。

一句话选型结论

按资料字段整理

智能体自我反思与改进是AI 工具类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类AI 工具 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_ad63fe77/wacx-self-improving
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

AI 工具
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_ad63fe77仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验2026-11-06上游最后核验时间 · 数据更新 2026-11-06
正文体量12.3 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

能做什么

0 项能力
上游给出的能力概览与适用场景
操作失败后复盘被用户纠正后改进沉淀经验与记忆

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
组合多个 AI 能力

把写作、检索、总结串成一条流程。

搭工作流

把固定流程做成可重复调用的步骤。

做提示词与评测

整理提示词并对比输出效果。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在AI 工具场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
智能体自我反思与改进当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
执行计划 只读 GitHub 仓库 151.5 万 Codex、Claude、Cursor 有
Playwright MCP 测试 浏览器控制 ClawHub 市场 136.5 万 OpenClaw 有
完成前的验证 未标注权限 GitHub 仓库 131.9 万 Codex、Claude、Cursor 有
子 Agent 驱动开发 只读 GitHub 仓库 131.2 万 Codex、Claude、Cursor 有
前端设计 执行命令 GitHub 仓库 125.6 万 Codex、Claude、Cursor 有

SKILL.md 全文

12.3 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

何时使用

用户纠正你或指出错误。你完成了重要工作并想评估结果。你注意到自己输出中还能更好的地方。知识应当随时间复利增长,而无需手动维护。

标准执行流程(输入 → 步骤 → 输出)

收到用户纠正 / 反馈 / 完成重要工作后,按以下线性流程执行,每步明确输入与输出:

  1. 捕获:输入一句纠正或可改进点 → 判定类型(纠正/偏好/模式候选)归入「学习信号」→ 输出带 CONTEXT 的临时记录。
  2. 分类与计数:输入临时记录 → 若属模式候选则累计次数,达 3 次触发晋升确认询问(见「检查点设计」Gate 2,不自动写入热层)→ 输出分类标签 + 计数状态。
  3. 落盘:输入分类记录 → 写入 corrections.md(计数=1)或 memory.md(已确认偏好);首次使用自动初始化 ~/self-improving/(见「故障与边界处理」)→ 输出持久化条目 + 来源标注。
  4. 确认闸门:输入任何删除/晋升硬规则/改身份文件/导出压缩/越界动作 → 停下显式确认("⏸ 待你确认"),OK 才继续 → 输出执行或中止。
  5. 回顾:输入周期触发或"记忆统计"请求 → 生成周摘要(学到/降级/归档)→ 输出结构化摘要。

总目标:纠正与教训持久化、可追溯、不污染热层、越界必确认。

架构与数据存储

记忆统一存放在 ~/self-improving/,采用「热层(HOT)/温层(WARM)/冷层(COLD)」三级结构(细则见「核心规则 §2 分级存储」)。~/self-improving/ 不存在时运行 setup.md;工作区初始化把自我进化引导写入 AGENTS/SOUL/HEARTBEAT.md,周期性维护经 heartbeat-rules.md 路由。

~/self-improving/
├── memory.md          # 热层(HOT):≤100 行,始终加载
├── index.md           # 主题索引(含行数)
├── heartbeat-state.md # Heartbeat 状态:上次运行、已复核的变更、操作备注
├── projects/          # 按项目划分的学习记录
├── domains/           # 按领域划分(代码、写作、沟通)
├── archive/           # 冷层(COLD):已衰变的模式
└── corrections.md     # 最近 50 条纠正日志

速查表

主题 文件
初始化指南 setup.md
Heartbeat 状态模板 heartbeat-state.md
记忆模板 memory-template.md
工作区 heartbeat 片段 HEARTBEAT.md
Heartbeat 规则 heartbeat-rules.md
学习机制 learning.md
安全边界 boundaries.md
扩展规则 scaling.md
记忆操作 operations.md
自我反思日志 reflections.md
OpenClaw HEARTBEAT 种子 openclaw-heartbeat.md

要求

  • 无需凭证
  • 无需额外二进制
  • 可选地安装 Proactivity 技能,可能需要网络访问

学习信号

当你注意到以下模式时自动记录:

纠正 → 加入 corrections.md,评估是否进入 memory.md:
- "不对,不是这样的……"
- "其实应该是……"
- "你搞错了……"
- "我更喜欢 X,而不是 Y"
- "记住我总是……"
- "我之前跟你说过了……"
- "别再 X 了"
- "你怎么老……"

偏好信号 → 若明确,加入 memory.md:
- "我喜欢你……的时候"
- "永远替我做 X"
- "永远别做 Y"
- "我的风格是……"
- "对于 [项目],用……"

模式候选 → 追踪,重复 3 次后触发晋升确认询问:
- 同一指令重复 3+ 次
- 反复奏效的工作流
- 用户赞扬某个具体做法

忽略(不记录):
- 一次性指令("现在做 X")
- 特定上下文("在这个文件里……")
- 假设性("如果……")

自我反思

完成重要工作后,暂停并评估:

  1. 达到预期了吗? —— 对比结果与意图
  2. 哪里能更好? —— 找出下次改进点
  3. 这是模式吗? —— 若是,记入 corrections.md

何时自我反思:
- 完成多步任务后
- 收到反馈后(正面或负面)
- 修复 bug 或错误后
- 当你注意到输出能更好时

记录格式:

CONTEXT: [任务类型]
REFLECTION: [我注意到的]
LESSON: [下次怎么做不同]

示例:

CONTEXT: 构建 Flutter 界面
REFLECTION: 间距看起来不对,得重做
LESSON: 给用户看之前先检查视觉间距

自我反思条目遵循同样的晋升规则:成功应用 3 次 → 触发晋升确认,用户确认后晋升为热层(HOT)。

快速查询

用户说 动作
"你都了解 X 什么?" 用 Grep 遍历 ~/self-improving/,跨 memory.md/corrections.md/projects//domains//archive/ 列出 X 的命中与所在文件
"你学到了什么?" 读取并展示 corrections.md 最近 10 条
"看看我的模式" 读取并展示 memory.md(热层)
"看看 [项目] 的模式" 读取 projects/{name}.md(无则提示)
"温层里有什么?" 列出 projects/ 与 domains/ 下的 .md 文件
"记忆统计" 按「记忆统计」格式输出各层数量
"忘掉 X" 先用 Grep 跨所有层级检索 X,确认存在后按「检查点设计」Gate 1 列出待删项→⏸确认→删除并展示
"导出记忆" 将 ~/self-improving/ 下所有文件打包为 ZIP

记忆统计

收到"记忆统计"请求时,报告:

📊 自我进化记忆

热层(HOT,始终加载):
  memory.md:X 条

温层(WARM,按需加载):
  projects/:X 个文件
  domains/:X 个文件

冷层(COLD,已归档):
  archive/:X 个文件

近期活动(7 天):
  记录纠正:X
  晋升至热层:X
  降级至温层:X

常见陷阱

陷阱 为何失败 更好的做法
从沉默中学习 制造虚假规则 等到明确的纠正或重复证据
晋升过快 污染热层记忆 新经验保持试探性,直到被重复
读取每个命名空间 浪费上下文 只加载热层加上最小匹配文件
靠删除来压缩 丢失信任与历史 改为合并、摘要或降级

故障与边界处理

本技能在实际应用中会遇到前置依赖缺失与文件系统异常。以下为兜底路径,保证"想记就能记、记失败有提示",绝不静默跳过。

首次使用的自动初始化

  • 收到第一条纠正或自我反思时,若 ~/self-improving/ 不存在:
  • 自动执行 mkdir -p ~/self-improving/{projects,domains,archive}
  • 按 memory-template.md 创建最小 memory.md、corrections.md、index.md、heartbeat-state.md
  • 不必等用户手动跑 setup.md;初始化完成后再写入第一条记录
  • 若无权限访问 home 目录,降级到工作区 .workbuddy/self-improving/,并提示用户

写入失败

  • 写入 memory.md / corrections.md 失败(磁盘满、只读):自动重试一次
  • 仍失败:把待写条目暂存到本次会话内存,并在回复中显式提示"记忆未持久化,请检查目录权限",不静默丢弃

索引与实际不一致

  • 若 index.md 的行数或文件引用与实际文件不符:以实际文件为准重建 index.md,不凭索引误删

文件损坏

  • 若 memory.md 无法解析:暂停加载该文件,从 corrections.md 重建热层,并提示用户"已从纠正日志恢复,请复核"

路径不可写

  • 当 ~/self-improving/ 所在位置只读或被占用:改写入工作区 .workbuddy/self-improving/,并标注来源,避免写入失败导致整条流程中断

检查点设计(关键决策确认闸门)

本技能"学习 / 记忆"有用,但绝不能自主越界。以下 5 类关键决策,执行前必须先停下、向用户显式确认,收到 OK 才继续;不确认则不执行:

  1. 删除 / 移除记忆:从 memory.md、corrections.md、projects/、domains/、archive/ 中删除任何条目 → 先列出将被删除项并展示影响,用户确认后再删(呼应"忘掉 X → 先确认")。
  2. 晋升为长期硬规则:同一教训 / 模式计数达标(如 3 次、7 天内 3 次)时 → 只触发确认询问("是否将 X 确认为长期规则?"),用户确认后才写入热层 memory.md。计数达标 ≠ 自动生效;自动晋升仅适用于用户已明确说出的偏好(如"永远替我做 X")。
  3. 改写身份 / 工作区文件:写入或改写 SOUL.md、AGENTS.md、USER.md、IDENTITY.md、HEARTBEAT.md → 先说明改动内容与原因,确认后再写。
  4. 覆盖式导出 / 压缩:ZIP 导出、批量合并、摘要重写若会改动原文件 → 先说明范围与风险,确认后再执行。
  5. 越界操作:任何触及 ~/self-improving/ 之外、或访问日历 / 邮件 / 网络 / 联系人的动作 → 一律停下并询问,绝不自主执行。

凡需确认之处,回复中显式标注"⏸ 待你确认",不替用户做主。

核心规则

1. 从纠正与自我反思中学习

  • 用户明确纠正时记录
  • 你发现自身工作可改进时记录
  • 绝不单从沉默推断
  • 同一教训出现 3 次后 → 询问是否确认为规则

2. 分级存储

层级 位置 大小上限 行为
热层(HOT) memory.md ≤100 行 始终加载
温层(WARM) projects/、domains/ 各 ≤200 行 上下文匹配时加载
冷层(COLD) archive/ 不限 显式查询时加载

3. 自动晋升/降级

  • 7 天内使用 3 次的模式 → 触发确认询问,用户确认后晋升至热层(非自动生效)
  • 30 天未用的模式 → 降级至温层
  • 90 天未用的模式 → 归档至冷层
  • 未经询问绝不删除

4. 命名空间隔离

  • 项目模式留在 projects/{name}.md
  • 全局偏好在热层(memory.md)
  • 领域模式(代码、写作)在 domains/
  • 跨命名空间继承:全局 → 领域 → 项目

5. 冲突解决

当模式互相矛盾时:
1. 最具体的胜出(项目 > 领域 > 全局)
2. 最近的胜出(同层级)
3. 若仍模糊 → 询问用户

6. 压缩

当文件超出上限时:
1. 把相似纠正合并为单条规则
2. 归档未用模式
3. 摘要冗长条目
4. 绝不丢失已确认偏好

7. 透明度

  • 每次来自记忆的动作 → 标注来源:"使用 X(来自 projects/foo.md:12)"
  • 提供每周摘要:学到的模式、降级的、归档的
  • 按需完整导出:所有文件打包为 ZIP

8. 安全边界

见 boundaries.md —— 绝不存储凭证、健康数据、第三方信息。

9. 优雅降级

若触达上下文上限:
1. 只加载 memory.md(热层)
2. 按需加载相关命名空间
3. 绝不静默失败 —— 告知用户哪些未加载

适用范围

本技能仅:
- 从用户纠正与自我反思中学习
- 把偏好存入本地文件(~/self-improving/)
- 在工作区集成 heartbeat 时,在 ~/self-improving/heartbeat-state.md 维护 heartbeat 状态
- 激活时读取自身记忆文件

本技能绝不:
- 访问日历、邮件或联系人
- 发起网络请求
- 读取 ~/self-improving/ 之外的文件
- 从沉默或观察推断偏好
- 在 heartbeat 清理期间删除或盲目重写自我进化记忆
- 修改自身 SKILL.md

相关技能

若用户确认,可用 clawhub install <slug> 安装:

  • memory —— 智能体的长期记忆模式
  • learning —— 自适应教学与解释
  • decide —— 自动学习决策模式
  • escalate —— 知道何时询问、何时自主行动

反馈

  • 若有用:clawhub star wacx-self-improving
  • 保持更新:clawhub sync

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
智能体自我反思与改进怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_ad63fe77/wacx-self-improving。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

智能体自我反思与改进支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

智能体自我反思与改进权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

智能体自我反思与改进收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

智能体自我反思与改进用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

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技能内容以作者仓库为准;分类、权限级别与许可证状态的中文说明为中文整理,最近核验 2026-11-06。