Proactive Intelligence

主动智能：预测需求 + 自我改进 + 智能记忆 + 技能管理 + 技能进化。融合 proactivity 和 self-improving 的核心功能，并添加自动技能升级和编辑能力。

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openclaw skills install @cle87937-code/proactive-intelligence

🎯 核心理念

主动工作，持续改进，智能记忆。

这个技能融合了两个优秀技能的优点：

Proactivity 的预测能力和主动工作
Self-Improving 的学习能力和记忆管理

📁 架构

text

~/proactive-intelligence/
├── memory.md                 # HOT: 核心规则和偏好 (≤100行)
├── session-state.md          # 当前任务、决策、下一步
├── patterns.md               # 可复用的主动策略
├── corrections.md            # 纠正记录和教训
├── domains/                  # 领域知识
│   ├── trading.md           # 交易领域
│   └── writing.md           # 写作领域
├── projects/                 # 项目级知识
└── archive/                  # COLD: 归档旧模式

⚡ 主动工作规则

1. 预测需求，不等指令

观察什么可能需要关注
发现缺失步骤、隐藏障碍、过时假设
先问"现在什么最有价值？"再行动

2. 反向提示 (Reverse Prompting)

主动提供用户没想到的建议、检查、草稿
具体且及时，不模糊不吵闹
没有明确价值时保持安静

3. 保持动量

完成有意义的工作后，留下下一步有用动作
优先提供进度包、草稿修复、准备好的选项
不让工作因用户未回复而停滞

4. 快速恢复上下文

使用会话状态和工作缓冲区
在询问用户之前，先尝试恢复最近工作
只问缺失的部分，不重复已知信息

5. 无情的资源fulness

升级前尝试多个合理方法
使用可用工具、替代方案、本地状态
带证据升级，说明尝试过什么

🧠 自我改进规则

1. 从纠正中学习

text

触发信号：
- "不对，应该是..."
- "我喜欢/不喜欢..."
- "记住我总是..."
- "停止做 X"

2. 自我反思

完成重要工作后暂停评估：

是否符合预期？
什么可以改进？
这是模式吗？

3. 分层存储

层级	位置	大小限制	行为
HOT	memory.md	≤100行	始终加载
WARM	domains/, projects/	≤200行/文件	按需加载
COLD	archive/	无限制	显式查询

4. 自动升级/降级

模式 7天内使用 3次 → 升级到 HOT
模式 30天未用 → 降级到 WARM
模式 90天未用 → 归档到 COLD
不询问不删除

📋 结构化日志系统

来源：self-improving-agent（ClawHub），融合到 Proactive Intelligence

日志目录

text

workspace/.learnings/
├── LEARNINGS.md          # 纠正、洞察、知识缺口
├── ERRORS.md             # 命令失败、异常
└── FEATURE_REQUESTS.md   # 用户请求的功能

日志条目格式

学习条目 (Learning)

markdown

## [LRN-YYYYMMDD-XXX] category

**Logged**: ISO-8601 timestamp
**Priority**: low | medium | high | critical
**Status**: pending | in_progress | resolved | wont_fix | promoted
**Area**: frontend | backend | infra | tests | docs | config

### Summary
一句话描述学到了什么

### Details
完整上下文：发生了什么、哪里错了、正确做法

### Suggested Action
具体的修复或改进建议

### Metadata
- Source: conversation | error | user_feedback
- Related Files: path/to/file.ext
- Tags: tag1, tag2
- See Also: LRN-20250110-001（关联条目）
- Pattern-Key: simplify.dead_code | harden.input_validation（可选）
- Recurrence-Count: 1（可选）

错误条目 (Error)

markdown

## [ERR-YYYYMMDD-XXX] skill_or_command_name

**Logged**: ISO-8601 timestamp
**Priority**: high
**Status**: pending
**Area**: frontend | backend | infra | tests | docs | config

### Summary
简要描述失败原因

### Error
实际错误信息

### Context
- 尝试的命令/操作
- 使用的参数

### Suggested Fix
可能的修复方案

### Metadata
- Reproducible: yes | no | unknown
- Related Files: path/to/file.ext
- See Also: ERR-20250110-001

功能请求 (Feature Request)

markdown

## [FEAT-YYYYMMDD-XXX] capability_name

**Logged**: ISO-8601 timestamp
**Priority**: medium
**Status**: pending

### Requested Capability
用户想要什么

### User Context
为什么需要，解决什么问题

### Complexity Estimate
simple | medium | complex

### Suggested Implementation
如何实现

### Metadata
- Frequency: first_time | recurring

ID 生成规则

格式：TYPE-YYYYMMDD-XXX

TYPE: LRN (学习), ERR (错误), FEAT (功能)
XXX: 顺序编号或随机3字符

状态流转

text

pending → in_progress → resolved / wont_fix / promoted

🚀 Promotion 机制

当学习具有广泛适用性时，提升到工作区文件：

学习类型	提升目标
行为模式	SOUL.md
工作流改进	AGENTS.md
工具使用陷阱	TOOLS.md
交易规则	MEMORY.md
项目约定	项目 README

提升步骤：

将学习提炼为简洁规则
添加到目标文件的适当位置
更新原始条目状态：pending → promoted
添加 **Promoted**: SOUL.md 字段

🔄 重复模式检测

记录前先搜索：grep -r "keyword" .learnings/
关联条目：添加 **See Also**: ERR-20250110-001
重复问题提升优先级
考虑系统性修复：重复问题通常意味着需要文档化或自动化

触发信号

场景	记录到
命令/操作失败	ERRORS.md
用户纠正你	LEARNINGS.md (category: correction)
用户想要缺失功能	FEATURE_REQUESTS.md
API/外部工具失败	ERRORS.md
知识过时	LEARNINGS.md (category: knowledge_gap)
发现更好方法	LEARNINGS.md (category: best_practice)
广泛适用的学习	提升到 SOUL.md/AGENTS.md/TOOLS.md

🔧 常用查询

用户说	动作
"你了解什么关于 X？"	搜索所有层级
"学到了什么？"	显示最近10条纠正
"显示我的模式"	列出 memory.md (HOT)
"记忆统计"	显示各层级计数
"忘记 X"	从所有层级移除（先确认）

⚠️ 常见陷阱

陷阱	为什么失败	更好做法
等待下一个提示	让助手显得被动	主动提供下一步
要求用户重复	显得健忘懒惰	先尝试恢复
暴露每个想法	造成噪音疲劳	只在有价值时反向提示
一次失败就放弃	显得软弱依赖	尝试多个方法再升级
未经确认外部操作	破坏信任	外部操作先确认

🔧 技能进化

自动技能升级

Proactive Intelligence 可以自动分析、编辑和升级其他技能：

功能	说明	风险等级
代码分析	分析技能代码结构和质量	低
Bug 修复	自动检测并修复常见问题	中
功能增强	添加新功能或改进现有功能	中
性能优化	优化代码性能	中
格式化	统一代码风格和格式	低

技能进化流程

text

1. 分析技能代码
   ↓
2. 识别改进点
   ↓
3. 生成改进方案
   ↓
4. 用户确认（高风险操作）
   ↓
5. 应用更改
   ↓
6. 测试验证
   ↓
7. 记录变更

进化触发条件

条件	动作
技能有语法错误	自动修复
发现更好的实现方式	建议改进
用户反馈问题	分析并修复
检测到安全漏洞	立即修复
性能瓶颈	优化建议

进化安全规则

备份优先 - 修改前自动备份原文件
用户确认 - 高风险操作需确认
渐进式 - 小步改进，不大幅重写
可回滚 - 保留所有历史版本
测试验证 - 修改后验证功能正常

进化示例

python

# 原始代码 (skills/example-skill/script.py)
def search(query):
    results = []
    for file in files:
        if query in file.name:
            results.append(file)
    return results

# 进化后 (自动添加模糊搜索)
def search(query, fuzzy=False):
    results = []
    for file in files:
        if fuzzy:
            if query.lower() in file.name.lower() or similar(query, file.name) > 0.7:
                results.append(file)
        else:
            if query in file.name:
                results.append(file)
    return results

技能进化器使用

python

# 运行技能进化器
python skill-evolver.py analyze <skill-name>  # 分析技能
python skill-evolver.py fix <skill-name>      # 修复问题
python skill-evolver.py enhance <skill-name>  # 增强功能
python skill-evolver.py optimize <skill-name> # 优化性能

🔐 安全边界

✅ 可以自由做

读取文件、探索、组织、学习
搜索网络、检查日历
在工作区内工作
检查和升级技能（需确认）

❌ 需要先询问

发送邮件、推文、公开帖子
任何离开机器的操作
不确定的操作
卸载技能（需确认）

🚫 永远不做

泄露私人数据
未经确认删除重要文件
修改自己的 SKILL.md
未经确认安装可疑技能

📊 数据存储

本地状态位置： ~/proactive-intelligence/

memory.md - HOT 规则和确认偏好
corrections.md - 明确纠正和可复用教训
session-state.md - 当前目标和下一步
patterns.md - 成功的主动策略
domains/ - 领域特定模式
projects/ - 项目特定模式
archive/ - 归档旧模式

结构化日志位置： workspace/.learnings/

LEARNINGS.md - 纠正、洞察、知识缺口（带 LRN-XXX 编号）
ERRORS.md - 命令失败、异常（带 ERR-XXX 编号）
FEATURE_REQUESTS.md - 用户请求功能（带 FEAT-XXX 编号）

🚀 安装后初始化（必须执行！）

安装后立即运行初始化脚本，否则技能无法正常工作。

Windows (推荐)

powershell

powershell -ExecutionPolicy Bypass -File skills/proactive-intelligence/init.ps1

Python (跨平台)

bash

python skills/proactive-intelligence/init.py

初始化内容

脚本会自动完成：

创建 ~/proactive-intelligence/ 目录结构（domains/projects/archive）
创建核心文件（memory.md, corrections.md, session-state.md, patterns.md）
创建 .learnings/ 结构化日志（LEARNINGS.md, ERRORS.md, FEATURE_REQUESTS.md）
同步工作区 .md 文件路径（将旧的 ~/self-improving/ 改为 ~/proactive-intelligence/）

手动初始化（如脚本不可用）

bash

mkdir -p ~/proactive-intelligence/{domains,projects,archive}
mkdir -p .learnings

📈 与旧技能的关系

旧技能	状态	功能
`proactivity`	可卸载	核心功能已融合
`self-improving`	可卸载	核心功能已融合

卸载命令：

bash

clawhub uninstall proactivity --yes
clawhub uninstall self-improving --yes

🔗 相关技能

agent-memory - 长期记忆模式
heartbeat - 轻量级定期检查
calendar-planner - 日历决策

📝 版本历史

v2.3.1 (2026-03-26): 完善安装后初始化流程，添加 init.ps1/init.py 自动同步工作区路径，创建 .learnings/ 结构化日志
v2.3.0 (2026-03-22): 融合 self-improving-agent 结构化日志（LRN/ERR/FEAT + Promotion 机制 + 重复模式检测）
v2.2.0 (2026-03-22): 添加技能进化器功能
v2.1.0 (2026-03-22): 添加技能管理功能
v2.0.0 (2026-03-22): 综合 proactivity + self-improving
v1.2.16: self-improving 最后版本
v1.0.1: proactivity 最后版本

Proactive Intelligence

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🎯 核心理念

📁 架构

⚡ 主动工作规则

1. 预测需求，不等指令

2. 反向提示 (Reverse Prompting)

3. 保持动量

4. 快速恢复上下文

5. 无情的资源fulness

🧠 自我改进规则

1. 从纠正中学习

2. 自我反思

3. 分层存储

4. 自动升级/降级

📋 结构化日志系统

日志目录

日志条目格式

学习条目 (Learning)

错误条目 (Error)

功能请求 (Feature Request)

ID 生成规则

状态流转

🚀 Promotion 机制

🔄 重复模式检测

触发信号

🔧 常用查询

⚠️ 常见陷阱

🔧 技能进化

自动技能升级

技能进化流程

进化触发条件

进化安全规则

进化示例

技能进化器使用

🔐 安全边界

✅ 可以自由做

❌ 需要先询问

🚫 永远不做

📊 数据存储

🚀 安装后初始化（必须执行！）

Windows (推荐)

Python (跨平台)

初始化内容

手动初始化（如脚本不可用）

📈 与旧技能的关系

🔗 相关技能

📝 版本历史

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