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openclaw skills install @lorinwei/lorin-self-evolving-agentSelf-Evolving Agent (Lorin)
自我进化智能体 — 自动捕获错误+主动提炼经验+自动生成SKILL，三位一体持续进化。灵感来源：Hermes Agent skill_manage + pskoett self-improving-agent
自我进化智能体 (Self-Improving Agent)
三位一体：自动捕获错误（Hook） + 主动提炼经验（Skill化） + 遗忘曲线复习（Promote）
每一次踩坑都不会白费，每一个经验都会变成可复用的 Skill。
核心循环
工具调用失败/用户纠正/发现新工作流
↓
┌──────┴──────┐
↓ ↓
自动捕获 主动判断
(.learnings) (Skill化)
↓ ↓
↓ 是否值得固化成Skill？
↓ ├─ 否 → 保持原样
↓ └─ 是 → 创建/更新 SKILL.md
↓ ↓
↓ 是否普遍适用？
↓ ├─ 否 → 保持为Skill
↓ └─ 是 → Promote到 SOUL.md / AGENTS.md / TOOLS.md
↓
定期回顾
↓
Recurrence-Count ≥ 3 → 系统级规则
第一层：自动捕获（Hook层）
触发时机（自动，无需人工判断）
| 场景 | 自动日志 | 目标文件 |
|---|---|---|
| 命令失败（exit code ≠ 0） | error-detector.sh hook | .learnings/ERRORS.md |
| 工具调用异常 | Agent自觉判断 | .learnings/ERRORS.md |
| PostToolUse 扫描到错误模式 | hook自动注入 | .learnings/ERRORS.md |
错误检测模式（自动匹配）
error:, Error:, ERROR:, failed, FAILED,
command not found, No such file, Permission denied,
fatal:, Exception, Traceback, npm ERR!,
ModuleNotFoundError, SyntaxError, TypeError,
exit code, non-zero
如果检测到：自动在输出中注入提醒，建议写入 .learnings/ERRORS.md
第二层：主动提炼（Skill层）
触发时机（Agent主动判断）
| 场景 | 日志类型 | 目标 |
|---|---|---|
| 复杂任务成功（≥5工具调用） | 经验 | → 考虑创建Skill |
| 踩坑后找到正确路径 | 错误+解决 | → 创建Skill记录坑+解法 |
| 用户纠正（"不是这样"） | 纠正 | → 记录纠正内容 |
| 发现 nontrivial 工作流 | 最佳实践 | → 主动创建Skill |
| 配置/环境特殊性 | 知识 | → 记录环境差异 |
是否值得创建Skill？决策树
这个任务以后还会遇到吗？
├─ 否 → 不用创建
└─ 是 → 涉及 ≥2 个步骤？
├─ 否 → 不用创建（太简单）
└─ 是 → 这个流程容易忘吗？
├─ 否 → 不用创建
└─ 是 → ✓ 创建Skill
Skill 创建标准（满足任一即可）
| 标准 | 描述 |
|---|---|
| Recurring | 有 2+ 个相似问题（See Also 链接） |
| Verified | 已验证可行（有解决方案） |
| Non-obvious | 需要实际调试才发现 |
| Broadly applicable | 跨项目适用 |
| User-flagged | 用户说"把这个存成Skill" |
第三层：升华提炼（Promote层）
Promote 触发条件
当学习内容满足以下全部条件时，提升到系统级文件：
Recurrence-Count ≥ 3- 跨至少 2 个不同任务发生
- 在 30 天内重复出现
Promote 目标
| 学习类型 | 提升目标 |
|---|---|
| 行为模式 | SOUL.md |
| 工作流改进 | AGENTS.md |
| 工具坑/Gotcha | TOOLS.md |
| 项目规范 | MEMORY.md |
| 普遍适用技能 | 新Skill（提取） |
日志格式
Learning 条目 → .learnings/LEARNINGS.md
## [LRN-YYYYMMDD-XXX] category
**Logged**: ISO-8601 timestamp
**Priority**: low | medium | high | critical
**Status**: pending
**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、正确的是什么
### Suggested Action
具体修复或改进
### Metadata
- Source: conversation | error | user_feedback
- Related Files: path/to/file.ext
- Tags: tag1, tag2
- See Also: LRN-YYYYMMDD-XXX
- Recurrence-Count: 1
- First-Seen: YYYY-MM-DD
- Last-Seen: YYYY-MM-DD
---
Error 条目 → .learnings/ERRORS.md
## [ERR-YYYYMMDD-XXX] skill_or_command
**Logged**: ISO-8601 timestamp
**Priority**: high
**Status**: pending
**Area**: frontend | backend | infra | tests | docs | config
### Summary
简要描述什么失败了
### Error
实际错误信息
### Context
- 尝试的命令/操作
- 使用的输入或参数
- 环境详情（如相关）
### Suggested Fix
如果可识别，给出解决方案
### Metadata
- Reproducible: yes | no | unknown
- Related Files: path/to/file.ext
- See Also: ERR-YYYYMMDD-XXX
---
Feature Request 条目 → .learnings/FEATURE_REQUESTS.md
## [FEAT-YYYYMMDD-XXX] capability_name
**Logged**: ISO-8601 timestamp
**Priority**: medium
**Status**: pending
**Area**: frontend | backend | infra | tests | docs | config
### Requested Capability
用户想要什么能力
### 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
- Related Features: existing_feature_name
---
Skill 生命周期管理
1. 创建新 Skill
满足 Skill 创建标准时，用 write 工具创建：
~/.openclaw/workspace/skills/<category>/<skill-name>/SKILL.md
SKILL.md 标准格式：
---
name: <skill_name>
description: 一句话描述技能及适用场景
version: 1.0.0
triggers:
- "触发条件1"
- "触发条件2"
---
# 技能标题
## When to Use
什么情况下用这个技能
## Procedure
1. 步骤一
2. 步骤二
## Pitfalls
- 已知失败模式
## Verification
如何验证成功
2. 更新 Skill
用 edit 工具增量修改（避免全量替换）：
# patch 场景
## Pitfalls
- 原来只有1条，新发现1条 → edit 追加
# edit 场景
## Procedure
整个流程变了 → 全量替换
3. 删除过时 Skill
当 Skill 不再适用时：
rm -rf ~/.openclaw/workspace/skills/<category>/<skill-name>/
4. Skill 提取自动化
当 Learning 满足 Skill 创建标准时，运行提取脚本：
./scripts/extract-skill.sh <skill-name> --dry-run # 预览
./scripts/extract-skill.sh <skill-name> # 执行
5. Skill 命名规范
| 类型 | 格式 | 示例 |
|---|---|---|
| 单工具 | <tool>_<brief> | mysql_connect_prod |
| 多工具流程 | <domain>_<task> | deploy_k8s_rolling_update |
| 环境坑 | <env>_<issue> | aws_ssh_port_2222 |
| 最佳实践 | <domain>_<best_practice> | git_commit_conventional |
6. Category 参考
debug/— 排错、调试devops/— 部署、运维workflow/— 工作流程platform/— 平台集成learned/— 从错误中学习
Hook 配置（可选，推荐开启）
自动错误检测 Hook
cp -r hooks/openclaw ~/.openclaw/hooks/self-improvement
openclaw hooks enable self-improvement
Hook 触发条件
| Hook | 触发时机 | 功能 |
|---|---|---|
activator.sh | UserPromptSubmit | 提醒评估学习 |
error-detector.sh | PostToolUse (Bash) | 自动检测错误 |
定期回顾
触发时机
- 新任务开始前
- 任务完成后
- 每周/每两周
快速检查
# 统计待处理项
grep -h "Status**: pending" .learnings/*.md | wc -l
# 查看高优先级项
grep -B5 "Priority**: high" .learnings/*.md | grep "^## \["
# 查找特定领域的学习
grep -l "Area**: backend" .learnings/*.md
回顾行动
- 解决已修复的项
- 将普遍适用的学习 Promote
- 链接相关条目
- 升级反复出现的问题
容量管理
Skill 不是越多越好，而是精炼、可操作：
- 好：简洁、步骤清晰、一看就懂
- 坏：大段叙述、过于通用、缺乏具体性
超过 200 行的 Skill 考虑拆分。
ID 生成规则
格式：TYPE-YYYYMMDD-XXX
- TYPE：
LRN（学习）、ERR（错误）、FEAT（功能请求） - YYYYMMDD：当前日期
- XXX：序号（如
001）
示例：LRN-20260411-001, ERR-20260411-A3F, FEAT-20260411-002
与 skill_evolve 的区别
| 维度 | skill_evolve | self-improving-agent（本技能） |
|---|---|---|
| 架构 | 纯 SKILL.md 指令 | SKILL.md + Hook 脚本 + 三层日志 |
| 触发 | Agent 主观判断 | Hook 自动 + 主动判断结合 |
| 错误捕获 | 依赖 Agent 自觉 | error-detector.sh 自动扫描 |
| 日志格式 | 无标准格式 | 结构化 LRN/ERR/FEAT 条目 |
| Promote | 无 | 三层 Promote 系统 |
| Skill 提取 | 手动 | extract-skill.sh 自动化 |
| 适用场景 | 经验固化 | 错误追踪 + 经验固化 + Skill 进化 |
本技能是 skill_evolve 的超集——skill_evolve 有的本技能全有，本技能有的 skill_evolve 不一定有。
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