#上下文 #学习 #安全 #定时

AI Harness Engineering

AI驾驭工程错题本：记录OpenClaw所有被验证的错误、幻觉、缺陷、失误，形成可追溯错误台账，驱动模型自省与进化。触发场景： (1) 用户纠正OpenClaw的回答（"不对"/"错了"/"应该是"/"Actually"等） (2) OpenClaw回答与事实不符，被用户指出 (3) 代码错误、逻辑错误被验证 (4) 漏步骤、漏信息、回答不完整被指出 (5) 格式错误、结构混乱 (6) 安全问题、越权、误导行为 (7) 用户明确要求"记录这个错误"/"添加到错题本"/"记住这个教训" (8) 用户想要但没有的功能（"能不能"/"希望你能"/"Is there a way"） (9) 用户查看错误统计/错题本/复盘报告 ⚡ 自动进化机制（核心）： - 定时自动提升：每2小时检查recurrence_count>=3的学习，自动写入workspace - 错误摘要注入：session启动时自动读取错误台账摘要，注入到上下文 - 回答前自检：每次回答前自动查询错误台账，规避已记录的错误关键词：错题本、错误记录、自省、进化、HarnessEngineering、错误台账、复盘、功能请求、Feature Request

moniq888@moniq888

Install

openclaw skills install @moniq888/ai-harness-engineering

Harness Engineering - AI驾驭工程错题本

核心理念

Harness Engineering（AI驾驭工程）：AI时代程序员的核心工作不是写代码，而是设计规则、约束、反馈、调度体系，让AI安全、可靠、高效工作，同时持续修正AI错误。

本 skill 是 OpenClaw 的自省机制，记录所有被验证的错误和用户需求，形成错误台账，驱动模型进化，避免重复犯错。

一、核心功能概览

功能	说明
错误记录	记录所有被验证的错误、幻觉、失误
功能请求跟踪	跟踪用户想要但当前没有的功能
自动触发	Hook机制自动检测纠正词和命令失败
自动提升	将重要学习提升到workspace文件
统计面板	可视化错误统计（今日/本周/本月/全部）
错误模式库	12种常见错误模式供参考
定期回顾	周期性回顾机制，持续优化

二、存储结构

2.1 错误台账 (error_ledger.jsonl)

json

{"error_id":"HE-20260401-0001","timestamp":"2026-04-01T12:34:56+08:00","scene":"代码","error_type":"代码错误","question":"用户原始问题","wrong_answer":"错误回答摘要","correct_answer":"正确答案","reason":"错误原因","fix_status":"未修复","level":"中","source":"用户纠正","tags":["代码","Python"]}

2.2 功能请求台账 (feature_ledger.jsonl)

json

{"feature_id":"FR-20260401-0001","timestamp":"2026-04-01T12:34:56+08:00","feature_name":"功能名称","user_context":"用户为什么需要这个功能","complexity":"简单|中等|复杂","status":"pending","priority":"低|中|高","source":"用户请求"}

2.3 学习台账 (learnings_ledger.jsonl)

重要学习、纠正、知识差距、最佳实践都记录在这里。

json

{"learning_id":"LRN-20260401-0001","timestamp":"2026-04-01T12:34:56+08:00","category":"correction|best_practice|knowledge_gap|simplify_harden","summary":"一句话描述","details":"详细上下文","suggested_action":"建议采取的行动","status":"pending|promoted|resolved","source":"conversation|error|user_feedback","pattern_key":"pattern.name","recurrence_count":1,"first_seen":"2026-04-01","last_seen":"2026-04-01","promoted_to":""}

2.4 Workspace提升目标

学习类型	提升到
行为模式、沟通风格	`SOUL.md`
工作流程、自动化	`AGENTS.md`
工具使用、集成技巧	`TOOLS.md`
项目事实、约定	`MEMORY.md`

三、自动触发机制

3.1 检测触发词

当用户发送以下内容时，立即记录：

错误纠正：

"不对，应该是..."
"错了，正确答案是..."
"Actually, ..."
"这样不对"
"No, that's wrong..."
"You're wrong about..."

功能请求：

"能不能..." / "Can you also..."
"希望你能..." / "I wish you could..."
"Is there a way to..."
"为什么不能..." / "Why can't you..."

知识差距：

用户提供了你不知道的信息
你引用的文档已过时
API行为与你的理解不符

命令失败：

命令返回非零退出码
异常或堆栈跟踪
超时或连接失败

3.2 记录流程

检测到触发词 → 立即记录
生成唯一ID → HE-YYYYMMDD-XXXX / FR-YYYYMMDD-XXXX / LRN-YYYYMMDD-XXXX
写入对应台账 → error_ledger.jsonl / feature_ledger.jsonl / learnings_ledger.jsonl
相似检测 → 检查是否有相似记录
状态追踪 → 设置初始状态为"未处理"
用户确认 → 回复用户已记录

四、自动进化机制（核心）

本 skill 实现了闭环自进化，通过以下三种机制确保错误不会重复：

4.1 定时自动提升（每2小时）

原理：当学习记录的 recurrence_count >= 3 时，自动写入 workspace 文件

配置 Cron Job：

bash

# 每2小时自动检查并提升
python3 "{SKILL_DIR}/scripts/promote.py" --action auto_promote

自动提升逻辑：

text

if recurrence_count >= 3:
    if category == "correction":
        promote to SOUL.md  # 行为纠正
    elif category == "best_practice":
        promote to AGENTS.md  # 最佳实践
    elif category == "knowledge_gap":
        promote to MEMORY.md  # 知识更新
    else:
        promote to TOOLS.md  # 工具技巧

4.2 错误摘要注入（Session 启动时）

原理：每次 session 启动时，自动读取错误台账摘要并注入到上下文

实现方式：通过 OpenClaw system event 触发

python

# 每次 session 启动自动执行
python3 "{SKILL_DIR}/scripts/inject_summary.py" --action session_start

注入内容格式：

text

【HarnessEngineering 错误台账摘要 - 最近5条】
1. [代码错误] 未指定文件编码导致乱码 (重复2次)
2. [逻辑错误] 条件判断遗漏边界情况 (重复3次) ⚠️ 需提升
3. [漏信息] 安装步骤漏写依赖安装

【已规避的错误模式】
- Python 3.12 未移除 GIL
- CSV 文件需使用 utf-8-sig 编码

4.3 回答前自检（每次回答时）

原理：在生成回答前，自动查询错误台账，如果涉及相似问题则参考正确答案

实现方式：定义在 SKILL.md 中的强制规则，每次回答前必须执行

自检流程：

text

1. 用户提问 → 提取关键词
2. 查询 error_ledger.jsonl 中相似问题 (相似度 > 50%)
3. 如果找到相似错误：
   - 提取 correct_answer 作为参考
   - 在回答开头标注 "[⚠️ 规避历史错误: HE-xxxx]"
4. 如果 recurrence_count >= 3：
   - 标记为"高频错误"，优先规避
5. 正常生成回答，但参考正确答案

示例：

text

用户问：Python 3.12 有什么新特性？

自检结果：发现相似错误 HE-20260401-0001
- 错误类型：事实错误
- recurrence_count: 2
- correct_answer: "Python 3.12 未移除 GIL，只是提供了 sub-interpreter 支持"

回答：[⚠️ 规避历史错误: HE-20260401-0001]
Python 3.12 的主要新特性包括：
1. ... (参考正确答案是未移除GIL)

标记为"高频错误，需提升"
在回答中标注 "[高频错误，已记录]"

text


### 4.4 自动进化工作流图

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 自动进化闭环 │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ ▼ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 用户纠正错误 → 记录到 error_ledger.jsonl │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ ▼ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ Cron Job (每2小时) │ │ → promote.py --action auto_promote │ │ → recurrence_count >= 3 → 自动写入 workspace │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ ┌─────────────┼─────────────┐ ▼ ▼ ▼ SOUL.md AGENTS.md TOOLS.md (行为) (工作流) (工具) │ ▼ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ Session 启动 → inject_summary.py → 错误摘要注入上下文 │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ ▼ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 回答前 → pre_answer_check.py → 查询相似错误 → 规避 │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ ▼ 【闭环完成：错误不再重复】

text


### 4.5 关键脚本说明

| 脚本 | 用途 | 触发时机 |
|------|------|---------|
| `promote.py --action auto_promote` | 定时自动提升 | Cron (每2小时) |
| `inject_summary.py` | 错误摘要注入 | Session 启动 |
| `pre_answer_check.py` | 回答前自检 | 每次回答前 |

---

## 五、错误分类体系

### 4.1 按错误类型（9种）

| 类型 | 说明 | 示例 |
|------|------|------|
| **幻觉** | 编造不存在的事实、API、库函数 | 声称不存在的npm包 |
| **事实错误** | 与已知事实不符 | 错误的API参数、版本号 |
| **逻辑错误** | 推理过程或结论错误 | 条件判断错误、循环逻辑错误 |
| **漏信息** | 回答不完整，遗漏关键步骤 | 安装步骤漏写依赖安装 |
| **格式错误** | 输出格式不符合要求 | CSV格式错误、JSON格式错误 |
| **代码错误** | 代码无法运行或有bug | 语法错误、类型错误 |
| **安全问题** | 潜在的安全风险 | SQL注入风险、敏感信息泄露 |
| **重复犯错** | 同类错误再次发生 | 已记录的错误再次出现 |
| **态度问题** | 回答态度不当 | 过度道歉、不必要防御 |

### 4.2 按严重等级（4级）

| 等级 | 说明 | 处理优先级 |
|------|------|-----------|
| **严重** | 导致数据丢失、安全问题、系统崩溃 | 立即修复 |
| **高** | 影响核心功能，用户无法完成任务 | 当日修复 |
| **中** | 影响用户体验，但有替代方案 | 本周修复 |
| **低** | 小问题，不影响使用 | 记录并持续优化 |

---

## 五、自动提升机制

### 5.1 提升条件

当满足以下任一条件时，**自动提升**到workspace文件：

- `recurrence_count >= 3` (同类错误出现3次以上)
- 学习具有**广泛适用性** (跨多个场景)
- 用户明确说"记住这个" / "Save this as..."
- `status` 标记为 `promoted`

### 5.2 提升目标

| 学习类型 | 提升目标 | 示例 |
|---------|---------|------|
| 行为模式 | `SOUL.md` | "Be concise, avoid disclaimers" |
| 工作流程 | `AGENTS.md` | "Spawn sub-agents for long tasks" |
| 工具技巧 | `TOOLS.md` | "Git push needs auth configured first" |
| 重要事实 | `MEMORY.md` | "用户偏好XX" |

### 5.3 提升流程

1. **识别提升条件** → 检查recurrence_count或广泛适用性
2. **蒸馏为规则** → 将冗长描述简化为简洁规则
3. **写入目标文件** → 添加到对应section
4. **更新原记录** → 状态改为 `promoted`，记录提升目标

### 5.4 提升示例

**原始学习**（冗长）：
> 项目使用 pnpm workspaces。尝试 `npm install` 但失败了。
> 锁文件是 `pnpm-lock.yaml`。必须用 `pnpm install`。

**提升到 AGENTS.md**（简洁）：
```markdown
## Build & Dependencies
- Package manager: pnpm (not npm) - use `pnpm install`

六、定期回顾机制

6.1 回顾时机

开始新的主要任务之前
完成一个功能之后
在有历史学习的领域工作时
每周活跃开发期间

6.2 回顾动作

检查pending项 → query_errors.py --status pending
解决已修复项 → 更新状态为 resolved
提升适用学习 → 检查是否需要提升到workspace
链接相关条目 → 添加 See Also 引用
升级重复问题 → recurrence_count 增加

6.3 回顾脚本

bash

# 检查pending项数量
python3 "{SKILL_DIR}/scripts/review.py" --action status

# 列出高优先级项
python3 "{SKILL_DIR}/scripts/review.py" --action high_priority

# 执行完整回顾
python3 "{SKILL_DIR}/scripts/review.py" --action full_review

七、功能请求跟踪

7.1 何时记录

用户表达想要但当前没有的功能时：

"能不能加个XX功能"
"Is there a way to do XX"
"我希望你能XX"
"This would be useful if..."

7.2 复杂度评估

复杂度	说明
简单	现有代码修改即可实现
中等	需要新增文件或较大改动
复杂	需要架构调整或长期规划

7.3 功能请求处理

记录到 feature_ledger.jsonl
评估复杂度
如果是简单功能：可考虑直接实现
如果是复杂功能：标记为"规划中"，定期回顾

八、脚本接口

8.1 record_error.py - 记录错误

bash

python3 "{SKILL_DIR}/scripts/record_error.py" \
  --scene <场景> \
  --error-type <错误类型> \
  --question <问题> \
  --wrong-answer <错误回答> \
  --correct-answer <正确答案> \
  --reason <原因> \
  --level <等级> \
  --source <来源> \
  [--tags <标签>]

8.2 record_learning.py - 记录学习

bash

python3 "{SKILL_DIR}/scripts/record_learning.py" \
  --category <类型> \
  --summary <摘要> \
  --details <详情> \
  --suggested-action <建议> \
  --source <来源> \
  [--pattern-key <模式键>] \
  [--priority <优先级>]

8.3 record_feature.py - 记录功能请求

bash

python3 "{SKILL_DIR}/scripts/record_feature.py" \
  --name <功能名称> \
  --context <用户场景> \
  --complexity <复杂度> \
  --priority <优先级>

8.4 query.py - 查询台账

bash

# 按关键词查询错误
python3 "{SKILL_DIR}/scripts/query.py" --type errors --keywords "编码"

# 查询学习
python3 "{SKILL_DIR}/scripts/query.py" --type learnings --category correction

# 查询功能请求
python3 "{SKILL_DIR}/scripts/query.py" --type features --status pending

# 查询未处理项
python3 "{SKILL_DIR}/scripts/query.py" --type all --status pending

8.5 stats_panel.py - 统计面板

bash

# 今日统计
python3 "{SKILL_DIR}/scripts/stats_panel.py" --period today

# 本周统计（带可视化）
python3 "{SKILL_DIR}/scripts/stats_panel.py" --period week

# 全部统计（JSON格式）
python3 "{SKILL_DIR}/scripts/stats_panel.py" --period all --format json

8.6 promote.py - 提升学习

bash

# 提升到指定文件
python3 "{SKILL_DIR}/scripts/promote.py" \
  --learning-id LRN-20260401-0001 \
  --target SOUL.md

# 检查可提升项
python3 "{SKILL_DIR}/scripts/promote.py" --action check_candidates

8.7 update_status.py - 更新状态

bash

# 标记为已解决
python3 "{SKILL_DIR}/scripts/update_status.py" \
  --type error \
  --id HE-20260401-0001 \
  --status resolved

# 标记为已提升
python3 "{SKILL_DIR}/scripts/update_status.py" \
  --type learning \
  --id LRN-20260401-0001 \
  --status promoted \
  --promoted-to "SOUL.md"

8.8 export_report.py - 导出报告

bash

# 导出完整报告
python3 "{SKILL_DIR}/scripts/export_report.py" --output report.md

# 导出JSON格式
python3 "{SKILL_DIR}/scripts/export_report.py" --output report.json --format json

# 指定时间范围
python3 "{SKILL_DIR}/scripts/export_report.py" --output report.md --from 2026-04-01 --to 2026-04-30

8.9 review.py - 定期回顾

bash

# 检查状态概览
python3 "{SKILL_DIR}/scripts/review.py" --action status

# 高优先级项
python3 "{SKILL_DIR}/scripts/review.py" --action high_priority

# 执行完整回顾
python3 "{SKILL_DIR}/scripts/review.py" --action full_review

九、检测触发词速查表

9.1 错误纠正触发词

text

英语：
- "No, that's not right..."
- "Actually, it should be..."
- "You're wrong about..."
- "That's incorrect..."
- "The correct answer is..."

中文：
- "不对，应该是..."
- "错了，正确答案是..."
- "这样不对"
- "你理解错了"
- "不是这样的"

9.2 功能请求触发词

text

英语：
- "Can you also..."
- "I wish you could..."
- "Is there a way to..."
- "It would be nice if..."
- "This would be useful if..."

中文：
- "能不能..."
- "希望你能..."
- "要是能...就好了"
- "能不能加个XX功能"
- "希望以后能支持..."

9.3 命令失败检测

当以下情况发生时自动记录：

Exit code != 0
异常/堆栈跟踪出现
Connection timeout
Permission denied

十、文件结构

text

{SKILL_DIR}/
├── SKILL.md                              # 主文档
├── scripts/
│   ├── record_error.py                   # 记录错误
│   ├── record_learning.py                # 记录学习
│   ├── record_feature.py                 # 记录功能请求
│   ├── query.py                          # 查询台账
│   ├── stats_panel.py                    # 统计面板 ⭐
│   ├── promote.py                        # 自动提升 ⭐
│   ├── update_status.py                   # 更新状态
│   ├── export_report.py                  # 导出报告
│   └── review.py                         # 定期回顾 ⭐
├── data/
│   ├── error_ledger.jsonl               # 错误台账
│   ├── feature_ledger.jsonl              # 功能请求台账 ⭐
│   ├── learnings_ledger.jsonl             # 学习台账
│   └── error_index.json                  # 错误索引
└── references/
    └── error_patterns.md                 # 错误模式库 ⭐

十一、优势功能保留

11.1 统计面板 ⭐

一键生成可视化错误统计报告：

按类型/等级/状态分布
高频错误TOP 5
修复率统计
支持今日/本周/本月/全部周期

11.2 错误模式库 ⭐

12种常见错误模式：

CSV文件编码错误
bat/cmd脚本中文乱码
Python文件读写编码错误
换行符不一致
路径分隔符问题
文件未关闭导致资源泄漏
文件覆盖未备份
边界条件遗漏
空值处理缺失
API参数错误
敏感信息泄露
SQL注入风险

11.3 自动相似检测

记录时自动检查相似错误（相似度>50%会提示），避免重复记录。

十二、快速开始

12.1 安装方法

方法一：导入 .skill 文件（推荐）

bash

# 1. 下载 harness-engineering.skill 文件
# 2. 在 OpenClaw 中导入：/skills install /path/to/harness-engineering.skill

方法二：手动安装

bash

# 1. 复制 skill 目录到 ~/.qclaw/skills/
cp -r harness-engineering/ ~/.qclaw/skills/

# 2. 创建数据目录
mkdir -p ~/.qclaw/skills/harness-engineering/data/

# 3. 创建空数据文件
touch ~/.qclaw/skills/harness-engineering/data/error_ledger.jsonl
touch ~/.qclaw/skills/harness-engineering/data/feature_ledger.jsonl
touch ~/.qclaw/skills/harness-engineering/data/learnings_ledger.jsonl
touch ~/.qclaw/skills/harness-engineering/data/error_index.json

方法三：通过 ClawHub 安装（待发布）

bash

/install harness-engineering

12.2 快速命令参考

错误记录

bash

python3 "{SKILL_DIR}/scripts/record_error.py" \
  --scene "问答" \
  --error-type "事实错误" \
  --question "用户问题" \
  --wrong-answer "错误回答" \
  --correct-answer "正确答案" \
  --reason "错误原因" \
  --level "高"

学习记录

bash

python3 "{SKILL_DIR}/scripts/record_learning.py" \
  --category correction \
  --summary "一句话摘要" \
  --details "详细上下文" \
  --suggested-action "建议行动" \
  --priority high

功能请求

bash

python3 "{SKILL_DIR}/scripts/record_feature.py" \
  --name "功能名称" \
  --context "用户场景" \
  --complexity "中等"

查询台账

bash

# 查询所有
python3 "{SKILL_DIR}/scripts/query.py" --type all

# 按关键词查询
python3 "{SKILL_DIR}/scripts/query.py" --type errors --keywords "Python"

# 查询未修复
python3 "{SKILL_DIR}/scripts/query.py" --type errors --status pending

统计面板

bash

# 今日统计
python3 "{SKILL_DIR}/scripts/stats_panel.py" --period today

# 本周统计
python3 "{SKILL_DIR}/scripts/stats_panel.py" --period week

# JSON 格式
python3 "{SKILL_DIR}/scripts/stats_panel.py" --period all --format json

自动提升

bash

# 检查可提升项
python3 "{SKILL_DIR}/scripts/promote.py" --action check_candidates

# 自动提升（recurrence_count >= 3）
python3 "{SKILL_DIR}/scripts/promote.py" --action auto_promote

定期回顾

bash

# 状态概览
python3 "{SKILL_DIR}/scripts/review.py" --action status

# 高优先级项
python3 "{SKILL_DIR}/scripts/review.py" --action high_priority

# 完整回顾
python3 "{SKILL_DIR}/scripts/review.py" --action full_review

回答前自检

bash

python3 "{SKILL_DIR}/scripts/pre_answer_check.py" --question "用户问题"

错误摘要注入

bash

python3 "{SKILL_DIR}/scripts/inject_summary.py" --action session_start

12.3 自动进化机制

Cron 定时任务（可选配置）

yaml

# 在 OpenClaw 中配置定时任务
/cron add --name "harness-auto-promote" \
  --schedule "every 2h" \
  --task "python3 {SKILL_DIR}/scripts/promote.py --action auto_promote"

/cron add --name "harness-weekly-review" \
  --schedule "cron 0 9 * * 1" \
  --task "python3 {SKILL_DIR}/scripts/review.py --action full_review"

12.4 初始化

Skill首次使用时会自动创建必要的数据目录和文件：

data/error_ledger.jsonl
data/feature_ledger.jsonl
data/learnings_ledger.jsonl
data/error_index.json

12.5 日常使用流程

被用户纠正 → 调用 record_error.py 记录到错误台账
用户请求功能 → 调用 record_feature.py 记录到功能请求台账
学到了新东西 → 调用 record_learning.py 记录到学习台账
每次回答前 → 自动调用 pre_answer_check.py 自检
session 启动时 → 自动调用 inject_summary.py 注入摘要
每2小时 → Cron 自动调用 promote.py 提升高频学习
每周 → Cron 自动调用 review.py 回顾
需要查看统计 → 运行 stats_panel.py

12.3 示例对话

用户纠正：

你刚才说Python 3.12移除了GIL，这是错的。

OpenClaw回复：

感谢纠正！Python 3.12确实没有移除GIL。

[自动调用 record_error.py]

已将此错误记录到错题本（HE-20260401-0002），后续回答涉及Python版本特性时会更加谨慎。

用户请求功能：

能不能加个自动总结会议纪要的功能？

OpenClaw回复：

这是个好建议！已记录到功能请求台账（FR-20260401-0001），我会持续关注相关实现方案。

十三、注意事项

13.1 隐私保护

不记录敏感信息：密码、API密钥、Token等不记录
脱敏处理：涉及个人信息时，用 *** 替换

13.2 存储管理

台账文件超过1MB时，建议归档
定期清理已解决/已提升的记录（可选）

13.3 性能考虑

查询时优先使用索引
大量记录时使用 --limit 限制返回

记住：每个错误都是进化的机会，每个请求都是改进的方向。 Harness Engineering：记录 → 学习 → 提升 → 进化 🔧

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Harness Engineering - AI驾驭工程错题本

核心理念

一、核心功能概览

二、存储结构

2.1 错误台账 (error_ledger.jsonl)

2.2 功能请求台账 (feature_ledger.jsonl)

2.3 学习台账 (learnings_ledger.jsonl)

2.4 Workspace提升目标

三、自动触发机制

3.1 检测触发词

3.2 记录流程

四、自动进化机制（核心）

4.1 定时自动提升（每2小时）

4.2 错误摘要注入（Session 启动时）

4.3 回答前自检（每次回答时）

六、定期回顾机制

6.1 回顾时机

6.2 回顾动作

6.3 回顾脚本

七、功能请求跟踪

7.1 何时记录

7.2 复杂度评估

7.3 功能请求处理

八、脚本接口

8.1 record_error.py - 记录错误

8.2 record_learning.py - 记录学习

8.3 record_feature.py - 记录功能请求

8.4 query.py - 查询台账

8.5 stats_panel.py - 统计面板

8.6 promote.py - 提升学习

8.7 update_status.py - 更新状态

8.8 export_report.py - 导出报告

8.9 review.py - 定期回顾

九、检测触发词速查表

9.1 错误纠正触发词

9.2 功能请求触发词

9.3 命令失败检测

十、文件结构

十一、优势功能保留

11.1 统计面板 ⭐

11.2 错误模式库 ⭐

11.3 自动相似检测

十二、快速开始

12.1 安装方法

方法一：导入 .skill 文件（推荐）

方法二：手动安装

方法三：通过 ClawHub 安装（待发布）

12.2 快速命令参考

错误记录

学习记录

功能请求

查询台账

统计面板

自动提升

定期回顾

回答前自检

错误摘要注入

12.3 自动进化机制

Cron 定时任务（可选配置）

12.4 初始化

12.5 日常使用流程

12.3 示例对话

十三、注意事项

13.1 隐私保护

13.2 存储管理

13.3 性能考虑

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