Autonomous Learning Cycle

实现每17分钟自主执行任务、提取模式、评估自信、自动创建技能并生成每日/每周反思与新学习方向的闭环系统。

🔄 Autonomous Learning Cycle - 自主学习循环系统

版本: 1.0.0
作者: AIGC Autonomous Evolution System
描述: 完整的 17 分钟自主进化循环系统，实现从任务执行到自主进化的闭环 发布日期: 2026-03-30 安装量: 0 (v1.0.0 首发) 社区: 第一个完整的自主进化系统 对标: pskoett/self-improving-agent (6.2K installs)

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🎯 系统能力

本 Skill 提供一个完整的17 分钟自主进化循环系统，包含：

6 大核心引擎

引擎	功能	文件
进化引擎	任务选择 + 自主执行	engines/evolution-engine.js
学习提取器	从任务提取可复用模式	engines/extractor.js
自信度评估	计算模式可靠性评分	engines/confidence.js
技能创建器	高自信模式→可复用技能	engines/skill-creator.js
反思引擎	每日/每周反思报告	engines/reflection.js
学习方向生成	自主发现新方向 + 生成任务	engines/learning-direction.js

4 大定时任务

任务	周期	说明
自主进化循环	*/17 * * * *	每 17 分钟执行一轮学习循环
每日反思	0 23 * * *	每日 23:00 生成反思报告
每周反思	0 20 * * 0	每周日 20:00 生成周反思
学习方向生成	0 6 * * *	每日 06:00 生成新学习方向

完整工作流

text

定时触发 (17 分钟)
    ↓
自主选择任务 (按优先级 + 依赖)
    ↓
执行任务
    ↓
提取学习模式
    ↓
评估自信度
    ↓
高自信 → 自动创建技能
    ↓
每日反思 (23:00) → 识别改进点
    ↓
学习方向生成 (06:00) → 发现新技能 + 生成新任务
    ↓
等待下一轮 (17 分钟)

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🚀 快速开始

安装

方法 1: ClawHub (推荐)

bash

clawhub install autonomous-learning-cycle

方法 2: 手动安装

bash

# 克隆或复制此 skill 到你的技能目录
cp -r skills/autonomous-learning-cycle ~/.jvs/.openclaw/skills/

方法 3: Git 安装

bash

git clone https://github.com/YOUR_USERNAME/autonomous-learning-cycle.git ~/.jvs/.openclaw/skills/autonomous-learning-cycle

初始化

bash

# 1. 创建必要目录
node skills/autonomous-learning-cycle/init.js

# 2. 设置定时任务
node skills/autonomous-learning-cycle/setup-cron.js

# 3. 启动系统
node skills/autonomous-learning-cycle/start.js

手动控制

bash

# 执行一轮循环
node engines/evolution-engine.js run

# 查看系统状态
node engines/evolution-engine.js status

# 生成反思报告
node engines/reflection.js daily
node engines/reflection.js weekly

# 生成学习方向
node engines/learning-direction.js auto

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📁 文件结构

text

autonomous-learning-cycle/
├── SKILL.md                    # 本文件
├── init.js                     # 初始化脚本
├── setup-cron.js               # Cron 设置脚本
├── start.js                    # 启动脚本
├── engines/                    # 核心引擎
│   ├── evolution-engine.js     # 进化引擎
│   ├── extractor.js            # 学习提取器
│   ├── confidence.js           # 自信度评估
│   ├── skill-creator.js        # 技能创建器
│   ├── reflection.js           # 反思引擎
│   └── learning-direction.js   # 学习方向生成
├── handlers/                   # Hook 处理器
│   ├── session-start.js        # Session 启动处理
│   └── file-generated.js       # 文件生成处理
├── configs/                    # 配置文件
│   ├── cron-jobs.json          # Cron 任务配置
│   └── confidence-config.json  # 自信度配置
└── docs/                       # 文档
    ├── INSTALL.md              # 安装指南
    ├── USAGE.md                # 使用指南
    └── ARCHITECTURE.md         # 架构文档

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🎯 适用场景

适合使用本 Skill 的场景

• ✅ 你想要一个自主学习和进化的 AI 系统
• ✅ 你希望 AI 能够自主发现能力差距
• ✅ 你想要每日/每周自动反思
• ✅ 你希望从经验中提取可复用模式
• ✅ 你想要自动创建技能
• ✅ 你希望系统无需人工干预持续进化

不适合使用本 Skill 的场景

• ❌ 你只需要简单的定时任务（用基础 cron 即可）
• ❌ 你不需要学习提取和反思功能
• ❌ 你希望完全手动控制每个任务

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📊 系统指标

性能指标

指标	数值
单轮循环时间	17 分钟
单次任务执行	2-15 分钟
反思报告生成	<5 秒
学习方向生成	<30 秒
内存占用	<50MB

进化指标

指标	目标	说明
每日循环数	84 轮	24 小时 × 3.5 轮/小时
每日完成任务	20+	平均每轮 0.25 个任务
每日提取模式	20+	每个任务提取 1 个模式
每周创建技能	5+	高自信模式转化
自信度增长	+0.1/轮	重复使用提升可靠性

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🔧 配置选项

自信度配置 (configs/confidence-config.json)

json

{
  "weights": {
    "baseScore": 0.5,
    "successRate": 0.3,
    "usageBonus": 0.15,
    "timeDecay": 0.05,
    "qualityBonus": 0.1
  },
  "thresholds": {
    "high": 0.7,
    "medium": 0.4,
    "low": 0.0
  },
  "decay": {
    "daysToHalf": 30,
    "minDecay": 0.5
  }
}

Cron 配置 (configs/cron-jobs.json)

json

{
  "jobs": [
    {
      "name": "自主进化循环",
      "schedule": "*/17 * * * *",
      "command": "node engines/evolution-engine.js run"
    },
    {
      "name": "每日反思",
      "schedule": "0 23 * * *",
      "command": "node engines/reflection.js daily"
    },
    {
      "name": "每周反思",
      "schedule": "0 20 * * 0",
      "command": "node engines/reflection.js weekly"
    },
    {
      "name": "学习方向生成",
      "schedule": "0 6 * * *",
      "command": "node engines/learning-direction.js auto"
    }
  ]
}

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📈 使用案例

案例 1: 编程能力提升

场景: 你想要提升编程能力，成为大师级开发者

配置:

• 任务队列：编程相关任务（实现功能、修复 bug、学习新技术）
• 技能发现：编程相关技能（algorithm, debugging, testing）
• 反思重点：代码质量、测试覆盖率、性能优化

预期效果:

• 每日完成 5-10 个编程任务
• 每周创建 2-3 个编程技能
• 30 天后编程能力显著提升

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案例 2: 学习新领域

场景: 你想要学习新领域（如 AI/ML、区块链、Web3）

配置:

• 任务队列：学习任务（阅读文档、实践项目、写总结）
• 技能发现：新领域相关技能
• 反思重点：理解深度、实践能力、知识体系

预期效果:

• 每日学习 3-5 个新概念
• 每周创建 1-2 个领域技能
• 30 天后掌握新领域基础

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案例 3: 团队项目管理

场景: 你想要管理复杂项目，协调多任务并行

配置:

• 任务队列：项目任务（分解、分配、追踪）
• 技能发现：项目管理相关技能
• 反思重点：进度、质量、风险

预期效果:

• 自主追踪项目进度
• 自动识别风险并预警
• 生成项目报告

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🎯 最佳实践

1. 定期审查反思报告

bash

# 每周查看反思报告
cat memory/reflections/weekly-*.md

关注点:

• 本周完成了什么？
• 哪些做得好？
• 哪些需要改进？
• 下周计划是什么？

2. 调整自信度阈值

场景: 系统创建的技能质量不高

解决: 提高高自信阈值

json

{
  "thresholds": {
    "high": 0.8  // 从 0.7 提升到 0.8
  }
}

3. 优化任务优先级

场景: P0 任务过多，系统压力大

解决: 重新评估优先级，将部分 P0 降级为 P1

4. 集成外部工具

场景: 想要集成新的技能发现源

解决: 修改 learning-direction.js，添加新的搜索源

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🚨 故障排查

问题 1: 循环不执行

检查:

bash

# 检查 cron 状态
cron list

# 检查进化引擎状态
node engines/evolution-engine.js status

解决:

bash

# 重启循环
node engines/evolution-engine.js run

问题 2: 任务队列阻塞

检查:

bash

# 查看任务队列
cat tasks/queue.json | jq '.tasks[] | select(.status=="in_progress")'

解决:

bash

# 手动标记为 blocked
# 编辑 tasks/queue.json，将任务状态改为 blocked

问题 3: 反思报告未生成

检查:

bash

# 检查反思目录
ls -la memory/reflections/

# 手动生成反思
node engines/reflection.js daily

解决:

bash

# 检查 cron 日志
# 重新设置 cron 任务
node setup-cron.js

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📚 相关资源

文档

• INSTALL.md - 详细安装指南
• USAGE.md - 使用指南
• ARCHITECTURE.md - 架构文档

外部资源

• Everything Claude Code - ECC 项目（灵感来源）
• DeerFlow - DeerFlow 源码解析
• AutoGen - Microsoft 多 Agent 框架
• LangChain - LLM 应用开发框架

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🎉 总结

Autonomous Learning Cycle 是一个完整的自我学习循环系统，实现：

• ✅ 自主任务执行（17 分钟循环）
• ✅ 学习模式提取
• ✅ 自信度评估
• ✅ 技能自动创建
• ✅ 每日/每周反思
• ✅ 学习方向生成
• ✅ 完全自主进化

适用场景: 个人能力提升、新领域学习、团队项目管理

预期效果: 30 天后能力显著提升，90 天后成为领域专家

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🚀 开始你的自主进化之旅吧！