Self Learning Skill

Agent 自我学习与记忆更新技能。分析对话历史，提取关键信息，自动更新配置文件和学习记录，实现 Agent 持续自我成长。 融合自学习 (配置文件更新) + 自改进 (学习记录系统) 双引擎。 Use this skill when: - 需要整理和更新 Agent 记忆 (MEMORY.md, IDENTIT...

Security Scan

The skill's code and runtime instructions are consistent with a self-learning / memory-updating tool: it reads conversation history, updates workspace memory/config files, and integrates hooks — there are minor implementation notes but nothing that clearly contradicts its stated purpose.

Purpose & Capability

Name/description (self-learning, memory/config updates) match the code and SKILL.md: scripts read conversation history, parse and update MEMORY.md/IDENTITY.md/TOOLS.md etc., and maintain a .learnings/ log. Allowed tools (Read/Write/Bash/SessionsList/SessionsHistory/SessionsSend) are appropriate for the stated functionality.

Instruction Scope

Instructions and scripts will read and write core workspace files, create/append structured logs in .learnings/, back up/restore files, and install a hook into ~/.openclaw/hooks that injects suggestions into sessions. This is within scope but grants the skill potential to modify agent behavior and to read an OpenClaw config at /root/.openclaw/openclaw.json for workspace auto-detection — users should be aware that the skill will access those files and session history.

Install Mechanism

No external install/downloads or remote code fetches are present. There is no install spec; the package is instruction + local Python scripts. requirements.txt only lists standard Python packages (PyYAML, pytest, black, flake8).

Credentials

The skill declares no required environment variables or credentials, and that matches registry metadata. At runtime it does read WORKSPACE (if present) and may read OpenClaw config files (e.g., /root/.openclaw/openclaw.json) for auto-detection. No network exfiltration endpoints or secret-collection code were found, but reading an agent config file could expose workspace paths or settings — consider whether that access is acceptable.

Persistence & Privilege

always:false (no forced inclusion). The skill installs a local hook into the user's OpenClaw hooks directory and the hook can inject messages into sessions (onSessionStart/onPromptSubmit). This is coherent for a learning skill but elevates its influence over agent interactions — review hook behavior before enabling. The skill does not modify other skills' configs.

Assessment

This skill is coherent with its stated purpose (automatically reading conversation history and updating memory/config files and logs), but it does perform filesystem writes and can install a session hook that injects messages. Before installing: 1) Review and back up your workspace (MEMORY.md, IDENTITY.md, etc.). 2) Inspect scripts/memory_update.py and hooks/openclaw/handler.js to confirm the exact files/paths it will read and write (it attempts to read WORKSPACE and /root/.openclaw/openclaw.json for auto-detection). 3) Note the hook behavior — enable only if you trust the injection messages. 4) Check config.yaml (safety.require_confirm_for_delete defaults differ from some doc text) and set require_confirm_for_delete:true if you want stricter deletion safeguards. 5) Run in dry-run/preview mode first (python3 scripts/memory_update.py --dry-run) to observe proposed changes before allowing writes.

🧠 Agent 自我学习技能

让 Agent 通过分析对话历史，自动提取关键信息并更新配置文件，实现持续自我成长。

通用化设计 | 多平台支持 | 学习记录系统 | Hook 集成

🎯 核心功能

1. 双引擎学习系统 🚀

引擎 A: 配置文件更新 (Memory Update)

• 分析过去 24 小时的对话内容
• AI 智能判断需要新增、删除还是更新
• 自动更新 8 个核心配置文件

引擎 B: 学习记录系统 (Learning Log)

• 即时记录用户纠正、错误、功能请求
• 结构化条目 (ID/优先级/状态/分类)
• 支持提升到项目文件 (SOUL.md, AGENTS.md, TOOLS.md)
• Pattern-Key 追踪重复模式

2. 通用化设计 ✅

• 不局限于特定平台 (OpenClaw/其他)
• 工作目录自动检测
• 配置文件支持
• 环境变量支持

3. 配置文件更新

自动更新 8 个核心配置文件：

• MEMORY.md - 长期记忆 (必须)
• IDENTITY.md - Agent 身份
• USER.md - 用户信息
• TOOLS.md - 工具配置
• SOUL.md - 人格定义
• AGENTS.md - 使用指南
• BOOTSTRAP.md - 初始化引导
• HEARTBEAT.md - 心跳任务

4. 学习记录文件

自动创建和管理 .learnings/ 目录:

• LEARNINGS.md - 纠正、知识缺口、最佳实践
• ERRORS.md - 命令失败、异常
• FEATURE_REQUESTS.md - 用户请求的功能

5. 条目 ID 系统

类型	格式	示例
学习	LRN-YYYYMMDD-XXX	LRN-20250115-001
错误	ERR-YYYYMMDD-XXX	ERR-20250115-A3F
功能	FEAT-YYYYMMDD-XXX	FEAT-20250115-002

6. 提升规则 (Promotion)

当学习内容广泛适用时，自动提升到项目文件:

学习类型	提升到	示例
行为模式	SOUL.md	"简洁回复，避免免责声明"
工作流改进	AGENTS.md	"长任务使用子代理"
工具技巧	TOOLS.md	"Git push 需要先配置认证"
项目约定	CLAUDE.md	"使用 pnpm 而非 npm"

7. Hook 集成 🔗

• onSessionStart: 会话开始时检查待处理高优先级条目
• onPromptSubmit: 检测用户纠正信号，建议记录

8. 企业级特性

• ✅ 完整的日志系统
• ✅ 执行历史记录
• ✅ 文件验证机制
• ✅ 自动备份与回滚
• ✅ 预览模式
• ✅ 单元测试覆盖
• ✅ 重复模式检测 (Recurrence-Count >= 3 自动提升)

🚀 快速开始

安装

# 1. 下载技能
git clone https://github.com/Acczdy/self-learning-skill.git
cd self-learning-skill

# 2. 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 3. 复制配置文件
cp config.yaml config.yaml

# 4. 初始化学习记录目录 (可选)
python3 scripts/learning_manager.py --init

基本使用

# 自动检测工作目录并执行学习
python3 scripts/memory_update.py

# 指定工作目录
python3 scripts/memory_update.py --workspace /path/to/workspace

# 预览模式 (不实际执行)
python3 scripts/memory_update.py --dry-run

# 使用自定义配置
python3 scripts/memory_update.py --config my_config.yaml

学习记录命令

# 添加学习记录
python3 scripts/learning_manager.py add-learning \
  --category "correction" \
  --summary "用户纠正了 API 用法" \
  --priority "high"

# 添加错误记录
python3 scripts/learning_manager.py add-error \
  --command "git push" \
  --error "permission denied"

# 添加功能请求
python3 scripts/learning_manager.py add-feature \
  --capability "支持 Telegram 推送" \
  --complexity "medium"

# 查看待处理高优先级条目
python3 scripts/learning_manager.py list-pending

# 检查重复模式
python3 scripts/learning_manager.py check-recurring

Hook 配置 (OpenClaw)

# 复制 Hook 到 OpenClaw
cp -r hooks/openclaw ~/.openclaw/hooks/self-learning

# 启用 Hook
openclaw hooks enable self-learning

# 禁用 Hook
openclaw hooks disable self-learning

📋 执行流程

1. 自动检测工作目录
   ↓
2. 读取核心配置文件
   ↓
3. 获取对话历史
   ↓
4. AI 智能分析
   ↓
5. 备份配置文件
   ↓
6. 执行更新操作
   ↓
7. 验证文件有效性
   ↓
8. 创建每日记忆
   ↓
9. 保存执行历史
   ↓
10. 清理旧备份
   ↓
完成 ✅

⚠️ 安全特性

备份保护

• 更新前自动备份
• 保留 7 天备份
• 最多保留 10 个备份
• 支持手动回滚

文件验证

• Markdown 语法检查
• 更新后自动验证
• 失败自动回滚

删除保护

• 删除操作需确认
• 最大删除数量限制
• 删除理由必须明确

📊 输出示例

============================================================
🧠 Agent 自我学习开始 (main)
⏰ 时间：2026-03-05 01:30:00
📁 工作目录：/root/.openclaw/workspace
============================================================

📖 读取配置文件...
✅ 已读取 8 个配置文件

💾 备份配置文件...
💾 已备份到：/root/.openclaw/workspace/.backup/20260305_013000

📝 执行更新...
✅ 完成：MEMORY.md
✅ 完成：TOOLS.md

📅 创建每日记忆...
📜 保存执行历史...
🗑️ 清理旧备份...

============================================================
✅ Agent 自我学习完成 (main)
============================================================

🔧 配置说明

config.yaml

# 工作目录
workspace:
  default: ./workspace
  auto_detect: true

# 备份配置
backup:
  enabled: true
  retain_days: 7
  max_backups: 10

# 日志配置
logging:
  enabled: true
  level: INFO

# 安全配置
safety:
  validate_after_update: true
  max_delete_count: 10

📁 项目结构

self-learning-skill/
├── scripts/
│   ├── memory_update.py    # 主执行脚本
│   └── publish.sh          # 发布脚本
├── tests/
│   └── test_main.py        # 单元测试
├── examples/
│   ├── config.minimal.yaml # 最小化配置
│   └── config.full.yaml    # 完整配置
├── SKILL.md                # Skill 定义
├── README.md               # 使用说明
├── config.yaml             # 配置文件
├── requirements.txt        # Python 依赖
├── LICENSE                 # MIT 许可证
├── CHANGELOG.md            # 更新日志
└── .gitignore              # Git 忽略文件

🧪 测试

# 运行单元测试
python3 -m pytest tests/

# 运行特定测试
python3 -m pytest tests/test_main.py::TestConfig

📈 版本历史

版本	日期	更新内容
2.0.0	2026-03-05	通用化重构、日志系统、测试覆盖
1.1.0	2026-03-05	多 Agent 支持
1.0.0	2026-03-05	初始版本

🤝 贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

1. Fork 项目
2. 创建特性分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. 提交更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
5. 开启 Pull Request

📄 许可证

MIT License - 详见 LICENSE 文件

📞 支持

• 问题反馈：GitHub Issues
• 讨论交流：GitHub Discussions

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最后更新：2026-03-05