Auto Reflection

自动执行深度反思和学习优化。每 5 轮自动深度反思，能力评估自动更新，学习计划自动调整，知识图谱自动优化。 Triggers: reflection, 反思，auto-reflection, 能力评估，learning optimization, 学习优化

💭 Auto Reflection - 自动反思技能

版本: 1.0 创建时间: 2026-03-19 状态: ✅ 激活

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🎯 功能说明

自动执行深度反思和学习优化：

• 每 5 轮自动深度反思
• 能力评估自动更新
• 学习计划自动调整
• 知识图谱自动优化
• HEARTBEAT.md 自动同步

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🔄 触发条件

自动触发

• 每完成 5 轮学习自动触发深度反思
• 每轮学习后更新能力评估

手动触发

# 运行反思
node skills/auto-reflection/index.js

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📊 反思内容

能力分析

• 整体等级和分数变化
• 各维度能力提升排序
• 优势与弱点识别

知识分析

• 知识节点增长
• 领域掌握度
• 主题完成情况

元认知

• 学习效率评估
• 知识增长率
• 改进建议生成

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📝 输出产物

反思报告

D:\OpenClaw\workspace\reflection-round-N-YYYY-MM-DD.json

包含：

• 能力变化详情
• 知识图谱分析
• 成就与不足
• 下一步计划
• 元认知建议

HEARTBEAT.md 更新

自动插入最新反思内容到 HEARTBEAT.md

能力评估更新

更新 capabilities.json 的时间戳和版本号

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🎯 反思维度

维度	说明	权重
能力提升	各维度分数变化	30%
知识增长	知识节点和领域掌握	25%
学习效率	单位轮次提升幅度	20%
成果质量	实际产出和成就	15%
改进空间	弱点识别和改进计划	10%

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📈 反思质量指标

等级	标准	说明
S	深度洞察 + 可执行建议	产生重大改进
A	清晰分析 + 具体建议	产生明显改进
B	基本分析 + 一般建议	产生小幅改进
C	表面分析 + 模糊建议	改进有限

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🔧 配置参数

{
  "autoReflection": {
    "enabled": true,
    "reflectionInterval": 5,
    "updateCapabilities": true,
    "updateHeartbeat": true,
    "saveReport": true,
    "minQualityScore": 0.7
  }
}

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📊 历史反思记录

轮次	日期	等级	关键发现
5	-	-	-
10	-	-	-
15	-	-	-
...	-	-	-
45	-	-	-

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🚀 使用示例

完整流程

学习完成 → 更新能力评估 → 检查反思条件 →
→ (满足条件) 生成反思报告 → 更新 HEARTBEAT →
→ (不满足) 跳过等待下次

反思后的行动

1. 阅读反思报告
2. 理解改进建议
3. 调整学习计划
4. 执行改进行动
5. 验证改进效果

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💡 最佳实践

1. 定期反思: 每 5 轮不要间断
2. 深度分析: 不仅看分数，要理解原因
3. 可执行建议: 建议要具体可操作
4. 跟踪改进: 下次反思验证改进效果
5. 知识关联: 建立跨领域的知识连接

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⚠️ 注意事项

• ❌ 避免形式化反思（为反思而反思）
• ❌ 避免过于笼统的建议
• ❌ 避免只分析不行动
• ✅ 保持客观和诚实
• ✅ 关注可执行的改进
• ✅ 建立持续改进循环

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自动反思技能结束