Path Evolver

记录 skill 使用成功率，主动发现更优工具，提示用户选择。Use when tracking skill success rates or discovering better tools.

Install

openclaw skills install @wyzlove/path-evolver

Path Evolver

Track skill success rates, discover better tools, prompt user to choose.

记录 skill 使用成功率，主动发现更优工具，提示用户选择。

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English (Below)
中文 (下方)

English

What is Path Evolver?

A lightweight skill that:

Tracks Success Rates - Record how often each skill succeeds
Discovers Better Tools - Search ClawHub/GitHub for alternatives
Prompts User - Suggest better options when found

What It Does NOT Do

❌ Auto-update OpenClaw priority config
❌ Intercept or replace skills automatically
❌ Force any changes without user confirmation

Workflow

text

User uses skills (normal flow)
    ↓
Path Evolver records success/failure (background)
    ↓
Periodically analyze + search ClawHub
    ↓
Found better tool? → Prompt user:
    "Found [new-skill] with higher success rate. Switch?"
    ↓
User decides → Manual config update

When to Use

Trigger	Action
After skill execution	Record success/failure
New task type	Search ClawHub for relevant skills
Tool failure	Search for alternatives
User request	Analyze and recommend

Example

text

User: Search for OpenClaw tutorial

AI uses: web_search (success)
Path Evolver: records web_search successCount: 1

User: Search for AIOps best practices

AI uses: multi-search-engine (success, better results)
Path Evolver: records multi-search-engine successCount: 1

After 10 searches:
Path Evolver analysis:
- web_search: 3 uses, 67% success
- multi-search-engine: 4 uses, 100% success
- tavily-search: 3 uses, 100% success

Prompt user:
"tavily-search has 100% success rate. Consider using it for search tasks."

Configuration

json

{
  "cachePath": "~/.openclaw/workspace/.path-evolver/workflow-cache.json",
  "searchTriggers": {
    "newTaskType": true,
    "toolFailure": true,
    "userRequest": true
  }
}

Installation

bash

clawhub install path-evolver

中文

什么是 Path Evolver？

一个轻量级技能：

追踪成功率 - 记录每个 skill 的成功次数
发现更优工具 - 搜索 ClawHub/GitHub 寻找替代方案
提示用户 - 发现更好选择时建议用户

不做什么

❌ 自动更新 OpenClaw 优先级配置
❌ 拦截或自动替换 skills
❌ 未经用户确认强制更改

工作流程

text

用户使用 skills（正常流程）
    ↓
Path Evolver 记录成功/失败（后台）
    ↓
定期分析 + 搜索 ClawHub
    ↓
发现更优工具？→ 提示用户：
    "发现 [new-skill] 成功率更高，是否切换？"
    ↓
用户决定 → 手动更新配置

使用时机

触发条件	行为
skill 执行后	记录成功/失败
新任务类型	搜索 ClawHub 相关 skills
工具失败	搜索替代方案
用户请求	分析并推荐

示例

text

用户：搜索 OpenClaw 教程

AI 使用：web_search（成功）
Path Evolver：记录 web_search successCount: 1

用户：搜索 AIOps 最佳实践

AI 使用：multi-search-engine（成功，结果更好）
Path Evolver：记录 multi-search-engine successCount: 1

10 次搜索后：
Path Evolver 分析：
- web_search: 3 次，成功率 67%
- multi-search-engine: 4 次，成功率 100%
- tavily-search: 3 次，成功率 100%

提示用户：
"tavily-search 成功率 100%，建议用于搜索任务。"

安装

bash

clawhub install path-evolver

🔒 数据隐私说明

数据流向

数据	存储位置	是否发送到外部
任务类型	本地缓存	✅ 是（仅类型，如 "web-search"）
任务参数	本地缓存	❌ 否
用户数据	无	❌ 否

搜索行为

当搜索 ClawHub/GitHub 时：

✅ 发送：任务类型（如 "web-search", "image-gen"）
❌ 不发送：用户输入、任务参数、敏感数据

示例

text

用户任务：搜索 OpenClaw 教程

本地缓存记录：
{
  "taskType": "web-search",
  "tool": "tavily-search",
  "success": true
}

搜索 ClawHub 时发送：
query: "web-search tools"  // 仅任务类型，不含用户输入

与 OpenClaw 原生机制的关系

OpenClaw Priority	Path Evolver
静态配置	动态学习
手动设置	自动记录
不追踪成功率	追踪成功率
不发现新工具	主动发现

互补关系： Path Evolver 提供数据，用户手动更新 Priority

文件结构

text

path-evolver/
├── SKILL.md              # 本文件
├── README.md             # 说明文档
├── assets/
│   └── workflow-cache-template.json
└── references/
    └── design-decisions.md

License

MIT License