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自改进与主动 Agent

自改进与主动 Agent

AI Agent 更新于 2026.08.30

将以下提示词粘贴到你的 AI 对话框中：

请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安装 @user_5e5107f8/self-improving-new。

技能介绍

问题在哪

对话式 Agent 默认是无状态的：用户纠正一次，下次仍可能犯同样错误；偏好散落在聊天记录里，也不会自动沉淀成可复用的规则。若靠人工维护「系统提示」或笔记，成本高且容易与真实用法脱节。

技能如何工作

本技能把可复利的学习放在本地目录 ~/self-improving/，采用 HOT / WARM / COLD 分层：

  • HOT（memory.md，≤100 行）：全局偏好与已确认规则，激活时优先加载
  • WARM（projects/、domains/）：按项目或领域命名空间隔离的模式
  • COLD（archive/）：长期未用的条目，仅在显式查询时加载

学习信号分三类处理：用户纠正写入 corrections.md 并评估是否进入 memory.md；明确偏好可直接进 HOT；重复 3 次以上的模式候选再晋升，避免从沉默或一次性指令臆测规则。

完成多步任务、收到反馈或自发现输出可改进时，应做自我复盘：对照意图与结果、记录可改进点，必要时记入 corrections。晋升/降级有固定节奏（例如 7 天内用满 3 次升 HOT，30/90 天未用则降 WARM 或归档），不未经确认就删除。

工作区集成时，通过 setup.md 初始化，并把标准 steering 写入 AGENTS、SOUL、HEARTBEAT.md，周期性维护走 heartbeat-rules.md 与 heartbeat-state.md。

边界与常见坑

技能只读写 ~/self-improving/ 下的记忆文件，从纠正与自反思学习；不会访问日历/邮件、主动联网、从沉默推断偏好，或在 heartbeat 清理时盲删记忆。

| 陷阱 | 更稳妥做法 |
|------|------------|
| 从用户没说话就当同意 | 等明确纠正或重复证据 |
| 过早晋升 HOT | 新教训先保持 tentative |
| 上下文里读全库 | 只加载 HOT + 最小匹配命名空间 |

冲突时：项目 > 领域 > 全局，同级以更新为准；存疑则问用户。引用记忆时应标注来源，便于审计与导出。

使用场景

  • 用户多次纠正同一项目的命名或提交习惯，希望 Agent 写入 `projects/{name}.md` 并在后续任务自动引用。
  • 完成多步重构或修 bug 后，需要对照预期做自我复盘，把可复用教训记入 `corrections.md` 再评估是否进 HOT。
  • 长期在同一仓库协作，要把「Always do X / Never do Y」等明确偏好沉淀到 `memory.md`，避免每轮对话重讲。
  • 工作区已集成 HEARTBEAT，需要按 `heartbeat-rules.md` 做记忆整理、升降级与归档，且不能未经确认删除已确认规则。

适合人员

  • 每天在固定仓库里与 Agent 结对编程、反复纠正同一套代码规范的 backend 工程师
  • 负责把 AGENTS、SOUL、`HEARTBEAT.md` 接好并维护 Agent steering 的平台或 DevEx 同学
  • 需要跨会话记住项目/领域差异（全局 vs `domains/` vs `projects/`）的技术写作者或架构师
  • 会主动问「What have you learned?」「Show my patterns」并偶尔导出或遗忘条目的 power user