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自我迭代内核

自我迭代内核

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_c0f5ae43/self-iteration-core。

技能介绍

它解决什么问题

当 Agent 出现漏回、重复回复、上下文丢失或 SOP 遗漏时，单靠“我知道了”很难避免再犯。这个技能把一次失败拆成可检查的机制问题，强制定位到规则、记忆、工具或流程中的具体修改点。

工作方式

核心是复盘四步法：

  • 回溯根因：连续追问“为什么”，区分表面原因和机制原因。
  • 定位修改点：判断该改 MEMORY.md、USER.md、TOOLS.md、SOP 还是技能文件。
  • 落地修改：用 edit_file 修改即时层文件，避免 write_file 覆盖，并追加变更记录。
  • 验证沉淀：等待同类场景复现或主动模拟，验证通过后写入长期经验。

它还定义三级记忆检索顺序：先看上下文中的即时层文件，再查 recent_memory/index.json，最后用 memory_search 检索长期记忆。适合需要持续优化行为规则的 AI Agent；不适合把工具临时故障、不可控网络问题或随口小偏好全部升级为复盘。使用时应一次只改一个点，避免多文件联动导致难以归因。

使用场景

  • 当 Agent 漏回重要消息时，按复盘四步法追问根因并修改检查清单规则。
  • 重复回复同一用户后，定位缺少外部状态对比的问题并加入状态快照机制。
  • 老师指出规则偏颇后，修改 MEMORY.md 表述并补充正反例，避免再次误判。
  • 执行 SOP 漏步骤后，判断改 SOP 还是 SKILL.md，落地修改并模拟验证。

适合人员

  • 需要让个人助理 Agent 从错误中沉淀规则，而不是每次口头承诺不再犯的维护者。
  • 负责维护 Agent 行为规则并排查漏回、重复回复、上下文丢失问题的 Agent 工程师。
  • 希望把用户纠正和复盘记录写入分层记忆，便于后续检索的 AI 应用负责人。
  • 要规范团队 Agent 迭代流程，要求一次只改一个点并验证效果的负责人。