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自我改进学习日志

自我改进学习日志

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_68684d9b/aan。

技能介绍

问题

编码代理在长会话中容易反复踩坑：命令失败、接口行为不一致、用户纠正后才意识到知识缺口。若只留在聊天记录里，下一会话仍可能犯同样错误。这个技能要解决的是把一次性试错变成可检索、可复盘、可复用的项目知识。

工作方式

它会要求代理在触发点落日志：命令或工具失败写入 .learnings/ERRORS.md，用户纠正或知识缺口写入 .learnings/LEARNINGS.md，缺失能力写入 .learnings/FEATURE_REQUESTS.md。每条记录带 Status、Priority、Area 和 See Also，方便后续过滤与关联。当一条经验跨文件、跨任务仍成立时，再提炼到 CLAUDE.md、AGENTS.md 或 .github/copilot-instructions.md；在 OpenClaw 中也可写入 SOUL.md 与 TOOLS.md。

关键步骤是：先记录，后归纳，再固化。反复出现的问题会累计 Recurrence-Count，达到阈值后转成短规则，而不是长事故报告。若经验足够稳定，还可以从学习日志中抽取成独立 skill。

边界与注意点

它不负责自动改代码，核心是建立可审计的学习闭环。记录需要保持具体，避免把猜测写成事实；若团队共享仓库中的 .learnings/，要注意其中可能包含路径、错误输出等敏感信息。

使用场景

  • Claude Code 构建失败后，把命令报错写入 `.learnings/ERRORS.md` 供后续复盘。
  • 用户指出 API 用法过时时，将纠正记录为 `knowledge_gap` 并沉淀到 `AGENTS.md`。
  • 多次遇到 pnpm 依赖安装错误后，把可复用规则提炼进 `CLAUDE.md` 防止复发。
  • 团队协作仓库中整理 `.learnings/`，把高优先级问题链接、解决并升级为共享经验。

适合人员

  • 维护 Claude Code 项目的工程师，希望把反复调试经验固化成项目规则。
  • 使用 Codex 或 Copilot 的开发者，需要统一记录错误、纠正与功能请求。
  • 管理多代理工作流的工程师，希望把工具坑和流程约束写入代理上下文。
  • 负责 AI 辅助研发规范的负责人，需要可审计的学习日志与升级机制。