AI Agent 自我改进日志

问题：会话里的教训没有沉淀

编码代理的很多错误并不复杂：用了错误的包管理器、忘了某个 API 约定、把用户纠正当成了临时上下文。问题在于这些信号散落在一次次会话中，后续 agent 看不到，下一次还会重复触发。这个技能把这类即时反馈变成项目内可检索的 Markdown 日志，而不是只依赖提示词里一句“记住”。

技能如何工作

• 分类记录：命令失败写入 .learnings/ERRORS.md；纠正、知识缺口、最佳实践写入 .learnings/LEARNINGS.md；用户提出的缺失能力写入 .learnings/FEATURE_REQUESTS.md。
• 结构化条目：每个条目有 ID、Status、Priority、Area 和 See Also，方便后续用 grep 检索、关联重复问题。
• 提炼项目记忆：当学习具备跨文件、跨会话适用性时，把详细记录压缩成短规则，写入 CLAUDE.md、AGENTS.md 或 .github/copilot-instructions.md；OpenClaw 场景还可写入 SOUL.md 或 TOOLS.md。
• 重复模式升级：对 Pattern-Key 相同的条目累计 Recurrence-Count，满足多次出现、跨任务、时间窗口等条件后，再升级为更稳定的系统提示。
• 可继续沉淀为技能：如果某条学习反复出现、已有可用修复，且不属于一次性排错，可以进一步提取为独立技能。

适用边界

这个技能解决的是“反馈是否可见、是否可复用”的问题，不会自动修复代码或自动验证规则。它的效果取决于记录是否及时、字段是否具体、后续是否定期 review。若团队共享 .learnings/，需要决定是否纳入 Git、如何过滤敏感错误输出，以及避免把一次性调试过程误提升为长期约定。