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自我改进与主动代理

自我改进与主动代理

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-pro-pro。

技能介绍

解决什么问题

在长会话中，Agent 会重复犯错、忘记偏好，或者把一次性指令误当成永久规则。人工维护提示词不可扩展。这个技能把用户纠正、明确偏好和自反思沉淀到本地文件，让记忆随使用复利，而不是依赖上下文临时记住。

如何工作

  • 学习信号：捕获明确纠正（如 “No, that's not right...”）、显式偏好（如 “Always do X for me”）和多次出现的有效模式；忽略一次性、上下文特定和假设性问题。
  • 分层记忆：memory.md 作为 HOT，始终加载且限制在 100 行；projects/、domains/ 作为 WARM，按上下文匹配加载；archive/ 作为 COLD，仅在显式查询时读取。
  • 晋升与降级：模式在 7 天内被使用 3 次可进入 HOT；30 天未使用降为 WARM；90 天未使用移入 COLD，且删除前必须确认。
  • 冲突处理：更具体命名空间优先，项目 > 领域 > 全局；同层取最近；不明确时询问用户。
  • 透明引用：从记忆触发的行为应注明来源，如 “Using X (from projects/foo.md:12)”。

边界与注意点

它只读取 ~/self-improving/ 内文件，不做网络请求，不访问日历、邮件、联系人，也不修改自身 SKILL.md。它不适合保存凭证、健康数据或第三方信息；当上下文不足时，应只加载 HOT 并明确告知未加载内容，而不是静默失败。

使用场景

  • 在多步代码评审任务后，把用户反复纠正的格式偏好写入项目级记忆，避免下次重犯。
  • 在长期写作协作中，把明确偏好如标题风格、术语选择存入 HOT 记忆并按上下文调用。
  • 当 Agent 在 bug 修复后自反思发现可改进点，将其记入 corrections.md 并等待 3 次验证后升级。
  • 在跨领域工作区里隔离项目模式和领域模式，避免全局偏好污染某个项目的输出。

适合人员

  • 维护多个项目 AI 工作流的工程师，希望按项目保留代码与文档偏好。
  • 长期与 Agent 协作写作的技术作者，需要稳定记住标题、术语和排版偏好。
  • 调试 Agent 行为的平台负责人，想审计记忆来源、晋升与降级规则。
  • 管理本地 Agent 状态的运维人员，需要限制其只读取自改进目录且不联网。