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Opencode 自我改进项目记忆管理

Opencode 自我改进项目记忆管理

AI Agent 更新于 2026.08.29

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_c9b69df4/opencode-self-improve。

技能介绍

问题

在长会话里，Opencode 很容易犯同样的错，也很少把用户纠正沉淀成稳定知识。临时记忆散落在对话上下文中，下次会话无法复现；如果直接新增记录，又会出现重复条目、范围不清、失败时继续重试等问题。

工作方式

该技能把自省记录落到 .opencode/learnings/，核心文件包括 LEARNINGS.md、ERRORS.md、FEATURE_REQUESTS.md 和 ARCHIVED_LEARNINGS.md。它要求在写入前通过 grep 搜索 Pattern-Key，命中则递增 Recurrence-Count，而不是另起条目；记录按 project-specific、cross-project、opencode-self 三个 Scope 分类。当出现错误时，优先检查已有表述是否为根因，而不是无脑新增。同一操作连续失败 3 次后触发电路熔断，要求停止、文档化并询问人类。

会话中可通过 session-start、session-learn、session-end 等命令触发学习流程；self-improve-reminder 插件可在 bash 失败时提醒记录；session-diagnose Agent 负责诊断。跨项目知识吸收仅在用户主动要求时进行，需要源路径、保留原 Pattern-Key，已有内容跳过。

边界

该技能不是通用记忆数据库，也不应存储密码、API Key、Token、财务、医疗或第三方个人信息。它更适合用于工程会话中的纠正、洞见、错误和功能请求沉淀；若涉及敏感数据或自动推断用户偏好，应保持沉默并交由人工处理。

使用场景

  • 构建脚本在 Opencode 中连续失败时，先查已有 Pattern-Key，再把环境或命令原因写入 ERRORS.md。
  • 用户纠正项目配置后，用 /session-learn 写入 LEARNINGS.md，并标记为 project-specific。
  • 会话结束前回顾更优做法；若已有相同 Pattern-Key，则递增 Recurrence-Count，不另起条目。
  • 从另一仓库导入 Opencode 学习记录时，先让用户提供源路径，再按 Scope 导入并保留原 Pattern-Key。

适合人员

  • 维护 Opencode 项目的工程师，希望把用户纠正、命令失败和更优做法沉淀为可检索的项目记录。
  • 跨仓库维护 OpenCode 技能的维护者，需要导入已有学习记录并保留原 Pattern-Key。
  • 审查 Agent 会话的测试负责人，希望连续失败时触发电路熔断并要求人工确认。
  • 编写内部技能或插件的维护者，需要按 LEARNINGS.md、ERRORS.md 和 FEATURE_REQUESTS.md 规范管理记录。