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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_1bfdfd91/shiyiskill-1。

技能介绍

问题背景

编码 Agent 在一次会话里踩过的坑,往往在下次对话里还会重演:命令失败只留在终端滚动区,用户口头纠正没有落盘,「应该用 pnpm 而不是 npm」这类约定也散在聊天记录里。没有结构化记录时,后续 Agent 或人类贡献者很难系统性复盘,更谈不上把重复教训写进项目级上下文。

技能如何工作

本技能以工作区根目录下的 .learnings/ 为落盘中心,首次使用前只创建缺失文件,不覆盖已有内容。

  • ERRORS.md:记录命令非零退出、异常、外部 API/工具失败等,尽量附复现步骤与集成细节。
  • LEARNINGS.md:用户纠正、知识过时(knowledge_gap)、更好做法(best_practice)等;可与 Simplify & Harden 联动,用稳定的 Pattern-Key 去重并累计 Recurrence-Count。
  • FEATURE_REQUESTS.md:用户明确提出的能力缺口(「能不能也…」类诉求)。

条目使用统一 ID(如 LRN-YYYYMMDD-001、ERR-…、FEAT-…),带 Status(pending / resolved / promoted 等)、优先级与 Area 标签。修复后更新状态;若规则已适用于全项目,则提炼后写入 CLAUDE.md、AGENTS.md、.github/copilot-instructions.md,或在 OpenClaw 工作区写入 SOUL.md / TOOLS.md,并把原条目标为 promoted。

重复主题应先 grep .learnings/,用 See Also 串联并考虑抬高优先级;满足 recurrence 条件时,把短句「预防规则」写进系统提示类文件,而不是堆长篇事故叙述。OpenClaw 场景还可通过 sessions_send 等做跨会话摘要传递(需用户明确同意且避免泄露密钥)。

边界与注意

不要默认记录密钥、令牌、私钥、环境变量或完整源码/配置;优先摘要与脱敏片段。Hook 与 PostToolUse 错误检测为可选、需显式配置,不是默认行为。.gitignore 可选择仅本地保留日志或团队共享——涉及敏感排障信息时需自行权衡。技能源自 OpenClaw 生态对 pskoett-ai-skills/self-improvement 的改造思路,通用 Agent 只需在项目根维护 .learnings/ 并在 AGENTS.md 等文件中自我提醒即可。

使用场景

  • 本地或 CI 中命令反复失败时,把退出码、关键输出与复现步骤追加到 `.learnings/ERRORS.md`,供下一轮 Agent 接着排查。
  • 用户当场纠正实现方式或事实错误时,按 `correction` 写入 `LEARNINGS.md`,成熟后提炼进 `CLAUDE.md` 或 `AGENTS.md`。
  • 对话里出现「能不能也…」「为什么没有…」等能力缺口时,登记到 `FEATURE_REQUESTS.md` 并标注优先级与影响范围。
  • Simplify & Harden 返回带 `pattern_key` 的候选时,在 `LEARNINGS.md` 去重累计 `Recurrence-Count`,达标后再写入系统提示类文件。

适合人员

  • 维护 OpenClaw 工作区、希望把 Git/部署等工具踩坑固化到 `TOOLS.md` 与 `AGENTS.md` 的编排者
  • 负责撰写 `CLAUDE.md`,需要把用户每次口头纠正的仓库约定变成可检索条目的 Tech Lead
  • 与 Claude Code 在长分支上结对开发、常因忘跑代码生成或锁文件工具链而返工的 backend 工程师
  • 多会话并行排障、在用户明确同意下用脱敏摘要通过 `sessions_send` 传递教训的 Agent 运维同学