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Agent Skill · 研究检索

auto-improvement-executor(自动改进执行器)

auto-improvement-executor 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

auto-improvement-executor 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为只读;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 31,159。

总安装 2,752周安装 117GitHub Stars 公开资料未说明下载 964核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:auto-improvement-executor(自动改进执行器)
来源仓库:https://github.com/lanyasheng/auto-improvement-executor
安装命令:
openclaw skills install auto-improvement-executor
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install auto-improvement-executor

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

auto-improvement-executor 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中根据关键词快速定位候选结果时使用。支持文件变更应用、回滚与预览,适用于改进方案的实施管理。

通过 clawhub 安装,命令为 openclaw skills install auto-improvement-executor,需结合来源仓库进一步确认具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写操作。当前功能描述基于原始 README,实际能力以官方文档为准。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install auto-improvement-executor;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

auto-improvement-executor 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install auto-improvement-executor。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

auto-improvement-executor 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

auto-improvement-executor 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

auto-improvement-executor 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

auto-improvement-executor 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,752 次,近一周安装 117 次,下载 964 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

auto-improvement-executor 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

先想清楚的地方

  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
auto-improvement-executor

自动改进执行器 · 本页

2,752—只读MIT-0通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
improvement-executor
category
tool
description
当需要把已批准的改进候选应用到目标文件、回滚之前的变更、或预览变更效果时使用。支持 4 种 action(append/replace/insert_before/update_yaml),每次变更前自动备份。不用于打分(用 improvement-discriminator)或门禁验证(用 improvement-gate)。
license
MIT
triggers
version
0.1.0
author
OpenClaw Team

Improvement Executor

Applies accepted candidates with automatic backup and rollback.

When to Use

  • 把已批准的改进候选应用到目标文件
  • 回滚之前的变更(通过 receipt)
  • 用 --dry-run 预览变更

When NOT to Use

  • 给候选打分 → use improvement-discriminator
  • 门禁验证 → use improvement-gate
  • 全流程编排 → use improvement-orchestrator

CLI

# Apply a candidate (requires ranking artifact + candidate ID)
python3 scripts/execute.py \
  --input ranking.json \           # REQUIRED: ranking artifact from discriminator
  --candidate-id cand-01-docs \    # REQUIRED: which candidate to execute
  --state-root /path/to/state \    # default: lib/state_machine.DEFAULT_STATE_ROOT
  --output result.json \           # default: {state-root}/executions/{run-id}-{candidate-id}.json
  --force                          # execute even if recommendation != accept_for_execution

# Rollback a previous change
python3 scripts/rollback.py --receipt receipt.json [--dry-run]
ParamDefaultWhen to change
--input(required)Always: path to ranking artifact JSON from discriminator
--candidate-id(required)Always: the id field of the candidate to execute
--forcefalseUse to execute candidates with recommendation=hold (bypasses critic check)
--outputautoSet for custom output location

4 Action Types

ActionTriggerBehavior
append_markdown_sectionexecution_plan.actionAppends heading + bulleted content lines at EOF. No-op if heading already exists
replace_markdown_sectionexecution_plan.actionFinds section by heading match, replaces all lines until next same-or-higher-level heading
insert_before_sectionexecution_plan.actionInserts content lines before a matched heading
update_yaml_frontmatterexecution_plan.actionMerges frontmatter_updates dict into YAML frontmatter (requires PyYAML)

Backup Mechanism

Every execution creates a backup at {state-root}/executions/backups/{run-id}/{candidate-id}-{filename} BEFORE modifying the target. The backup path is stored in result.rollback_pointer.backup_path for gate-driven rollback.

Safety Guards

  1. Recommendation check: refuses to execute if recommendation != accept_for_execution (use --force to override)
  2. Category check: only EXECUTOR_SUPPORTED_CATEGORIES (docs, reference, guardrail) are auto-executable; others return status=unsupported
  3. File existence: target file must exist, otherwise SystemExit
  4. Execution trace: every run captures a structured execution_trace dict with action, status, diff_summary for GEPA feedback loop

<example> 正确: 执行一个 docs 类候选 $ python3 scripts/execute.py --input ranking.json --candidate-id cand-01-docs --state-root ./state → Backup: ./state/executions/backups/run001/cand-01-docs-README.md → Appended "## Operator Notes" section → stdout: ./state/executions/run001-cand-01-docs.json </example>

<anti-example> 错误: 跳过 discriminator 直接执行 medium-risk candidate $ python3 scripts/execute.py --input ranking.json --candidate-id cand-04-prompt --force → category=prompt 不在 EXECUTOR_SUPPORTED_CATEGORIES → status=unsupported → medium/high risk 必须经 gate 走 pending_promote → 人工审批 </anti-example>

Output Artifact

{"stage": "executed", "status": "success", "candidate_id": "cand-01-docs",
 "result": {"status": "success", "modified": true, "diff": "--- a/...",
   "backup_path": "...", "rollback_pointer": {"method": "restore_backup_file",
     "backup_path": "...", "target_path": "..."}},
 "execution_trace": {"type": "execution_trace", "action": "append_markdown_section", ...},
 "next_step": "apply_gate", "next_owner": "gate"}

Related Skills

  • improvement-discriminator: Scores candidates → executor only runs accept_for_execution ones
  • improvement-gate: Validates execution results → may trigger rollback via rollback_pointer
  • improvement-orchestrator: Calls executor as stage 4, passes ranking artifact + candidate ID

平台分布

OpenClaw

82.54%
按下载量换算796

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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