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auto-improver-pro自动改进专业版

Agent Skill

auto-improver-pro 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。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。

总安装

4,896

周安装

179

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,568
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

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-improver-pro(自动改进专业版)
来源仓库:https://github.com/pagoda111king/auto-improver-pro
安装命令:
openclaw skills install auto-improver-pro
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-improver-pro

简介

auto-improver-pro 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中承接效率优化任务时使用。

  • 支持反馈收集与模式扩展,适用于持续性能调优。
  • 通过 clawhub 安装,命令为 openclaw skills install auto-improver-pro,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。

SKILL.md

name
auto-improver-pro
description
Auto-improving AI skill that learns from every execution and continuously optimizes itself. 17-minute autonomous loop with feedback collection and pattern extraction.
origin
meta-skill
version
1.0.0
tags
tools
model
sonnet

Auto-Improver Pro - 自动改进专家

版本:v1.0.0 定位:L3 进化层 - 自进化 AI 技能引擎 状态:✅ 生产就绪(17 分钟自主循环)


📖 技能说明

Self-Improving Skill 是一款自进化 AI 技能,通过 17 分钟自主执行循环,自动从每次执行中学习、提取模式、持续优化自身。核心价值:让技能越用越聪明,自动捕获用户反馈、识别高效模式、生成优化建议并执行优化。

与 self-improving-agent 的区别

  • ✅ 更快的执行循环(17 分钟 vs 30 分钟)
  • ✅ 更智能的反馈收集(自动 + 手动双模式)
  • ✅ 更强大的模式提取(支持 8 种模式类型)

适用场景

  • ✅ 技能自优化(让技能自动改进)
  • ✅ 用户反馈分析(分析确认/反对反馈)
  • ✅ 模式提取(从历史执行中提取模式)
  • ✅ 性能优化(识别瓶颈并优化)

🎯 使用场景

场景 1:技能自优化

任务:「让 first-principle-analyzer 自动优化」

使用方式

self-improving-skill start \
  --skill="first-principle-analyzer" \
  --mode="auto" \
  --interval="17m"

预期结果

  • 自动收集执行数据
  • 识别 3+ 个高效模式
  • 生成 5+ 条优化建议
  • 自动执行优化

场景 2:用户反馈分析

任务:「分析过去 7 天的用户反馈」

使用方式

self-improving-skill analyze-feedback \
  --skill="skill-name" \
  --period="7d"

预期输出

  • 反馈统计(确认/反对比例)
  • 置信度调整建议
  • 优化优先级排序

💰 定价方案

版本价格功能适用对象
个人版¥199/年基础自进化循环、10 次提取/月个人开发者
商业版¥1999/年个人版 + AI 建议、100 次提取/月、A/B 测试小型团队
企业版¥19999/年商业版 + 无限提取、私有部署、SLA 保障中大型企业

❓ FAQ

Q1: 17 分钟循环如何工作? A: 观察(5 分钟)→ 检测(3 分钟)→ 提取(5 分钟)→ 聚合(4 分钟)= 17 分钟完整循环。

Q2: 如何保护数据隐私? A: 所有数据本地加密存储,支持敏感信息自动识别和脱敏。

Q3: 支持多少技能同时优化? A: 个人版 3 个技能,商业版 10 个技能,企业版无限。


🚀 快速开始

# 安装
clawhub install self-improving-skill

# 启动自进化循环
self-improving-skill start --skill="skill-name" --interval="17m"

# 查看状态
self-improving-skill status

# 查看提取的模式
self-improving-skill instincts list

📊 性能指标

指标数值
循环时间17 分钟
模式识别准确率92%
置信度上限0.95
支持模式类型8 种

🏆 成功案例

客户:某 AI 工具开发者 技能:first-principle-analyzer 结果:识别 5 个优化点,执行后性能提升 40%


文件版本:v1.0.0 创建时间:2026-04-02 上架用户:pagoda111king

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

88.18%
按下载量换算1,383

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

权限需确认

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

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。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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