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Agent Skill · 研究检索

auto-improving-agent(汽车改良剂)

auto-improving-agent 用于记录任务执行中的错误、用户纠正、经验和能力缺口,适合在 OpenClaw 中希望让 Agent 持续沉淀问题、修正和最佳实践时使用。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-improving-agent 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 21,629。

总安装 4,819周安装 207GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,689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-alpha

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-improving-agent(汽车改良剂)
来源仓库:https://github.com/omaression/auto-improving-agent
安装命令:
openclaw skills install auto-improving-agent
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-improving-agent

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-improving-agent 用于记录任务执行中的错误、用户纠正和经验缺口,帮助 Agent 持续改进表现。适用于希望让 Agent 沉淀问题、修正行为并优化最佳实践的场景。

通过 clawhub 安装,命令为 openclaw skills install auto-improving-agent,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-improving-agent;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-improving-agent 怎么安装?

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

auto-improving-agent 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-improving-agent 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-improving-agent 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-improving-agent 用的人多吗?

公开数据是累计安装 4,819 次,近一周安装 207 次,下载 1,689 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-improving-agent 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-improving-agent

汽车改良剂 · 本页

4,819—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
self-improving-agent
description
Automatically capture corrections, failures, and reusable discoveries into .learnings/ files using signal-based filtering. Triggers when the user corrects the agent, a tool/command fails in a reusable way, or a better approach is discovered. Also handles periodic retention scoring and promotion of proven patterns into SOUL.md, AGENTS.md, or TOOLS.md.

Self-Improving Agent

Capture what matters. Ignore noise. Promote proven patterns. Automate all of it.

Source of truth

  • .learnings/LEARNINGS.md — corrections, env configs, reusable fixes, architecture decisions
  • .learnings/ERRORS.md — tool/command failures with fixes
  • .learnings/FEATURE_REQUESTS.md — missing capabilities worth tracking
  • .learnings/ARCHIVE.md — entries scored out during retention sweeps (never injected into context, but searchable)

Write gate

Before logging anything, the candidate must pass at least ONE filter:

FilterWeightDescription
CorrectionALWAYSOmar explicitly corrected the agent
RecurrenceHIGHSame issue hit 2+ times (check existing entries)
Cost-to-rediscoverHIGHWould take >2 tool calls to figure out again
Blast radiusMEDIUMAffects multiple skills, projects, or workflows
Decay riskMEDIUMNon-obvious env/config detail that changes rarely

If NONE match → do not log. This replaces any arbitrary line-count threshold.

Never log:

  • routine successes
  • facts obvious from docs or code
  • one-off tasks with no recurrence potential
  • anything already in MEMORY.md, SOUL.md, USER.md, or AGENTS.md

Entry format

LEARNINGS.md:

- [YYYY-MM-DD] [Category]: [Actionable takeaway]

Categories: Correction, Env, Workflow, Testing, Skills, Git, Architecture

ERRORS.md:

- [YYYY-MM-DD] [Tool]: [What failed] → [Fix]

Mark fixed items with [fixed]. Delete stale entries during retention sweeps.

Retention gate

Instead of a hard line cap, score each entry periodically:

SignalScore
Referenced or applied in last 30 days+3
Matches active project context+2
Direct correction from Omar+2
Has prevented a repeat error+3
Env/config still valid+1
Superseded by newer entry−5
>90 days old, never referenced−3

Action:

  • score ≥ 2 → keep
  • 0 ≤ score < 2 → archive to .learnings/ARCHIVE.md
  • score < 0 → delete

Run this sweep during heartbeat maintenance (every ~3 days) or when LEARNINGS.md feels noisy.

Automated triggers

These fire without user prompting:

  1. Post-task scan: After multi-step tasks, check for retried commands, error→workaround sequences, or avoidable file reads. If found, evaluate against write gate and log if it passes.
  1. Session-start sweep: On .learnings/LEARNINGS.md read, flag entries >90 days old for retention scoring.
  1. Promotion detector: After logging, scan for entries with the same [Category] tag appearing 3+ times. If found, auto-suggest a one-liner promotion to:

- behavior/style → SOUL.md - workflow/process → AGENTS.md - tool/env gotcha → TOOLS.md

  1. Cross-session pattern detection: When memory_search returns a daily note describing a workaround, check if .learnings/ already has it. If not and it passes the write gate, log it.

Dedup

Before logging, scan existing entries for near-duplicates. If the lesson already exists, only update it if the new version is sharper or more general.

Quality bar

Every entry must help a future session avoid wasted work in under one glance.

平台分布

OpenClaw

81.06%
按下载量换算1,369

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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