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Agent Skill · 效率

correction-logger(修正记录器)

correction-logger 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。

correction-logger 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 11,526。

总安装 4,557周安装 188GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,489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
2.0.0

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:correction-logger(修正记录器)
来源仓库:https://github.com/whoisme007/correction-logger
安装命令:
openclaw skills install correction-logger
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 correction-logger

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

记录并管理用户纠正、代理错误和改进建议,支持优先级排序、有效性反馈及全文搜索,兼容现有文件格式。

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 correction-logger;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

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

correction-logger 怎么安装?

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

correction-logger 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。

correction-logger 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

correction-logger 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。

correction-logger 用的人多吗?

公开数据是累计安装 4,557 次,近一周安装 188 次,下载 1,489 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。

correction-logger 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。

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。
  • 需要处理效率类任务、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。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
correction-logger

修正记录器 · 本页

4,557—需要联网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
correction-logger
version
2.0.0
layer
processing
function_type
correction_extraction
health
healthy
adapter
correction_logger_adapter
dependencies
[]

correction-logger - 纠正记录插件

概述

correction-logger 是 Self-Improving + Proactive Agent (SIPA) 系统的第一个单功能拆分插件,负责记录用户纠正、代理错误、以及系统自我改进的关键事件。集成 NeverOnce 理念:修正优先级系统、有效性反馈、FTS5全文搜索。插件保持与现有 ~/self‑improving/corrections.md 文件格式完全兼容,同时提供结构化 API 与适配器接口,便于星型架构其他组件调用。

功能特性

NeverOnce 增强功能

  • ✅ 修正优先级系统:修正固定优先级10/10,永不衰减,始终优先召回
  • ✅ 有效性反馈系统:.helped() 反馈记录,动态有效性分数计算
  • ✅ FTS5全文搜索:SQLite FTS5 全文搜索,BM25 相关性排序
  • ✅ 行动前检查:check_corrections_for_action() 预检相关修正
  • ✅ 增强统计报告:优先级分布、有效性分析、学习进度跟踪
  • ✅ 向后兼容:保持现有 corrections.md 文件格式完全兼容

兼容性说明

  • 文件格式:继续使用现有 Markdown 格式,新增 SQLite 数据库存储增强元数据
  • API 兼容:原有 API 完全兼容,新增增强方法可选使用
  • 数据迁移:自动迁移现有修正到增强存储格式

核心功能

  • ✅ 纠正记录:将用户纠正、代理错误、改进建议以标准格式写入文件
  • ✅ 记录查询:获取最近 N 条纠正记录(支持过滤、排序)
  • ✅ 统计报告:生成纠正数量、时间分布、错误类型统计
  • ✅ 健康检查:验证文件可写性、格式有效性、服务可用性

兼容性保证

  • 🔄 文件格式不变:继续使用现有 Markdown 列表格式,确保现有工具(如 self‑improving 技能)无需修改
  • 🔄 原子写入:使用文件锁避免多进程/多线程写入冲突
  • 🔄 自动归档:当 corrections.md 超过 1000 行时自动创建归档文件(corrections_YYYY‑MM‑DD.md)

适配器接口

  • 🧩 MemoryAdapter 兼容:实现 MemoryAdapter 基类,提供 log_correction、get_recent_corrections、get_stats、health_check 方法
  • 🧩 星型架构注册:自动注册到星型架构注册表,依赖关系为 self‑improving

安装与配置

安装方法

# 从 ClawHub 安装(发布后)
clawhub install correction-logger

# 或本地开发模式
cp -r correction-logger /root/.openclaw/workspace/skills/

配置文件

config/default.yaml:

# 纠正记录配置
corrections_file: "~/self-improving/corrections.md"
max_lines_per_file: 1000
archive_directory: "~/self-improving/archive/"
enable_health_check: true
health_check_interval_seconds: 300

# 适配器配置
adapter:
  name: "correction_logger"
  version: "0.1.0"
  dependencies:
    - "self-improving"

使用方法

Python API

from correction_logger import CorrectionLogger

logger = CorrectionLogger()

# 记录纠正
correction_id = logger.log_correction(
    user_input="你刚才说的版本号错了",
    agent_response="当前版本是 v0.1.0",
    corrected_response="应该是 v0.5.0",
    context={"skill": "evolution-watcher", "timestamp": "2026-03-18T15:30:00Z"}
)

# 获取最近纠正
recent = logger.get_recent_corrections(limit=10)

# 获取统计
stats = logger.get_stats()
print(f"总纠正数: {stats['total_corrections']}")

# 健康检查
health = logger.health_check()

适配器调用

from integration.adapter.correction_logger_adapter import CorrectionLoggerAdapter

adapter = CorrectionLoggerAdapter()
health = adapter.health_check()
print(health['healthy'])  # True/False

命令行工具

# 记录纠正(测试用)
python3 scripts/correction_logger.py log --input "你错了" --response "旧答案" --corrected "新答案"

# 查看最近纠正
python3 scripts/correction_logger.py recent --limit 5

# 运行健康检查
python3 scripts/correction_logger.py health

集成示例

与 evolution‑watcher 集成

当 evolution‑watcher 检测到插件升级失败时,自动记录纠正:

def record_upgrade_failure(plugin_name, error_message):
    from correction_logger import CorrectionLogger
    logger = CorrectionLogger()
    logger.log_correction(
        user_input=f"升级 {plugin_name} 失败",
        agent_response="尝试自动升级插件",
        corrected_response="需要手动检查依赖冲突",
        context={"plugin": plugin_name, "error": error_message}
    )

与 self‑improving 技能集成

self‑improving 技能通过适配器调用纠正记录,无需直接操作文件:

# 原代码(直接写入文件)
with open("~/self-improving/corrections.md", "a") as f:
    f.write(f"- **{timestamp}** 用户纠正: ...")

# 新代码(通过适配器)
adapter = CorrectionLoggerAdapter()
adapter.log_correction(...)

文件格式

纠正记录格式

每行格式:

- **YYYY‑MM‑DD HH:MM:SS** 用户纠正: {用户输入} | 代理回应: {代理回应} | 纠正后: {纠正后内容} [上下文: {JSON}]

示例:

- **2026‑03‑18 15:30:00** 用户纠正: 你刚才说的版本号错了 | 代理回应: 当前版本是 v0.1.0 | 纠正后: 应该是 v0.5.0 [上下文: {"skill": "evolution-watcher"}]

归档文件命名

当主文件超过 1000 行时,自动创建:

corrections_2026‑03‑18.md  # 包含前1000行
corrections.md             # 重置为空,继续写入新记录

适配器接口规范

必需方法

方法参数返回说明
log_correctionuser_input, agent_response, corrected_response, contextstr (纠正ID)记录新纠正
get_recent_correctionslimit=50List[dict]获取最近纠正
get_stats无dict统计信息
health_check无dict健康检查结果

健康检查响应格式

{
  "healthy": true,
  "status": "healthy",
  "message": "纠正记录服务正常",
  "stats": {
    "total_corrections": 42,
    "last_correction_time": "2026‑03‑18T15:30:00Z",
    "file_size_bytes": 12345,
    "file_writable": true
  },
  "plugin": "correction-logger",
  "version": "1.0.0",
  "timestamp": "2026‑03‑18T15:31:00Z"
}

故障排除

常见问题

  1. 文件权限错误:确保 ~/self‑improving/ 目录对当前用户可写
  2. 格式损坏:如果 corrections.md 格式损坏,插件会自动创建备份并新建文件
  3. 适配器注册失败:检查星型架构注册表中 correction‑logger 条目是否存在

日志位置

  • 插件日志:/tmp/correction‑logger.log
  • 适配器日志:通过 adapter_cli.py health 查看

错误码

错误码描述解决方案
E001未知错误检查日志,联系开发者
E002配置错误验证配置文件格式
E003依赖缺失安装所需依赖包

版本历史

v0.1.0 (2026‑03‑18)

  • 初始版本
  • 提供基本纠正记录、查询、统计功能
  • 实现 MemoryAdapter 接口
  • 保持与现有文件格式兼容

贡献与支持

  • 问题反馈:通过 ClawHub 提交 Issue
  • 开发指南:参见 DEVELOPMENT.md(待补充)
  • 依赖关系:仅依赖 Python 标准库,无外部包要求

*此插件为 SIPA 单功能拆分试点,旨在验证周边插件拆分模式,为后续 rule‑ranker、layer‑manager 等插件奠定基础。*

平台分布

OpenClaw

74.37%
按下载量换算1,107

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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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