- name
- experiment-notes
- description
- Track, search, and learn from experiments. Automatic logging of trial-and-error, success/failure patterns, and distilled lessons. Prevents repeating mistakes.
- tags
- requires
- bins
- env
- []
实验笔记系统 / Experiment Notes
让 Agent 从经验中学习，不再重复犯错。
Every agent fails. Smart agents remember why.
核心理念
普通 Agent：
试了 → 失败了 → 忘了 → 下次又试 → 又失败了用了实验笔记的 Agent：
试了 → 失败了 → 记下来了 → 下次查一下 → 直接用对的方案安装
skill 安装后，数据存储在 ~/.openclaw/memory/experiments/：
experiments.jsonl— 所有实验记录lessons.jsonl— 提炼的最佳实践
首次使用会自动创建目录。
命令参考
所有命令通过 python <skill_dir>/scripts/expnote.py 调用。
记录实验
python expnote.py log \
--task "从 Docker Hub 拉取镜像" \
--outcome failure \
--tags docker,network \
--cmd "docker pull nginx" \
--error "Error response from daemon: Get https://registry-1.docker.io/v2/: net/http: request canceled" \
--fix "配置 Docker 镜像加速器" \
--lesson "国内环境拉 Docker 镜像大概率超时，先配加速器"outcome 取值：
success— 成功了 ✅failure— 失败了 ❌partial— 部分成功 ⚠️
搜索历史
# 全文搜索
python expnote.py search "docker"
# 限制结果数
python expnote.py search "clawhub publish" --limit 5查找类似任务
在开始新任务前，先查查之前有没有做过类似的：
python expnote.py similar "发布 skill 到 ClawHub"查看经验教训
# 所有教训
python expnote.py lessons
# 按标签过滤
python expnote.py lessons --tag docker统计概览
python expnote.py stats显示：总实验数、成功率/失败率、热门标签、最近活动。
提炼最佳实践
从多次实验中总结通用经验：
python expnote.py distill \
--tags clawhub,publish \
--lesson "clawhub publish 必须显式指定 --version，不支持自动递增"给 Agent 的使用指南
在你的 AGENTS.md 中添加以下规则：
## 实验笔记
每次尝试新操作时：
1. **之前**：运行 `expnote.py similar "任务描述"`，看看有没有历史经验
2. **之后**：无论成功失败，运行 `expnote.py log` 记录结果
3. **定期**：review 实验记录，用 `expnote.py distill` 提炼通用教训
记录格式：
- task: 简短描述（动词开头）
- outcome: success / failure / partial
- tags: 相关技术/工具（逗号分隔）
- cmd: 实际执行的命令
- error: 报错信息（失败时）
- fix: 怎么修复的
- lesson: 一句话总结（最重要！）数据格式
每条实验记录（experiments.jsonl 中的一行）：
{
"id": "exp_a1b2c3d4e5f6",
"timestamp": "2026-04-02T08:58:00+08:00",
"task": "发布 ClawHub skill",
"outcome": "partial",
"attempt": {
"command": "clawhub publish ./skill --no-input",
"description": "发布小红书浏览器 skill"
},
"result": {
"error": "Error: --version must be valid semver",
"fix": "加上 --version 1.1.0"
},
"tags": ["clawhub", "publish", "skill"],
"lesson": "clawhub publish 必须显式指定 --version"
}目录结构
experiment-notes/
├── SKILL.md # 本文件
├── scripts/
│ └── expnote.py # CLI 工具
└── templates/
└── agents-snippet.md # AGENTS.md 集成片段设计理念
- JSONL 格式：追加写入，不怕并发，方便 grep
- 纯文件存储：不需要数据库，不需要服务端
- 标签系统：多维分类，支持按领域过滤
- 提炼机制：不只是记录，还要总结成可复用的知识
局限性
- 搜索是关键词匹配，不是语义搜索（够用但不完美）
- 跨 agent 共享需要手动同步文件
- 没有自动清理机制（可以手动删除旧记录）