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Agent Skill · 效率

improvement-gate(改进门)

improvement-gate 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。

improvement-gate 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为权限未标注;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 12,595。

总安装 4,069周安装 173GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,426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
1.1.1

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:improvement-gate(改进门)
来源仓库:https://github.com/lanyasheng/improvement-gate
安装命令:
openclaw skills install improvement-gate
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 improvement-gate

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。

improvement-gate 提供六层机械门禁流程,用于验证变更是否应保留或处理待审队列。适合在 OpenClaw 中需要验证代码变更、处理 pending 候选或查看待审队列时使用。

通过 Schema、Compile、Lint、Regression、Review 和 HumanReview 多层检查,其中前四层为阻塞层。安装命令:openclaw skills install improvement-gate,建议确认权限和维护状态后再使用。

注意该技能可能涉及文件读写和网络请求,需提前评估安全风险和使用边界。

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 improvement-gate;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

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

improvement-gate 怎么安装?

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

improvement-gate 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。

improvement-gate 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

improvement-gate 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。

improvement-gate 用的人多吗?

公开数据是累计安装 4,069 次,近一周安装 173 次,下载 1,426 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。

improvement-gate 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
improvement-gate

改进门 · 本页

4,069—权限未标注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-gate
description
当执行完变更需要验证是否应保留、候选被标记 pending 需要人工审批、或想查看待审队列时使用。6 层机械门禁: Schema→Compile→Lint→Regression→Review→HumanReview,其中 Schema/Compile/Regression/Review 为阻塞层(失败即拒绝),Lint 和 HumanReview 为建议层(失败不阻塞但记录警告)。不用于打分(用 improvement-discriminator)或执行变更(用 improvement-executor)。
license
MIT
triggers
version
0.1.0
author
OpenClaw Team

Improvement Gate

6-layer mechanical quality gate: Schema/Compile/Regression/Review are blocking (fail = reject); Lint and HumanReview are advisory (fail = warn, no block).

When to Use

  • 验证已执行的候选是否应保留(pass/reject/pending 三态决策)
  • 管理人工审核队列(高风险候选自动进入 pending 状态)
  • 查看/完成待审批项(通过 review.py 交互式完成)
  • 在 orchestrator pipeline 第 5 阶段自动调用,验证 executor 的变更结果
  • 作为独立工具对任意变更做 6 层质量检查
  • CI/CD 集成场景中批量验证多个候选
  • 需要出具可审计的 JSON receipt 时(每层结果独立记录)
  • 需要判定 advisory-only 警告是否需要人工关注时

When NOT to Use

  • 给候选打分 → use improvement-discriminator(gate 不做评分,只做 pass/reject)
  • 执行文件变更 → use improvement-executor(gate 只验证,不修改文件)
  • 评估 skill 结构 → use improvement-learner(gate 不做 6 维结构分析)
  • 生成改进候选 → use improvement-generator
  • 候选尚未通过 discriminator 评分时不应跳步调用 gate
  • 不要用 gate 做"预检"——gate 要求输入完整的 execution artifact,没有 executor 产出就无法运行
  • 不要用 gate 替代单元测试——gate 检查的是改进流程产物的完整性,不是业务逻辑正确性
  • 不要把 gate 当做 linter 使用——LintGate 只检查变更引入的新警告,不做全量 lint

6-Layer Gate

LayerGatePass Condition
1SchemaGateExecution result has valid JSON structure
2CompileGateTarget file is syntactically valid after change
3LintGateNo new lint warnings introduced
4RegressionGateNo Pareto dimension regressed beyond 5%
5ReviewGateMulti-reviewer consensus is not DISPUTED+reject
6HumanReviewGateHigh-risk candidates require manual approval

Why 6 Layers in This Order

Tradeoff: cheap/deterministic gates run first, expensive/probabilistic gates run last.

之所以采用 Schema → Compile → Lint → Regression → Review → HumanReview 的固定顺序,原因是:

  1. Schema/Compile 是毫秒级纯机械检查——JSON 结构不对或语法错误,后续所有层都没意义。先跑这两层可以在 50ms 内拒绝 ~30% 的坏候选,避免浪费 LLM token。
  2. Lint 是 advisory 层——它只产生警告不阻塞,因此放在 blocking 层之后。如果放在 Schema 之前,会对格式错误的文件报出大量无意义 lint error。
  3. Regression 需要 benchmark-store 数据——这是最贵的自动化层(需要查 Pareto front),所以放在确认文件至少能编译之后。
  4. Review 是多审阅者共识——依赖 discriminator 的评分数据,计算成本中等,但涉及 LLM 调用。
  5. HumanReview 是最慢的——需要人类响应,可能要等数小时。放在最后确保只有通过了所有自动层的候选才需要人工介入。

问题: 为什么 Lint 和 HumanReview 是 advisory 而非 blocking?Because lint 规则经常有 false positive(例如新增 section 触发 "heading level skip" 警告),强制 blocking 会产生过多误杀。HumanReview 设为 advisory 是因为大部分低风险变更不应该阻塞在人工队列里——只有被标记 high-risk 的候选才真正需要人工确认。

<example> 正确: gate 返回 pending → 查看待审队列 → 人工审批 $ python3 scripts/review.py --list --state-root /tmp/state → 显示待审项列表 $ python3 scripts/review.py --complete REQ_001 --decision approve --reason "低风险文档变更" </example>

<anti-example> 错误: gate 返回 reject 后仍然保留变更 → reject 意味着必须回滚。用 improvement-executor 的 rollback 恢复 </anti-example>

CLI

gate.py 是核心入口,接收 ranking 和 execution artifact,输出 receipt。 review.py 管理人工审核队列,支持 list/complete 两个子命令。 所有命令都支持 --verbose 查看每层详细日志。 建议在 CI 中使用 --strict 模式,将 advisory 层也视为 blocking。 输出的 receipt.json 可直接传给 orchestrator 或存档用于审计。 review.py 的 --decision 支持 approve / reject / defer 三种选项。

# Run gate validation (requires ranking + execution artifacts)
python3 scripts/gate.py --ranking ranking.json --execution execution.json --output receipt.json

# List pending human reviews
python3 scripts/review.py --list --state-root /path/to/state

# Complete a review
python3 scripts/review.py --complete REVIEW_ID --decision approve --reason "LGTM"

Skip specific layers when you know they are irrelevant (e.g., YAML-only change does not need CompileGate):

# Skip Lint and Regression layers (only run Schema, Compile, Review, HumanReview)
python3 scripts/gate.py \
  --ranking ranking.json \
  --execution execution.json \
  --skip-layers lint,regression \
  --output receipt.json

Batch-validate multiple candidates in one invocation. Batch mode会为每个候选独立运行 6 层,单个候选失败不影响其他候选的验证。

# Batch mode: validate all candidates in a ranking file
python3 scripts/gate.py \
  --ranking ranking.json \
  --execution-dir ./executions/ \
  --batch \
  --output receipts/

Output Artifacts

RequestDeliverable
Gate checkJSON receipt: gate_decision (pass/reject/pending), per-layer results array
Review listJSON array of pending reviews with candidate ID, risk level, timestamp
Review completeUpdated receipt with human decision, reviewer ID, reason text
Batch modeDirectory of individual receipt JSON files, one per candidate

Receipt 结构示例:gate_decision 为顶层字段,layers 数组记录每层的 name、status (pass/fail/warn/skip)、message。 当任一 blocking 层 fail 时,gate_decision 立即设为 reject,后续层不再执行。 当所有 blocking 层 pass 但 HumanReview 触发时,gate_decision 设为 pending。 advisory 层的 warn 状态会记录在 warnings 数组中,供下游参考但不影响决策。

Related Skills

  • improvement-discriminator: Scores candidates before gate — gate 依赖 discriminator 的 cognitive_label 做 ReviewGate 判定
  • improvement-executor: Applies changes before gate validates — gate 验证的是 executor 产出的 execution artifact
  • improvement-orchestrator: Calls gate as stage 5 — 全流程中 gate 是倒数第二步
  • benchmark-store: Pareto front data for RegressionGate — 提供基线数据判断是否有维度回退
  • improvement-generator: Produces candidates — generator 的输出经过 discriminator 和 executor 后到达 gate
  • improvement-learner: 6-dim structural scoring — learner 的 knowledge_density 等指标可作为 RegressionGate 的补充维度
  • improvement-evaluator: Task-based evaluation — evaluator 的 pass_rate 可以作为 RegressionGate 的额外信号

Pipeline 中的数据流: generator → discriminator → evaluator → executor → gate → (optional) human review

平台分布

OpenClaw

88.75%
按下载量换算1,266

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

权限未标注

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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