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Agent Skill · 效率

learn-journal(学习日记)

learn-journal 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。

learn-journal 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 16,974。

总安装 2,728周安装 116GitHub Stars 公开资料未说明下载 956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

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:learn-journal(学习日记)
来源仓库:https://github.com/lijianqiang666/learn-journal
安装命令:
openclaw skills install learn-journal
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 learn-journal

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。

牢大AI学习日志系统。自动记录、分类、沉淀AI在任务执行过程中的学习心得、踩坑记录和经验教训。当AI完成重要任务、遇到错误失败、发现新工具或方法、做出重要决策时,应该将关键信息记录到学习日志。触发场景:任务完成后的复盘、错误/失败后的总结、新工具/新技能的发现和评估、重要配置决策的记录。

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 learn-journal;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

learn-journal 怎么安装?

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

learn-journal 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。

learn-journal 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。

learn-journal 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。

learn-journal 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,728 次,近一周安装 116 次,下载 956 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。

learn-journal 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
learn-journal

学习日记 · 本页

2,728—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
learn-journal
description
牢大AI学习日志系统。自动记录、分类、沉淀AI在任务执行过程中的学习心得、踩坑记录和经验教训。当AI完成重要任务、遇到错误失败、发现新工具或方法、做出重要决策时,应该将关键信息记录到学习日志。触发场景:任务完成后的复盘、错误/失败后的总结、新工具/新技能的发现和评估、重要配置决策的记录。

学习日志系统 (Learn Journal)

核心理念

"Mental notes don't survive session restarts. Files do." 学习不靠记忆,靠文档。

日志文件位置

  • 长周期学习: {workspace}/MEMORY.md
  • 日/周记录: {workspace}/memory/YYYY-MM-DD.md
  • 专项学习: {workspace}/.learnings/LEARNINGS.md

日志类型

1. LRN (Learning) - 新知识/新发现

## LRN-YYYYMMDD-NNN: <简短标题>

**来源**: <任务/对话/探索>
**日期**: YYYY-MM-DD

### 核心发现
<1-3句话描述>

### 关键细节
- <具体信息>

### 适用场景
<何时使用这个知识>

### 关联
- 关联: <相关技能/文档>

2. ERR (Error) - 踩坑/错误记录

## ERR-YYYYMMDD-NNN: <错误描述>

**错误类型**: <分类>
**发生频率**: 偶尔/经常/首次

### 问题
<具体描述>

### 原因
<根本原因>

### 解决
<解决方案>

### 预防
<如何避免再次踩坑>

3. FEAT (Feature) - 技能/工具亮点

## FEAT-YYYYMMDD-NNN: <技能名>

**评分**: ⭐⭐⭐⭐⭐ (1-5星)
**类型**: skill/tool/integration/method
**来源**: <来源>

### 亮点
<核心价值>

### 使用方法
<如何使用>

### 注意事项
<踩坑点>

4. DEC (Decision) - 重要决策

## DEC-YYYYMMDD-NNN: <决策标题>

**问题**: <要解决的问题>
**选项**: <可选方案>
**决策**: <最终选择>
**理由**: <为什么选这个>

### 后果
<正面/负面>

写入时机

✅ 必须写入:

  • 重要任务完成后的复盘
  • 错误/失败后的总结
  • 发现新工具或新方法
  • 重要配置决策
  • 反复犯的同类错误

✅ 应该写入:

  • 意外发现的有用技巧
  • 配置变更的记录
  • 工作流程优化

❌ 不需要写入:

  • 临时的一次性探索
  • 明显且容易记住的信息
  • 完全失败的无效尝试

格式规范

  • 每条日志必须有唯一ID: TYPE-YYYYMMDD-NNN
  • 优先使用列表格式,便于扫描
  • 包含足够的上下文,但避免冗余
  • 定期回顾,更新高价值内容到 MEMORY.md

快速写入

## LRN-20260405-001: <标题>
**日期**: 2026-04-05

### 核心
<一句话>

### 详情
<补充>

### 适用
<场景>

平台分布

OpenClaw

81.21%
按下载量换算776

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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