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Agent Skill · 研究检索

keep-learning(继续学习)

keep-learning 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 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 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。

keep-learning 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为执行命令;许可证信息还不明确,第三方扫描有未通过项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 71,596。

总安装 194周安装 8GitHub Stars 公开资料未说明下载 63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
unknown

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:keep-learning(继续学习)
来源仓库:https://github.com/nileader/keep-learning
仓库路径:skills/keep-learning
安装命令:
npx skills add https://github.com/nileader/keep-learning --skill keep-learning
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 npx skills 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。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/nileader/keep-learning --skill keep-learning

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。

keep-learning 用于记录任务执行中的错误、纠正和经验缺口,支持持续学习优化。适合希望 Agent 沉淀问题、修正行为和积累最佳实践的场景。通过 npx skills add 命令安装,建议结合原始 README 了解具体实现方式。使用前需确认权限范围和维护状态,避免误触发文件写入或外部服务调用。

适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

来源仓库内路径:skills/keep-learning

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 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;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 npx skills add https://github.com/nileader/keep-learning --skill keep-learning;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

    它需要执行命令,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

keep-learning 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/nileader/keep-learning --skill keep-learning。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

keep-learning 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。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。

keep-learning 需要什么权限?

权限级别是执行命令。安装流程涉及命令执行,可能通过 npx skills add https://github.com/nileader/keep-learning --skill keep-learning 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

keep-learning 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

keep-learning 用的人多吗?

公开数据是累计安装 194 次,近一周安装 8 次,下载 63 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。

keep-learning 安全吗?

第三方扫描有未通过项,风险较高。除非你确认过源码,否则不建议直接安装到常用环境。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。

先想清楚的地方

  • 需要执行命令,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 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 Codex,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。

不太适合

  • 不能接受 Skill 在你机器上执行命令的人。
  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 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
keep-learning

继续学习 · 本页

194—执行命令未明确未通过

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

Keep Learning

Learn knowledge from local directories and store it in agent memory for future reference.

When to Use This Skill

Activate this skill when user says:

  • "持续学习知识"
  • "keep learning"
  • "learn knowledge base"
  • "学习知识库"

Supported File Formats (v0.0.1)

FormatExtensionsSupport
Markdown.md,.markdownFull
Python.pyFull
JavaScript/TypeScript.js,.ts,.jsx,.tsxFull
Java.javaFull
Go.goFull
Rust.rsFull
C/C++.c,.cpp,.h,.hppFull
Shell.sh,.bash,.zshFull
YAML/JSON/TOML.yaml,.yml,.json,.tomlFull
SQL.sqlFull
Other text.txt,.csvFull

Not supported in v0.0.1: PDF, Word, Excel, PowerPoint, Keynote, audio, video files.

Three-Layer Knowledge Architecture

LayerStorageContentPurpose
L1 Core MemoryAgent MemoryKey conclusions, core concepts, decisionsAuto-surface in daily conversations
L2 Knowledge IndexAgent MemoryFile paths, summaries, keyword mappingsKnow where knowledge lives
L3 Source FilesLocal filesystemComplete original contentDeep-dive when needed via read_file

How It Works:

  1. Daily conversations: L1 memories automatically appear in memory_overview
  2. Need more detail: Query L2 index to find relevant files
  3. Deep investigation: Use read_file to access L3 source files

Runtime Data Directory

All runtime data is stored in ~/.keep-learning/:

FilePurpose
last-commitGit commit hash of last learning session
config.jsonUser configuration (knowledge base path, etc.)

Learning Workflow

Step 1: Get Configuration

First, search memory (category: project_environment_configuration) for an existing knowledge base path.

  • If found: confirm the path with the user before proceeding. Example: "Found your knowledge base at ~/knowledge/work-assistant. Start learning from there?"
  • If NOT found: stop and ask the user to provide the knowledge base path before doing anything else. Do NOT proceed until the user provides a valid path. Example: "Please provide the path to your knowledge base directory (e.g., ~/knowledge/work-assistant)."

Once confirmed, store the path in memory using update_memory with category project_environment_configuration.

Step 2: Git Pull (If Applicable)

Check if knowledge base is a git repository and pull latest changes before learning.

Step 3: Scan Files

Scan for supported files. Exclude:.git, node_modules,.obsidian, pycache,.venv

Step 4: Detect Changes (Incremental Learning)

For git repositories, detect ALL types of changes:

  1. Committed changes: Compare current HEAD with last-commit hash stored in ~/.keep-learning/last-commit using git diff <last-commit> HEAD --name-only
  2. Uncommitted changes: Detect modified/added files in working directory using git status --porcelain

Combine both results to get the full list of changed files. This ensures learning happens even when:

  • Remote has no updates, but local files were edited
  • Local commits exist that haven't been pushed yet
  • Files are modified but not yet committed

After learning completes, update ~/.keep-learning/last-commit with current HEAD hash.

For non-git directories: scan all supported files (no incremental detection).

Step 5: Read and Extract Knowledge

For each file: read content, identify theme/concepts/conclusions, extract key knowledge.

Step 6: Store L1 Core Memory

Create L1 memory entries using update_memory with appropriate category:

  • expert_experience: Domain expertise, best practices
  • project_introduction: Project/product overviews
  • learned_skill_experience: Reusable methods, procedures

Title format: [Domain] Concise Topic Description

Step 7: Build L2 Knowledge Index

Create knowledge index with file path, theme, keywords mappings.

Step 8: Generate Learning Report

Output: Timestamp, Statistics, L1 Memories list, L2 Index summary, Notes.

Memory Deduplication

Before creating: search_memory first. If exists, update; if not, create.

Quick Reference

SituationAction
First time userAsk for knowledge base path
Git repo detectedRun git pull before scanning
Large fileRead in chunks, summarize each section
Duplicate knowledgeUpdate existing memory
Unsupported fileSkip and note in report

Limitations (v0.0.1)

  • Only Markdown and code files supported
  • No PDF/Word/Excel/PPT support
  • Memory entries have size limits

平台分布

Codex

37.4%
按下载量换算24

Claude

30.29%
按下载量换算19

Cursor

19.76%
按下载量换算12

Gemini CLI

9.2%
按下载量换算6

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

未通过

权限和风险

执行命令

安装流程涉及命令执行,可能通过 npx skills add https://github.com/nileader/keep-learning --skill keep-learning 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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