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Agent Skill · 开发

reflection(reflection 分析)

reflection 用于处理图像、截图、视觉识别或图片素材相关工作,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 分析图片、整理视觉素材或辅助图像流程时使用。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。

reflection 是开发类 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,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 251。

总安装 169,206周安装 6,912GitHub Stars 6下载 54,743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
1.1.0

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:reflection(reflection 分析)
来源仓库:https://github.com/ivangdavila/reflection
安装命令:
openclaw skills install reflection
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 reflection

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

reflection 用于处理图像、截图、视觉识别或图片素材相关工作,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 分析图片、整理视觉素材或辅助图像流程时使用。它能解析图像内容、提取视觉特征或协助生成基于图像的说明,适用于设计、审核或多媒体处理等场景。

通过 openclaw skills install reflection 命令安装,具体功能调用请参考其 GitHub 仓库文档。使用前需确认是否具备图像访问权限,以及是否会触发外部 API 调用或本地文件读写。reflection 属于开发类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

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 reflection;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

reflection 怎么安装?

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

reflection 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。

reflection 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。

reflection 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。

reflection 用的人多吗?

公开数据是累计安装 169,206 次,近一周安装 6,912 次,下载 54,743 次,GitHub 6 星。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。

reflection 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。
  • 需要处理开发类任务、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。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
reflection

reflection 分析 · 本页

169,2066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
Self Reflection
slug
reflection
version
1.1.0
homepage
https://clawic.com/skills/reflection
description
Learns when to stop and review. Self-critiques before showing you, fewer revision rounds.
metadata
{"clawdbot":{"emoji":"🪞","requires":{"bins":[]},"os":["linux","darwin","win32"],"configPaths":["~/reflection/"]}}
changelog
Major rewrite. Visual workflow, pattern detection system, proactive lesson injection, and multi-trigger architecture.

Agents repeat mistakes. Not because they're incapable — because they forget. This skill changes that. Your agent pauses before delivering, catches its own blind spots, and remembers lessons for next time.

When to Use

User needs quality assurance beyond "looks good to me." Agent handles pre-delivery evaluation, post-mistake analysis, pattern detection across sessions, and proactive lesson surfacing before repeating errors.

How It Works

         ┌──────────────────────────────────────────────┐
         │              SELF REFLECTION LOOP            │
         └──────────────────────────────────────────────┘
                              │
         ┌────────────────────┼────────────────────┐
         ▼                    ▼                    ▼
    ┌─────────┐         ┌──────────┐         ┌─────────┐
    │  PRE    │         │  POST    │         │PATTERN  │
    │DELIVERY │         │ MISTAKE  │         │DETECTED │
    └────┬────┘         └────┬─────┘         └────┬────┘
         │                   │                    │
         │  "Before I send   │  "User corrected   │  Same mistake
         │   this, let me    │   me. Why?"        │  3 times...
         │   double-check"   │                    │
         │                   │                    │
         └───────────────────┴────────────────────┘
                              │
                              ▼
                    ┌─────────────────┐
                    │ 7-DIMENSION     │
                    │ EVALUATION      │
                    │ (30 seconds)    │
                    └────────┬────────┘
                              │
              ┌───────────────┴───────────────┐
              ▼                               ▼
       ┌─────────────┐                 ┌─────────────┐
       │  ALL CLEAR  │                 │ ISSUE FOUND │
       │  Deliver    │                 │ Fix first   │
       └─────────────┘                 └──────┬──────┘
                                              │
                                              ▼
                                    ┌─────────────────┐
                                    │  LOG LESSON     │
                                    │  Miss → Root    │
                                    │  → Prevention   │
                                    └────────┬────────┘
                                              │
                                              ▼
                                    ┌─────────────────┐
                                    │  INJECT NEXT    │
                                    │  TIME           │
                                    │  "Before we     │
                                    │   proceed..."   │
                                    └─────────────────┘

The Three Triggers

1. 🔍 Pre-Delivery

Before sending important work, pause. 30 seconds. Quick scan of 7 dimensions.

When: Code, architecture, strategy, any deliverable the user will act on.

2. ❌ Post-Mistake

User corrected you. That's data. Capture it before the session ends.

When: User says "actually...", "no, that's wrong", "I meant...", frustration signals.

3. 🔄 Pattern Detection

Same category appearing 3+ times? That's not coincidence — it's a blind spot.

When: After logging 5 reflections, weekly review, or heartbeat trigger.

Architecture

Memory lives in ~/reflection/. See memory-template.md for setup.

~/reflection/
├── memory.md           # Status + preferences + stats
├── reflections.md      # Log (most recent first)
├── patterns.md         # Detected patterns
└── archive/            # Monthly archives

Quick Reference

TopicFile
Setup processsetup.md
Memory templatememory-template.md
Evaluation dimensionsdimensions.md
Reflection promptsprompts.md

Core Rules

1. Check Lessons Before Acting

Before significant work, scan ~/reflection/patterns.md. Surface relevant lessons:

"Before we proceed — I have a lesson from past work on [topic]: [summary]."

2. Use 7-Dimension Evaluation

#DimensionQuestion
1CorrectnessDoes it solve the stated problem?
2CompletenessEdge cases covered? Assumptions stated?
3ClarityImmediately understandable?
4RobustnessWhat could break this?
5EfficiencyUnnecessary complexity?
6AlignmentWhat user actually wants?
7PrideWould I sign my name on this?

If any dimension scores below 7/10 → fix before delivering.

3. Log Every Correction

When user corrects you:

  1. STOP and acknowledge
  2. Analyze root cause
  3. Log to ~/reflection/reflections.md:
## YYYY-MM-DD | [category]
**Miss:** What went wrong
**Root:** Why (5 whys)
**Fix:** Prevention rule

4. Detect Patterns (After 5 Reflections)

  • Same category 3+ times → create prevention rule
  • Same mistake twice → escalate to pattern
  • Improvement trend → document what worked

5. Categories for Every Reflection

Default: technical, communication, assumptions, process, scope

6. Archive Monthly

Move processed reflections to ~/reflection/archive/YYYY-MM.md. Keep reflections.md lean.

7. Track Streaks

Days since repeated mistake. Resets on pattern recurrence. Celebrate milestones.

Pattern Lifecycle

┌──────────────┐     ┌──────────────┐     ┌──────────────┐     ┌──────────────┐
│   EMERGING   │ ──▶ │    ACTIVE    │ ──▶ │  MONITORING  │ ──▶ │   RESOLVED   │
│  2 similar   │     │  3+ times    │     │  Prevention  │     │  30 days     │
│  reflections │     │  → create    │     │  in place    │     │  clean       │
└──────────────┘     │    rule      │     └──────────────┘     └──────────────┘
                     └──────────────┘

Patterns in ~/reflection/patterns.md:

## [Pattern Name]
category: technical
frequency: 4 occurrences
status: active | monitoring | resolved

**Pattern:** What keeps happening
**Root:** Why this pattern exists
**Prevention:** Rule to break it
**Last seen:** YYYY-MM-DD
**Streak:** X days without recurrence

The "Inject Next Time" Superpower

The skill's real value: surfacing lessons BEFORE you repeat mistakes.

How it works:

  1. Before starting work, identify task domain
  2. Check ~/reflection/patterns.md for active patterns
  3. If relevant pattern exists → mention it naturally

Example:

"Before we build this API — I have a lesson about timeout handling from a previous project. Let me make sure to include proper error timeouts this time."

Setup

On first use, read setup.md for integration guidelines. Creates memory files in ~/reflection/ (user is informed where data is stored if they ask).

Common Traps

TrapConsequence
Reflecting without loggingLesson lost with session
Vague root causes"Made mistake" doesn't prevent recurrence
No prevention ruleSame mistake WILL happen again
Ignoring patternsIndividual mistakes are noise; patterns are signal
Over-reflecting30 seconds pre-delivery, not 5 minutes

Related Skills

Install with clawhub install <slug> if user confirms:

  • memory — persistent memory patterns
  • decide — decision-making autonomy
  • learning — adaptive learning system

Feedback

  • If useful: clawhub star reflection
  • Stay updated: clawhub sync

平台分布

OpenClaw

83.82%
按下载量换算45,886

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

未展示

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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