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self-improvement-loop自我提升循环

Agent Skill

self-improvement-loop 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 OpenClaw 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。

总安装

9,522

周安装

409

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

3,337
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

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:self-improvement-loop(自我提升循环)
来源仓库:https://github.com/jichangtuijie/self-improvement-loop
安装命令:
openclaw skills install self-improvement-loop
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 self-improvement-loop

简介

构建代理反馈闭环,自动检测工作区模式并推送通知。

  • 适合多代理协作环境中需要统一监控与改进机制的情况。
  • 通过机器人通道发送变更提醒,便于团队协同调整。
  • 需确保机器人集成权限及消息推送稳定性。self-improvement-loop 属于开发类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。
  • 建议评估通知频率以避免信息过载干扰正常操作。

SKILL.md

name
self-improvement-loop
version
4.6.13
description
|

self-improvement-loop v4.6.13

功能概述

核心能力:每个 agent 有独立的 self-improvement 闭环——隔离的 learnings 目录、独立的 cron 扫描、绑定到各自 channel bot 的通知、以及在正确 agent session 中执行 A/B/C/D。

用户纠正 code-dev agent
    ↓
code-dev hook 捕获 → 写入 code-dev/.learnings/
    ↓
self-improvement-code-dev cron(每1h)→ 只扫描 code-dev/.learnings/
    ↓
发现 pattern count≥2 → 通过 code bot 通知用户
    ↓
用户回复 A → code-dev agent session 执行 → 写回 code-dev workspace

数据流(Per-Agent 隔离)

openclaw.json (agents.list + bindings)
    │
    ├─→ install.sh 读取 agents
    │         ↓
    │    创建 per-agent 目录
    │    workspace/agents/code-dev/.learnings/
    │    workspace/agents/墨灵/.learnings/
    │
    ├─→ install.sh 读取 channel accounts
    │         ↓
    │    写入 bindings (agentId → accountId)
    │    { "agentId": "code-dev", "match": { "channel": "telegram", "accountId": "code" } }
    │
    └─→ setup_crons.py 创建 per-agent cron
              ↓
         每个 cron 带 --agent flag
         LEARNINGS_DIR 指向该 agent workspace
         delivery 使用该 agent 的 account

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Hook (handler.js) - 全局共享,动态路由                       │
│  sessionKey: "agent:code-dev:telegram:..."                 │
│  → extractAgentId("code-dev")                              │
│  → getAgentWorkspace("code-dev") → agent workspace path     │
│  → learningsDir = workspace + "/.learnings/"                │
│  推送提醒到 context.messages                                │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Cron (per-agent) - 各自独立运行                              │
│  Name: self-improvement-code-dev                            │
│  --agent code-dev → 绑定到 code-dev agent session           │
│  LEARNINGS_DIR=".../agents/code-dev/.learnings"              │
│  delivery: channel=telegram, accountId=code                │
│  只扫描自己的 LEARNINGS_DIR                                  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Notification - 通过各自 channel bot 发送                    │
│  code bot → 用户与 code-dev 对话                             │
│  moling bot → 用户与 moling 对话                             │
│  用户回复 A/B/C/D → OpenClaw 根据 bindings 路由到正确 agent  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  A/B/C/D Execution - 在正确 agent session 中执行             │
│  读取 pending JSON → 执行 skill-creator/skill-improvement   │
│  写回到对应 agent 的 learnings 目录                          │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

权限要求

权限作用域用途
execscripts/运行 distill.sh, archive.sh(机械扫描和归档)
readworkspace/<agent>/.learnings/读取 LEARNINGS.md, ERRORS.md, FEATURE_REQUESTS.md
writeworkspace/<agent>/.learnings/更新 notified 状态;创建 .pending_notifications/*.json
cron全局创建和管理 self-improvement-{agent} cron jobs
gateway_apiGateway :18789setup_crons.py 调用 API 创建 crons
openclaw.jsonHOME/.openclaw/install.sh 读取 agents 配置;写入 bindings

安全边界

  • 文件操作严格限定在 ~/.openclaw/workspace/ 下的 per-agent learnings 目录
  • 所有路径动态生成,无硬编码
  • cron 在 isolated session 中运行,最小工具集
  • install.sh 写入 bindings 前提示确认,可跳过

核心组件

组件类型路由依据
handler.js全局共享 HooksessionKey → agent ID → workspace
distill.sh共享脚本LEARNINGS_DIR 环境变量
setup_crons.py共享脚本agent config → cron --agent flag
install.sh安装脚本agents.list + accounts → bindings
agents-append.mdA/B/C/D 处理逻辑各 agent 共享;install.sh 注入索引引用

Per-Agent 配置矩阵

Agent        │ Workspace                      │ Channel Account │ Cron Job
─────────────┼───────────────────────────────┼───────────────────┼─────────────────────
main         │ workspace/.learnings           │ default           │ self-improvement-main
claude       │ workspace/.learnings           │ moling (fallback) │ self-improvement-claude
code-dev     │ workspace/agents/code-dev/.l. │ code              │ self-improvement-code-dev
moling       │ workspace/agents/墨灵/.l.     │ moling            │ self-improvement-moling

自动映射规则:
  - 精确匹配:agent_id == account_id
  - main → default
  - 前缀匹配:code-dev → code
  - 无匹配 → defaultAccount (moling)

安装

bash ~/.openclaw/workspace/skills/self-improvement-loop/install.sh
openclaw gateway restart

安装时自动:

  1. 创建各 agent 的 .learnings/ 目录
  2. 安装 hook 和脚本
  3. 创建 per-agent cron jobs
  4. 更新 openclaw.json bindings(实现消息路由)
  5. 各 agent workspaceAGENTS.mdmemory.md 注入自我改进索引指令

A/B/C/D 处理逻辑存放在 skills/self-improvement-loop/scripts/agents-append.md(各 agent 共享一份)。安装时向各 agent 的 AGENTS.mdmemory.md 注入索引指令:

## 自我改进(A/B/C/D)

处理 A/B/C/D 之前必须查阅:
skills/self-improvement-loop/scripts/agents-append.md

安装后无需手动追加内容,skill 更新时所有 agent 自动使用最新版本。


验证

# 检查 bindings
python3 -c "import json; print(json.dumps(json.load(open('$HOME/.openclaw/openclaw.json')).get('bindings',[]), indent=2))"

# 检查 per-agent crons
openclaw cron list | grep self-improvement

# 测试 distill(指定 agent)
LEARNINGS_DIR="$HOME/.openclaw/workspace/agents/code-dev/.learnings" \
  bash ~/.openclaw/workspace/skills/self-improvement-loop/scripts/distill.sh --check-only

依赖

依赖版本用途
OpenClaw≥2026.4平台基础
Python3≥3.8distill_json.py, write_notified.py
Node.js任意handler.js
skill-creatoranyA 路径创建技能
skill-improvementanyB 路径优化技能

限制与已知问题

  • ACP runtime agent (claude):无独立 channel,fallback 到 defaultAccount
  • API (Gateway):API 不通(404),回退到 CLI 创建 cron,sessionTarget 降级为 isolated
  • 并发通知:同一时刻多个 agent 触发时,用户回复可能路由到错误的 agent session
  • sessionTarget=current:需要 Gateway API 支持,当前不可用

See Also

  • references/setup-guide.md — 完整安装和配置指南

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

70.48%
按下载量换算2,352

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

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。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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