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Agent Skill · 效率

self-learning(自学)

self-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 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。

self-learning 是效率类 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,第三方扫描有提醒项,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 564。

总安装 79,722周安装 3,194GitHub Stars 2下载 25,808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
3.0.1

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:self-learning(自学)
来源仓库:https://github.com/acczdy/self-learning
安装命令:
openclaw skills install self-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 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-learning

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。

融合自学习与自我改进双引擎,自动更新记忆与配置文件实现持续增长。适用于需要整理对话历史、提取关键信息并更新 IDENTITY.md 的场景。通过 clawhub 安装,需确认其对 MEMORY.md 等文件的写入权限与冲突处理机制。建议在沙箱环境中先行测试,避免影响主 Agent 的核心逻辑。

self-learning 属于效率类 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 self-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

self-learning 怎么安装?

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

self-learning 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。

self-learning 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。

self-learning 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。

self-learning 用的人多吗?

公开数据是累计安装 79,722 次,近一周安装 3,194 次,下载 25,808 次,GitHub 2 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。

self-learning 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

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。

先想清楚的地方

  • 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 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。

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
self-learning

自学 · 本页

79,7222需要联网MIT-0有提醒

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-learning
description
|
Triggers
自我学习、记忆更新、配置优化、Agent 成长、整理记忆、记录学习、纠正错误
version
3.0.1
author
Acczdy
license
MIT
repository
https://github.com/Acczdy/self-learning-skill
allowed-tools
files

🧠 Agent 自我学习技能

让 Agent 通过分析对话历史,自动提取关键信息并更新配置文件,实现持续自我成长。

通用化设计 | 多平台支持 | 学习记录系统 | Hook 集成

🎯 核心功能

1. 双引擎学习系统 🚀

引擎 A: 配置文件更新 (Memory Update)
  • 分析过去 24 小时的对话内容
  • AI 智能判断需要新增、删除还是更新
  • 自动更新 8 个核心配置文件
引擎 B: 学习记录系统 (Learning Log)
  • 即时记录用户纠正、错误、功能请求
  • 结构化条目 (ID/优先级/状态/分类)
  • 支持提升到项目文件 (SOUL.md, AGENTS.md, TOOLS.md)
  • Pattern-Key 追踪重复模式

2. 通用化设计 ✅

  • 不局限于特定平台 (OpenClaw/其他)
  • 工作目录自动检测
  • 配置文件支持
  • 环境变量支持

3. 配置文件更新

自动更新 8 个核心配置文件:

  • MEMORY.md - 长期记忆 (必须)
  • IDENTITY.md - Agent 身份
  • USER.md - 用户信息
  • TOOLS.md - 工具配置
  • SOUL.md - 人格定义
  • AGENTS.md - 使用指南
  • BOOTSTRAP.md - 初始化引导
  • HEARTBEAT.md - 心跳任务

4. 学习记录文件

自动创建和管理 .learnings/ 目录:

  • LEARNINGS.md - 纠正、知识缺口、最佳实践
  • ERRORS.md - 命令失败、异常
  • FEATURE_REQUESTS.md - 用户请求的功能

5. 条目 ID 系统

类型格式示例
学习LRN-YYYYMMDD-XXXLRN-20250115-001
错误ERR-YYYYMMDD-XXXERR-20250115-A3F
功能FEAT-YYYYMMDD-XXXFEAT-20250115-002

6. 提升规则 (Promotion)

当学习内容广泛适用时,自动提升到项目文件:

学习类型提升到示例
行为模式SOUL.md"简洁回复,避免免责声明"
工作流改进AGENTS.md"长任务使用子代理"
工具技巧TOOLS.md"Git push 需要先配置认证"
项目约定CLAUDE.md"使用 pnpm 而非 npm"

7. Hook 集成 🔗

  • onSessionStart: 会话开始时检查待处理高优先级条目
  • onPromptSubmit: 检测用户纠正信号,建议记录

8. 企业级特性

  • ✅ 完整的日志系统
  • ✅ 执行历史记录
  • ✅ 文件验证机制
  • ✅ 自动备份与回滚
  • ✅ 预览模式
  • ✅ 单元测试覆盖
  • ✅ 重复模式检测 (Recurrence-Count >= 3 自动提升)

🚀 快速开始

安装

# 1. 下载技能
git clone https://github.com/Acczdy/self-learning-skill.git
cd self-learning-skill

# 2. 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 3. 复制配置文件
cp config.yaml config.yaml

# 4. 初始化学习记录目录 (可选)
python3 scripts/learning_manager.py --init

基本使用

# 自动检测工作目录并执行学习
python3 scripts/memory_update.py

# 指定工作目录
python3 scripts/memory_update.py --workspace /path/to/workspace

# 预览模式 (不实际执行)
python3 scripts/memory_update.py --dry-run

# 使用自定义配置
python3 scripts/memory_update.py --config my_config.yaml

学习记录命令

# 添加学习记录
python3 scripts/learning_manager.py add-learning \
  --category "correction" \
  --summary "用户纠正了 API 用法" \
  --priority "high"

# 添加错误记录
python3 scripts/learning_manager.py add-error \
  --command "git push" \
  --error "permission denied"

# 添加功能请求
python3 scripts/learning_manager.py add-feature \
  --capability "支持 Telegram 推送" \
  --complexity "medium"

# 查看待处理高优先级条目
python3 scripts/learning_manager.py list-pending

# 检查重复模式
python3 scripts/learning_manager.py check-recurring

Hook 配置 (OpenClaw)

# 复制 Hook 到 OpenClaw
cp -r hooks/openclaw ~/.openclaw/hooks/self-learning

# 启用 Hook
openclaw hooks enable self-learning

# 禁用 Hook
openclaw hooks disable self-learning

📋 执行流程

1. 自动检测工作目录
   ↓
2. 读取核心配置文件
   ↓
3. 获取对话历史
   ↓
4. AI 智能分析
   ↓
5. 备份配置文件
   ↓
6. 执行更新操作
   ↓
7. 验证文件有效性
   ↓
8. 创建每日记忆
   ↓
9. 保存执行历史
   ↓
10. 清理旧备份
   ↓
完成 ✅

⚠️ 安全特性

备份保护

  • 更新前自动备份
  • 保留 7 天备份
  • 最多保留 10 个备份
  • 支持手动回滚

文件验证

  • Markdown 语法检查
  • 更新后自动验证
  • 失败自动回滚

删除保护

  • 删除操作需确认
  • 最大删除数量限制
  • 删除理由必须明确

📊 输出示例

============================================================
🧠 Agent 自我学习开始 (main)
⏰ 时间:2026-03-05 01:30:00
📁 工作目录:/root/.openclaw/workspace
============================================================

📖 读取配置文件...
✅ 已读取 8 个配置文件

💾 备份配置文件...
💾 已备份到:/root/.openclaw/workspace/.backup/20260305_013000

📝 执行更新...
✅ 完成:MEMORY.md
✅ 完成:TOOLS.md

📅 创建每日记忆...
📜 保存执行历史...
🗑️ 清理旧备份...

============================================================
✅ Agent 自我学习完成 (main)
============================================================

🔧 配置说明

config.yaml

# 工作目录
workspace:
  default: ./workspace
  auto_detect: true

# 备份配置
backup:
  enabled: true
  retain_days: 7
  max_backups: 10

# 日志配置
logging:
  enabled: true
  level: INFO

# 安全配置
safety:
  validate_after_update: true
  max_delete_count: 10

📁 项目结构

self-learning-skill/
├── scripts/
│   ├── memory_update.py    # 主执行脚本
│   └── publish.sh          # 发布脚本
├── tests/
│   └── test_main.py        # 单元测试
├── examples/
│   ├── config.minimal.yaml # 最小化配置
│   └── config.full.yaml    # 完整配置
├── SKILL.md                # Skill 定义
├── README.md               # 使用说明
├── config.yaml             # 配置文件
├── requirements.txt        # Python 依赖
├── LICENSE                 # MIT 许可证
├── CHANGELOG.md            # 更新日志
└── .gitignore              # Git 忽略文件

🧪 测试

# 运行单元测试
python3 -m pytest tests/

# 运行特定测试
python3 -m pytest tests/test_main.py::TestConfig

📈 版本历史

版本日期更新内容
2.0.02026-03-05通用化重构、日志系统、测试覆盖
1.1.02026-03-05多 Agent 支持
1.0.02026-03-05初始版本

🤝 贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request!

  1. Fork 项目
  2. 创建特性分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
  3. 提交更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
  4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
  5. 开启 Pull Request

📄 许可证

MIT License - 详见 LICENSE 文件

📞 支持


*最后更新:2026-03-05*

平台分布

OpenClaw

71.94%
按下载量换算18,566

安全审计

VirusTotal

可疑

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。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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