self-learning（自学）

🧠 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

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:

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

🤝 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')
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📄 许可证

MIT License - 详见 LICENSE 文件

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*最后更新：2026-03-05*