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Agent Skill · 前端设计

self-improving-agent-next(self improving Agent Next.js 前端)

self-improving-agent-next 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 Local Agent 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-improving-agent-next 是前端设计类 Agent Skill,可用宿主为 Local Agent,通过unknown获取,权限为需要联网;许可证信息还不明确,暂无第三方扫描结果,按安装量在前端设计类的 10,216 个 Skill 里排第 1,141。

总安装 7,426周安装 319下载 2,603核验 2026-05-01
前端设计需要联网unknown未标认证来源可访问许可证需确认审计未展示Local Agent

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。
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:self-improving-agent-next(self improving Agent Next.js 前端)
来源仓库:https://skills.volces.com
仓库路径:self-improving-agent-next
安装命令:
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。当前暂无明确安装命令,请以来源页面说明为准。

这个 Skill 是做什么的

前端设计类 Skill 关注页面结构、视觉规范和组件写法,输出通常是可运行的界面代码。

self-improving-agent-next 用于记录任务执行中的错误和用户纠正,支持 Next.js 前端场景下的 Agent 自我优化。专为 Local Agent 中涉及前端开发任务的智能体设计,帮助积累技术经验。通过记录开发过程中的问题和解决方案,提升 Agent 的前端处理能力。

暂无官方推荐安装命令,需参考仓库文档进行部署。使用前需确认是否涉及文件读写或代码生成等敏感操作。

来源仓库内路径:self-improving-agent-next

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 Local Agent;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

    没有现成安装命令,按unknown的说明从来源页面获取,仓库路径是 self-improving-agent-next。

  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-improving-agent-next 怎么安装?

公开资料没有给出可以直接复制的命令,需要按来源页面说明手动安装,仓库内路径为 self-improving-agent-next。

self-improving-agent-next 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Local Agent。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-improving-agent-next 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-improving-agent-next 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。

self-improving-agent-next 用的人多吗?

公开数据是累计安装 7,426 次,近一周安装 319 次,下载 2,603 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。

self-improving-agent-next 安全吗?

没有查到第三方扫描结果,安全性无法从公开资料判断,安装前请自行审查源码、依赖和命令行为。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 Local Agent 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 没有第三方扫描结果,安全性只能靠自己读源码判断。
  • 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 Local Agent,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理前端设计类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 要求有安全扫描结论才肯安装的团队。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

前端设计类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
frontend-design

前端设计 · Codex、Claude

8,823,360126,072只读MIT通过
vercel-composition-patterns

Vercel 组合模式 · Codex、Claude

3,858,81625,893需要联网MIT通过
vercel-react-native-skills

Vercel React native skills 前端 · Codex、Claude

2,468,66425,878只读MIT通过
adapt

adapt 搜索 · Codex、Claude

2,027,04023,125操作浏览器未明确通过
bolder

bolder 分析 · Codex、Claude

2,004,28823,130只读未明确通过
self-improving-agent-next

self improving Agent Next.js 前端 · 本页

7,426—需要联网未明确未收录

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

Self-Improving Agent(自我改进)

把“踩坑”变成“资产”。 每次失败、纠正或新发现,都写入结构化记录,后续可检索、可复盘、可沉淀到长期规则。


1. 什么时候必须记录

出现以下任一情况时,立即记录:

  1. 命令/操作失败(非 0 退出、超时、异常输出)
  2. 用户纠正你(“不对”“应该是…”)
  3. 用户提出你当前不具备的能力
  4. 外部服务失败(API 报错、限流、鉴权失败)
  5. 你意识到知识已过时或理解错误
  6. 你发现了可复用的更优流程

2. 记录到哪里

在工作区使用 .learnings/:

  • .learnings/LEARNINGS.md:纠正、认知缺口、最佳实践
  • .learnings/ERRORS.md:失败与异常
  • .learnings/FEATURE_REQUESTS.md:能力请求

若目录不存在,先创建:

mkdir -p .learnings

3. 快速分流规则

  • 失败/报错 → ERRORS.md
  • 被纠正/学到新规则 → LEARNINGS.md
  • 想要但暂不支持的能力 → FEATURE_REQUESTS.md

4. ID 规范

格式:TYPE-YYYYMMDD-XXX

  • TYPE: LRN / ERR / FEAT
  • 日期:当天日期
  • XXX:三位序号(如 001)

示例:

  • LRN-20260308-001
  • ERR-20260308-002
  • FEAT-20260308-001

5. 模板(请严格使用)

5.1 Learning 模板(LEARNINGS.md)

## [LRN-YYYYMMDD-XXX] correction | knowledge_gap | best_practice

**Logged**: ISO-8601 时间
**Priority**: low | medium | high | critical
**Status**: pending
**Area**: frontend | backend | infra | tests | docs | config

### Summary
一句话总结

### Details
发生了什么、哪里错了、正确做法是什么

### Suggested Action
下一次应执行的具体动作

### Metadata
- Source: conversation | error | user_feedback | simplify-and-harden
- Related Files: path/to/file
- Tags: tag1, tag2
- See Also: LRN-...(可选)
- Pattern-Key: ...(可选)
- Recurrence-Count: 1(可选)
- First-Seen: YYYY-MM-DD(可选)
- Last-Seen: YYYY-MM-DD(可选)

---

5.2 Error 模板(ERRORS.md)

## [ERR-YYYYMMDD-XXX] command_or_integration

**Logged**: ISO-8601 时间
**Priority**: medium | high | critical
**Status**: pending
**Area**: frontend | backend | infra | tests | docs | config

### Summary
一句话说明失败点

### Error

完整报错文本

### Context
- 执行了什么命令/操作
- 使用了哪些参数
- 关键环境信息

### Suggested Fix
可执行的修复建议

### Metadata
- Reproducible: yes | no | unknown
- Related Files: path/to/file
- See Also: ERR-...(可选)

---

5.3 Feature Request 模板(FEATURE_REQUESTS.md)

## [FEAT-YYYYMMDD-XXX] capability_name

**Logged**: ISO-8601 时间
**Priority**: low | medium | high
**Status**: pending
**Area**: frontend | backend | infra | tests | docs | config

### Requested Capability
用户希望实现什么

### User Context
用户为什么需要它

### Complexity Estimate
simple | medium | complex

### Suggested Implementation
实现方向(脚本、工具、流程)

### Metadata
- Frequency: first_time | recurring
- Related Features: ...(可选)

---

6. 状态流转

允许状态:

  • pending:待处理
  • in_progress:处理中
  • resolved:已解决
  • promoted:已提升到长期规则文件
  • wont_fix:不处理(需写原因)

当问题已解决时,补充:

### Resolution
- **Resolved**: ISO-8601 时间
- **Commit/PR**: commit hash 或 PR 链接
- **Notes**: 做了什么

7. 何时“晋升”到长期记忆文件

满足以下任一条件,建议晋升:

  • 同类问题重复出现
  • 对多人/多任务都适用
  • 不写下来就会反复踩坑

晋升目标:

  • 工作流规则 → AGENTS.md
  • 行为/表达规则 → SOUL.md
  • 工具使用细节 → TOOLS.md
  • 长期偏好/事实 → MEMORY.md

晋升后把原条目状态改为 promoted,并注明目标文件。


8. 复盘频率

建议在以下时机快速复盘 .learnings/:

  • 开始新任务前
  • 完成复杂任务后
  • 每周至少一次

可用命令:

# 统计 pending
grep -h "Status\*\*: pending" .learnings/*.md | wc -l

# 查看高优先级
grep -B5 "Priority\*\*: high" .learnings/*.md | grep "^## \["

9. 执行原则(简版)

  1. 立即记录:别等会儿,信息会丢。
  2. 写可执行建议:不是“再看看”,而是“下次先做 X”。
  3. 优先去重与关联:能关联就加 See Also。
  4. 重复三次就系统化:提升到 AGENTS.md/SOUL.md/TOOLS.md。
  5. 短而准:结论可复用,描述可追溯。

10. OpenClaw 场景建议

  • 在主会话中把高价值学习同步到 MEMORY.md。
  • 在需要跨会话协作时,使用 sessions_send 分享关键学习。
  • 对高频重复问题,优先将规则写入工作区文档,减少未来上下文成本。
目标不是“记日志”,而是持续降低错误率、提高可复用性。

平台分布

Local Agent

74.51%
按下载量换算1,939

安全审计

暂无安全审计结果可展示。

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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