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Agent Skill · 效率

sw-self-improving-agent(SW 自强剂)

sw-self-improving-agent 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。

sw-self-improving-agent 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为只读;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 6,352。

总安装 9,468周安装 383GitHub Stars 公开资料未说明下载 2,972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
1.0.0

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:sw-self-improving-agent(SW 自强剂)
来源仓库:https://github.com/amdf01-debug/sw-self-improving-agent
安装命令:
openclaw skills install sw-self-improving-agent
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 sw-self-improving-agent

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。

构建代理,通过更新和遵循过时的规则来从用户更正中学习,以提高性能并减少随着时间的推移重复出现的错误。

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 sw-self-improving-agent;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

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

sw-self-improving-agent 怎么安装?

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

sw-self-improving-agent 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。

sw-self-improving-agent 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

sw-self-improving-agent 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。

sw-self-improving-agent 用的人多吗?

公开数据是累计安装 9,468 次,近一周安装 383 次,下载 2,972 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。

sw-self-improving-agent 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。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

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。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

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
sw-self-improving-agent

SW 自强剂 · 本页

9,468—只读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

Self-Improving Agent Skill

Trigger

Build agents that learn from corrections and get better over time.

Trigger phrases: "self-improving agent", "agent learns", "correction loop", "agent keeps making mistakes", "teach my agent"

The Correction Loop

User corrects agent → Agent logs correction to RULES.md → 
Next session, agent reads RULES.md → Agent avoids the mistake →
Over time, RULES.md becomes a refined operating manual

Implementation

RULES.md Structure

# RULES.md — Self-Improving Operating Rules

## Communication
- [2026-03-15] Never use "I hope this helps" — just end the message
- [2026-03-18] When drafting emails, provide ONLY the email text — no commentary

## Operations  
- [2026-03-16] Check calendar BEFORE suggesting meeting times
- [2026-03-20] When referencing a project, include status from projects/ folder

## People
- [2026-03-17] Client X prefers formal communication
- [2026-03-19] Always CC studio manager on client emails unless told otherwise

Rules for Rules

  • Date-stamp every rule
  • One rule per line — atomic, independently useful
  • Max ~150 rules (beyond this, models start losing adherence)
  • Review monthly: remove stale rules, merge duplicates
  • If two rules contradict, the newer one wins
  • Promote patterns (not incidents) — "always check X before Y" > "that one time X broke"

AGENTS.md Integration

Add to your AGENTS.md:

## Self-Improvement
After ANY correction from the user:
1. Log the correction pattern to RULES.md with date
2. Identify the general rule (not just the specific instance)
3. Check if a similar rule already exists — update rather than duplicate
4. Silently scan RULES.md every ~10 interactions for contradictions

Metrics

  • Track correction frequency over time (should decrease)
  • Track RULES.md size (should grow, then plateau)
  • Track unique vs repeat corrections (repeats should approach zero)

平台分布

OpenClaw

77.6%
按下载量换算2,306

安全审计

VirusTotal

未展示

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

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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