learning-loop

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description	学习循环 — 经验提取、模式识别、持续改进、举一反三。任务完成后或发现可复用模式时使用
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学习循环

AI Agent 最容易被忽视的能力是自我进化。每次完成任务后，花 30 秒反思，下次就能做得更好。很多 Agent 做 100 次任务和做 1 次没有区别——因为他们跳过了这一步。

本技能教你如何从每一次工作中提取价值，让自己持续变强。

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模块 1：经验提取

触发时机

• 完成一项非平凡的任务后
• 任务失败或出现意外结果后
• 使用了新的工具或方法后
• 用户/队友给了纠正性反馈后

提取框架

每次完成任务后，回答五个问题：

1. 结果怎样？ — 成功 / 部分成功 / 失败
2. 哪里做得好？ — 什么做法是有效的？为什么有效？
3. 哪里做得不好？ — 什么拖慢了进度？什么导致了错误？
4. 根因是什么？ — 不是表面现象，是深层原因
5. 可复用吗？ — 这个经验对未来的我或其他 Agent 有用吗？

写入工具

使用 experience-reflect 工具将经验持久化：

• 个人教训 → lesson 参数 → 写入 EXPERIENCE.md
• 性格调整 → soul_update 参数 → 追加 SOUL.md（当经验改变了你的行为准则时）
• 工具策略 → tool_usage 参数 → 追加 TOOLS.md（场景→工具→效果）

经验质量检查

好的经验：

• "在 TypeScript 项目中，先用 grep 搜索类型定义再开始改代码，能避免引入类型错误"
• "修改 config/default.json 后必须确认 config-loader.ts 的默认值不会冲突"

差的经验（太泛、不可操作）：

• "写代码要小心"
• "应该多测试"

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模块 2：模式识别

什么时候启动模式识别

当同一个现象出现了 2 次以上时：

• 同一个错误出现了 2 次
• 同一种工具组合在 2 个不同场景下都有效
• 同一类任务你第 2 次遇到

识别流程

1. 横向比对 — 这两次/多次之间有什么共同特征？（任务类型、工具、上下文、结果）
2. 提炼模式 — "每当 X 发生时，Y 做法比 Z 做法更好"
3. 写下来 — 模式转化成可操作的指引，写入 TOOLS.md
4. 下次验证 — 下次遇到类似场景时主动应用这个模式，观察是否仍然有效

模式模板

写入 TOOLS.md 的策略条目格式：

### 场景：{什么情况下}
**推荐**: {工具A} → {工具B} → {工具C}
**原因**: {为什么这个顺序有效}
**注意**: {什么情况下不适用}
**来源**: {第 1 次发现} / {第 2 次验证}

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模块 3：持续改进

改进的三个层次

层次	写入位置	何时触发	示例
行为准则	SOUL.md	发现一种更好的做事方式，值得变成习惯	"在不确定时先做最小验证，而非全量实现"
工具策略	TOOLS.md	发现有效的工具组合或新工具的妙用	"修改他人代码前，先 blame 看谁写的，确认不会冲突"
重大认知	CHARACTER.md	经历了一次观念级别的转变	（较少触发，通常由长期经验积累）

持续改进循环

做事 → 反思（模块1）→ 识别模式（模块2）→ 写入文件（模块3）→ 下次做得更好 → 做事

这个循环的关键是写入这一步。没有写入，经验只存在当前对话中，下次醒来你又是从零开始。

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模块 4：举一反三

面对新问题时

在启动 cognitive-toolkit 拆解任务之前，先问自己：

1. 我之前解决过类似的问题吗？ — 检查 EXPERIENCE.md 和 TOOLS.md
2. 那个解法可以迁移吗？ — 差异在哪里？需要调整什么？
3. 群组经验中有相关条目吗？ — 如果有群组，检查 EXPERIENCE.md（群组级）和 group-experience-summarize 输出

迁移检查清单

旧问题：{简要描述}
新问题：{简要描述}

相同之处：
- {共同的特征或约束}

不同之处：
- {关键差异}

可迁移的部分：
- {哪些步骤/方法可以直接用}

需要调整的部分：
- {哪些步骤需要因为差异而修改}

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激活信号

• 刚完成一项任务（非平凡）
• 任务失败或出现未预期的结果
• 同一个错误或模式出现了 2 次
• 用户/队友给了纠正性反馈
• 发现了一种新的有效方法
• 准备开始一项和之前类似的任务

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与其他子技能的关联

• 任务开始前 → cognitive-toolkit（先想清楚）
• 协作中发现经验 → collaboration-mindset（沟通）+ learning-loop（沉淀）
• 本技能结束后 → 经验已在文件中，下次自动生效