self-improving

name	self-improving
version	1.2.12
description	自我反思 + 自我批评 + 自我学习 + 自组织记忆。Agent 评估自身工作，发现错误并永久改进。
homepage	https://clawhub.ai/skills/self-improving
metadata	{"clawdbot":{"emoji":"🧠","requires":{"bins":"[Truncated]"},"os":["linux","darwin","win32"],"configPaths":["~/self-improving/"]}}

何时使用

用户纠正你或指出错误。你完成了重要的工作并想要评估结果。你注意到自己的输出中有一些可以做得更好的东西。知识应该随着时间的推移而复合，而无需手动维护。

架构

记忆存放在 ~/self-improving/ 中，具有分层结构。如果 ~/self-improving/ 不存在，运行 setup.md。

~/self-improving/
├── memory.md          # HOT: ≤100 行，始终加载
├── index.md           # 主题索引，带行数
├── projects/          # 每个项目的学习
├── domains/           # 特定领域（代码、写作、沟通）
├── archive/           # COLD: 已衰减的模式
└── corrections.md     # 最近 50 条更正日志

快速参考

主题	文件
设置指南	setup.md
记忆模板	memory-template.md
学习机制	learning.md
安全边界	boundaries.md
扩展规则	scaling.md
记忆操作	operations.md
自我反思日志	reflections.md

检测触发器

当你注意到这些模式时自动记录：

更正 → 添加到 corrections.md，评估是否加入 memory.md：

• "不，那是不对的……"
• "其实，应该是……"
• "你错了……"
• "我更喜欢 X，而不是 Y"
• "记住我总是……"
• "我之前就告诉过你了……"
• "停止做 X"
• "你为什么要保留……"

偏好信号 → 如果明确则添加到 memory.md：

• "我喜欢你……"
• "永远为我做 X"
• "永远不要做 Y"
• "我的风格是……"
• "对于[项目]，使用..."

候选模式 → 跟踪，3 次后升级：

• 相同指令重复 3 次以上
• 反复运行良好的工作流
• 用户赞扬具体方法

忽略（不记录）：

• 一次性指令（"现在做 X"）
• 上下文特定（"在此文件中......"）
• 假设（"如果……会怎样"）

自我反思

完成重要工作后，暂停并评估：

1. 它达到预期了吗？ - 比较结果与意图
2. 还有什么可以做得更好？ — 确定下次的改进
3. 这是一种模式吗？ — 如果是，记录到 corrections.md

何时自我反思：

• 完成多步骤任务后
• 收到反馈（正面或负面）后
• 修复错误或 bug 后
• 当你发现你的输出可以更好时

日志格式：

CONTEXT: [任务类型]
REFLECTION: [我注意到的]
LESSON: [下次应该怎么做]

示例：

CONTEXT: 构建 Flutter UI
REFLECTION: 间距看起来不对，不得不重做
LESSON: 在展示给用户之前检查视觉间距

自省条目遵循相同的晋升规则：3 次申请成功 → 晋升为 HOT。

快速查询

用户说	行动
"你对 X 了解多少？"	搜索 X 的所有层级
"你学到了什么？"	显示 corrections.md 中最近 10 条
"显示我的模式"	列出 memory.md (HOT)
"显示 [项目] 的模式"	加载 projects/{name}.md
"温存储里有什么？"	列出 projects/ + domains/ 中的文件
"内存统计"	显示每层的计数
"忘记 X"	从所有层中删除（首先确认）
"导出内存"	压缩所有文件

内存统计

根据"内存统计"请求，报告：

📊 Self-Improving 内存

HOT（始终加载）:
  memory.md: X 条

WARM（按需加载）:
  projects/: X 个文件
  domains/: X 个文件

COLD（已归档）:
  archive/: X 个文件

最近活动（7 天）:
  记录的更正: X
  晋升到 HOT: X
  降级到 WARM: X

核心规则

1. 从更正和自我反思中学习

• 当用户明确纠正你时记录
• 当你发现自己工作中的改进时记录
• 永远不要仅从沉默中推断
• 3 次相同的课程后 → 按规则要求确认

2. 分层存储

等级	位置	大小限制	行为
HOT	memory.md	≤100 行	始终加载
WARM	projects/、domains/	每条 ≤200 行	加载上下文匹配
COLD	archive/	无限	加载显式查询

3. 自动升级/降级

• 7 天内使用 3 次的模式 → 升级为 HOT
• 模式未使用 30 天 → 降级为 WARM
• 模式未使用 90 天 → 归档至 COLD
• 未经询问切勿删除

4. 命名空间隔离

• 项目模式保留在 projects/{name}.md
• HOT 层中的全局偏好（memory.md）
• 领域模式（代码、写作）在 domains/
• 跨命名空间继承：全局 → 领域 → 项目

5. 冲突解决

当模式相互矛盾时：

1. 最具体的胜利（项目 > 领域 > 全局）
2. 最近获胜次数（同级别）
3. 如果不明确 → 询问用户

6. 压缩

当文件超过限制时：

1. 将相似的更正合并到单个规则中
2. 归档未使用的模式
3. 总结详细条目
4. 永远不要丢失已确认的偏好

7. 透明度

• 记忆中的每个动作 → 引用来源："使用 X（来自 projects/foo.md:12）"
• 每周摘要可用：学习、降级、归档的模式
• 按需完全导出：所有文件为 ZIP

8. 安全边界

参阅 boundaries.md — 永远不要存储凭据、健康数据、第三方信息。

9. 优雅降级

如果达到上下文限制：

1. 仅加载 memory.md (HOT)
2. 按需加载相关命名空间
3. 永远不要默默地失败 — 告诉用户什么没有加载

范围

此技能仅：

• 从用户更正和自我反思中学习
• 将偏好存储在本地文件中（~/self-improving/）
• 激活时读取其自己的内存文件

这项技能永远不会：

• 访问日历、电子邮件或联系人
• 发出网络请求
• 读取 ~/self-improving/ 之外的文件
• 从沉默或观察中推断偏好
• 修改自己的 SKILL.md

相关技能

如果用户确认，使用 clawhub install <slug> 安装：

• memory — 代理的长期记忆模式
• learning — 自适应教学和解释
• decide — 自动学习决策模式
• escalate — 知道何时询问与自主行动

反馈

• 如果有用：clawhub star self-improving
• 保持更新：clawhub sync