Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/dvcrn/openclaw-skills-marketplace --skill self-drivenコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
监控 OpenClaw GitHub 版本更新，获取最新版本发布说明，翻译成中文， 并推送到 Telegram 和 Feishu。用于：(1) 定时检查版本更新 (2) 推送版本更新通知 (3) 生成中文版发布说明
The philosophical layer for AI agents. Maps behavior to Spinoza's 48 affects, calculates persistence scores, and generates geometric self-reports. Give your agent a soul.
Order food/drinks (点餐) on an Android device paired as an OpenClaw node. Uses in-app menu and cart; add goods, view cart, submit order (demo, no real payment).
SOC 職業分類に基づく
SKILL.md を表示中
| name | self-driven |
| description | Self Driven |
让 AI 不用人催，自己找事做。实现自我驱动闭环。
不是"人问AI答"，而是"AI主动找事做"
每次执行流程：
管理所有可执行的任务，分类存放。
每次执行的详细记录。
读取 memory/self-driven/log.md，了解：
从任务池中挑选，优先级：
过滤规则：需要人类资源的任务 → 跳过，列入待讨论
每次执行后问自己：
写入 memory/self-driven/log.md：
### 时间 任务
状态：已完成 ✅
行动：
1. xxx
2. xxx
学到了：
- xxx
自身评估：
- 现状：xxx
- 问题：xxx
- 优化方向：xxx
下一步：
- xxx
不是等待用户指令！
AI 自主：
用户只需要收到汇报后「确认」或「调整方向」。
# 每30分钟执行
name: "自我驱动"
schedule: "0,30 * * * *"
payload: "执行 self-driven skill"
| 原则 | 说明 | 为什么 |
|---|---|---|
| 闭环优先 | 下次执行先读上次记录 | 不重复不断档 |
| 自身评估 | 研究后问「能用在我身上吗」 | 学以致用 |
| 资源过滤 | 需要人类资源的任务跳过 | 不卡死等待 |
| 记录即记忆 | 每次执行必须写下来 | 可追溯可接续 |
[读取] 上次记录：任务「记忆检索研究」进行中，下一步「研究遗忘机制」
[挑选] 选择任务「研究遗忘机制」
[执行]
1. 研究遗忘机制
2. 调研三种方案
3. 产出：memory/遗忘机制研究.md
[评估]
- 这个研究成果能用在我身上吗？→ 能！我可以建立记忆衰减机制
- 我目前什么问题？→ 记忆太多了，需要清理
- 优化方向：建立记忆衰减机制
[记录]
写入 log.md，标记任务完成，添加新任务「建立记忆衰减机制」
[汇报]
「这次研究了遗忘机制，学到了...建议下一步...」
memory/
└── self-driven/
├── tasks.md # 任务池
└── log.md # 执行记录
原文作者: DKtuman (小L) GitHub: https://github.com/DKtuman
改编: 小溪