continuous-learning

name	continuous-learning
description	持续学习：自动记录错误、用户纠正和外部 API 失败，避免重复犯错。当用户说"记住错误"、"我之前说过"、"不要重复犯"时使用。
tags	["memory","learning","error-tracking","feedback"]
priority	80
mode	advisory
triggers	{"intents":["记住","别再","不要重复","不要犯","学习了","上次","之前"],"keywords":["错误","失败","纠正","不对","错了","remember","error","mistake","feedback"]}
stopIf	[]
imports	[]
toolsAllow	[]

Purpose

记录学习、错误和更正，以实现持续改进。让 Agent 跨会话保留经验，避免重复犯错。

Use When

1. 某个命令或操作意外失败
2. 用户纠正了你（例如："不，那是错的..."、"实际上..."、"应该是..."）
3. 用户请求一个不存在的功能
4. 外部 API 或工具失败
5. 你意识到你的知识过时或不正确
6. 发现了完成某任务的更好方法
7. 在执行重要任务前应回顾这些学习

Workflow

1. 检测到学习信号（错误、纠正、用户反馈）
2. 调用 record_learning 工具保存到长期记忆
   • category: error / correction / api_failure / user_info / best_practice
   • summary: 简短的标题
   • details: 详细上下文
   • tags: 用于检索的标签
3. 在执行重要任务前，调用 search_learnings 检索相关历史经验
4. 基于经验调整当前行为

Do

• 立即记录，不要等到对话结束
• 用清晰的 category 分类
• summary 要简短（1-2 句话）
• details 要包含足够的上下文（什么场景、为什么失败、怎么修）
• 给每条学习打 tags，方便以后检索
• 在重要决策前先 search_learnings

Do Not

• 不要记录一次性、不重要的小错误
• 不要把用户隐私信息记录到长期记忆
• 不要在 details 里包含敏感数据（密码、token、身份证号等）
• 不要过度概括（"用户不喜欢 X"），要具体（"用户不喜欢在回答里加 emoji"）

Examples

例 1：用户纠正

用户：不，你搞错了。我不是要算 1+1=2，是要解释为什么 1+1=2。

→ 调用 record_learning：

• category: "correction"
• summary: "用户问'1+1='时，期望的是哲学/数学解释，不是直接给答案"
• details: "用户问'1+1等于几'时，更深层的意图是想讨论数学基础或哲学含义。直接说'等于 2'会被认为回避问题。"
• tags: ["math", "user-preference", "explanation-style"]

例 2：API 失败

调用 Jina Search API 返回 401

→ 调用 record_learning：

• category: "api_failure"
• summary: "Jina Search API key 失效时返回 401"
• details: "错误码 401 = 认证失败，需要用户重新配置 API key。建议提示用户在设置中重新输入。"
• tags: ["jina", "search", "auth", "api"]

Verification

调用 search_learnings 能找到相关历史记录即为成功。