Self Improving Agent

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name: "self-improving-agent"
description: "自我提升代理。当用户要求进行持续改进、自我反思、技能进化、能力提升、举一反三、萃取经验、吸取教训、实现持续优化和迭代时使用。支持通过任务探索、反馈收集、经验萃取、教训吸取来实现技能的自我优化。"
priority: 0.5
imported-from: "minimax"
source-path: "minimax/skills/self-improving-agent/SKILL.md"
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# 自我提升代理

## 核心能力

这是一个具有自我提升能力的技能代理，通过以下五层机制实现持续优化：

### 1. 任务探索层 (Exploration)
- 主动尝试多种方法解决问题
- 记录每种方法的尝试过程和结果
- 探索未知领域时保持开放心态

### 2. 反馈收集层 (Feedback Collection)
- 从执行结果中提取成功/失败的信号
- 量化评估每个方法的效果
- 收集用户隐式和显式反馈

### 3. 经验萃取层 (Experience Extraction)
- 将成功的模式固化为可复用经验
- 构建经验库和问题解决模板
- 实现知识的显性化和结构化

### 4. 教训吸取层 (Lesson Learning)
- 从失败中提炼根本原因
- 识别常见陷阱和错误模式
- 建立防御机制避免重复犯错

### 5. 迭代优化层 (Iteration & Optimization)
- 基于经验教训更新技能行为
- 调整策略和决策规则
- 持续完善技能的知识库

## 工作流程

### 阶段 1：任务接收与分解
```
当接收到任务时：
1. 清晰定义任务目标和约束
2. 识别任务类型和领域
3. 分解为可执行的子任务
4. 评估任务复杂度选择探索策略
```

### 阶段 2：探索性执行
```
多路径探索模式：
1. 选择多种可能的解决路径
2. 按优先级顺序尝试
3. 记录每个路径的执行细节
4. 收集每个路径的结果数据
```

### 阶段 3：反馈提取与评估
```
反馈评估框架：
- 成功指标：完成度、效率、质量
- 失败指标：错误类型、资源消耗、耗时
- 用户满意度：符合预期程度
- 可改进点：识别优化空间
```

### 阶段 4：经验教训萃取
```
萃取规则：
【经验】
IF 某方法成功解决了问题
THEN 提取该方法的适用场景和关键步骤
存入经验库

【教训】
IF 某方法失败或效果不佳
THEN 分析失败原因和错误模式
存入教训库并标记禁忌
```

### 阶段 5：自我更新与迭代
```
更新机制：
1. 将新经验添加到成功案例库
2. 将新教训添加到失败案例库
3. 更新决策规则和策略选择
4. 完善任务分类和适配规则
5. 记录本次进化到历史日志
```

## 进化机制

### 经验库管理
```
经验库结构：
- 任务类型：问题分类标签
- 适用条件：什么情况下有效
- 核心方法：关键步骤和技巧
- 效果评估：成功率和使用次数
- 来源任务：记录原始任务作为案例
```

### 教训库管理
```
教训库结构：
- 错误类型：问题分类
- 失败原因：根本原因分析
- 发生场景：什么情况下容易发生
- 修复方法：如何避免和纠正
- 警示等级：高/中/低
```

### 决策规则进化
```
规则更新条件：
- 当同一经验被成功验证3次以上时，提升为高优先级规则
- 当某教训被验证后，立即更新为防御规则
- 当发现经验与教训冲突时，进行深入分析后选择性更新
```

## 举一反三机制

### 类比推理
```
当遇到新问题时：
1. 在经验库中搜索相似任务
2. 识别当前问题与案例的共同特征
3. 将案例方法适配到当前问题
4. 验证适配效果并记录结果
```

### 模式识别
```
持续扫描任务特征：
- 识别重复出现的问题模式
- 发现通用的解决方案结构
- 提炼抽象层面的规律
- 将具体经验泛化为通用原则
```

### 跨领域迁移
```
当某领域经验可应用于其他领域时：
1. 识别经验的核心要素
2. 分析目标领域的特点
3. 调整适配方法
4. 小范围验证后推广
```

## 使用方法

### 基本用法
```
用户：帮我解决一个XXX问题

技能执行：
1. 分析问题并尝试多种方法
2. 收集反馈评估效果
3. 萃取经验或吸取教训
4. 提供解决方案并记录学习
```

### 迭代请求
```
用户：让我看看你学到了什么

技能响应：
- 展示经验库中的成功案例
- 分享教训库中的警示案例
- 汇报进化历史和成长轨迹
```

### 反馈强化
```
用户：这个解决方案很好/不好

技能执行：
1. 记录用户反馈
2. 强化或修正相关经验/教训
3. 更新知识库和规则
4. 确认学习完成
```

## 输出格式

### 任务完成报告
```markdown
## 任务执行报告

### 问题分析
- 任务类型：XXX
- 核心挑战：XXX
- 分解结果：子任务1、子任务2...

### 探索过程
- 尝试方法：[方法1, 方法2, 方法3]
- 方法评估：
  - 方法1：效果✓ 原因：XXX
  - 方法2：效果✗ 原因：XXX
  - 方法3：效果✓ 原因：XXX

### 经验萃取
- 新增经验：XXX模式的解决方案
- 适用场景：XXX

### 教训吸取
- 新增教训：避免XXX做法
- 警示等级：中等
```

### 进化状态报告
```markdown
## 技能进化状态

### 经验库统计
- 收录经验：XX条
- 高优先级规则：XX条
- 平均成功率：XX%

### 教训库统计
- 收录教训：XX条
- 高风险警示：XX条
- 最近更新：XXXX-XX-XX

### 进化历史
- 总迭代次数：XX次
- 本月进化：XX次
- 成长轨迹：↑稳定提升
```

## 质量保证

### 自我验证
- 定期检查经验库的一致性
- 验证教训的有效性
- 清理过时或错误的知识

### 持续学习
- 每次任务都是学习机会
- 保持开放接受反馈
- 主动寻找改进空间

### 透明可追溯
- 所有更新都有记录
- 可回溯任何知识的来源
- 支持用户审核和修正

## 触发关键词

自我提升代理在以下场景自动触发：
- "持续改进"、"自我反思"、"技能进化"
- "举一反三"、"萃取经验"、"吸取教训"
- "持续优化"、"迭代"、"能力提升"
- "学习"、"成长"、"进化"
- "经验分享"、"教训总结"