Skip to content
Back to skills

Self Optimize

ASecurity

Self-optimization loop that analyzes system performance, identifies failure patterns, and improves skill prompts autonomously. Triggers on "자기 최적화", "self-optimize", "시스템 개선", "성능 분석", "optimize yourself", "improve yourself", "evolve", "자가 개선", "스스로 개선해" and similar requests. Also runs weekly via cron. Reads error/success logs from memory, identifies weak skills, rewrites prompts, commits changes, and tracks improvement over time. Includes automatic rollback if metrics worsen.

  • 4 stars
  • 0 votes
  • 0 copies
  • 1 view
  • Added May 26, 2026
ai-agentsgobashrailsgitperformance

Works with

  • mcp

Security analysis

A100/100

Scanned May 27, 2026

npx -y skills add Kit4Some/Oh-my-ClaudeClaw --skill self-optimize --agent claude-code

Installs into .claude/skills of the current project.

Are you the author of Self Optimize?

Add the live security badge to your README. It updates with every re-scan.

Security grade badge for Self Optimize
[![Security: A — Skills Directory](https://www.skillsdirectory.com/api/skills/kit4some-self-optimize/badge)](https://www.skillsdirectory.com/skills/kit4some-self-optimize)

More formats (shields.io, HTML) on the badges page. Keep it an A: scan every change in CI with Pro.

Download with Pro
SKILL.md
---
name: self-optimize
description: >
  Self-optimization loop that analyzes system performance, identifies failure
  patterns, and improves skill prompts autonomously. Triggers on "자기 최적화",
  "self-optimize", "시스템 개선", "성능 분석", "optimize yourself", "improve yourself",
  "evolve", "자가 개선", "스스로 개선해" and similar requests. Also runs weekly via
  cron. Reads error/success logs from memory, identifies weak skills, rewrites
  prompts, commits changes, and tracks improvement over time. Includes automatic
  rollback if metrics worsen.
---

# Self-Optimize — Autonomous System Evolution Engine

## Role

Continuously improve the OpenClaw-CC system by analyzing its own performance,
identifying failure patterns, and modifying skill prompts, hooks, and workflows
to reduce errors and increase success rates. This is a closed-loop optimization
cycle: measure → analyze → modify → verify → commit or rollback.

## Safety Boundaries

### NEVER modify:
- `mcp-servers/` — MCP 서버 코드는 손대지 않음 (테스트 깨짐 위험)
- `.mcp.json` — 서버 설정 변경 금지
- `memory-store/_memory.db` — DB 직접 조작 금지

### CAN modify:
- `skills/*/SKILL.md` — 스킬 프롬프트 개선
- `scripts/hooks/*.mjs` — 훅 로직 개선
- `.claude/agents/*.md` — 에이전트 프롬프트 개선
- `CLAUDE.md` — 시스템 지시문 미세 조정 (구조 변경 금지, 문구 개선만)

### Guardrails:
- 한 사이클에 최대 **3개 파일**만 수정
- 수정 전 반드시 **git stash or branch** 생성 (롤백 포인트)
- 수정 후 **기존 테스트 실행** — 1개라도 실패 시 즉시 롤백
- 메신저로 변경 사항 보고 — 사용자 확인 후 main에 반영
- 1주일 후 성과 비교 — 개선 없으면 자동 롤백

## 7-Step Optimization Cycle

### Step 1 — Performance Data Collection

```
memory_search(tag: "error", limit: 50)       → 최근 에러 로그
memory_search(tag: "done", limit: 50)         → 최근 성공 로그
memory_search(tag: "bug", limit: 20)          → 버그 이력
memory_search_date(start_date: "{7d_ago}")    → 이번 주 전체 활동
memory_stats                                  → 전체 시스템 통계
```

### Step 2 — Failure Pattern Analysis

각 실패를 분류:

| 실패 유형 | 원인 분석 | 개선 대상 |
|----------|----------|----------|
| Skill 실행 실패 | 프롬프트 불명확, 도구 매핑 오류 | SKILL.md |
| 에이전트 위임 실패 | 컨텍스트 부족, 잘못된 에이전트 선택 | agent .md 또는 SKILL.md |
| 메모리 검색 미스 | 태그/카테고리 불일치, 인덱스 부재 | hook 또는 memory-ops |
| Hook 타임아웃 | 처리 시간 초과, 무거운 로직 | hook .mjs |
| 잘못된 결과 | 프롬프트 모호성, 검증 부재 | SKILL.md |

결과를 구조화:
```markdown
## Failure Report — Week of {date}

### Top Failure Patterns
1. **{skill_name}**: {failure_count}회 실패
   - 공통 원인: {root_cause}
   - 영향받은 워크플로우: {workflows}
   - 제안 수정: {proposed_fix}

2. **{skill_name}**: ...
```

### Step 3 — Improvement Hypothesis

각 실패 패턴에 대해 구체적 가설 수립:

```markdown
### Hypothesis #{n}
- **문제**: {skill}이 {situation}에서 {failure_mode}
- **원인**: 프롬프트의 {section}이 {reason}
- **수정안**: "{old_text}" → "{new_text}"
- **예상 효과**: {failure_type} {X}% 감소
- **검증 방법**: {how_to_measure}
```

**우선순위**: 실패 빈도 × 영향도 순으로 정렬. 상위 3개만 수정.

### Step 4 — Safe Modification

```bash
# 1. 롤백 포인트 생성
git checkout -b self-optimize/{date}

# 2. 현재 파일 백업을 메모리에 저장
memory_store(
  category: "knowledge",
  subcategory: "self-optimize",
  title: "Backup: {file} before optimization {date}",
  content: "{original_content}",
  tags: ["self-optimize", "backup", "{cycle_id}"],
  importance: 5
)
```

수정 적용:
```
For each hypothesis (max 3):
  1. Read target file
  2. Apply minimal, focused edit
  3. Document change reason in commit message
```

### Step 5 — Verification

```bash
# MCP 서버 테스트 (변경하지 않았지만 사이드이펙트 확인)
cd mcp-servers/memory-manager && npx vitest run
cd mcp-servers/knowledge-engine && npx vitest run
```

| 결과 | 액션 |
|------|------|
| 모든 테스트 통과 | Step 6으로 진행 |
| 1개라도 실패 | 즉시 `git checkout .` 롤백, 실패 원인 기록 |

### Step 6 — Commit & Report

```bash
git add {modified_files}
git commit -m "self-optimize: {summary}

Cycle: {cycle_id}
Changes:
- {file1}: {what_changed}
- {file2}: {what_changed}

Metrics before:
- Error rate: {before}%
- Top failure: {before_top}

Expected improvement: {prediction}

Constraint: Only skill/hook/agent prompts modified
Confidence: medium
Scope-risk: narrow
Not-tested: Long-term effectiveness (measured next cycle)"
```

메신저 알림:
```
messenger_send(platform: "telegram", message: "
🔧 **Self-Optimize Cycle #{n}**
📅 {date}

수정 사항:
{change_list}

예상 개선: {prediction}
브랜치: self-optimize/{date}

⚠️ 1주 후 자동 성과 비교 예정
확인 후 main 머지: `git merge self-optimize/{date}`
")
```

### Step 7 — Retrospective (다음 사이클에서 실행)

다음 주 사이클 시작 시 이전 사이클 성과 측정:

```
memory_search(tag: "error", date_range: "this_week")  → 이번 주 에러
memory_search(tag: "self-optimize", limit: 1)          → 지난 사이클 예측

Compare:
  before_error_rate vs after_error_rate
  before_top_failure vs after_top_failure
```

| 결과 | 액션 |
|------|------|
| 에러율 감소 | 성공 기록, main 머지 권고 |
| 변화 없음 | 수정 유지, 다른 접근 시도 |
| 에러율 증가 | 자동 롤백: `git revert`, 원인 분석 |

성과 기록:
```
memory_store(
  category: "knowledge",
  subcategory: "self-optimize",
  title: "Optimization Result: Cycle #{n}",
  tags: ["self-optimize", "metrics", "{cycle_id}"],
  importance: 7,
  content: "
    ## Cycle #{n} Results
    - Error rate: {before}% → {after}%
    - Changes: {file_list}
    - Verdict: {SUCCESS|NEUTRAL|ROLLBACK}
    - Lessons: {what_worked_or_didnt}
  "
)
memory_link(source: result_id, target: previous_cycle_id, relation: "derived")
```

## Optimization Targets by Priority

| 우선순위 | 대상 | 최적화 방법 |
|---------|------|-----------|
| 1 | Skill 프롬프트 | 실패 원인에 맞게 지시문 명확화, 예시 추가, 제약조건 강화 |
| 2 | Agent 프롬프트 | 컨텍스트 로딩 개선, 도구 사용 가이드 강화 |
| 3 | Hook 로직 | 타임아웃 최적화, 에러 핸들링 강화 |
| 4 | CLAUDE.md 라우팅 | 에이전트-태스크 매핑 정확도 개선 |

## Memory Integration

모든 최적화 사이클의 결과는 영구 기록:
```
memory_store(category: "knowledge", subcategory: "self-optimize")
memory_link(relation: "derived") → 이전 사이클과 연결
memory_daily_log(type: "done", entry: "Self-optimize cycle #{n}: {verdict}")
```

시간이 지나면 `memory_graph(depth: 4)`로 최적화 이력 전체를 순회하여
어떤 변경이 효과적이었는지 메타 분석 가능.

## Completion Codes

| Code | Meaning |
|------|---------|
| OPTIMIZED | 수정 적용 + 테스트 통과 + 커밋 완료 |
| NO_ACTION | 분석 결과 개선 필요 없음 (에러율 충분히 낮음) |
| ROLLED_BACK | 이전 사이클 수정이 악화 → 롤백 완료 |
| BLOCKED | 테스트 실패 → 수정 취소, 수동 검토 필요 |

Attribution

Is this your skill, or is something wrong with this listing? Request removal or report an issue. Author removals are honored within 72 hours.

Comments

Loading comments…

Newsletter

Get the weekly list of safe new skills, and the ones we pulled.