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。
Scanned 9/12/2026
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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":[]},"os":["linux","darwin","win32"],"configPaths":["~/self-improving/"]}}
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## 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`
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