- name
- auto-learn-skill
- description
- 自动学习技能 - 从对话中自动提取知识并创建技能。基于Memento-Skills的Read-Write循环机制。适用于AI Agent自进化、知识积累、技能自动创建等场景。
- metadata
- {"openclaw": {"requires": {}, "install": []}}
- tags
- [auto-learn, skill-creation, self-evolution, knowledge-extraction]
- version
- 1.0.0
- author
- laosi
- source
- local
⚠️ 发布规则
所有发布到ClawHub的技能必须严格测试，确定没有问题再发布
技能测试验证清单
- [x] frontmatter格式正确
- [x] 功能描述准确
- [x] 工作流程完整
- [x] 无语法错误
Auto-Learn Skill - 自动学习技能
基于Memento-Skills的Read-Write循环机制 激活词: 自动学习 / 提取经验 / 创建技能
核心原理
对话 → 检测模式 → 提取知识 → 创建/更新技能触发条件
自动触发
- 同一问题解决2次以上
- 发现新的工作流/工具
- 遇到错误并找到解决方案
手动触发
- 说"自动学习"
- 说"提取经验"
- 说"创建技能"
工作流程
1. 读取 (Read)
- 扫描最近对话历史
- 识别重复出现的模式
2. 分析 (Analyze)
重复问题特征:
- 问题类型相同
- 解决方案相似
- 可泛化到其他场景3. 写入 (Write)
创建或更新技能文件
检测规则
高信号场景
| 场景 | 权重 |
|---|---|
| 解决新类型问题 | +2 |
| 重复问题≥2次 | +1 |
| 发现新工具 | +2 |
| 错误→解决 | +1 |
创建阈值
总分 ≥ 3 → 创建新技能
应用场景
- 跨会话学习 - 从多次对话中提取通用模式
- 技能自动创建 - 将解决方案转化为可复用技能
- 错误模式识别 - 记录错误→解决的过程
- 工具发现积累 - 记录新发现的有用工具
来源
- 老四AutoLearn系统:
D:\coze-local\simple-agent\skills_learned\auto_learn.md