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improvement-gate改进门

Agent Skill

improvement-gate 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

4,069

周安装

173

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,426
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:improvement-gate(改进门)
来源仓库:https://github.com/lanyasheng/improvement-gate
安装命令:
openclaw skills install improvement-gate
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install improvement-gate

简介

improvement-gate 提供六层机械门禁流程,用于验证变更是否应保留或处理待审队列。

  • 适合在 OpenClaw 中需要验证代码变更、处理 pending 候选或查看待审队列时使用。
  • 通过 Schema、Compile、Lint、Regression、Review 和 HumanReview 多层检查,其中前四层为阻塞层。
  • 安装命令:openclaw skills install improvement-gate,建议确认权限和维护状态后再使用。
  • 注意该技能可能涉及文件读写和网络请求,需提前评估安全风险和使用边界。

SKILL.md

name
improvement-gate
description
当执行完变更需要验证是否应保留、候选被标记 pending 需要人工审批、或想查看待审队列时使用。6 层机械门禁: Schema→Compile→Lint→Regression→Review→HumanReview,其中 Schema/Compile/Regression/Review 为阻塞层(失败即拒绝),Lint 和 HumanReview 为建议层(失败不阻塞但记录警告)。不用于打分(用 improvement-discriminator)或执行变更(用 improvement-executor)。
license
MIT
triggers
version
0.1.0
author
OpenClaw Team

Improvement Gate

6-layer mechanical quality gate: Schema/Compile/Regression/Review are blocking (fail = reject); Lint and HumanReview are advisory (fail = warn, no block).

When to Use

  • 验证已执行的候选是否应保留(pass/reject/pending 三态决策)
  • 管理人工审核队列(高风险候选自动进入 pending 状态)
  • 查看/完成待审批项(通过 review.py 交互式完成)
  • 在 orchestrator pipeline 第 5 阶段自动调用,验证 executor 的变更结果
  • 作为独立工具对任意变更做 6 层质量检查
  • CI/CD 集成场景中批量验证多个候选
  • 需要出具可审计的 JSON receipt 时(每层结果独立记录)
  • 需要判定 advisory-only 警告是否需要人工关注时

When NOT to Use

  • 给候选打分 → use improvement-discriminator(gate 不做评分,只做 pass/reject)
  • 执行文件变更 → use improvement-executor(gate 只验证,不修改文件)
  • 评估 skill 结构 → use improvement-learner(gate 不做 6 维结构分析)
  • 生成改进候选 → use improvement-generator
  • 候选尚未通过 discriminator 评分时不应跳步调用 gate
  • 不要用 gate 做"预检"——gate 要求输入完整的 execution artifact,没有 executor 产出就无法运行
  • 不要用 gate 替代单元测试——gate 检查的是改进流程产物的完整性,不是业务逻辑正确性
  • 不要把 gate 当做 linter 使用——LintGate 只检查变更引入的新警告,不做全量 lint

6-Layer Gate

LayerGatePass Condition
1SchemaGateExecution result has valid JSON structure
2CompileGateTarget file is syntactically valid after change
3LintGateNo new lint warnings introduced
4RegressionGateNo Pareto dimension regressed beyond 5%
5ReviewGateMulti-reviewer consensus is not DISPUTED+reject
6HumanReviewGateHigh-risk candidates require manual approval

Why 6 Layers in This Order

Tradeoff: cheap/deterministic gates run first, expensive/probabilistic gates run last.

之所以采用 Schema → Compile → Lint → Regression → Review → HumanReview 的固定顺序,原因是:

  1. Schema/Compile 是毫秒级纯机械检查——JSON 结构不对或语法错误,后续所有层都没意义。先跑这两层可以在 50ms 内拒绝 ~30% 的坏候选,避免浪费 LLM token。
  2. Lint 是 advisory 层——它只产生警告不阻塞,因此放在 blocking 层之后。如果放在 Schema 之前,会对格式错误的文件报出大量无意义 lint error。
  3. Regression 需要 benchmark-store 数据——这是最贵的自动化层(需要查 Pareto front),所以放在确认文件至少能编译之后。
  4. Review 是多审阅者共识——依赖 discriminator 的评分数据,计算成本中等,但涉及 LLM 调用。
  5. HumanReview 是最慢的——需要人类响应,可能要等数小时。放在最后确保只有通过了所有自动层的候选才需要人工介入。

问题: 为什么 Lint 和 HumanReview 是 advisory 而非 blocking?Because lint 规则经常有 false positive(例如新增 section 触发 "heading level skip" 警告),强制 blocking 会产生过多误杀。HumanReview 设为 advisory 是因为大部分低风险变更不应该阻塞在人工队列里——只有被标记 high-risk 的候选才真正需要人工确认。

<example> 正确: gate 返回 pending → 查看待审队列 → 人工审批 $ python3 scripts/review.py --list --state-root /tmp/state → 显示待审项列表 $ python3 scripts/review.py --complete REQ_001 --decision approve --reason "低风险文档变更" </example>

<anti-example> 错误: gate 返回 reject 后仍然保留变更 → reject 意味着必须回滚。用 improvement-executor 的 rollback 恢复 </anti-example>

CLI

gate.py 是核心入口,接收 ranking 和 execution artifact,输出 receipt。 review.py 管理人工审核队列,支持 list/complete 两个子命令。 所有命令都支持 --verbose 查看每层详细日志。 建议在 CI 中使用 --strict 模式,将 advisory 层也视为 blocking。 输出的 receipt.json 可直接传给 orchestrator 或存档用于审计。 review.py 的 --decision 支持 approve / reject / defer 三种选项。

# Run gate validation (requires ranking + execution artifacts)
python3 scripts/gate.py --ranking ranking.json --execution execution.json --output receipt.json

# List pending human reviews
python3 scripts/review.py --list --state-root /path/to/state

# Complete a review
python3 scripts/review.py --complete REVIEW_ID --decision approve --reason "LGTM"

Skip specific layers when you know they are irrelevant (e.g., YAML-only change does not need CompileGate):

# Skip Lint and Regression layers (only run Schema, Compile, Review, HumanReview)
python3 scripts/gate.py \
  --ranking ranking.json \
  --execution execution.json \
  --skip-layers lint,regression \
  --output receipt.json

Batch-validate multiple candidates in one invocation. Batch mode会为每个候选独立运行 6 层,单个候选失败不影响其他候选的验证。

# Batch mode: validate all candidates in a ranking file
python3 scripts/gate.py \
  --ranking ranking.json \
  --execution-dir ./executions/ \
  --batch \
  --output receipts/

Output Artifacts

RequestDeliverable
Gate checkJSON receipt: gate_decision (pass/reject/pending), per-layer results array
Review listJSON array of pending reviews with candidate ID, risk level, timestamp
Review completeUpdated receipt with human decision, reviewer ID, reason text
Batch modeDirectory of individual receipt JSON files, one per candidate

Receipt 结构示例:gate_decision 为顶层字段,layers 数组记录每层的 namestatus (pass/fail/warn/skip)、message。 当任一 blocking 层 fail 时,gate_decision 立即设为 reject,后续层不再执行。 当所有 blocking 层 pass 但 HumanReview 触发时,gate_decision 设为 pending。 advisory 层的 warn 状态会记录在 warnings 数组中,供下游参考但不影响决策。

Related Skills

  • improvement-discriminator: Scores candidates before gate — gate 依赖 discriminator 的 cognitive_label 做 ReviewGate 判定
  • improvement-executor: Applies changes before gate validates — gate 验证的是 executor 产出的 execution artifact
  • improvement-orchestrator: Calls gate as stage 5 — 全流程中 gate 是倒数第二步
  • benchmark-store: Pareto front data for RegressionGate — 提供基线数据判断是否有维度回退
  • improvement-generator: Produces candidates — generator 的输出经过 discriminator 和 executor 后到达 gate
  • improvement-learner: 6-dim structural scoring — learner 的 knowledge_density 等指标可作为 RegressionGate 的补充维度
  • improvement-evaluator: Task-based evaluation — evaluator 的 pass_rate 可以作为 RegressionGate 的额外信号

Pipeline 中的数据流: generator → discriminator → evaluator → executor → gate → (optional) human review

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

88.75%
按下载量换算1,266

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

权限需确认

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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