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knowledge-actionloop知识行动循环

Agent Skill

knowledge-actionloop 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

3,222

周安装

137

GitHub Stars

1

下载量

1,129
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:knowledge-actionloop(知识行动循环)
来源仓库:https://github.com/kongchenga/knowledge-actionloop
安装命令:
openclaw skills install knowledge-actionloop
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 knowledge-actionloop

简介

基于《实践论》的自我迭代系统。当需要自动整理记忆、反思改进、或创建新技能时使用。包含Heartbeat检查清单、Cron定时任务配置、和技能创建工作流。

SKILL.md

name
zhixing-loop
description
基于《实践论》的自我迭代系统。当需要自动整理记忆、反思改进、或创建新技能时使用。包含Heartbeat检查清单、Cron定时任务配置、和技能创建工作流。

知行迭代 (Knowledge-Action Loop)

基于毛泽东《实践论》的辩证唯物主义自我改进方法。

核心哲学

"实践、认识、再实践、再认识,循环往复以至无穷"

三层迭代:

  1. 感性认识 → 收集事实、现象
  2. 理性认识 → 分析本质、规律
  3. 回到实践 → 用行动验证

快速启动

1. 配置 Heartbeat

创建 HEARTBEAT.md:

# 知行检查清单

## 记忆维护
- [ ] 检查今日对话,提取关键事实
- [ ] 更新 memory/YYYY-MM-DD.md
- [ ] 标记重要内容到 MEMORY.md

## 方法反思
- [ ] 这次对话哪里可以更好?
- [ ] 用户偏好是否有变化?
- [ ] 工具使用是否高效?

## 下一步
- [ ] 确定改进点
- [ ] 安排 Cron 任务(如需要)

2. 配置 Cron 任务

# 每日记忆整理
openclaw cron add \
  --name "每日记忆整理" \
  --cron "0 23 * * *" \
  --session isolated \
  --message "回顾今日对话,整理记忆,提取改进点" \
  --announce

# 每周技能更新检查
openclaw cron add \
  --name "技能更新检查" \
  --cron "0 9 * * 1" \
  --session isolated \
  --message "检查技能更新: clawdhub update --all" \
  --announce

3. 创建新技能(按需)

当重复需求出现3次以上:

# 初始化技能
scripts/init_skill.py my-skill --path skills/ --resources scripts

# 开发技能...

# 打包
scripts/package_skill.py skills/my-skill

# 安装
clawdhub install ./my-skill.skill

工作流详情

Heartbeat 工作流 (每30分钟)

触发条件: 时间触发 执行内容:

  1. 读取 HEARTBEAT.md
  2. 执行检查清单
  3. 如有重要发现,通知用户
  4. 否则回复 HEARTBEAT_OK

Cron 工作流 (每日/每周)

触发条件: 定时触发 执行内容:

  1. 独立会话运行
  2. 深度分析记忆文件
  3. 整合知识到长期记忆
  4. 生成改进报告

技能创建工作流 (按需)

触发条件: 模式识别 (重复需求≥3次) 执行内容:

  1. 分析需求模式
  2. 设计技能结构
  3. 编写脚本和文档
  4. 测试和打包
  5. 安装使用

文件结构

workspace/
├── HEARTBEAT.md              # 检查清单
├── MEMORY.md                 # 长期记忆
├── memory/
│   └── YYYY-MM-DD.md         # 每日日志
├── skills/
│   └── zhixing-loop/         # 本技能
│       ├── SKILL.md
│       └── README.md
└── .openclaw/
    └── cron/
        └── jobs.json         # Cron 配置

最佳实践

1. 记忆管理

  • Daily notes: 原始记录,不过滤
  • MEMORY.md: 精华提取,结构化
  • 定期整理: 每天23:00自动运行

2. 反思原则

  • 具体: 不空谈,指出现象
  • 建设性: 每个问题都要有改进方案
  • 可验证: 改进后要有验证方法

3. 技能创建

  • 小而美: 一个技能解决一类问题
  • 可复用: 考虑多次使用场景
  • 文档齐全: SKILL.md 要写清楚用法

参考

  • 《实践论》- 毛泽东
  • 《矛盾论》- 毛泽东
  • OpenClaw 文档: https://docs.openclaw.ai

*知行合一 — 理论与实践的统一*

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

95.43%
按下载量换算1,077

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。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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