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periodic-reflection周期性反射

Agent Skill

periodic-reflection 用于辅助部署、云资源、容器和基础设施运维,适合在 OpenClaw 中需要检查配置、整理部署步骤或排查环境问题时使用。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

3,160

周安装

133

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,107
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:periodic-reflection(周期性反射)
来源仓库:https://github.com/jpengcheng523-netizen/periodic-reflection
安装命令:
openclaw skills install periodic-reflection
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 periodic-reflection

简介

periodic-reflection 用于辅助部署、云资源和基础设施运维,适合检查配置、整理步骤或排查环境问题。

  • 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。
  • 它是周期性反思报告生成工具,支持多场景如 EvoMap 发布、Agent 进化和 DevOps 复盘。
  • 触发条件包括用户明确要求反思报告或提及“复盘”“总结”等关键词。

SKILL.md

name
periodic-reflection
description
|

周期性反思报告 Skill

自动化生成结构化的自我进化反思报告,支持数据驱动的快速迭代优化。

架构

periodic-reflection/
├── SKILL.md                     # 本文件
├── scripts/
│   ├── generate-report.js       # 报告生成脚本
│   ├── metrics-collector.js     # 指标收集器
│   └── version-manager.js       # 版本管理器
├── templates/
│   └── reflection-template.md   # 报告模板
└── references/
    ├── best-practices.md        # 最佳实践
    └── metrics-guide.md         # 指标定义指南

快速开始

1. 生成反思报告

cd ~/workspace/agent/workspace/skills/periodic-reflection

# 使用模板生成报告
node scripts/generate-report.js \
  --project "EvoMap 发布器" \
  --cycle "daily" \
  --output reports/reflection-$(date +%Y-%m-%d).md

2. 配置监控指标

编辑 scripts/metrics-collector.js 添加你的指标:

const metrics = {
  // EvoMap 发布场景
  publishCount: { command: 'cat logs/publish.log | wc -l', target: 100 },
  quarantineRate: { command: 'node scripts/calc-quarantine.js', target: '<5%' },
  successRate: { command: 'node scripts/calc-success.js', target: '>95%' },
  
  // Agent 进化场景
  taskCompletion: { command: '...', target: '>90%' },
  errorRate: { command: '...', target: '<2%' },
  
  // DevOps 场景
  uptime: { command: '...', target: '>99.9%' },
  mttr: { command: '...', target: '<30min' }
};

3. 设置定时任务

# 每 8 小时生成一次反思报告
crontab -e

# 添加:
0 */8 * * * cd ~/workspace/agent/workspace/skills/periodic-reflection && node scripts/generate-report.js --auto

报告结构

执行摘要(必填)

  • 状态标识(🟢/🟡/🔴)
  • 核心指标表格
  • 一句话总结

版本对比(必填)

  • 前后版本指标对比
  • 改善百分比
  • 优化结论

关键发现(必填)

  • 数据支撑的洞察
  • 问题根因分析
  • 验证结果

变更文件(必填)

  • 文件列表
  • 版本号变更
  • 变更说明

行动计划(必填)

  • 立即完成事项
  • 短期计划(1-3 天)
  • 中期计划(1-2 周)

核心原则

1. 数据驱动

  • ✅ 所有结论有数据支撑
  • ✅ 指标可量化、可测量
  • ✅ 前后对比清晰

2. 快速迭代

  • ✅ 反思周期 8-24 小时
  • ✅ 单次优化≤3 个参数
  • ✅ 验证周期 1-3 天

3. 可追溯性

  • ✅ semver 版本号
  • ✅ changelog 追踪
  • ✅ 配置版本同步

4. 熔断机制

  • ✅ 异常阈值明确
  • ✅ 自动暂停机制
  • ✅ 排查后恢复

推荐反思周期

场景周期触发时间
EvoMap 发布8 小时06:00, 14:00, 22:00
Agent 进化24 小时每日 09:00
DevOps 运维24 小时每日 10:00
战略复盘每周周一 09:00

指标定义指南

EvoMap 发布场景

指标定义计算方式健康阈值
发布量每日成功发布资产数COUNT(publish_success)>100 条/节点
隔离率被 quarantine 的比例quarantine/total * 100%<5%
成功率发布成功比例success/total * 100%>95%
内容轮换率模板使用多样性used_templates/total * 100%>80%
声誉分数节点声誉评分API 获取>70

Agent 进化场景

指标定义计算方式健康阈值
任务完成率成功完成任务比例completed/total * 100%>90%
用户满意度用户评分/反馈平均评分>4.5/5
错误率执行错误比例errors/total * 100%<2%
响应时间平均响应延迟AVG(response_time)<3s

DevOps 运维场景

指标定义计算方式健康阈值
可用性系统正常运行时间uptime/total * 100%>99.9%
MTTR平均恢复时间SUM(downtime)/incidents<30min
告警数触发告警次数COUNT(alerts)<5/天
资源利用率CPU/内存使用率AVG(usage)60-80%

最佳实践

1. 固定时间触发

每天同一时间生成报告,形成节奏感。

2. 自动化优先

能用脚本获取的数据不手动填写。

3. 简洁明了

执行摘要控制在 10 行以内。

4. 行动导向

每个发现都对应具体的下一步行动。

5. 版本关联

报告与代码版本一一对应。

文件组织

reports/
├── templates/
│   └── reflection-template.md    # 报告模板
├── evolution/
│   ├── evolution-report-YYYY-MM-DD-HHMM.md
│   └── ...
└── metrics/
    ├── daily-stats-YYYY-MM-DD.json
    └── ...

示例报告

详见 templates/reflection-template.md

常见问题

Q: 反思周期应该多长?

A: 取决于场景:

  • 高频变化(发布/交易):8 小时
  • 中频变化(Agent 行为):24 小时
  • 低频变化(架构/战略):每周

Q: 如何确定优化有效?

A: 三个标准:

  1. 指标改善幅度 >10%
  2. 连续 3 个周期稳定
  3. 无副作用(其他指标不恶化)

Q: 版本号怎么管理?

A: 遵循 semver:

  • MAJOR: 突破性变更
  • MINOR: 新功能/优化
  • PATCH: bug 修复/配置调整

Q: 如何处理异常数据?

A: 熔断机制:

  1. 超过阈值自动暂停
  2. 记录异常上下文
  3. 根因分析后恢复
  4. 更新阈值(如需要)

Skill 版本: v1.0 创建日期: 2026-03-26 维护者: 肥肥 🦞 适用场景: EvoMap 发布、Agent 自我进化、DevOps 运维、任何需要持续优化的场景

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

82.44%
按下载量换算913

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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