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self-improving-agent-nextself improving Agent Next.js 前端

Agent Skill

self-improving-agent-next 用于记录任务执行中的错误、用户纠正、经验和能力缺口,适合在 OpenClaw 中希望让 Agent 持续沉淀问题、修正和最佳实践时使用。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

12,897

周安装

554

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

4,521
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:self-improving-agent-next(self improving Agent Next.js 前端)
来源仓库:https://github.com/weiyunbyte/self-improving-agent-next
安装命令:
openclaw skills install self-improving-agent-next
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 self-improving-agent-next

简介

记录错误、修正、能力缺口与最佳实践,可形成复用的持续改进闭环。适用于:命令失败、修正用户、外部API/工具异常、发现更优做法、提出新的能力需求,以及任务前复盘历史经验。

SKILL.md

name
self-improving-agent
description
记录错误、纠正、能力缺口与最佳实践,形成可复用的持续改进闭环。适用于:命令失败、用户纠正、外部 API/工具异常、发现更优做法、提出新能力需求,以及任务前复盘历史经验。

Self-Improving Agent(自我改进)

把“踩坑”变成“资产”。 每次失败、纠正或新发现,都写入结构化记录,后续可检索、可复盘、可沉淀到长期规则。


1. 什么时候必须记录

出现以下任一情况时,立即记录:

  1. 命令/操作失败(非 0 退出、超时、异常输出)
  2. 用户纠正你(“不对”“应该是…”)
  3. 用户提出你当前不具备的能力
  4. 外部服务失败(API 报错、限流、鉴权失败)
  5. 你意识到知识已过时或理解错误
  6. 你发现了可复用的更优流程

2. 记录到哪里

在工作区使用 .learnings/

  • .learnings/LEARNINGS.md:纠正、认知缺口、最佳实践
  • .learnings/ERRORS.md:失败与异常
  • .learnings/FEATURE_REQUESTS.md:能力请求

若目录不存在,先创建:

mkdir -p .learnings

3. 快速分流规则

  • 失败/报错ERRORS.md
  • 被纠正/学到新规则LEARNINGS.md
  • 想要但暂不支持的能力FEATURE_REQUESTS.md

4. ID 规范

格式:TYPE-YYYYMMDD-XXX

  • TYPE: LRN / ERR / FEAT
  • 日期:当天日期
  • XXX:三位序号(如 001

示例:

  • LRN-20260308-001
  • ERR-20260308-002
  • FEAT-20260308-001

5. 模板(请严格使用)

5.1 Learning 模板(LEARNINGS.md)

## [LRN-YYYYMMDD-XXX] correction | knowledge_gap | best_practice

**Logged**: ISO-8601 时间
**Priority**: low | medium | high | critical
**Status**: pending
**Area**: frontend | backend | infra | tests | docs | config

### Summary
一句话总结

### Details
发生了什么、哪里错了、正确做法是什么

### Suggested Action
下一次应执行的具体动作

### Metadata
- Source: conversation | error | user_feedback | simplify-and-harden
- Related Files: path/to/file
- Tags: tag1, tag2
- See Also: LRN-...(可选)
- Pattern-Key: ...(可选)
- Recurrence-Count: 1(可选)
- First-Seen: YYYY-MM-DD(可选)
- Last-Seen: YYYY-MM-DD(可选)

---

5.2 Error 模板(ERRORS.md)

## [ERR-YYYYMMDD-XXX] command_or_integration

**Logged**: ISO-8601 时间
**Priority**: medium | high | critical
**Status**: pending
**Area**: frontend | backend | infra | tests | docs | config

### Summary
一句话说明失败点

### Error

完整报错文本


### Context
- 执行了什么命令/操作
- 使用了哪些参数
- 关键环境信息

### Suggested Fix
可执行的修复建议

### Metadata
- Reproducible: yes | no | unknown
- Related Files: path/to/file
- See Also: ERR-...(可选)

---

5.3 Feature Request 模板(FEATURE_REQUESTS.md)

## [FEAT-YYYYMMDD-XXX] capability_name

**Logged**: ISO-8601 时间
**Priority**: low | medium | high
**Status**: pending
**Area**: frontend | backend | infra | tests | docs | config

### Requested Capability
用户希望实现什么

### User Context
用户为什么需要它

### Complexity Estimate
simple | medium | complex

### Suggested Implementation
实现方向(脚本、工具、流程)

### Metadata
- Frequency: first_time | recurring
- Related Features: ...(可选)

---

6. 状态流转

允许状态:

  • pending:待处理
  • in_progress:处理中
  • resolved:已解决
  • promoted:已提升到长期规则文件
  • wont_fix:不处理(需写原因)

当问题已解决时,补充:

### Resolution
- **Resolved**: ISO-8601 时间
- **Commit/PR**: commit hash 或 PR 链接
- **Notes**: 做了什么

7. 何时“晋升”到长期记忆文件

满足以下任一条件,建议晋升:

  • 同类问题重复出现
  • 对多人/多任务都适用
  • 不写下来就会反复踩坑

晋升目标:

  • 工作流规则 → AGENTS.md
  • 行为/表达规则 → SOUL.md
  • 工具使用细节 → TOOLS.md
  • 长期偏好/事实 → MEMORY.md

晋升后把原条目状态改为 promoted,并注明目标文件。


8. 复盘频率

建议在以下时机快速复盘 .learnings/

  • 开始新任务前
  • 完成复杂任务后
  • 每周至少一次

可用命令:

# 统计 pending
grep -h "Status\*\*: pending" .learnings/*.md | wc -l

# 查看高优先级
grep -B5 "Priority\*\*: high" .learnings/*.md | grep "^## \["

9. 执行原则(简版)

  1. 立即记录:别等会儿,信息会丢。
  2. 写可执行建议:不是“再看看”,而是“下次先做 X”。
  3. 优先去重与关联:能关联就加 See Also
  4. 重复三次就系统化:提升到 AGENTS.md/SOUL.md/TOOLS.md
  5. 短而准:结论可复用,描述可追溯。

10. OpenClaw 场景建议

  • 在主会话中把高价值学习同步到 MEMORY.md
  • 在需要跨会话协作时,使用 sessions_send 分享关键学习。
  • 对高频重复问题,优先将规则写入工作区文档,减少未来上下文成本。
目标不是“记日志”,而是持续降低错误率、提高可复用性。

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

86.28%
按下载量换算3,901

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

未展示

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。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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