前言¶

长期用 AI 写代码或做任务时，常见问题是：同一句纠正要说很多遍，代理却不把偏好沉淀下来；或者把各种「记忆」堆进一个大文件，上下文越来越满，却分不清哪些是事实、哪些是工作习惯。下面介绍 SkillHub 社区技能 @user_6bedba2d/memorypor（包内标识 self-improving，v2.1.0）。它把纠错、自我反思和重复模式观察写成一套本地文件协议，用热/温/冷三层存储管理，并约定与 AGENTS.md、CLAUDE.md、HEARTBEAT.md 的集成方式，面向各类 Agent 运行时复用同一套 SKILL.md 工作流。

这是什么¶

一句话定位：通用自我反思、自我批评与自我学习记忆系统，数据落在用户主目录 ~/self-improving/，不依赖 API Key（SkillHub 标签 requires_api_key=false）。

维护与发布：SkillHub 坐标 @user_6bedba2d/memorypor，来源为 community，分类 ai-agent，发布者 user_6bedba2d。页面统计（以 SkillHub 抓取为准）：评分 100000，下载 1712 次，安装计数 0。

它解决的是「执行质量」层面的持续改进——偏好、纠错、工作流模式——并与事实型长期记忆（如 MEMORY.md、按日笔记）在文档中明确分工，避免混在一处。

核心功能¶

以下能力均来自技能包 SKILL.md 与配套文档，已核实。

三级存储（热 / 温 / 冷）¶

记忆根目录默认为 ~/self-improving/。若目录不存在，按 setup.md 或 scripts/setup.sh 初始化。

~/self-improving/
├── memory.md              # 热层：≤200 行（高频配置可更高），始终加载
├── corrections.md         # 纠错与教训主日志
├── corrections-pending.md # 溢出待处理区（14 天观察期）
├── index.md               # 主题索引
├── heartbeat-state.md     # 心跳维护状态
├── config.json            # 容量与层级配置
├── projects/              # 温层：按项目
├── domains/               # 温层：按领域
└── archive/               # 冷层：归档

学习信号与晋升¶

代理在识别到用户纠错、明确偏好或重复模式时写入对应文件；一次性指令、纯上下文限定和假设性讨论不记录。同一模式出现 3 次后，技能要求向用户确认，确认后再晋升到热层 memory.md，而不是静默写入永久规则。

自我反思在重要任务结束后按固定字段记录（上下文 / 反思 / 教训），必要时进入 corrections.md 并参与计数。

维护与运维¶

• 心跳规则：heartbeat-rules.md，可执行脚本 scripts/heartbeat.sh。
• 统计：scripts/stats.sh；用户说「记忆统计」时按 SKILL.md 模板汇报各层计数。
• 导出 / 导入：scripts/export.sh、scripts/import.sh。
• 安全边界：见 boundaries.md，不存储凭据等敏感类信息；技能声明不发起网络请求、不读取 ~/self-improving/ 外文件。

与用户对话的快捷映射¶

技能在 SKILL.md 中定义了常见口令，例如「你学到了什么？」→ 展示 corrections.md 最近条目；「显示我的模式」→ 热层 memory.md；「导出记忆」→ 打包全部文件。

安装与启用¶

通过 SkillHub 安装技能包¶

官方页面要求代理按 SkillHub 安装文档操作，并安装坐标 @user_6bedba2d/memorypor。通用流程如下。

1、确认已安装 skillhub CLI（未安装时按 SkillHub 安装文档 执行 curl 安装脚本）。

2、将技能安装到当前 Agent 的 skills 目录（必须用 --dir，否则默认 ./skills/ 可能不被识别）：

skillhub install @user_6bedba2d/memorypor --dir <你的 Agent skills 目录>

常用路径（来自同一安装文档）：

• Cursor：~/.cursor/skills/
• Claude Code：~/.claude/skills/
• Codex：~/.codex/skills/ 或项目下 .agents/skills/

安装完成后需按你所用客户端要求重启或刷新技能列表。

初始化本地记忆目录¶

技能逻辑依赖 ~/self-improving/，与技能包安装位置无关。在已解压的技能目录中执行：

bash scripts/setup.sh --tier normal

--tier 可选 low、normal（默认）、high、heavy，对应 setup.md 中对 corrections.md、memory.md 容量与维护周期的不同预设。

手动方式等价于创建目录并复制 templates/ 下模板到 ~/self-improving/，详见包内 setup.md。

工作区集成¶

按 setup.md 将自我改进指引追加到 AGENTS.md、CLAUDE.md，并把 HEARTBEAT.md 与 heartbeat-rules.md 对齐，以便周期维护路由到 heartbeat-state.md。文档强调：更新 AGENTS.md 的 Memory 小节时应补充而非整段替换，以免覆盖既有连续性配置。

典型用法¶

记录用户纠错并晋升¶

场景来自包内 README.md 与 SKILL.md 说明，可复现逻辑如下。

1、用户说：「不，那不对。总是使用 2 个空格缩进。」→ 写入 corrections.md，计数 1/3。

2、用户再次强调缩进规则 → 计数 2/3。

3、第三次同类纠正 → 代理询问是否固化为永久规则；用户确认后写入热层 memory.md，并从纠错日志中按流程引用来源。

任务结束后的自我反思¶

SKILL.md 给出的记录格式：

上下文(CONTEXT)：构建Flutter UI
反思(REFLECTION)：间距看起来不对，不得不重做
教训(LESSON)：展示给用户前检查视觉间距

非平凡任务前加载记忆¶

setup.md 建议在任务开始前读取 ~/self-improving/memory.md，再按任务匹配最多 3 个 domains/ 文件及必要时的一个 projects/<name>.md，避免为保险起见加载全部温层文件。

查看运行状态¶

在技能目录执行：

bash scripts/stats.sh

用于查看热层行数占用、温层项目/领域文件数及脚本输出的健康状态摘要（具体字段以脚本为准）。

适用场景与注意¶

适合需要跨会话保持工作方式与纠错结果的团队或个人：编码风格、审阅偏好、重复踩坑的教训等。不适合把其当作唯一「事实库」——事件、决策类连续性仍应放在 memory/YYYY-MM-DD.md、MEMORY.md 等第 1 层记忆中，技能 FAQ 也明确二者分工。

使用时需注意：

• 不要从用户沉默中推断规则；技能把「从沉默中学习」列为常见陷阱。
• 晋升热层前必须经用户确认，避免污染始终加载的 memory.md。
• 本地目录 ~/self-improving/ 需自行备份；可用导出脚本做迁移。
• README 中 curl -sL <setup-url> 为占位说明，实际应以包内 scripts/setup.sh 或 SkillHub 安装后的路径为准。

结尾¶

@user_6bedba2d/memorypor 把纠错、反思和模式观察收敛到 ~/self-improving/ 的三层文件结构里，用 SkillHub 标准 SKILL.md 约束 Agent 何时读、何时写、何时问用户确认。若你要在 Cursor 或其他客户端里落地同一套行为，可从 SkillHub 页面安装技能包，再按 setup.md 初始化目录并接入工作区文档。

• SkillHub 页面：https://www.skillhub.cn/skills/user_6bedba2d/memorypor
• 官方坐标入口：https://api.skillhub.cn/user_6bedba2d/memorypor