前言¶

写代码的 Agent 最常见的浪费不是算力，而是遗忘：命令昨天失败了，今天原样再跑一遍；用户上周纠正过的做法，本周又被忽略；同一个坑在三个会话里踩三次。Self Improving Agent（编程错误经验自我改进）就是为了解决这个问题：把开发过程中的失败、纠正和经验教训按固定格式写进 .learnings/ 目录下的日志文件，让后续会话能读到、能继承。

下面介绍这个 Skill 的定位、安装方式、日志格式和实际用法。

这是什么¶

Self Improving Agent 是一个 Agent 技能，由 mike5230odense 发布在 ClawHub 上，版本 1.0.0，分类为 ai-agent，标签显示 requires_api_key=false，即不需要 API 密钥。上游仓库地址为 https://clawhub.ai/mike5230odense/self-improvement ，SkillHub 镜像地址为 https://api.skillhub.cn/org-b6kzcl68/self-improvement 。

需要说明的是，ClawHub 页面标注该 Skill 是 @raghuraam25/skilldevelop 的副本（duplicate），其 OpenClaw 版本改自 https://github.com/pskoett/pskoett-ai-skills 仓库中的 self-improvement 技能。引用时留意出处。

它解决的问题是：Agent 在会话内能记住错误，跨会话却只有上下文窗口，经验无法积累。这个 Skill 用纯 Markdown 日志加固定的写入约定，把「这次学到什么」变成项目文件的一部分。

核心功能¶

1、三类日志文件，各管一件事。.learnings/ 目录下固定三个文件：LEARNINGS.md（纠正、知识盲区、最佳实践）、ERRORS.md（命令失败、异常）、FEATURE_REQUESTS.md（用户想要但当前不存在的能力）。

2、固定的触发时机。官方 SKILL.md 列出六种情况：命令或操作意外失败；用户纠正（如「不对」「实际上…」）；用户请求尚不存在的功能；外部 API 或工具调用失败；发现自己的知识过时或错误；为惯常任务找到更好做法。另外，官方还建议在执行重大任务前先回顾已有日志。

3、结构化条目。每条记录有统一 ID（如 LRN-YYYYMMDD-XXX）、时间戳、优先级（low/medium/high/critical）、状态（pending/in_progress/wont_fix/resolved/promoted）、区域标签（frontend/backend/infra/tests/docs/config），以及 Metadata 区，支持关联条目（See Also）和反复模式追踪（Pattern-Key、Recurrence-Count、First-Seen、Last-Seen）。

4、问题解决后的状态更新。条目不是写完就结束，修复后把 Status 从 pending 改为 resolved，并在 Resolution 区记录修复时间、提交或 PR 号。

5、晋升机制。具有普适价值的经验可以晋升到项目记忆文件：行为模式到 SOUL.md、工作流改进到 AGENTS.md、工具坑到 TOOLS.md（OpenClaw 工作区）；通用情况下晋升到 CLAUDE.md、AGENTS.md 或 .github/copilot-instructions.md。

安装与启用¶

OpenClaw 是官方推荐的主要平台，支持工作区注入和自动加载。

安装有两种方式，二选一：

# 方式一：ClawdHub（官方推荐）
clawdhub install self-improving-agent

# 方式二：手动安装到 OpenClaw skills 目录
git clone https://github.com/peterskoett/self-improving-agent.git ~/.openclaw/skills/self-improving-agent

安装后创建日志目录并放置三个文件，模板在技能的 assets/ 目录下：

mkdir -p ~/.openclaw/workspace/.learnings

OpenClaw 会把工作区文件注入每个会话，结构如下，.learnings/ 与其他注入文件并列：

~/.openclaw/workspace/
├── AGENTS.md        # 多 Agent 工作流与委派模式
├── SOUL.md          # 行为准则、原则
├── TOOLS.md         # 工具能力与集成坑
├── MEMORY.md        # 长期记忆（仅主会话）
├── memory/          # 每日记忆文件
│   └── YYYY-MM-DD.md
└── .learnings/      # 本 Skill 的日志
    ├── LEARNINGS.md
    ├── ERRORS.md
    └── FEATURE_REQUESTS.md

也可以在会话开始时用 hook 自动提醒：

cp -r hooks/openclaw ~/.openclaw/hooks/self-improvement
openclaw hooks enable self-improvement

如果你用的是 Claude Code、Codex、Copilot 或其他 Agent，官方提供通用安装方式：在项目根目录创建 .learnings/ 目录，把模板文件放进去，然后在 AGENTS.md、CLAUDE.md 或 .github/copilot-instructions.md 中加一句提醒自己记录日志的说明——这是 hook 提醒的替代方案。

日志格式：三类条目长什么样¶

条目格式来自官方 SKILL.md，下面摘录关键字段。

学习条目，追加到 .learnings/LEARNINGS.md：

## [LRN-YYYYMMDD-XXX] category

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

### Summary
一句话说明学到了什么

### Details
完整上下文：发生了什么、哪里错了、正确做法是什么

### Suggested Action
具体的修复或改进动作

### Metadata
- Source: conversation | error | user_feedback
- Related Files: path/to/file.ext
- Tags: tag1, tag2
- See Also: LRN-20250110-001（如与已有条目相关）
- Pattern-Key: simplify.dead_code | harden.input_validation（可选，用于追踪反复出现的模式）
- Recurrence-Count: 1（可选）
- First-Seen: 2025-01-15（可选）
- Last-Seen: 2025-01-15（可选）

错误条目，追加到 .learnings/ERRORS.md：

## [ERR-YYYYMMDD-XXX] skill_or_command_name

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

### Summary
简要说明什么失败了

### Error
实际的错误信息或输出

### Context
- 尝试的命令/操作
- 使用的输入或参数
- 相关环境信息

### Suggested Fix
如能判断，写出可能的解决方式

### Metadata
- Reproducible: yes | no | unknown
- Related Files: path/to/file.ext
- See Also: ERR-20250110-001（如反复出现）

功能请求条目，追加到 .learnings/FEATURE_REQUESTS.md：

## [FEAT-YYYYMMDD-XXX] capability_name

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

### Requested Capability
用户想做到什么

### User Context
为什么需要、在解决什么问题

### Complexity Estimate
simple | medium | complex

### Suggested Implementation
可以怎么实现、可能扩展什么

### Metadata
- Frequency: first_time | recurring
- Related Features: existing_feature_name

ID 生成规则统一为 TYPE-YYYYMMDD-XXX，TYPE 取 LRN、ERR、FEAT，XXX 为序号或三位随机字符。

从记录到修复：状态流转¶

日志写完后，条目需要被后续会话消费。官方给出的流程是：出错或被纠正时先记录到对应文件，然后回顾并晋升有普适价值的条目。

状态值有五种：pending（待处理）、in_progress（正在处理）、resolved（已解决）、wont_fix（决定不处理，在 Resolution 备注里写原因）、promoted（已晋升到项目记忆文件）。

问题修复后，把条目改成 resolved 并追加 Resolution 区：

### Resolution
- **Resolved**: 2025-01-16T09:00:00Z
- **Commit/PR**: abc123 或 #42
- **Notes**: 简要说明做了什么

晋升时按类型选择目标文件，官方给出的对应关系：

跨会话与提醒（仅 OpenClaw）¶

OpenClaw 提供四个工具让学习可以跨会话传递：sessions_list（查看活跃/近期会话）、sessions_history（读取另一个会话的记录）、sessions_send（把一条学习发给另一个会话）、sessions_spawn（派生子 Agent 做后台工作）。hook 部分的完整说明在技能的 references/openclaw-integration.md。

适用场景与注意¶

适合需要持续积累经验的场景：长期维护同一代码库、反复遇到同一类错误、Agent 与人工协作纠正频繁。它的价值取决于日志是否被真的读取和执行——如果 .learnings/ 没人回顾，它只是一堆 Markdown。

几个注意点：

1、它依赖 Agent 遵守写入约定，本身不做自动拦截；在非 OpenClaw 平台上没有 hook，需要在 agent 配置文件里手动加提醒。
2、OpenClaw 之外的通用安装方式需要自己创建目录和文件，模板在技能的 assets/ 目录。
3、ClawHub 页面标注它是 @raghuraam25/skilldevelop 的副本，OpenClaw 版改自 pskoett-ai-skills 仓库，选用前可对比原版。
4、官方 ClawHub 页面（2026-11-04 抓取）显示评分 100000、下载 70419 次、安装 2788 次；SkillHub 镜像页面的数字可能与此不同。

结尾¶

这个 Skill 的价值在于把「错误 → 纠正 → 沉淀 → 复用」的链路用文件固化下来，不依赖任何模型记忆能力。如果你的 Agent 在多会话、多任务环境里工作，值得按上面的格式先把 .learnings/ 建起来。

官方地址：https://clawhub.ai/mike5230odense/self-improvement ；SkillHub 镜像：https://api.skillhub.cn/org-b6kzcl68/self-improvement 。