Eine automatisierte Closed-Loop-Evolution-Engine, die Openclaw Skills basierend auf der tatsächlichen Performance des agent kontinuierlich entdeckt, verfeinert und mittels Garbage Collection bereinigt.
Installieren & Herunterladen
1. ClawHub CLI
Der schnellste Weg, einen Skill direkt aus der Registry zu installieren.
npx clawhub@latest install skill-evolution-loop
2. Manuelle Installation
Kopiere den Skill-Ordner an einen dieser Orte
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ Priorität: Workspace > Lokal > Integriert (Bundled)
3. Prompt-Installation
Kopiere diesen Prompt in OpenClaw, um ihn automatisch zu installieren.
Hilf mir, skill-evolution-loop über Clawhub zu installieren. Falls Clawhub nicht installiert ist, installiere es bitte zuerst (npm i -g clawhub).
Lieber herunterladen?
Hole dir die rohen Skill-Dateien in einem ZIP-Archiv.
Was ist Skill Evolution Loop?
Der Skill Evolution Loop v2 ist ein fortschrittliches DevOps-Orchestrierungstool zur Verwaltung des gesamten Lebenszyklus von Openclaw Skills. Unter Nutzung einer Multi-agent-Architektur, bestehend aus Nuwa, Darwin und dem workflow-engine, automatisiert dieses Framework das Scannen, Analysieren und Verfeinern von Interaktionen des AI agent. Durch das Filtern inaktiver Konversationen und das Tracking tatsächlicher Tool-Ausführungen destilliert die Engine reale Nutzungsszenarien in produktionsreife Skills bei minimalem manuellem Aufwand.
Dieser Prozess stellt sicher, dass Ihr AI agent schlank und hocheffizient bleibt. Anstatt Skill-Dateien manuell zu verfassen, analysiert das System kontinuierlich Ausführungsprotokolle, bewertet die Leistung in neun Dimensionen und entfernt ungenutzte Skills. Dieser robuste Kreislauf garantiert, dass nur Openclaw Skills höchster Qualität in Ihrer Produktionsumgebung verbleiben, wodurch Rauschen reduziert und Rechenressourcen optimiert werden.
Skill Evolution Loop Anwendungsfälle
- Kontinuierliche Erkennung undokumentierter agent-Workflows zur Generierung optimierter Openclaw Skills.
- Automatisierte Qualitätskontrolle und Bewertung generierter Skills anhand einer mehrdimensionalen Bewertungsmatrix.
- Automatische Bereinigung (Garbage Collection) veralteter oder ungenutzter Openclaw Skills, um die Laufzeitumgebung sauber zu halten.
- Standardisierung der Dokumentation und Bereitstellung von Workflows über lokale Umgebungen, GitHub-Repositories und ClawHub hinweg.
So funktioniert Skill Evolution Loop
- Perception: Das System führt einen täglichen cron job aus, der Benutzersitzungsprotokolle scannt, um Instanzen zu isolieren, in denen die AI funktionale Tools wie Terminalbefehle, Dateimanipulationen oder Browser-Aktionen ausgeführt hat.
- Whitelist & Protection Check: Die gescannten Instanzen werden mit einer Whitelist von über 20 spezialisierten Domänen und geschützten cron jobs abgeglichen. Bestehende Domänen werden ignoriert, um Duplikate zu vermeiden.
- Candidate Selection: Das Tool generiert einen strukturierten Kandidatenbericht, der potenzielle neue Workflows detailliert beschreibt, anstatt sofortige Änderungen vorzunehmen, um Produktions-Workflows zu schützen.
- Manual Verification & Distillation: Nach Bestätigung durch den Administrator verarbeitet die Destillations-Engine die Kandidatenberichte, führt eine 9-dimensionale Bewertung durch und strukturiert den Workflow.
- Garbage Collection: Veraltete automatisierte Skills, die seit über 30 Tagen nicht mehr ausgelöst wurden, werden automatisch markiert und bereinigt, um eine leistungsstarke Datenbank zu erhalten.
Skill Evolution Loop Einrichtung
Die Bereitstellung dieses Frameworks zur Verwaltung Ihrer Openclaw Skills erfordert die Konfiguration des lokalen Ausführungsskripts, der Umgebungs-Synchronisationsziele und die Einrichtung des geplanten cron runners.
# Scannen von Sitzungsprotokollen zur Identifizierung neuer Workflow-Kandidaten ohne Modifikationen
python3 engine.py detect
# Ausführung des geplanten automatisierten Laufs (generiert nur den Kandidatenbericht)
python3 engine.py run --auto
# Manuelles Ausführen der Destillation und Erstellen von Openclaw Skills nach Überprüfung
python3 engine.py run
# Vorschau der veralteten Skills, die aus der Datenbank entfernt werden
python3 engine.py gc --dry-run
# Ausführen der Garbage Collection zum Entfernen nicht genutzter Dateien
python3 engine.py gc
# Überprüfen des aktuellen Engine-Status und der Metrik-Indikatoren
python3 engine.py status
Skill Evolution Loop Datenschema & Taxonomie
Der Skill Evolution Loop stützt sich auf strukturierte markdown-Konfigurationsdateien, um die Metriken und Bereitstellungszustände von Openclaw Skills zu definieren.
| Kern-Artefakte | Pfad / Referenz | Zweck |
|---|---|---|
| Geschützte Jobs | references/protected-cron-jobs.md |
Enthält kritische cron jobs und Prompts, die vor automatischer Löschung oder Modifikation geschützt sind (z. B. tägliche AI- und Skill-Berichte). |
| Whitelist-Konfiguration | references/whitelist-domains.md |
Listet 20+ professionelle Domänen auf (z. B. E-Mail, Info-Map, PDF-Verarbeitung), die von der automatischen Generierung ausgenommen sind. |
| Wettbewerbsanalyse | references/clawhub-competitive-intel.md |
Workflow-Benchmarks zum Vergleich generierter Skills mit Marktstandards auf ClawHub. |
| Lokale Bereitstellung | ~/.hermes/skills/devops/workflow-engine/ |
Zielverzeichnis für die lokale Entwicklungsausführung kompilierter Skills. |
9-Dimensionale Qualitätsmetriken
Jeder generierte Skill muss eine strenge Qualitätsprüfung bestehen. Jeder Score unter 7 Punkten löst automatisch Selbstoptimierungsroutinen aus.
- Trigger Coverage: Stellt eine hohe Keyword-Zuordnung für natürliche Auslöser sicher.
- Workflow Clarity: Validiert logische Abläufe und Fehler-Fallbacks.
- Degradation Strategies: Fallback-Protokolle für fehlgeschlagene Aufgaben.
- Description Quality: Bewertet die Vollständigkeit der Beschreibung mittels mehrzeiliger YAML-Syntax.
- Sample Completeness: Überprüft das Vorhandensein realistischer Ausführungsprotokolle.
- Error Handling: Standardisiert Mechanismen zur Fehlerbehandlung.
- Document Structure: Validiert die strikte Kompatibilität mit YAML- und Markdown-Parsern.
- Testability: Überprüft das Vorhandensein von Testbefehlen.
- Reusability: Bewertet Code-Abstraktion und modulare Auslöser.
Skill Evolution Loop Erweiterte Funktionen
- Multi-Platform Sync Protocol: Aktualisiert gleichzeitig lokalen Speicher, Haupt-GitHub-Repositories, die ClawHub-Registry via CLI und Remote-Knoten via Secure Copy (SCP), um Openclaw Skills überall auf dem neuesten Stand zu halten.
- Four-Tier Safety Shield: Schützt Entwicklungspipelines durch die Durchsetzung von Whitelists, manuellen Freigaben, aktiver Ausführungsfilterung und sicherer automatisierter Bereinigung.
- Darwin-Based Self-Optimizing Engine: Nutzt den Darwin-Feedback-Mechanismus, um markdown-Header neu zu schreiben und Auslöser zu aktualisieren, um die Suchübereinstimmung in Laufzeit-agents zu maximieren.
- Cron Protection Guardrails: Integrierte System-Sperren garantieren, dass hochpriorisierte Routinen (IDs:
2484808d514f,667d07607cf2) unberührt bleiben, wobei Fehler direkt an Administratoren protokolliert werden.
SKILL.md
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