Un marco de retroalimentación recursiva que permite a los agentes de IA registrar errores, correcciones y nuevos conocimientos para mejorar el rendimiento futuro.
Instalar y Descargar
1. ClawHub CLI
La forma más rápida de instalar una habilidad directamente desde el registro.
npx clawhub@latest install feihong-self-improving-agent
2. Instalación manual
Copia la carpeta de la habilidad a una de estas ubicaciones
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ Prioridad: Espacio de trabajo > Local > Integrado
3. Instalación del prompt
Copia este prompt en OpenClaw para instalarlo automáticamente.
Ayúdame a instalar feihong-self-improving-agent usando Clawhub. Si Clawhub no está instalado, instálalo primero (npm i -g clawhub).
¿Prefieres descargar?
Obtén los archivos originales de la habilidad en un archivo ZIP.
¿Qué es Self-Improvement Skill?
La Self-Improvement Skill es un marco técnico diseñado para proporcionar a los agentes de codificación de IA un bucle de retroalimentación recursivo duradero. Al capturar sistemáticamente fallos de comando, correcciones de usuarios y lagunas de conocimiento en archivos markdown estructurados, los agentes pueden evitar repetir errores pasados y refinar su toma de decisiones con el tiempo. Esta skill es un componente fundamental del ecosistema Openclaw Skills, lo que garantiza que cada sesión contribuya a la inteligencia y fiabilidad a largo plazo del espacio de trabajo del desarrollador.
Cierra la brecha entre las sesiones de chat efímeras y la memoria permanente del proyecto al proporcionar una vía para promover insights en archivos de configuración de alto nivel como CLAUDE.md o SOUL.md. Ya sea que se utilice para proyectos individuales o en un espacio de trabajo global, esta skill transforma a los agentes de herramientas estáticas en colaboradores en evolución que aprenden de cada interacción.
Casos de uso de Self-Improvement Skill
- Cuando un comando de terminal u operación falla inesperadamente durante una tarea de desarrollo.
- Cuando un usuario corrige la lógica de un agente o proporciona un contexto de proyecto actualizado.
- Cuando un agente descubre una mejor práctica más eficiente para un patrón de codificación recurrente.
- Cuando un usuario solicita una capacidad o característica que no existe actualmente en el kit de herramientas del agente.
- Antes de comenzar una nueva tarea importante para revisar los aprendizajes y errores pasados específicos del proyecto.
Cómo funciona Self-Improvement Skill
- Detección: El agente identifica una oportunidad de aprendizaje, como una corrección manual del usuario, un error de herramienta o una laguna de conocimiento desactualizada.
- Registro: El agente añade una entrada estructurada al archivo apropiado en el directorio .learnings/ utilizando un formato de ID TYPE-YYYYMMDD-XXX específico.
- Seguimiento: Los problemas se rastrean con estados como pending, in_progress o resolved para gestionar la deuda técnica y el ciclo de vida de mejora.
- Promoción: Los insights ampliamente aplicables se destilan y se mueven a archivos de memoria de proyecto permanentes como CLAUDE.md o AGENTS.md.
- Extracción: Los patrones reutilizables de alto valor se convierten en Openclaw Skills independientes mediante scripts de extracción automatizados.
Configuración de Self-Improvement Skill
Para comenzar con esta skill en su entorno, utilice los siguientes comandos:
Instalación a través de ClawdHub (Recomendado):
clawdhub install self-improving-agent
Instalación manual:
git clone https://github.com/peterskoett/self-improving-agent.git ~/.openclaw/skills/self-improving-agent
Inicializar espacio de trabajo:
mkdir -p ~/.openclaw/workspace/.learnings
Habilitar Hooks:
openclaw hooks enable self-improvement
Esquema de datos y taxonomía de Self-Improvement Skill
La skill organiza los datos en un directorio .learnings/ dedicado con tres archivos de registro principales. Cada entrada utiliza un schema estandarizado para garantizar la compatibilidad entre las Openclaw Skills.
| Archivo | Propósito | Campos clave de metadatos |
|---|---|---|
LEARNINGS.md |
Correcciones, lagunas de conocimiento y mejores prácticas. | Area, Priority, Pattern-Key, Source |
ERRORS.md |
Fallos de comando y stack traces. | Reproducible, Context, Suggested Fix |
FEATURE_REQUESTS.md |
Capacidades del agente solicitadas por el usuario. | Complexity, User Context, Frequency |
Todas las entradas tienen marca de tiempo y se les asigna un ID único para facilitar la búsqueda basada en grep y las referencias cruzadas entre sesiones.
Funciones avanzadas de Self-Improvement Skill
- Integración automática de Hooks: Scripts como activator.sh y error-detector.sh proporcionan recordatorios en tiempo real y registro automático de fallos de terminal.
- Comunicación entre sesiones: Aproveche las herramientas session_send y session_history para compartir aprendizajes entre agentes activos en el entorno Openclaw Skills.
- Pipeline de extracción de skills: Scripts de ayuda automatizados para transformar los aprendizajes específicos del proyecto en skills de agente independientes y reutilizables siguiendo la especificación oficial.
- Detección de patrones recurrentes: Lógica avanzada para rastrear la frecuencia de problemas específicos y activar la promoción automática al system prompt una vez que se alcanza un umbral de recurrencia.
- Objetivos de promoción: Integración perfecta para actualizar los archivos SOUL.md y TOOLS.md para refinar la personalidad del agente y las pautas de uso de herramientas.
SKILL.md
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