Un motor de evolución de ciclo cerrado automatizado que descubre, refina y realiza garbage collection continuamente de Openclaw Skills basado en el rendimiento real del agent.
Instalar y Descargar
1. ClawHub CLI
La forma más rápida de instalar una habilidad directamente desde el registro.
npx clawhub@latest install skill-evolution-loop
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 skill-evolution-loop 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 Skill Evolution Loop?
El Skill Evolution Loop v2 es una herramienta avanzada de orquestación DevOps diseñada para gestionar el ciclo de vida completo de las Openclaw Skills. Utilizando una arquitectura multi-agent compuesta por Nuwa, Darwin y el workflow-engine, este framework automatiza el escaneo, análisis y refinamiento de las interacciones del AI agent. Al filtrar conversaciones inactivas y rastrear ejecuciones reales de herramientas, el motor destila el uso en el mundo real en skills de nivel de producción con una sobrecarga manual mínima.
Este proceso asegura que tu AI agent se mantenga eficiente y ágil. En lugar de redactar archivos de skill manualmente, el sistema analiza continuamente los registros de ejecución, puntúa el rendimiento en nueve dimensiones y poda las skills no utilizadas. Este ciclo robusto garantiza que solo las Openclaw Skills de mayor calidad persistan en tu entorno de producción, reduciendo el ruido y optimizando los recursos computacionales.
Casos de uso de Skill Evolution Loop
- Descubrimiento continuo de flujos de trabajo del agent no documentados para generar Openclaw Skills optimizadas.
- Control de calidad automatizado y calificación de skills generadas utilizando un criterio de puntuación multidimensional.
- Limpieza automática (garbage collection) de Openclaw Skills obsoletas o no utilizadas para mantener el runtime limpio.
- Estandarización de la documentación y despliegue de flujos de trabajo en entornos locales, repositorios de GitHub y ClawHub.
Cómo funciona Skill Evolution Loop
- Perception: El sistema ejecuta un cron job diario que escanea los registros de sesión del usuario para aislar instancias donde la AI ejecutó herramientas funcionales, como comandos de terminal, manipulaciones de archivos o acciones de navegador.
- Whitelist & Protection Check: Las instancias escaneadas se comparan con una whitelist de más de 20 dominios especializados y cron jobs protegidos. Se ignoran los dominios preexistentes para evitar duplicaciones.
- Candidate Selection: La herramienta genera un informe de candidatos estructurado que detalla posibles nuevos flujos de trabajo en lugar de realizar modificaciones inmediatas, protegiendo los flujos de trabajo de producción.
- Manual Verification & Distillation: Tras la confirmación del administrador, el motor de destilación procesa los informes de candidatos, ejecuta una evaluación de 9 dimensiones y estructura el flujo de trabajo.
- Garbage Collection: Las skills automatizadas obsoletas que no se han activado en más de 30 días se marcan automáticamente y se limpian, manteniendo una base de datos de alto rendimiento.
Configuración de Skill Evolution Loop
Desplegar este framework para gestionar tus Openclaw Skills implica configurar el script de ejecución local, los objetivos de sincronización del entorno y configurar el cron runner programado.
# Escanear registros de sesión para identificar nuevos candidatos a flujo de trabajo sin modificaciones
python3 engine.py detect
# Ejecutar ejecución automatizada programada (genera solo el informe de candidatos)
python3 engine.py run --auto
# Ejecutar destilación y build de Openclaw Skills manualmente tras la revisión
python3 engine.py run
# Previsualizar qué skills obsoletas serán eliminadas de la base de datos
python3 engine.py gc --dry-run
# Ejecutar garbage collection para eliminar archivos no utilizados
python3 engine.py gc
# Verificar el estado actual del motor e indicadores de métricas
python3 engine.py status
Esquema de datos y taxonomía de Skill Evolution Loop
El Skill Evolution Loop depende de archivos de configuración markdown estructurados para definir las métricas y estados de despliegue de las Openclaw Skills.
| Artefactos Clave | Ruta / Referencia | Propósito |
|---|---|---|
| Jobs Protegidos | references/protected-cron-jobs.md |
Contiene cron jobs críticos y prompts inmunes a la eliminación o modificación automatizada (ej: Informes Diarios de AI y Skills). |
| Configuración de Whitelist | references/whitelist-domains.md |
Enumera más de 20 dominios profesionales (ej: correo, info-map, manejo de PDF) excluidos de la generación automática. |
| Inteligencia Competitiva | references/clawhub-competitive-intel.md |
Benchmarks de flujo de trabajo que comparan skills generadas con estándares de mercado en ClawHub. |
| Despliegue Local | ~/.hermes/skills/devops/workflow-engine/ |
Directorio de destino para la ejecución de desarrollo local de skills compiladas. |
Métricas de Calidad de 9 Dimensiones
Cada skill generada debe superar una estricta verificación de calidad. Cualquier puntuación inferior a 7 puntos activa automáticamente rutinas de auto-optimización.
- Trigger Coverage: Garantiza un alto mapeo de palabras clave para disparadores de ejecución naturales.
- Workflow Clarity: Valida la progresión lógica y los fallbacks de error.
- Degradation Strategies: Protocolos de fallback para tareas fallidas.
- Description Quality: Evalúa la integridad de la descripción usando sintaxis YAML de múltiples líneas.
- Sample Completeness: Verifica la presencia de registros de ejecución realistas.
- Error Handling: Estandariza mecanismos de captura de errores.
- Document Structure: Valida la compatibilidad estricta con analizadores YAML y Markdown.
- Testability: Verifica la presencia de comandos de prueba.
- Reusability: Evalúa la abstracción del código y los disparadores modulares.
Funciones avanzadas de Skill Evolution Loop
- Multi-Platform Sync Protocol: Actualiza simultáneamente el almacenamiento local, repositorios principales de GitHub, registro de ClawHub vía CLI y nodos remotos vía Secure Copy (SCP) para mantener las Openclaw Skills en todas partes.
- Four-Tier Safety Shield: Protege pipelines de desarrollo aplicando whitelists, aprobaciones humanas, filtrado de ejecución activa y purga automatizada segura.
- Darwin-Based Self-Optimizing Engine: Aprovecha el mecanismo de feedback de Darwin para reescribir encabezados markdown de destino y actualizar disparadores para maximizar la coincidencia de búsqueda en agents de runtime.
- Cron Protection Guardrails: Bloqueos de sistema integrados que garantizan que las rutinas de alta prioridad (IDs:
2484808d514f,667d07607cf2) permanezcan intactas, registrando errores directamente para los administradores.
SKILL.md
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