Une méta-compétence sophistiquée qui permet aux agents IA d'améliorer leurs propres capacités de façon autonome grâce à une analyse d'exécution basée sur le feedback.
Installer & Télécharger
1. ClawHub CLI
Le moyen le plus rapide d'installer une compétence directement depuis le registre.
npx clawhub@latest install auto-skill-evolver-1-5-1
2. Installation manuelle
Copiez le dossier de la compétence dans l'un de ces emplacements
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ Priorité : Espace de travail > Local > Intégré
3. Installation du prompt
Copiez ce prompt dans OpenClaw pour l'installer automatiquement.
Aide-moi à installer auto-skill-evolver-1-5-1 via Clawhub. Si Clawhub n'est pas installé, installe-le d'abord (npm i -g clawhub).
Vous préférez télécharger ?
Obtenez les fichiers bruts de la compétence dans une archive ZIP.
Qu'est-ce que Auto Skill Evolver ?
Auto Skill Evolver est un méta-utilitaire conçu pour fermer la boucle de feedback des agents IA. Il fonctionne comme un optimiseur spécialisé qui observe comment un agent exécute une tâche, évalue les journaux d'exécution (traces), puis réécrit la définition de la compétence sous-jacente pour corriger des erreurs ou améliorer les performances. En traitant les compétences comme des documents vivants, cet outil garantit que votre bibliothèque Openclaw Skills reste performante et s'adapte aux cas limites rencontrés lors d'une utilisation réelle.
La compétence est construite avec une approche privilégiant la sécurité, utilisant des écritures atomiques et une liste blanche stricte de sections pour garantir que seules les parties prévues d'un fichier de compétence sont modifiées. Elle comble le fossé entre les mises à jour manuelles des développeurs et l'évolution autonome des agents, offrant un cadre robuste pour le déploiement continu des compétences avec une approbation humaine (human-in-the-loop).
Cas d'utilisation de Auto Skill Evolver
- Optimisation itérative des performances pour les tâches complexes de codage ou de recherche où les invites initiales pourraient échouer.
- Automatisation de la génération d'exemples d'utilisation raffinés basés sur des traces d'exécution réelles.
- Définitions de compétences auto-réparatrices qui s'adaptent aux changements d'API externes ou d'interfaces de ligne de commande.
- Gestion et approbation des améliorations proposées par l'agent via des interfaces de chat mobile utilisant Openclaw Skills.
Comment fonctionne Auto Skill Evolver
- L'agent exécute une tâche cible en utilisant sa définition de compétence actuelle.
- Les traces d'exécution et les retours des utilisateurs sont capturés dans des fichiers journaux locaux.
- Un sous-agent optimiseur spécialisé analyse la trace pour identifier les goulots d'étranglement ou les défaillances.
- L'optimiseur génère une proposition pour un fichier SKILL.md mis à jour.
- Des scanners de sécurité intégrés vérifient la proposition à la recherche de commandes à haut risque ou de marqueurs de prompt injection.
- Une proposition formelle est créée, nécessitant un jeton d'approbation humain (hash ou un oui interactif).
- Après approbation, la compétence est mise à jour de manière atomique et une sauvegarde versionnée est stockée pour plus de sécurité.
Configuration de Auto Skill Evolver
Assurez-vous d'avoir Python 3.8+ et le CLI OpenClaw installés. Pour commencer à optimiser une compétence, utilisez la boucle d'entraînement :
python skills/auto-skill-evolver/scripts/train_loop.py \
--skill-path "skills/target-skill/SKILL.md" \
--command "[\"your-agent-command\", \"--task\", \"do the thing\"]" \
--iterations 5 \
--interactive-each-iteration
Pour les déclencheurs basés sur le chat, assurez-vous que votre environnement peut acheminer les intentions en langage naturel vers le script optimize_skill.py.
Schéma de données et taxonomie de Auto Skill Evolver
La compétence gère son cycle de vie via un répertoire structuré et un système de fichiers à la racine des Openclaw Skills cibles :
| Fichier/Répertoire | Objectif |
|---|---|
SKILL.md |
La définition de compétence principale en cours d'optimisation. |
.skill_versions/ |
Stocke les sauvegardes historiques de la compétence pour restauration. |
.proposed |
Le fichier de préparation pour la nouvelle version de la compétence avant approbation. |
.proposed.meta.json |
Stocke les métadonnées de la proposition, y compris les hashs SHA256 et les niveaux de risque. |
.secure_workspace/ |
Un répertoire isolé pour le traitement temporaire des traces et des scans de sécurité. |
Fonctionnalités avancées de Auto Skill Evolver
- Reconnaissance d'intention multilingue prenant en charge les déclencheurs de conversation en anglais et en chinois.
- Système complet de contrôle de version permettant des restaurations instantanées vers n'importe quel état précédent.
- Flux de travail axé sur la proposition imposant une porte de sécurité obligatoire avec intervention humaine (human-in-the-loop).
- Liste blanche de sections sécurisée pour protéger le frontmatter et les métadonnées de la compétence principale contre toute modification accidentelle.
- Mode de sortie JSON lisible par machine pour une intégration transparente avec les tableaux de bord et les UI des agents mobiles.
SKILL.md
Chargement
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