Un moteur d'évolution en boucle fermée automatisé qui découvre, affine et nettoie en continu les Openclaw Skills en fonction des performances réelles de l'agent.
Installer & Télécharger
1. ClawHub CLI
Le moyen le plus rapide d'installer une compétence directement depuis le registre.
npx clawhub@latest install skill-evolution-loop
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 skill-evolution-loop 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 Skill Evolution Loop ?
Le Skill Evolution Loop v2 est un outil d'orchestration DevOps avancé conçu pour gérer le cycle de vie complet des Openclaw Skills. Utilisant une architecture multi-agent composée de Nuwa, Darwin et le workflow-engine, ce framework automatise l'analyse, le raffinement et le nettoyage des interactions de l'AI agent. En filtrant les conversations inactives et en suivant les exécutions réelles des outils, le moteur distille l'usage réel en skills de niveau production avec un minimum d'intervention manuelle.
Ce processus garantit que votre AI agent reste léger et hautement efficace. Plutôt que de rédiger manuellement les fichiers de skill, le système analyse en continu les logs d'exécution, note les performances sur neuf dimensions et élague les skills inutilisées. Ce cycle robuste garantit que seules les Openclaw Skills de la plus haute qualité persistent dans votre environnement de production, réduisant le bruit et optimisant les ressources de calcul.
Cas d'utilisation de Skill Evolution Loop
- Découverte continue de flux de travail non documentés de l'agent pour générer des Openclaw Skills optimisées.
- Contrôle qualité automatisé et classement des skills générées à l'aide d'une grille de notation multidimensionnelle.
- Nettoyage automatique (garbage collection) des Openclaw Skills obsolètes ou inutilisées pour garder le runtime propre.
- Standardisation de la documentation et du déploiement des flux de travail entre les environnements locaux, les dépôts GitHub et ClawHub.
Comment fonctionne Skill Evolution Loop
- Perception: Le système exécute une tâche cron quotidienne qui scanne les logs de session utilisateur pour isoler les instances où l'AI a exécuté des outils fonctionnels, tels que des commandes terminales, des manipulations de fichiers ou des actions de navigateur.
- Whitelist & Protection Check: Les instances scannées sont comparées à une whitelist de plus de 20 domaines spécialisés et tâches cron protégées. Les domaines préexistants sont ignorés pour éviter les duplications.
- Candidate Selection: L'outil génère un rapport de candidats structuré détaillant les nouveaux flux de travail potentiels au lieu d'effectuer des modifications immédiates, protégeant ainsi les flux de production.
- Manual Verification & Distillation: Après confirmation de l'administrateur, le moteur de distillation traite les rapports, exécute une évaluation à 9 dimensions et structure le flux de travail.
- Garbage Collection: Les skills automatisées obsolètes qui n'ont pas été déclenchées depuis plus de 30 jours sont automatiquement marquées et nettoyées, maintenant une base de données performante.
Configuration de Skill Evolution Loop
Déployer ce framework pour gérer vos Openclaw Skills implique de configurer le script d'exécution local, les cibles de synchronisation de l'environnement et de configurer le cron runner planifié.
# Scanner les logs de session pour identifier de nouveaux flux de travail sans modifications
python3 engine.py detect
# Exécuter le lancement automatisé planifié (génère uniquement le rapport de candidats)
python3 engine.py run --auto
# Lancer la distillation et la construction des Openclaw Skills manuellement après examen
python3 engine.py run
# Prévisualiser les skills obsolètes qui seront purgées de la base de données
python3 engine.py gc --dry-run
# Exécuter le garbage collection pour supprimer les fichiers inutilisés
python3 engine.py gc
# Vérifier l'état actuel du moteur et les indicateurs de métriques
python3 engine.py status
Schéma de données et taxonomie de Skill Evolution Loop
Le Skill Evolution Loop repose sur des fichiers de configuration markdown structurés pour définir les métriques et les états de déploiement des Openclaw Skills.
| Artefacts Clés | Chemin / Référence | Objectif |
|---|---|---|
| Tâches Protégées | references/protected-cron-jobs.md |
Contient les tâches cron critiques et les prompts immunisés contre la suppression ou modification automatique (ex : rapports quotidiens d'AI et de Skills). |
| Configuration Whitelist | references/whitelist-domains.md |
Énumère plus de 20 domaines professionnels (ex : email, info-map, gestion de PDF) exclus de la génération automatique. |
| Intelligence Concurrentielle | references/clawhub-competitive-intel.md |
Benchmarks de flux de travail comparant les skills générées aux standards du marché sur ClawHub. |
| Déploiement Local | ~/.hermes/skills/devops/workflow-engine/ |
Répertoire cible pour l'exécution en développement local des skills compilées. |
Métriques de Qualité à 9 Dimensions
Chaque skill générée doit passer un contrôle qualité strict. Tout score inférieur à 7 points déclenche automatiquement des routines d'auto-optimisation.
- Trigger Coverage: Garantit un mappage élevé des mots-clés pour les déclencheurs d'exécution naturels.
- Workflow Clarity: Valide la progression logique et les mécanismes de repli (fallback).
- Degradation Strategies: Protocoles de repli pour les tâches échouées.
- Description Quality: Évalue l'exhaustivité de la description en utilisant la syntaxe YAML multiligne.
- Sample Completeness: Vérifie la présence de logs d'exécution réalistes.
- Error Handling: Standardise les mécanismes de capture d'erreurs.
- Document Structure: Valide la compatibilité stricte avec les parseurs YAML et Markdown.
- Testability: Vérifie la présence de commandes de test.
- Reusability: Évalue l'abstraction du code et les déclencheurs modulaires.
Fonctionnalités avancées de Skill Evolution Loop
- Multi-Platform Sync Protocol: Met à jour simultanément le stockage local, les dépôts GitHub principaux, le registre ClawHub via CLI et les nœuds distants via Secure Copy (SCP) pour maintenir les Openclaw Skills partout.
- Four-Tier Safety Shield: Protège les pipelines de développement en appliquant des whitelists, des approbations humaines, un filtrage actif des exécutions et une purge automatisée sécurisée.
- Darwin-Based Self-Optimizing Engine: Exploite le mécanisme de feedback Darwin pour réécrire les en-têtes markdown cibles et mettre à jour les déclencheurs afin de maximiser la correspondance de recherche pour les agents de runtime.
- Cron Protection Guardrails: Verrous système intégrés garantissant que les routines de haute priorité (IDs:
2484808d514f,667d07607cf2) restent intactes, journalisant les erreurs directement pour les administrateurs.
SKILL.md
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