実際の agent のパフォーマンスに基づいて Openclaw Skills を継続的に発見、改良、およびガベージコレクションする自動化されたクローズドループ進化エンジンです。
インストール＆ダウンロード
1. ClawHub CLI
レジストリから直接スキルをインストールする最速の方法です。
npx clawhub@latest install skill-evolution-loop
2. 手動インストール
スキルフォルダを以下のいずれかの場所にコピーしてください
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ 優先順位：ワークスペース > ローカル > バンドル
3. プロンプトのインストール
このプロンプトをOpenClawにコピーするだけで、自動的にインストールされます。
Clawhubを使って skill-evolution-loop をインストールして。Clawhubがインストールされていない場合は、先にインストールしてください（npm i -g clawhub）。
ダウンロードをご希望ですか？
ZIPアーカイブで生のスキルファイルを取得します。
Skill Evolution Loop とは？
Skill Evolution Loop v2は、Openclaw Skills の全ライフサイクルを管理するために設計された高度な DevOps オーケストレーションツールです。Nuwa、Darwin、および workflow-engine で構成されるマルチ agent アーキテクチャを活用し、このフレームワークは AI agent のインタラクションのスキャン、分析、改良を自動化します。アイドル状態の会話をフィルタリングし、実際のツール実行を追跡することで、エンジンは実世界の利用状況を本番グレードのスキルに蒸留し、手動のオーバーヘッドを最小限に抑えます。
このプロセスにより、あなたの AI agent は常に無駄なく高効率に保たれます。スキルファイルをマニュアルで作成する代わりに、システムが継続的に実行ログを分析し、9つの次元でパフォーマンスを評価し、使用されていないスキルを整理します。この堅牢なサイクルにより、最高品質の Openclaw Skills だけが本番環境に残ることが保証され、ノイズが減少し、計算リソースが最適化されます。
Skill Evolution Loop のユースケース
- 最適化された Openclaw Skills を生成するための、文書化されていない agent ワークフローの継続的な発見。
- 多次元スコアリング基準を使用した、生成されたスキルの自動品質管理およびグレーディング。
- ランタイムをクリーンに保つための、時代遅れまたは未使用の Openclaw Skills の自動クリーンアップ（ガベージコレクション）。
- ローカル環境、GitHub リポジトリ、ClawHub 間でのワークフローのドキュメントおよびデプロイの標準化。
Skill Evolution Loop の仕組み
- Perception: システムは毎日 cron ジョブを実行し、ユーザーセッションログをスキャンして、AI が端末コマンド、ファイル操作、ブラウザアクションなどの機能的ツールを実行したインスタンスを分離します。
- Whitelist & Protection Check: スキャンされたインスタンスを、20以上の専門ドメインと保護された cron ジョブのホワイトリストと照合します。重複を防ぐため、既存のドメインは無視されます。
- Candidate Selection: このツールは、即座に修正を実行する代わりに、潜在的な新しいワークフローを詳述した構造化候補レポートを生成し、本番ワークフローを保護します。
- Manual Verification & Distillation: 管理者の確認後、蒸留エンジンが候補レポートを処理し、9次元評価を実行してワークフローを構築します。
- Garbage Collection: 30日間トリガーされなかった時代遅れの自動化スキルは、自動的にフラグが立てられクリーンアップされ、高性能なデータベースが維持されます。
Skill Evolution Loop のセットアップ
Openclaw Skills を管理するためにこのフレームワークをデプロイするには、ローカル実行スクリプト、環境同期ターゲット、およびスケジュールされた cron ランナーの設定が必要です。
# 修正なしで新しいワークフロー候補を特定するためにセッションログをスキャン
python3 engine.py detect
# スケジュールされた自動実行を実行（候補レポートのみ生成）
python3 engine.py run --auto
# レビュー後に手動で蒸留を実行し、Openclaw Skills をビルド
python3 engine.py run
# データベースから削除される時代遅れのスキルをプレビュー
python3 engine.py gc --dry-run
# 未使用ファイルを削除するためにガベージコレクションを実行
python3 engine.py gc
# 現在のエンジン状態とメトリクスインジケーターを確認
python3 engine.py status
Skill Evolution Loop のデータスキーマとタクソノミー
Skill Evolution Loop は、構造化された markdown 設定ファイルに依存して、Openclaw Skills のメトリクスとデプロイ状態を定義します。
| キー成果物 | パス / 参照 | 目的 |
|---|---|---|
| 保護されたジョブ | references/protected-cron-jobs.md |
自動削除や修正から免除される重要な cron ジョブとプロンプト（例：日次 AI およびスキルレポート）が含まれます。 |
| ホワイトリスト設定 | references/whitelist-domains.md |
自動生成から除外される20以上の専門ドメイン（例：メール、情報マップ、PDF処理）を列挙します。 |
| 競争情報 | references/clawhub-competitive-intel.md |
生成されたスキルを ClawHub 上の市場標準と比較するワークフローベンチマーク。 |
| ローカルデプロイ | ~/.hermes/skills/devops/workflow-engine/ |
コンパイルされたスキルのローカル開発実行用のターゲットディレクトリ。 |
9次元品質メトリクス
生成されたすべてのスキルは、厳格な品質チェックに合格する必要があります。7点未満のスコアは、自動的に自己最適化ルーチンをトリガーします。
- Trigger Coverage: 自然な実行トリガーのための高いキーワードマッピングを保証。
- Workflow Clarity: 論理的な進行とエラーフォールバックを検証。
- Degradation Strategies: 失敗したタスクのためのフォールバックプロトコル。
- Description Quality: YAML の複数行構文を使用して説明の完全性を評価。
- Sample Completeness: 現実的な実行ログの存在を確認。
- Error Handling: エラーキャッチメカニズムの標準化。
- Document Structure: 厳格な YAML および Markdown パーサーの互換性を検証。
- Testability: テストコマンドの存在を検証。
- Reusability: コードの抽象化とモジュール化されたトリガーを評価。
Skill Evolution Loop の高度な機能
- Multi-Platform Sync Protocol: CLI を介してローカルストレージ、メイン GitHub リポジトリ、ClawHub レジストリを同時に更新し、Secure Copy (SCP) を介してリモートノードを更新することで、あらゆる場所で Openclaw Skills を維持します。
- Four-Tier Safety Shield: ホワイトリスト、手動承認、アクティブな実行フィルタリング、および安全な自動パージを強制することで開発パイプラインを保護します。
- Darwin-Based Self-Optimizing Engine: Darwin フィードバックメカニズムを活用してターゲットの markdown ヘッダーを書き換え、トリガーを更新してランタイム agent の検索一致率を最大化します。
- Cron Protection Guardrails: 高優先度ルーチン（ID:
2484808d514f,667d07607cf2）が変更されないことを保証する組み込みのシステムロックを備え、エラーを管理者に直接ログ記録します。
SKILL.md
ローディング
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特徴*
