繰り返されるパターン、ユーザーの修正、および繰り返されるツールシーケンスを特定し、それらを永続的で再利用可能な AI 機能として体系化するために設計されたメタスキルです。
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-learner
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-learner 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 Learner とは？
Skill Learner は、Openclaw Skills を使用して AI エージェントを単なる実行者からパターン認識者へと進化させるための開発者向け戦略ユーティリティです。セッション履歴を分析して、ユーザーが同じ指示を複数回提供したときや、特定のツール呼び出しシーケンスが一貫して成功または失敗につながるときを検出することにより、メタ認知に焦点を当てます。
これらの観察を形式化することで、Skill Learner は AI が単にタスクを完了するだけでなく、基盤となる手順ロジックを学習することを確実にします。これにより、ユーザーのテクニカルデットと認知負荷が軽減され、Openclaw Skills は時間の経過とともに自律性と信頼性が向上します。
Skill Learner のユースケース
- 毎回同じ手動セットアップ手順を必要とするプロジェクト固有のワークフローの標準化。
- 修正を永続的な運用ルールとして体系化することにより、頻繁なユーザー修正を削減。
- 複雑なマルチツールシーケンスを、合理化され文書化されたスキルパターンに変換。
- 既存の Openclaw Skills における共通の失敗ポイントを特定し、ターゲットを絞った改善を提案。
Skill Learner の仕組み
- パターン検出: エージェントは、類似したタスク要求や同一のユーザーフィードバックなど、繰り返される信号がないか環境を監視します。
- 戦略の選択: システムは、そのパターンが新しいスタンドアロンスキル、既存スキルの更新、または単純なローカルワークスペースルールに値するかどうかを判断します。
- 抽出: 会話のノイズからコアロジック、トリガー、および必要な参照スクリプトを抽出します。
- 構造的な推奨: エージェントは、基本的な SKILL.md ファイルから完全なスクリプトバックアップモジュールまで、最も無駄のない実装を定義します。
- レポート: 観察されたパターンと推奨される技術的な進め方を詳述した明確な要約が生成されます。
Skill Learner のセットアップ
Skill Learner をエージェントディレクトリに統合するには、スキル定義がアクティブなスキルパスに配置されていることを確認してください。
# スキルディレクトリに移動
cd path/to/your/agent/skills
# スキル定義を作成
touch skill-learner.md
エージェントが繰り返される手動のオーバーヘッドを検出したときにいつでもこのロジックを呼び出せるように、システムプロンプトに Skill Learner の設定を追加してください。
Skill Learner のデータスキーマとタクソノミー
Skill Learner は、Openclaw Skills 実装間での一貫性を確保するために、調査結果を構造化されたレポートにまとめます。
| コンポーネント | 説明 |
|---|---|
| 観察されたパターン | 特定の反復または繰り返されるユーザー修正の詳細。 |
| バリュープロポジション | このスキルが防止する特定の無駄、エラー、または遅延について説明します。 |
| 推奨されるアクション | 出力を「新しいスキル」、「改善されたスキル」、または「ローカルルール」として分類します。 |
| 最小限のスキルの形状 | 必要なファイル（例：SKILL.md、bash スクリプト、または JSON schemas）をリストします。 |
Skill Learner の高度な機能
- 漸進的なスキルの進化: 冗長なドキュメントを作成する代わりに、既存の Openclaw Skills にシームレスにパッチを適用します。
- ヒューリスティックフィルタリング: 作成を推奨する前に、実際の再利用可能なパターンの証拠を要求することで「スキルの肥大化」を防ぎます。
- マルチレベルの実装: 軽量なローカル運用ルールから、複雑でスクリプトが統合された自動化されたワークフローまで、あらゆるものをサポートします。
SKILL.md
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