AI 에이전트가 오류를 기록하고, 사용자 수정을 추적하며, 영구적인 프로젝트 메모리를 통해 진화할 수 있도록 하는 재귀적 학습 프레임워크입니다.
설치 및 다운로드
1. ClawHub CLI
레지스트리에서 스킬을 바로 설치하는 가장 빠른 방법입니다.
npx clawhub@latest install learning-agent
2. 수동 설치
스킬 폴더를 다음 위치 중 하나로 복사하세요
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ 우선순위: 워크스페이스 > 로컬 > 번들
3. 프롬프트 설치
이 프롬프트를 OpenClaw에 복사하면 자동으로 설치됩니다.
Clawhub를 사용해서 learning-agent 설치를 도와줘. Clawhub가 설치되어 있지 않다면 먼저 설치해 줘 (npm i -g clawhub).
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Self-Improvement Skill란 무엇인가요?
Self-Improvement 기술은 AI 코딩 에이전트를 위해 설계된 정교한 재귀적 피드백 루프입니다. 에이전트가 자신의 실수를 인정하고, 사용자의 피드백을 캡처하며, 새로운 기술적 통찰력을 실시간으로 문서화할 수 있는 구조화된 방법론을 제공합니다. 로그를 위한 전용 디렉토리를 활용함으로써, 이 기술은 세션 사이에 귀중한 교훈이 유실되지 않도록 보장하며, 일회성 수정을 영구적인 조직 지식으로 전환합니다.
Openclaw Skills와 원활하게 작동하도록 구축된 이 도구는 에이전트가 고가치 학습 내용을 CLAUDE.md 또는 SOUL.md와 같은 핵심 프로젝트 파일로 승격시킬 수 있도록 합니다. 이 아키텍처는 오류의 반복을 방지하고 에이전트의 동작이 시간이 지남에 따라 개발자의 선호도 및 프로젝트별 컨벤션과 점점 더 일치하도록 합니다.
Self-Improvement Skill 활용 사례
- 터미널 명령 또는 빌드 작업이 예기치 않게 실패하고 근본 원인 문서화가 필요한 경우.
- 개발자가 에이전트의 로직이나 코드 스타일을 수정하여 지속적인 동작 변경이 필요한 경우.
- 에이전트가 향후 업데이트를 위해 추적해야 할 오래된 API나 지식 격차를 식별하는 경우.
- 사용자가 현재 에이전트의 역량 세트에 존재하지 않는 반복적인 기능을 요청하는 경우.
- 복잡한 디버깅 세션에서 코드베이스 전체에 표준화되어야 할 '모범 사례'가 도출된 경우.
Self-Improvement Skill 작동 원리
- 에이전트는 명령 실패, 사용자 수정 또는 발견된 모범 사례와 같은 트리거를 감지합니다.
- 에이전트는 고유 ID(예: LRN-YYYYMMDD-XXX)를 가진 구조화된 항목을 생성하고 이를 .learnings 폴더의 관련 markdown 파일에 추가합니다.
- 기록된 항목에는 우선순위, 영역(프런트엔드, 백엔드 등) 및 재발 횟수를 포함한 메타데이터가 할당됩니다.
- 정기적인 검토 또는 세션 시작 중에 에이전트는 과거의 실수를 반복하지 않기 위해 기존 로그를 스캔합니다.
- 고가치 및 광범위하게 적용 가능한 학습 내용은 영구 작업 영역 파일로 승격되어 에이전트의 글로벌 동작에 영향을 미칩니다.
Self-Improvement Skill 설정 가이드
권장되는 Openclaw Skills 구성을 시작하려면 다음 명령을 사용하십시오.
# Install via ClawdHub
clawdhub install self-improving-agent
# Create the required directory structure
mkdir -p ~\/.openclaw\/workspace\/.learnings
# Optional: Enable automatic hooks for reminders
openclaw hooks enable self-improvement
Self-Improvement Skill 데이터 스키마 및 분류 체계
이 기술은 세 개의 주요 전문 markdown 파일을 사용하여 .learnings\/ 디렉토리 내에서 데이터를 구성합니다.
| 파일 | 용도 | 주요 메타데이터 |
|---|---|---|
LEARNINGS.md |
수정 사항, 지식 격차 및 모범 사례. | Area, Pattern-Key, Source |
ERRORS.md |
명령 실패 및 스택 추적 로그. | Reproducible, Related Files |
FEATURE_REQUESTS.md |
사용자 요청 기능 및 제안. | Complexity, Frequency |
모든 항목은 고유 ID, ISO-8601 타임스탬프, 우선순위 및 상태(보류 중, 해결됨 또는 승격됨)를 포함하는 표준화된 헤더 형식을 따릅니다.
Self-Improvement Skill 고급 기능
- 자동 기술 추출: 반복적이고 해결된 학습 내용을 완전히 새롭고 재사용 가능한 AI 기술로 변환하는 내장 스크립트.
- 패턴 추적: Pattern-Key 시스템을 사용하여 반복되는 문제를 감지하고 카운트하여 시스템적 문제에 대한 우선순위 상향을 트리거합니다.
- 세션 간 통신: session_send 및 session_history를 통해 서로 다른 활성 에이전트 세션 간에 학습 내용을 공유하는 도구.
- Hook 통합: 자동 오류 감지 및 학습 프롬프트를 위한 UserPromptSubmit 및 PostToolUse hook을 지원합니다.
- 멀티 에이전트 호환성: Claude Code, Codex 및 GitHub Copilot 통합을 위한 특정 구성이 제공됩니다.
SKILL.md
로드 중
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