Uma meta-skill sofisticada que permite aos agentes de IA melhorar suas próprias capacidades autonomamente por meio de análise de execução orientada por feedback.
Instalar e Baixar
1. ClawHub CLI
A maneira mais rápida de instalar uma habilidade diretamente do registro.
npx clawhub@latest install auto-skill-evolver-1-5-1
2. Instalação Manual
Copie a pasta da habilidade para um desses locais
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ Prioridade: Espaço de Trabalho > Local > Integrado
3. Instalação do Prompt
Copie este prompt para o OpenClaw para instalá-lo automaticamente.
Ajude-me a instalar o auto-skill-evolver-1-5-1 usando o Clawhub. Se o Clawhub não estiver instalado, instale-o primeiro (npm i -g clawhub).
Prefere baixar?
Obtenha os arquivos originais da habilidade em um arquivo ZIP.
O que é Auto Skill Evolver?
O Auto Skill Evolver é um meta-utilitário projetado para fechar o ciclo de feedback para agentes de IA. Ele funciona como um otimizador especializado que observa como um agente executa uma tarefa, avalia os logs de execução (traces) e, em seguida, reescreve a definição da skill subjacente para corrigir erros ou melhorar o desempenho. Ao tratar as skills como documentos vivos, esta ferramenta garante que sua biblioteca de Openclaw Skills permaneça afiada e se adapte a casos extremos encontrados durante o uso no mundo real.
A skill é construída com uma mentalidade de segurança em primeiro lugar, empregando escritas atômicas e uma lista de permissões (whitelisting) rigorosa de seções para garantir que apenas as partes pretendidas de um arquivo de skill sejam modificadas. Ela preenche a lacuna entre as atualizações manuais de desenvolvedores e a evolução autônoma do agente, fornecendo uma estrutura robusta para implantação contínua de skills com aprovação humana (human-in-the-loop).
Casos de uso do Auto Skill Evolver
- Ajuste de desempenho iterativo para tarefas complexas de codificação ou pesquisa onde os prompts iniciais podem falhar.
- Automação da geração de exemplos de uso refinados com base em traces de execução do mundo real.
- Definições de skill de autocura que se adaptam a alterações em APIs externas ou interfaces de linha de comando.
- Gerenciamento e aprovação de melhorias propostas por agentes via interfaces de chat móvel usando Openclaw Skills.
Como o Auto Skill Evolver funciona
- O agente executa uma tarefa alvo usando sua definição de skill atual.
- Traces de execução e feedback do usuário são capturados em arquivos de log locais.
- Um subagente otimizador especializado analisa o trace para identificar gargalos ou falhas.
- O otimizador gera uma proposta para um arquivo SKILL.md atualizado.
- Scanners de segurança integrados verificam a proposta em busca de comandos de alto risco ou marcadores de prompt injection.
- Uma proposta formal é criada, exigindo um token de aprovação humano (hash ou um sim interativo).
- Após a aprovação, a skill é atualizada atomicamente e um backup versionado é armazenado para segurança.
Configuração do Auto Skill Evolver
Certifique-se de ter Python 3.8+ e o OpenClaw CLI instalados. Para começar a otimizar uma skill, use o loop de treinamento:
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
Para gatilhos baseados em chat, verifique se seu ambiente pode encaminhar intenções de linguagem natural para o script optimize_skill.py.
Esquema de Dados e Taxonomia de Auto Skill Evolver
A skill gerencia seu ciclo de vida por meio de um diretório estruturado e sistema de arquivos dentro da raiz das Openclaw Skills alvo:
| Arquivo/Diretório | Objetivo |
|---|---|
SKILL.md |
A definição de skill primária sendo otimizada. |
.skill_versions/ |
Armazena backups históricos da skill para restauração. |
.proposed |
O arquivo de preparação para a nova versão da skill antes da aprovação. |
.proposed.meta.json |
Armazena metadados da proposta, incluindo hashes SHA256 e níveis de risco. |
.secure_workspace/ |
Um diretório isolado para processamento temporário de traces e verificações de segurança. |
Recursos avançados do Auto Skill Evolver
- Reconhecimento de intenção multilíngue com suporte a gatilhos de conversação em inglês e chinês.
- Sistema de controle de versão abrangente permitindo reversões instantâneas para qualquer estado anterior.
- Fluxo de trabalho de proposta em primeiro lugar que impõe um portão de segurança obrigatório com participação humana (human-in-the-loop).
- Whitelisting seguro de seções para proteger o frontmatter central da skill e metadados contra modificações acidentais.
- Modo de saída JSON legível por máquina para integração perfeita com painéis de agentes móveis e UIs.
SKILL.md
Carregamento
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