Permite a auto-melhoria contínua para agentes de IA através de reflexão estruturada, rastreamento de erros e gerenciamento de memória.
Instalar e Baixar
1. ClawHub CLI
A maneira mais rápida de instalar uma habilidade diretamente do registro.
npx clawhub@latest install self-reflection
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 self-reflection 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-Reflexão?
A habilidade de Auto-Reflexão é uma ferramenta especializada projetada para facilitar o crescimento a longo prazo e a correção de erros para agentes de IA. Ao utilizar um loop de feedback estruturado, esta habilidade permite que os agentes mantenham uma memória de erros passados e as correções correspondentes. Isso garante que o agente evolua ao longo do tempo, tornando-se mais eficiente e confiável à medida que se integra em vários fluxos de trabalho do Openclaw Skills.
Esta habilidade é particularmente valiosa para projetos complexos e de longa duração, onde manter um registro de 'lições aprendidas' evita a repetição de erros anteriores. Ela aproveita o mecanismo de heartbeat para garantir que a reflexão não seja apenas um pensamento tardio, mas uma parte central do ciclo de vida operacional do agente.
Casos de uso do Auto-Reflexão
- Rastreamento e correção de problemas recorrentes de timeout de API ou tratamento de erros.
- Manutenção de um log de melhorias lógicas para tarefas complexas de codificação.
- Implementação de 'verificações de sanidade' programadas para agentes autônomos durante sessões longas.
- Geração de estatísticas sobre o progresso de aprendizado do agente e confiabilidade ao longo do tempo.
Como o Auto-Reflexão funciona
- O heartbeat do Openclaw Skills é acionado em um intervalo predefinido (ex: 60 minutos).
- O agente lê o arquivo HEARTBEAT.md do workspace e executa o comando de verificação de auto-reflexão.
- Se a verificação retornar um status de ALERT, o agente é solicitado a refletir sobre as atividades recentes.
- O agente lê lições passadas usando o comando read para manter o contexto de melhorias anteriores.
- Novos insights, erros e correções são registrados usando o comando log, que atualiza o arquivo de memória persistente.
- O estado é atualizado e o timer de reflexão é resetado até o próximo intervalo de heartbeat.
Configuração do Auto-Reflexão
Para instalar e configurar a habilidade de Auto-Reflexão, certifique-se de ter as dependências necessárias (jq e date) instaladas em seu sistema.
# Verifique a instalação checando se a reflexão é devida
self-reflection check
# Registre uma reflexão inicial para testar o sistema
self-reflection log "setup" "manual-config" "automated-heartbeat-check"
Integre a habilidade adicionando a configuração de heartbeat ao seu ~/.openclaw/openclaw.json e atualizando o HEARTBEAT.md do seu workspace com o requisito de executar self-reflection check.
Esquema de Dados e Taxonomia de Auto-Reflexão
A habilidade gerencia dados em dois arquivos principais: um log em Markdown legível por humanos e um arquivo de estado JSON.
| Tipo de Arquivo | Caminho | Propósito |
|---|---|---|
| Arquivo de Memória | ~/workspace/memory/self-review.md | Armazena o histórico de tags, erros e correções. |
| Arquivo de Estado | ~/.openclaw/self-review-state.json | Rastreia o timestamp da última reflexão e os limites de configuração. |
| Contexto | N/A | Limita o número de entradas passadas alimentadas na memória ativa do agente (padrão: 5). |
Recursos avançados do Auto-Reflexão
- Lembretes automatizados baseados em heartbeat, garantindo a otimização constante do agente.
- Timers de limite personalizáveis para ajustar a frequência de reflexão com base na intensidade do projeto.
- Indexação baseada em tags para tipos específicos de melhorias (ex: segurança, desempenho, sintaxe).
- Relatórios estatísticos via comando stats para visualizar tendências de aprendizado do agente ao longo do tempo.
SKILL.md
Carregamento
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