Uma meta-habilidade projetada para identificar padrões recorrentes, correções de usuários e sequências repetidas de ferramentas para codificá-los em capacidades de AI permanentes e reutilizáveis.
Instalar e Baixar
1. ClawHub CLI
A maneira mais rápida de instalar uma habilidade diretamente do registro.
npx clawhub@latest install skill-learner
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 skill-learner 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 Skill Learner?
O Skill Learner é um utilitário estratégico para desenvolvedores que usam Openclaw Skills para evoluir seus agentes de AI de executores de tarefas em reconhecedores de padrões. Ele foca na meta-cognição, analisando o histórico da sessão para detectar quando um usuário fornece a mesma instrução várias vezes ou quando uma sequência específica de chamadas de ferramentas leva consistentemente ao sucesso ou falha.
Ao formalizar essas observações, o Skill Learner garante que a AI não apenas complete uma tarefa, mas aprenda a lógica procedural subjacente. Isso reduz a dívida técnica e a carga cognitiva para o usuário, tornando o Openclaw Skills mais autônomo e confiável ao longo do tempo.
Casos de uso do Skill Learner
- Padronização de fluxos de trabalho específicos do projeto que exigem as mesmas instruções de configuração manual todas as vezes.
- Redução de correções frequentes do usuário codificando essas correções em uma regra operacional permanente.
- Conversão de sequências complexas de múltiplas ferramentas em um padrão de habilidade simplificado e documentado.
- Identificação de pontos de falha comuns em Openclaw Skills existentes para recomendar melhorias direcionadas.
Como o Skill Learner funciona
- Detecção de Padrões: O agente monitora o ambiente em busca de sinais repetidos, como solicitações de tarefas semelhantes ou feedback idêntico do usuário.
- Seleção de Estratégia: O sistema determina se o padrão justifica uma nova habilidade independente, uma atualização de uma existente ou uma simples regra de espaço de trabalho local.
- Extração: A lógica principal, os gatilhos e os scripts de referência necessários são extraídos do ruído da conversa.
- Recomendação Estrutural: O agente define a implementação mais enxuta possível, variando de um arquivo SKILL.md básico a um módulo completo baseado em scripts.
- Relatórios: Um resumo claro é gerado detalhando o padrão observado e o caminho técnico recomendado.
Configuração do Skill Learner
Para integrar o Skill Learner no diretório do seu agente, certifique-se de que a definição da habilidade seja colocada no seu caminho de habilidades ativas:
# Navegue até o diretório de suas habilidades
cd path/to/your/agent/skills
# Crie a definição da habilidade
touch skill-learner.md
Adicione a configuração do Skill Learner ao seu prompt do sistema para permitir que o agente invoque esta lógica sempre que detectar uma sobrecarga manual repetitiva.
Esquema de Dados e Taxonomia de Skill Learner
O Skill Learner organiza suas descobertas em um relatório estruturado para garantir a consistência entre as implementações de Openclaw Skills:
| Componente | Descrição |
|---|---|
| Padrão Observado | Detalha a repetição específica ou correção recorrente do usuário. |
| Proposta de Valor | Explica o desperdício, erro ou latência específica que esta habilidade evita. |
| Ação Recomendada | Categoriza a saída como uma Nova Habilidade, Habilidade Melhorada ou Regra Local. |
| Forma Mínima da Habilidade | Lista os arquivos necessários (ex: SKILL.md, bash scripts, ou JSON schemas). |
Recursos avançados do Skill Learner
- Evolução Incremental de Habilidades: Aplica patches perfeitamente em Openclaw Skills existentes em vez de criar documentação redundante.
- Filtragem Heurística: Evita o "inchaço de habilidades" ao exigir prova de um padrão real e reutilizável antes de recomendar a criação.
- Implementação em Vários Níveis: Suporta desde regras operacionais locais leves até fluxos de trabalho automatizados complexos e integrados por scripts.
SKILL.md
Carregamento
Habilidades relacionadas do Openclaw
Obter Vendas Mensais do Taobao
Uma ferramenta especializada para extrair dados de volume de vendas de 30 dias de listagens do Taobao e Tmall via IDs de produtos ou URLs.
Sistema de Redação de Propostas e Rastreamento de Vagas AI Upwork
Um assistente de AI local com foco em privacidade, projetado para filtrar listagens de vagas no Upwork, elaborar propostas de alta conversão e manter um registro histórico de candidaturas.
Descoberta e Instalação de Skills
Uma skill especializada projetada para navegar, encontrar e integrar novas capacidades ao seu agente a partir do repositório global.
Reading Assistant
Um assistente de leitura pessoal alimentado por AI para gerenciar bibliotecas EPUB, gerar resumos de capítulos e acompanhar o progresso.
Estacionamentos Próximos
Uma skill de geolocalização automatizada projetada para encontrar e listar instalações de estacionamento dentro de um raio especificado das coordenadas atuais de um usuário.
Finnhub MCP Market Intelligence
Um servidor Model Context Protocol abrangente que fornece dados financeiros em tempo real, análise de sentimento e registros regulatórios via API Finnhub.
Apresentou*
