一種精密的元技能,允許 AI Agent 透過回饋驅動的執行分析來自主提升其自身能力。
從來源直接安裝技能的最快方式。
npx clawhub@latest install auto-skill-evolver-1-5-1
將技能資料夾複製到以下位置之一
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ 優先級:工作區 > 本地 > 內建
將此提示詞複製到 OpenClaw 即可自動安裝。
請幫我使用 Clawhub 安裝 auto-skill-evolver-1-5-1。如果尚未安裝 Clawhub,請先安裝(npm i -g clawhub)。
取得包含原生技能檔案的ZIP壓縮檔。
Auto Skill Evolver 是一種旨在為 AI Agent 閉環回饋設計的元工具。它作為一種專業優化器,觀察 Agent 執行任務的方式,評估執行日誌(traces),然後重寫底層技能定義以修復錯誤或提高效能。透過將技能視為動態文件,此工具確保您的 Openclaw Skills 庫保持高效,並適應實際使用中遇到的邊緣情況。
該技能採用安全優先的設計理念,使用原子寫入和嚴格的區段白名單,確保僅修改技能文件中預期的部分。它彌合了手動開發者更新與完全自主 Agent 進化之間的鴻溝,為具有人工審核(human-in-the-loop)功能的持續技能部署提供了穩健的架構。
確保已安裝 Python 3.8+ 和 OpenClaw CLI。要開始優化技能,請使用訓練迴圈:
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
對於基於聊天的觸發器,請確保您的環境能夠將自然語言意圖路由到 optimize_skill.py 腳本。
該技能透過目標 Openclaw Skills 根目錄下的結構化目錄和文件系統管理其生命週期:
| 文件/目錄 | 用途 |
|---|---|
SKILL.md |
正在優化的主要技能定義。 |
.skill_versions/ |
儲存技能的歷史備份以供恢復。 |
.proposed |
批准前新技能版本的暫存文件。 |
.proposed.meta.json |
儲存提案元數據,包括 SHA256 雜湊值和風險等級。 |
.secure_workspace/ |
用於暫時處理 traces 和安全掃描的隔離目錄。 |
加載中
一種標準協議,用於透過 ACP runtime 將任務從協調器 Agent 委派給 Claude Code 或 Codex 等外部執行器。








































