SkillFoxx

Начните вводить название, задачу или сервис

Подбор с Foxx AI

Self-Improving Agent — скилл

self-improving-agent

Скилл для OpenClaw: агент записывает ошибки, поправки и недостающие функции в файлы .learnings и переносит проверенное в память рабочей папки

  • 782 ★ репозитория
  • Последний коммит
Скилл

Расширенный доступ

Почему такой уровень

  • Агент дописывает файлы в папке .learnings и по вашему согласию переносит уроки в SOUL.md, TOOLS.md и AGENTS.md, которые влияют на будущие сессии
  • Необязательный хук читает расшифровки завершенных сессий, где могут быть команды и фрагменты чужих данных
Все причины и проверки

pskoett/self-improving-agentАвтор:pskoett

Установка

Работает в

Ручная установка

openclaw skills install @pskoett/self-improving-agent

Встроенный установщик OpenClaw ставит скилл в активную рабочую папку.

Доступ и проверки

Как мы проверяем

Расширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.

  • Агент дописывает файлы в папке .learnings и по вашему согласию переносит уроки в SOUL.md, TOOLS.md и AGENTS.md, которые влияют на будущие сессии
  • Необязательный хук читает расшифровки завершенных сессий, где могут быть команды и фрагменты чужих данных

Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.

Что делает

Self-Improving Agent — скилл для OpenClaw, который заставляет агента вести журнал собственных ошибок и уроков. Когда команда падает, пользователь поправляет агента, обнаруживается недостающая функция или устаревшее знание, агент дописывает запись в один из трех файлов папки .learnings: LEARNINGS.md, ERRORS.md или FEATURE_REQUESTS.md. Запись получает идентификатор вида LRN-20250115-001 и статус от pending до resolved, а поправки делятся на категории: correction, insight, knowledge_gap и best_practice. Если папки нет, агент сам создает ее с пустыми файлами и существующие не перезаписывает. Урок, который оказался полезным в целом, скилл предлагает перенести в файлы рабочей папки OpenClaw: приемы работы с инструментами в TOOLS.md, рабочие процессы в AGENTS.md, правила поведения в SOUL.md. Для каждой записи ведется блок обслуживания: что утверждается, где это применимо, чем проверено и когда пересмотреть. Срок пересмотра зависит от причины устаревания: факты о среде, решения команды, зависимости и актуальность проверяют по-разному. Необязательный хук напоминает о журнале при старте сессии, а после ее завершения просматривает расшифровку на признаки ошибок и добавляет их в ERRORS.md со статусом ожидания разбора. Скрипт extract-skill.sh из папки scripts создает новый скилл из записи журнала.

Для кого. Для пользователей OpenClaw, которые хотят, чтобы агент накапливал опыт между сессиями, и для тех, кто разбирает такие журналы и переносит выводы в постоянные инструкции.

Подходит, если

  • Агент повторяет одну и ту же ошибку с командой, и нужно, чтобы она осела в журнале и в заметках об инструментах
  • Вы часто поправляете агента, и поправки должны переходить в SOUL.md или AGENTS.md, а не теряться после сессии
  • Нужно собирать пожелания к функциям, которых агенту не хватило, в отдельный файл
  • Перед крупной задачей агент должен пройти по сохраненным урокам и проверить, что они еще верны

Не подходит, если

  • Вы работаете в Claude Code, Codex или GitHub Copilot: эта версия только для OpenClaw, мультиагентная лежит в репозитории pskoett-ai-skills
  • Нужна автоматическая запись ошибок по ходу сессии: у OpenClaw нет события на каждый вызов инструмента, хук проверяет расшифровку только после сессии
  • Нужен хостинг памяти или поиск по ней как сервис: скилл ведет обычные Markdown-файлы без базы данных
  • Журнал нельзя хранить в проекте, например из-за чужого кода в логах: файлы лежат рядом с рабочими и попадают в git, если их не исключить

Пример запроса к агенту

Команда сборки снова упала из-за неверного пути. Запиши это в журнал ошибок и проверь, нет ли уже такого урока, чтобы не завести дубль

Ограничения

Автор не указал лицензию, права на использование и копирование не определены, уточните у автора.

Скилл собран только под OpenClaw, версия в SKILL.md 4.0.2. Репозиторий помечен как переделка оригинального мультиагентного проекта.

Хук из OpenClaw не видит вызовов инструментов по одному, поэтому ошибки находит только по расшифровке завершенной сессии и работает, лишь если папка .learnings уже существует. Изменения хука действуют после повторного копирования и перезапуска шлюза.

Скилл не обновляет себя и чужие файлы сам: создание и правка скиллов требуют отдельного разрешения пользователя. Если нужная правка выходит за выданные права, агент записывает ее в запись как ожидающую.

Секреты, токены и полные конфиги в журнал писать нельзя, но следит за этим только сам агент. Обмен записями между сессиями через инструменты sessions_* выполняется лишь по просьбе пользователя.

Как отключить. Отключите хук командой `openclaw hooks disable self-improvement` и перезапустите шлюз. Чтобы удалить скилл полностью, уберите папки хука и скилла по инструкции references/uninstall.md. Папку .learnings сначала просмотрите: в ней ваши записи без кода скилла. Перенесенное в SOUL.md, TOOLS.md и AGENTS.md удаляется отдельно.

Частые вопросы

Работает ли self-improving-agent в Claude Code или Codex?

Нет, эта версия сделана только для OpenClaw. Для Claude Code, Codex и GitHub Copilot автор отсылает к исходному мультиагентному скиллу в репозитории pskoett-ai-skills, папка skills/self-improvement.

Где скилл хранит записи об ошибках и уроках?

В папке .learnings рабочей папки или проекта: ошибки в ERRORS.md, поправки и знания в LEARNINGS.md, пожелания к функциям в FEATURE_REQUESTS.md. Шаблоны записей лежат в папке assets скилла.

Что делает хук self-improvement?

При старте сессии добавляет в контекст напоминание о журнале и отмечает ошибки, ждущие разбора. Когда сессию завершают командой new или reset, он просматривает ее расшифровку и дописывает найденные признаки ошибок в ERRORS.md.

Чем отличается проверка устаревания в этом скилле?

Записи не удаляются по возрасту. Для каждой утверждаемой мысли указан тип проверки (факт о среде, решение, зависимость, актуальность) и частота пересмотра от быстрой до долговечной, а пересмотр запускают события, например смена зависимости.

Как скилл связан с другими сессиями OpenClaw?

Через инструменты sessions_list, sessions_history, sessions_send и sessions_spawn он может передавать урок в другую сессию. Делать это он должен только в доверенной среде и по просьбе пользователя, отправляя краткую очищенную сводку без расшифровок.

Можно ли превратить запись из журнала в отдельный скилл?

Да, для этого в папке scripts лежит extract-skill.sh. Он принимает имя нового скилла и ключ --dry-run для проверки без записи.

Обсуждение

Вопросов и отзывов пока нет.

Скиллы

Self-learning

self-learning-skills

Мета-скилл, который после трудной задачи сохраняет найденный рабочий путь в новый скилл или правило для следующих сессий

СкиллРасширенный доступ971

Скилл, который помогает агенту писать другие скиллы по спецификации agentskills.io: структура, метаданные, прогрессивная подача и проверка

СкиллМинимальный доступ2,3 тыс.

Универсальный загрузчик скиллов формата Anthropic (SKILL.md) для любых кодинг-агентов: установка, синхронизация и подгрузка по требованию

CLIРасширенный доступ10,8 тыс.

Скилл для создания скиллов, который проверяет их работой: замер до и после, регрессионные тесты и аудит экосистемы

СкиллРасширенный доступ914

Терминальная панель на Go для скиллов агентов: список, проверка, обновление и поиск новых в одном окне

CLIРасширенный доступ334

Исследовательский проект, который улучшает и дедуплицирует библиотеку скиллов агента по его сессиям через локальный прокси и необязательный сервер

CLIШирокий доступ2,7 тыс.

Сравнение с похожими

Записи с тем же главным запросом: чем они отличаются.

ЗаписьОфициальныйЗвезды репозиторияГлавное отличие
Self-Improving Agent (эта запись)нет782
Self-learningнет971мета-скилл, который после трудной задачи сохраняет найденный путь как новый скилл или правило
claude-reflectнет1 894плагин Claude Code, который ловит поправки в диалоге и записывает их в CLAUDE.md и AGENTS.md
Agent Apprenticeshipнет1 603CLI для обучения агентов

Коротко о README

Описание объясняет раскладку репозитория: готовый к публикации пакет лежит в подпапке self-improving-agent, а корневые файлы и CI остаются снаружи. Дальше три способа установки (встроенный установщик OpenClaw, клиент ClawHub, ручное копирование), порядок обновления с копированием хука заново и ссылка на инструкцию по удалению. Отдельный раздел описывает разработку: тесты работают на заглушке типов OpenClaw, и сам OpenClaw для них не нужен. В пакете есть журнал изменений, шаблоны записей, примеры и проверочные сценарии.

Бейдж для README

Исходный SKILL.md

---
name: self-improving-agent
description: "Captures and maintains learnings, errors, and corrections. Use when a command fails, the user corrects an assumption, a capability is missing, knowledge is outdated, or a better approach is found. Review relevant saved guidance before major tasks, reuse, and promotion; revalidate it according to what could change and how quickly."
version: "4.0.2"
metadata:
---

# Self-Improvement Skill

Log learnings and errors to markdown files for continuous improvement. Agents can later process these into fixes, and important learnings get promoted to workspace memory. This version of the skill is built for OpenClaw only — for other agents, see the original multi-agent version at https://github.com/pskoett/pskoett-ai-skills.

Capture, review, reuse, promotion, and maintenance are self-contained here: no companion skill, service, plugin, memory backend, or OpenClaw core change is required. The optional hook only reminds and captures possible errors; it does not enforce this workflow or revalidate claims.

## First-Use Initialisation

Before logging anything, ensure the `.learnings/` directory and files exist in the project or workspace root. If any are missing, create them:

```bash
mkdir -p .learnings
[ -f .learnings/LEARNINGS.md ] || printf "# Learnings\n\nCorrections, insights, and knowledge gaps captured during development.\n\n**Categories**: correction | insight | knowledge_gap | best_practice\n\n---\n" > .learnings/LEARNINGS.md
[ -f .learnings/ERRORS.md ] || printf "# Errors\n\nCommand failures and integration errors.\n\n---\n" > .learnings/ERRORS.md
[ -f .learnings/FEATURE_REQUESTS.md ] || printf "# Feature Requests\n\nCapabilities requested by the user.\n\n---\n" > .learnings/FEATURE_REQUESTS.md
```

Never overwrite existing files. This is a no-op if `.learnings/` is already initialised.

Do not log secrets, tokens, private keys, environment variables, or full source/config files unless the user explicitly asks for that level of detail. Prefer short summaries or redacted excerpts over raw command output or full transcripts.

If you want automatic reminders and session-end error detection, enable the opt-in hook described in [Optional: Enable Hook](#optional-enable-hook).

## Quick Reference

| Situation | Action |
|-----------|--------|
| Command/operation fails | Log to `.learnings/ERRORS.md` |
| User corrects you | Log to `.learnings/LEARNINGS.md` with category `correction` |
| User wants missing feature | Log to `.learnings/FEATURE_REQUESTS.md` |
| API/external tool fails | Log to `.learnings/ERRORS.md` with integration details |
| Knowledge was outdated | Log to `.learnings/LEARNINGS.md` with category `knowledge_gap` |
| Found better approach | Log to `.learnings/LEARNINGS.md` with category `best_practice` |

Сообщить о проблеме

Foxx AISelf-Improving Agent
Foxx AI

Я Foxx AI и уже разобрал этот инструмент. Спросите про установку, настройку или что угодно еще, отвечу простыми словами.