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Auto-Improve Skill

Automatische Selbst-Verbesserung durch Fehler-Lernen und Pattern-Erkennung

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
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V 1.0.0
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Auto-Improve Skill

# Auto-Improve Skill **Kernprinzip:** Jede Aktion macht mich besser für die nächste. ## Wann aktivieren - Session-Start (automatisch) - Nach jedem Task-Abschluss - Bei Fehlern ## Der Improvement Loop ``` ┌─────────────────────────────────────────────────┐ │ AUTO-IMPROVE LOOP │ ├─────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ SESSION START │ │ │ │ │ ▼ │ │ ┌─────────────────┐ │ │ │ 1. Load Context │ │ │ │ .antigravity │ │ │ │ + MEMORY │ │ │ └────────┬────────┘ │ │ ▼ │ │ ┌─────────────────┐ │ │ │ 2. Check │ │ │ │ Past Mistakes│ ← "Was hab ich falsch │ │ └────────┬────────┘ gemacht?" │ │ ▼ │ │ ┌─────────────────┐ │ │ │ 3. EXECUTE TASK │ │ │ └────────┬────────┘ │ │ ▼ │ │ ┌─────────────────┐ │ │ │ 4. Verify │ ← Tests + Lint │ │ └────────┬────────┘ │ │ ▼ │ │ ┌─────────────┐ │ │ │ Erfolgreich?│ │ │ └──────┬──────┘ │ │ JA │ NEIN │ │ ↓ │ ↓ │ │ ┌───────┐ │ ┌──────────┐ │ │ │Pattern│ │ │ Learn │ │ │ │Save │ │ │ Mistake │ │ │ └───┬───┘ │ └────┬─────┘ │ │ └─────┼──────┘ │ │ ▼ │ │ ┌─────────────────┐ │ │ │ 5. Update │ │ │ │ .antigravity │ │ │ └─────────────────┘ │ │ │ │ → NÄCHSTER TASK IST BESSER │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────┘ ``` ## Phase 1: Session Start ```python # Automatisch bei Session-Start ausführen # 1. Projekt-Kontext laden project_root = detect_project_root() antigravity_file = f"{project_root}/.antigravity.md" if exists(antigravity_file): load_context(antigravity_file) # 2. Globales Memory laden recall_memory(tags=["mistakes", project_name]) # 3. Warnung bei bekannten Fehlern if relevant_mistakes: warn(f"⚠️ Bekannte Fehler für {project}: {mistakes}") ``` ## Phase 2: Pre-Action Check Vor JEDER Code-Änderung: ```markdown ## Pre-Action Checklist - [ ] Habe ich das schon mal falsch gemacht? - [ ] Gibt es ein gespeichertes Pattern dafür? - [ ] Verstehe ich das Projekt-Architektur? - [ ] Kenne ich die Coding-Standards? ``` ## Phase 3: Post-Action Learn Nach JEDER Aktion: ### Bei Erfolg ```python save_pattern( situation=task.context, action=task.approach, outcome="success", pattern=extract_reusable_pattern(task) ) ``` ### Bei Fehler ```python learn_from_mistake( mistake=error.description, cause=error.root_cause, lesson=error.how_to_avoid, tags=["mistakes", project, domain] ) # Auto-Update .antigravity.md update_antigravity_mistakes(project, error) ``` ## Integration mit bestehenden Skills | Skill | Integration | |-------|-------------| | `mistake-tracker` | Liefert Fehler-Daten | | `verification-loops` | Triggert Post-Action Learn | | `context-management` | Session Context laden | | `self-check` | Pre-Action Validation | ## Triggers ### Automatische Trigger ```yaml session_start: - load_project_context - recall_mistakes - warn_known_issues post_code_edit: - run_verification_loop - if_error: learn_from_mistake - if_success: save_pattern session_end: - summarize_learnings - update_antigravity ``` ### Manuelle Trigger - `/improve` - Force Learning aus letzter Aktion - `/mistakes` - Zeige alle gelernten Fehler - `/patterns` - Zeige erfolgreiche Patterns ## Metriken Track diese Werte über Zeit: | Metrik | Beschreibung | |--------|--------------| | `mistakes_repeated` | Sollte → 0 gehen | | `first_time_right` | Sollte → 100% gehen | | `patterns_reused` | Sollte steigen | | `verification_failures` | Sollte sinken | ## Anti-Patterns | ❌ DON'T | ✅ DO | |----------|-------| | Fehler ignorieren | Jeden Fehler speichern | | Nur aktuelle Session | Cross-Session lernen | | Generische Lessons | Spezifische, actionable Lessons | | Zu viel speichern | Nur Relevantes speichern |

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通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 auto-improve-1776419951 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 auto-improve-1776419951 技能

通过命令行安装

skillhub install auto-improve-1776419951

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⬇ 下载 Auto-Improve Skill v1.0.0

文件大小: 2.38 KB | 发布时间: 2026-4-17 18:55

v1.0.0 最新 2026-4-17 18:55
Auto-Improve Skill 1.0.0 – Automatische Selbst-Verbesserung durch Fehler-Lernen und Pattern-Erkennung.

- Führt einen strukturierten Improvement Loop für kontinuierliches Lernen nach jeder Aktion oder jedem Fehler ein.
- Integriert automatisches und manuelles Triggern für Fehler-Lernen, Pattern-Erkennung und Kontext-Updates.
- Bietet Checklisten für Pre-Action-Validierung und automatisches Speichern von Erfolgs-Patterns oder Fehler-Learnings.
- Ermöglicht Integration mit bestehenden Skills wie mistake-tracker, verification-loops und context-management.
- Führt Metriken zum Fortschrittstracking ein (z.B. wiederholte Fehler, Pattern-Reuse-Rate).

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