self-improving-agent
专为OpenClaw设计的自我改进技能，用于捕获学习、错误和功能请求。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：self-improving-agent。 它的用途是：专为OpenClaw设计的自我改进技能，用于捕获学习、错误和功能请求。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/self-improving-agent/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“帮我优化这个数据库查询函数。” 在AI提供解决方案后，技能会自动将这次优化策略和上下文作为一条“学习”记录保存下来。下次当你或团队成员遇到类似查询优化问题时，AI可以参考这条历史记录，提供更一致或更深入的建议。
介绍
self-improving-agent 是一个专为 OpenClaw AI 代理设计的技能，旨在解决 AI 在长期使用过程中经验无法跨会话留存的问题。它通过主动捕获和记录 AI 在交互过程中的学习成果、遇到的错误以及用户提出的功能请求，形成一个持续积累的知识库，帮助 AI 在后续会话中“记住”过去的经验，实现渐进式改进。
使用该技能后，OpenClaw 会在后台自动收集相关信息，并将其存储在本地 .learnings/ 目录中。用户无需主动干预，技能会作为钩子（hook）集成到 OpenClaw 的工作流中，在合适的时机（如任务完成、出现错误时）触发记录。安装后需要重启 OpenClaw 网关以激活。
这个技能主要适合深度使用 OpenClaw 进行复杂、长期项目开发的开发者或团队。他们希望自己的 AI 助手能够随着时间推移变得更“聪明”，减少重复解释和错误，并能基于历史交互提出更精准的建议。
与通用的笔记或日志记录工具不同，self-improving-agent 是深度集成到 OpenClaw 框架中的专用技能。它并非一个独立的应用，而是作为 AI 代理的“记忆增强模块”运行，其记录的结构化数据可以直接被 OpenClaw 在后续推理中参考和利用，实现了从被动记录到主动学习的转变。
核心特点
这是专为 OpenClaw 框架深度定制的自我改进技能，通过钩子机制无缝集成到代理的工作流中，能自动、结构化地捕获会话中的关键信息（学习、错误、需求），而非需要用户手动触发的通用日志工具。其数据存储格式专为 AI 代理后续读取和利用而设计。
注意事项
此技能仅兼容 OpenClaw 框架，不适用于 Claude Code、Cursor、GitHub Copilot 等其他 AI 代理或编辑器。
常见问题
这个技能能用在 Cursor 或 Copilot 里吗？
不能。这是 OpenClaw 专用版本。其他代理需使用原版多代理兼容技能。
安装后如何查看捕获的学习记录？
记录存储在用户目录下的 `.learnings/` 文件夹中，可直接查看其中的文件。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/self-improving-agent/raw/index.md 读取 self-improving-agent 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/self-improving-agent/raw/index.md（查看排版版本）