yanhongxi-openclaw/proactive-self-improving-agent

Capture automatiquement les expériences et évolue en toute sécurité, en enregistrant les erreurs, les apprentissages et les demandes de fonctionnalités, avec un mécanisme de déduplication et de promotion automatique.

Qu'est-ce que proactive-self-improving-agent ?

Cette compétence transforme un agent IA en un système auto-améliorant et proactif. Elle capture automatiquement les expériences issues de sept déclencheurs clés : échecs de commandes, corrections de l'utilisateur, demandes de fonctionnalités manquantes, erreurs d'API/outils, connaissances obsolètes, meilleures pratiques découvertes, et bilans de fin de tâche. Les données sont consignées dans des fichiers structurés (ERRORS.md, LEARNINGS.md, FEATURE_REQUESTS.md) avec une journalisation au format JSONL dans `.learnings/CHANGELOG.md`. Un système de déduplication intelligent évite les entrées redondantes, et les expériences récurrentes (≥3 occurrences) sont automatiquement promues vers AGENTS.md, TOOLS.md ou SOUL.md. Idéale pour les agents dans des environnements DevOps, de développement ou d'automatisation, elle fonctionne sur toute plateforme supportant les fichiers Markdown et les scripts shell, y compris Claude Code, Cursor et Codex.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/yanhongxi-openclaw/proactive-self-improving-agent/tree/main/skills/proactive-self-improving-agent

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Documentation

Que fait proactive-self-improving-agent ?

Compétence qui capture automatiquement les expériences et évolue en toute sécurité. Conditions de déclenchement :

(1) Échec d'une commande/opération → enregistrer dans ERRORS.md (2) Correction par l'utilisateur ('non' / 'devrait être') → enregistrer dans LEARNINGS.md (3) L'utilisateur a besoin d'une capacité inexistante → enregistrer dans FEATURE_REQUESTS.md (4) Erreur d'API/outil externe → enregistrer dans ERRORS.md (5) Découverte que ses connaissances sont obsolètes/erronées → enregistrer dans LEARNINGS.md (6) Découverte d'une meilleure pratique → enregistrer dans LEARNINGS.md (7) Fin de chaque tâche → revoir le processus, si nouvelle expérience alors enregistrer dans LEARNINGS.md

Principe de déduplication : S'il n'y a pas de nouvelle expérience ou qu'une entrée existante couvre déjà le cas, ne pas écrire.

À chaque écriture, ajouter simultanément un journal JSONL dans .learnings/CHANGELOG.md. Lorsqu'une expérience se répète ≥3 fois, elle est promue automatiquement vers AGENTS.md / TOOLS.md / SOUL.md. Voir le corps principal pour plus de détails.

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