yanhongxi-openclaw/proactive-self-improving-agent

Captura automaticamente experiências e evolui de forma segura com base em gatilhos como falhas, correções do usuário e tarefas concluídas. Registra em arquivos específicos (ERRORS.md, LEARNINGS.md, FEATURE_REQUESTS.md) e promove aprendizados frequentes para AGENTS.md, TOOLS.md e SOUL.md.

O que é proactive-self-improving-agent?

Este skill, projetado para agentes de IA como Claude Code, Cursor e Codex, capacita o agente a aprender e evoluir proativamente a partir das interações com o usuário e das operações executadas. Ele funciona monitorando sete gatilhos principais: (1) falhas de comandos, (2) correções do usuário (por exemplo, 'não', 'deveria ser'), (3) solicitações de funcionalidades inexistentes, (4) erros de APIs/ferramentas externas, (5) detecção de conhecimento desatualizado, (6) descoberta de práticas melhores e (7) conclusão de tarefas. Sempre que um gatilho é acionado, o agente registra a experiência em um arquivo de markdown dedicado (como ERRORS.md ou LEARNINGS.md) e anexa um registro JSONL no arquivo `.learnings/CHANGELOG.md`, seguindo um princípio de desduplicação para evitar entradas redundantes. Experiências que se repetem três ou mais vezes são automaticamente promovidas para arquivos de maior importância (AGENTS.md, TOOLS.md, SOUL.md), elevando o conhecimento a um patamar estratégico. O skill é útil para equipes que desejam que seus agentes de IA melhorem continuamente sem intervenção manual excessiva, mantendo um histórico rastreável de evolução.

Funciona com~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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Documentação

O que proactive-self-improving-agent faz?

Habilidade de capturar automaticamente experiências e evoluir de forma segura. Condições de gatilho:

  1. Quando um comando/operação falha → registra em ERRORS.md
  2. Quando o usuário corrige o agente (ex: 'não', 'deveria ser') → registra em LEARNINGS.md
  3. Quando o usuário solicita uma capacidade que não existe → registra em FEATURE_REQUESTS.md
  4. Quando uma API/ferramenta externa apresenta erro → registra em ERRORS.md
  5. Quando o agente descobre que seu conhecimento está desatualizado/incorreto → registra em LEARNINGS.md
  6. Quando descobre uma prática melhor → registra em LEARNINGS.md
  7. Ao final de cada tarefa → revisa o processo; se houver nova experiência, registra em LEARNINGS.md

Princípio de desduplicação: Se não há nova experiência ou se uma entrada existente já cobre o caso, a escrita é pulada.

Cada vez que uma entrada é registrada, um log JSONL é adicionado em .learnings/CHANGELOG.md.

Quando uma experiência se repete 3 vezes ou mais, ela é promovida para AGENTS.md, TOOLS.md ou SOUL.md.

Consulte o texto principal para mais detalhes.

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