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self-improving-agent

经验回顾与规则质量管理系统。聚焦三个可落地的能力，不依赖外部 hooks。

职责边界

红线规范（alwaysApply，每次对话自动生效）
  └── 基础自我改进：用户纠正→create_rule、3次提升为规则、首次约定写规则

continuous-learning-v2（dev-flow 步骤 9 调用）
  └── 深度反思：原子本能提取、置信度评分、本能演化为技能

self-improving-agent（本 Skill）
  └── 经验管理：任务前回顾、规则审计、.learnings/ 记录的生命周期管理

不做的事：不重复红线规范已覆盖的自动触发逻辑；不重复 continuous-learning-v2 的本能提取和演化流程。

触发场景

场景	触发方式
开始复杂任务前回顾相关经验	dev-flow 步骤 1 自动调用，或用户说"回顾经验"
dev-flow 步骤 9 反思阶段	dev-flow 自动调用
用户请求审计规则质量	用户说"审计规则"/"检查规则冲突"
用户请求管理学习记录	用户说"查看学习记录"/"清理 learnings"/"promote 学习"

能力一：任务前经验回顾

在开始复杂任务前，检索相关历史经验，避免重蹈覆辙。

回顾流程

1. 提取任务关键词：从当前任务描述中提取技术领域、模块名、问题类型等关键词
2. 检索 .learnings/：在 ~/.codebuddy/.learnings/ 下搜索匹配条目
3. 检索规则文件：在 ~/.codebuddy/rules/ 下搜索相关规则
4. 输出回顾摘要：

📋 经验回顾（与当前任务相关）：
- [LRN-xxx] {摘要} → 建议：{行动}
- [RULE] {规则名} → 要点：{核心内容}
- 无相关历史经验 ✅

回顾时机判断

任务复杂度	是否回顾
简单修改（改文案/删 console.log）	跳过
中等任务（样式调整/小功能）	快速检索，有则展示
复杂任务（新需求/跨模块/不熟悉领域）	必须回顾

能力二：规则质量审计

检测已有规则中的问题，保持规则库健康。

审计维度

维度	检测内容	处理建议
冲突	两条规则给出相反指导	合并或标注优先级
重复	多条规则描述同一件事	合并为一条
过时	规则引用的 API/模式已不再使用	标记废弃或更新
覆盖度	重要领域缺少规则	建议补充

审计流程

1. 读取 ~/.codebuddy/rules/ 下所有规则文件
2. 读取 .learnings/LEARNINGS.md 中的 promoted 条目
3. 逐维度扫描，输出审计报告：

🔍 规则审计报告：
- ⚠️ 冲突：rule-A 与 rule-B 在 xxx 场景下矛盾
- 🔄 重复：rule-C 和 rule-D 描述相同内容，建议合并
- 📅 过时：rule-E 引用的 API 已废弃
- ✅ 无问题的规则：N 条

4. 用户确认后执行修复

能力三：学习记录管理

管理 .learnings/ 目录的完整生命周期。

存储位置（固定）

~/.codebuddy/.learnings/
├── LEARNINGS.md    # 学习记录（纠正、经验）
├── ERRORS.md       # 错误记录（命令失败、异常）
└── FEATURE_REQUESTS.md  # 功能请求记录

操作命令

操作	说明
查看	列出所有条目，按状态/优先级/时间筛选
清理	删除已 promoted 或过期（>90 天未更新）的条目
promote	将高价值条目提升为规则（create_rule）
统计	输出学习记录概览（总数、各状态/类型分布）

写入前去重协议（模式识别核心机制）

借鉴 MemPalace Agent Diary 的模式识别能力。每次写入新 learning 前，必须先检查是否已有同类条目，避免 Recurrence-Count 永远为 1。

写入新 learning 前的强制流程：

1. 提取新条目的 Pattern-Key 和 Tags
2. 搜索已有条目：grep LEARNINGS.md 中所有条目的 Pattern-Key 和 Tags 字段
3. 判断是否重复：
   • Pattern-Key 完全匹配 → 视为同一模式
   • Tags 重叠 ≥ 60% 且 Summary 语义相似 → 视为同一模式
4. 匹配到已有条目时：
   • ❌ 不创建新条目
   • ✅ 更新已有条目：Recurrence-Count += 1、Last-Seen 更新为当前日期
   • ✅ 在 Details 末尾追加本次触发的简要描述（一行）
   • ✅ 检查提升阈值：
     • Recurrence-Count >= 2 且 Priority = critical → 输出 ⚠️ 此问题已出现 {N} 次（critical），建议立即提升为规则
     • Recurrence-Count >= 3 且 Priority = high → 输出 ⚠️ 此问题已出现 {N} 次，建议提升为规则
     • Recurrence-Count >= 5（任意优先级） → 输出 🔴 此问题已出现 {N} 次，必须提升为规则
5. 未匹配到时：正常创建新条目，Recurrence-Count: 1

禁止行为：

• ❌ 禁止不检查就直接创建新条目（这是 Recurrence-Count 失效的根因）
• ❌ 禁止跳过提升阈值检查

Promote 决策表

条件	操作
Status = promoted	已提升，确认对应规则存在后可清理
Priority = critical + 出现 ≥2 次	必须 promote
Priority = high + 出现 ≥3 次	建议 promote
超过 90 天无复现	标记为历史归档

能力四：主动 Patch

检测到 rule/skill 存在缺陷时，主动发起 patch 修正流程。

触发条件

1. 流程执行中发现矛盾：dev-flow 步骤指令与实际冲突
2. 用户纠正的行为直接对应某条规则指令
3. dev-flow 步骤 9 反思阶段识别出可优化规则
4. 能力二规则审计发现可自动修正项

安全前置条件（硬性）

执行 patch 前必须全部满足：

• 已完成 .backup/ 备份
• 已执行 Unicode/注入扫描
• 使用原子写入范式
• 获得用户显式确认（rule/SKILL 改动必须二次确认）

执行流程

完整 8 步流程见 references/auto-patch.md。精要：识别 → 备份 → 扫描 → diff 展示 → 用户确认 → 原子写入 → 记录 PATCHES.md → 交互式提醒。

禁止触发的场景

• 修改 alwaysApply=true 的规则（须用户主动发起）
• 删除规则条目（只能新增/修改）
• 跨文件级联 patch（单次只能影响一个文件）
• 无实际冲突证据的「主观改进」

Patch 记录

所有 patch 记录到 ~/.codebuddy/.learnings/PATCHES.md，结构化条目含：timestamp / file / reason / trigger / diff / confirmed_by。

快速决策路由

当检测到可改进模式时，快速判断该走哪条路径：

情况	路由	说明
用户纠正 AI	→ 红线规范自动执行 create_rule	不经过本 Skill
命令失败（非零退出码）	→ 记录到工作上下文 or .learnings/ERRORS.md	本 Skill 负责记录
首次项目约定	→ 红线规范自动执行 create_rule	不经过本 Skill
同一问题 ≥3 次	→ 红线规范自动提升为规则	不经过本 Skill
dev-flow 步骤 9 反思	→ 本 Skill 的经验回顾 + 记录管理	与 continuous-learning-v2 配合
用户主动请求	→ 本 Skill 的对应能力	直接执行

保留的脚本资产

以下文件保留在目录中供参考，但不在主流程中使用：

文件	用途
scripts/activator.sh	会话提醒钩子（需 Claude Code CLI）
scripts/error-detector.sh	错误自动检测（需 Claude Code CLI）
scripts/extract-skill.sh	学习提取为 Skill
assets/LEARNINGS.md	学习记录模板
assets/SKILL-TEMPLATE.md	Skill 创建模板
hooks/	OpenClaw hooks 集成（需外部环境）
references/	详细配置指南和示例

与 dev-flow 的集成点

dev-flow 步骤	本 Skill 参与方式
步骤 1（研究与定位）	经验回顾：检索相关历史经验
步骤 5（执行修改）	错误记录：命令失败时记录到 .learnings/ERRORS.md
步骤 9（反思与学习）	全面参与：回顾 + 记录 + 建议 promote
步骤 10（归档）	promote 检查：确认高价值条目已提升为规则