自进化技能系统

技能简介

Self-Evolving Skill 是一套让AI Skill具备自我学习能力的元认知框架。它通过预测编码机制识别认知缺口，结合价值判断决定是否更新自身结构，实现无需人工干预的Skill持续改进。

能做什么

• 自动检测当前Skill能力与任务需求之间的差距
• 根据残差能量智能触发学习反思，避免无效更新
• 缓存历史经验模式，减少重复计算开销
• 仅当变异能提升长期价值时才接受变更
• 支持经验数据的自动持久化与跨会话恢复

使用说明

安装指令

# 方式一：直接安装到OpenClaw目录
clawhub install self-evolving-skill

# 方式二：手动克隆后配置
git clone https://github.com/whtoo/self-evolving-bot.git ~/.openclaw/skills/self-evolving-skill

基础操作

1. 列出所有已管理的Skill：openclaw skill self-evolving-skill list
2. 创建新Skill：openclaw skill self-evolving-skill create --name "Analyzer"
3. 执行并反馈结果：openclaw skill self-evolving-skill execute <id> --success --value 0.8
4. 查看系统统计：openclaw skill self-evolving-skill stats

启动MCP服务器

cd ~/.openclaw/skills/self-evolving-skill
./run_mcp.sh

输入与输出

见下方输入与输出表格。

风险提示

• 价值门控阈值设置不当可能导致过度保守或激进的学习行为
• 经验回放缓存过大将占用显著内存资源
• 自动生成的子Skill需人工审核后方可投入生产环境
• 持久化数据未加密，敏感业务场景需额外防护

来源信息

原始链接：https://github.com/openclaw/skills/tree/main/skills/whtoo/self-evolving-skill/SKILL.md
来源类型：GitHub开源项目