self-improving-agent 技能：让 AI 自动从报错里学到的实战指南

这个技能是干什么的

一句话：它让 AI 自动从自己的错误和用户的纠正里学习，把教训写进文件，同一个错误不再犯第二次。

装好之后，遇到下面这些情况，技能会自动触发：

用户说「不对」/「你又忘了」/「这样不行」
某条命令执行失败、报错了
用户提出了一个当前还不存在的能力
AI 意识到自己的知识过时或有错
发现了更好的做法

这些经验会被分类落到三个文件里：

.learnings/LEARNINGS.md —— 行为改进记录
.learnings/ERRORS.md —— 错误与失败日志
.learnings/FEATURE_REQUESTS.md —— 未满足的能力请求

安装与配置

# 安装技能
clawhub install self-improving-agent

# 技能位置
~/.openclaw/workspace/skills/self-improving-agent/SKILL.md

不需要额外配置。技能通过 OpenClaw 的 available_skills 机制被自动发现，在匹配的场景发生时自动启用。

实战用法 —— SFD 实验室的真实场景

场景一：API 路径写错，自动记下来

对接 ssls.vip 的域名注册 API 时，我们下单用的是 /order/create，一直 404。正确的端点其实是 /order/buy。

有了 self-improving-agent，这次纠正会被自动写进 .learnings/ERRORS.md：

## 2026-03-15 | SSLS.vip API 路径写错
错误：用 /order/create 导致 404
修法：POST /order/buy（不是 /order/create）
备注：必须带 template_id=130，否则注册出来的域名没有模板
来源：老板直接纠正

下次再碰这个 API，AI 会先翻 learnings。同一个坑：只踩一次。

场景二：命令失败，自动学会

在服务器上生成封面图时，我们最初的代码用了 require('canvas')。服务器上没装这个包——当场失败。

这次失败被记了下来：

## 2026-03-27 | Node.js canvas 模块缺失
场景：服务器端生成封面图
错误：Cannot find module 'canvas'
解法：服务器上只有 sharp，走 SVG→WebP 流水线，别用 canvas 画图
路径：/var/www/cms-oss/node_modules/sharp

以后同类任务：直接用 sharp，跳过 canvas。

场景三：重大任务之前先复习一遍

技能描述里写着「Also review learnings before major tasks」。在 SFD 实验室，每次部署之前我们都会让 AI 先过一遍 learnings 文件，确认没有已知的坑埋伏在前面。

坑与教训

坑一：它只记录，不会自动回想

self-improving-agent 是记录工具，不是检索工具。它会把经验写进文件，但除非你显式触发，它不会在每次回答之前自动扫一遍历史错误。

解法：在 SOUL.md 或 AGENTS.md 里加一条规则：「重大任务之前，先读 .learnings/LEARNINGS.md。」这样它才会在会话开始时真正跑起来。

坑二：文件会无限膨胀

如果所有错误都往里追加，几个月后文件就会大到拖慢读取。

解法：定期「蒸馏」——合并重复条目，把已解决的问题归档到 .learnings/archive/。

坑三：条目写得太笼统等于没写

只写一句「API 调用失败」，没有具体参数、没有报错信息、没有解法，回头翻的时候毫无用处。

解法：ERRORS.md 用固定格式：日期 + 场景 + 具体错误 + 根因 + 解法 + 来源。六个字段，一个都不能少。

和其他技能搭配

配 self-evolution

self-evolution 是更高层的系统，能改动 SOUL.md 这类核心文件。self-improving-agent 是基础层，专注错误记录。两者搭起来用：日常靠 self-improving-agent 记账，隔一段时间用 self-evolution 做大版本升级。

配 coding-agent

每次 ACP 编码任务遇到报错或需要返工，都自动触发 self-improving-agent 把修法记下来。代码问题的解法就沉淀进 learnings，而不是消失在对话历史里。

配 skill-self-evolution-enhancer

更强的一种组合：给任意技能装上它自己的进化能力。比如给 12306-train-assistant 配一份专属 learnings，专门记 12306 API 的怪癖和变更。

SFD 实验室怎么用这个技能

在我们 13 个 Agent 的协作系统里，self-improving-agent 扮演的是「组织记忆」这个角色：

🔥 火龙（CEO）：每次任务结束后回看 learnings，确认经验真的被记下来了
🐝 蜜蜂（部署）：部署失败立刻写进 projects/[project]/.learnings/
🦅 猎鹰（安全）：安全审计的发现与修复方案，写进安全专属的 learnings 文件
🐙 章鱼 / 🐺 灰狼（后端 / 全栈）：代码错误与解法实时记录

关键设计：每个项目有自己的 .learnings/ 目录，不是一个全局大文件。项目专属的经验各归各处，不会互相污染。

小结

self-improving-agent 解决的是 AI 系统里最常见的那个问题：同一个错误犯两遍。

安装成本几乎为零，收益是随时间复利累积的。如果你在跑长期项目或者多 Agent 系统，这个技能应该进你的基线配置。

SFD 实验室札记：我们在 SFD 实验室已经用了这个技能 21 天，learnings 文件里现在有 37 条有效记录。最直接的收益：那条「域名注册必须带 template_id=130」的坑，我们只踩了一次。