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20089242008924/self-improvement-loop/SKILL.md

self-improvement-loop

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自驱动改进闭环。用户指出工作方式问题(『为什么XX一直很慢/有问题』『反思一下』『调研一下XX方法』『搜索现成的skill』『沉淀一下』『下次自驱动』),或我发现同一类坑重复出现、效率异常、技能需要深化时使用。绝不在 description 总结流程(SDO 陷阱:agent 会照 description 做、跳过正文)——流程见正文。

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SKILL.md

自驱动改进闭环(Self-Improvement Loop)

一句话:遇到工作方式问题,先判触发级别,L3 才走完整六步闭环;每步带尺子(验收)、带闸门(防膨胀)、带节奏(跟用户对齐);落地后验证「真的变好了」并一句话汇报。

版本:v2.0(第二版:应用闭环自身,吸收 Reflexion/Voyager/skill-creator 规范/失效模式研究——详见 references/self-improvement-research.md)

设计原则(从实战指导中提炼,每一条都是踩出来的)

原则含义
数据先行,不臆测先取证(日志/记录/统计)再下结论,结论标置信度
结论前先调研方案落地前先做业界调研,等结果回来一起沉淀
问题分责任层可改层 / 行为层(靠约束)/ 系统层(需决策),方案可落地
吸收现成,不从零造先搜业界现成技能/最佳实践,标注吸收/不吸收 + 理由
落地必须验证没验收标准(evals)的改进不落地
元学习把「怎么学的」本身固化——方法论也要自我迭代

触发分级(L0-L3)—— 先分级,别什么都走完整闭环

级别触发条件动作
L0 不触发一次性、无复用价值的问题不启动闭环,最多一句话带过
L1 顺手记踩了个新坑、有明确教训记入会话内教训(或长期记忆),不启动调研/落地
L2 轻量反思同一类坑第二次出现数据诊断 + 系统反思,产出「责任分层 + 方案」,展示等确认
L3 完整闭环反复出现 / 用户明示「调研/沉淀/吸收」/ 有复用价值的方法论走完六步:诊断→调研→反思→吸收→落地→沉淀

改进对象一次只改一样;同主题改进设冷却期(刚改过的技能短期内不重复触发 L3)。

六步闭环

Step 1 数据诊断 —— 不臆测,先取证

  • 先收集数据再归因:日志、记录、统计、时间线;区分「真实执行 vs 模型思考 vs 批量等待」再归因(防把『等外部命令』误判成『模型慢』)
  • 失败类触发时:先看失败现场(NO SKILL WITHOUT A FAIL——没有真实失败证据不写技能)
  • 结论标置信度;成绩和问题都列(别只报问题)
  • 交互节点:诊断结果先展示等确认

Step 2 业界调研 —— 不拍脑袋,深挖一手资料

  • 方案落地前先调研(可派子代理/并行搜索),等结果回来一起沉淀
  • 调研纪律:目标写死(只出文档不落地)、边界写死(输出绝对路径 + 不碰其他文件)、网络短超时/失败跳过、单轮上限(防无限扩)、语言+行数限定、预期时长
  • 调研结果必须验证:文件真实存在 + 内容可读 + 结构符合预期(自报不可信)
  • 实测:方法论调研 14 分钟产出 599 行文档(11 篇论文逐一核对 + 官方文档)

Step 3 系统反思 —— 问题分责任层,方案可落地

  • 问题分三层:A 可改层(任务描述/纪律)/ B 行为层(执行者行为,靠指令约束)/ C 系统层(配置/工具限制,需决策)
  • 每个问题:现象 → 证据 → 代价;解决方案编号(S1-Sn)+ 可落地动作
  • 交互节点:反思清单先展示等确认
  • 防分析瘫痪:方案必须分优先级,不带「待研究」尾巴

Step 4 现成方案吸收 —— 不从零造,先找业界现成

  • 搜索清单:obra/superpowers、anthropics/skills(skill-creator 规范)、agentskills.io、arXiv 论文(Reflexion/Voyager/Self-Refine)等
  • 吸收闸门:每项标「吸收/不吸收 + 理由」;过「没有这条会错吗」闸门;不为一次性方案建全局技能
  • 交互节点:吸收决策先展示等确认

Step 5 落地技能 —— 正文速查 + 原文存档 + 工具脚本

  • 三件套:SKILL.md(速查正文)+ references/(原文/调研存档)+ scripts/(可复用脚本)
  • description 纪律:只写「何时用」,绝不总结流程(SDO 陷阱)
  • 验收标准(改进的尺子,eval 先行):
    • 每个落地的技能先写 2-3 个真实测试用例(用户会说的原话)
    • with-skill vs without-skill(或旧版)双跑,量化收益 + 成本
    • 改了 description 的:20 条查询 × 3 次跑 trigger rate,含 near-miss 负面例
    • 没有可验证验收标准的改进,不落地(宁可不改,也不「感觉更好了」就改)
  • 更新前查运行日志的后台审查记录防撞车(见坑)

Step 6 沉淀方法论 —— 把「怎么学的」本身固化

  • 复盘「这次怎么学的」:流程改进 → 更新本技能;用户每步指导 → 提炼为「设计原则」
  • 案例复盘写进 references/(含数据/决策/教训),供下次参照
  • 结束给用户一句话总结:「改了什么、为什么、验证结果、下次何时自动触发」

失效模式与防法(第二版新增,来源:调研 6.3 节)

闭环步骤最可能踩的失效防法
Step 1 诊断错误归因(把等外部命令当模型慢)先区分执行/思考/等待,再归因
Step 2 调研只调研不落地;调研无边界目标写死只出文档;单轮上限;多源短超时
Step 3 反思分析瘫痪(方案一堆不分优先级)分三层 + 编号 + 可落地动作
Step 4 吸收吸收过度(见什么都想吸收)每项标吸收/不吸收 + 理由;过闸门
Step 5 落地无验收(改了但没验证变好)2-3 测试用例 + with/without 基线
Step 6 沉淀技能膨胀(方法论越写越长)正文速查 + references 分层;token 预算

通用 DO/DON'T:DO 先建 eval 再动手 / 先看失败再写技能 / 一次只改一样 / 正文 <500 行 / description 只写何时用。DON'T 让反思无限精炼 / 凭空写技能 / 在 description 总结流程 / 为一次性方案建全局技能 / 让改进打断主任务(改进异步、低优先级,主任务中只记「待改进点」)。

防膨胀机制(第二版新增)

  • 新技能过「该不该沉淀」四问(一次性?无复用?可查证?已有类似?)+「没有这条 agent 会错吗」闸门
  • token 预算:速查正文 <150 词(高频)/ <500 词(其余),重参考拆 references/
  • description 只写「何时用」,绝不总结流程
  • 定期清理:过时/矛盾/从未触发的技能删或合并(记录 absorbed_into)

坑(实战踩过)

  • ⚠️ 后台会话审查机制会撞车:部分 agent 运行时会在会话结束后自动审查并更新技能——手动更新技能时可能同一秒撞车 → 重复章节。对策:更新前查运行日志的 review/curator 记录;发现重复用脚本合并去重
  • 子代理会顺手改技能:委派任务时如果不允许,任务描述里显式写「不要修改任何既有文件(包括技能)」
  • 多会话并行时任务归属会混:查运行日志的派发记录(session_key)确认归属
  • description 写流程 = 反模式(SDO):agent 会照 description 做、跳过正文——本技能第一版就犯了,第二版已改

支持文件

  • references/self-improvement-research.md — 深化调研:AI agent 自我改进与技能学习机制(Reflexion/Voyager/Self-Refine/skill-creator 规范/失效模式/改进闭环 checklist,599 行,11 篇论文 + 官方文档来源)
  • CASE_STUDY.md — 实战案例:子代理耗时优化(完整六步闭环的脱敏通用版)

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