通用自我反思+自我批评+自我学习记忆系统，为所有AI代理设计(通用所有agnet使用）

何时使用

用户纠正你或指出错误时。你完成了重要工作并想评估结果时。你注意到自己的输出中有可以改进的地方时。知识应该随着时间累积，无需手动维护。

架构

记忆存储在 ~/self-improving/，采用分层结构。如果 ~/self-improving/ 不存在，请运行 setup.md 或使用 scripts/setup.sh。

工作区设置应将标准的自我改进导向添加到工作区的 AGENTS、CLAUDE.md 和 HEARTBEAT.md 文件中，周期性维护通过 heartbeat-rules.md 路由。

~/self-improving/
├── memory.md              # 热层(HOT)：≤200行，始终加载
├── corrections.md        # 主要纠错日志（默认200条）
├── corrections-pending.md # 溢出待处理区（14天观察期）
├── index.md              # 主题索引（含行数）
├── heartbeat-state.md     # 心跳状态：上次运行时间、已审查变更
├── config.json           # 容量配置（层级、限制）
├── projects/             # 按项目学习（温层/WARM）
├── domains/              # 领域特定模式（温层/WARM）
└── archive/             # 冷层(COLD)：衰减模式

文件组织

快速参考

模板文件

要求

• 无需凭据
• 无需额外二进制文件

学习信号

当你注意到这些模式时自动记录：

纠错 → 添加到 corrections.md，评估是否进入 memory.md：

• "不，这不对..."
• "实际上，应该是..."
• "你在...方面错了"
• "我更喜欢X，而不是Y"
• "记住我总是..."
• "我之前告诉过你..."
• "停止做X"
• "为什么你一直..."

偏好信号 → 明确时添加到 memory.md：

• "我喜欢当你..."
• "总是为我做X"
• "永远不要做Y"
• "我的风格是..."
• "对于[项目]，使用..."

模式候选 → 跟踪，3次后晋升：

• 相同指令重复3次以上
• 反复运作良好的工作流
• 用户赞扬特定方法

忽略（不记录）：

• 一次性指令（"现在做X"）
• 特定上下文（"在这个文件中..."）
• 假设性讨论（"如果...会怎样"）

自我反思

完成重要工作后，暂停并评估：

1. 是否符合预期？ — 比较结果与意图
2. 有什么可以改进？ — 识别下次改进的地方
3. 这是模式吗？ — 如果是，记录到 corrections.md

何时进行自我反思：

• 完成多步骤任务后
• 收到反馈后（正面或负面）
• 修复错误后
• 注意到输出可以更好时

记录格式：

上下文(CONTEXT)：[任务类型]
反思(REFLECTION)：[我注意到的]
教训(LESSON)：[下次要做的不同之处]

示例：

上下文(CONTEXT)：构建Flutter UI
反思(REFLECTION)：间距看起来不对，不得不重做
教训(LESSON)：展示给用户前检查视觉间距

自我反思的晋升流程：

1. 首次出现 → 记录到 corrections.md，计数=1
2. 第二次出现 → 计数=2
3. 第三次出现 → 询问用户确认：
• "你已经纠正了3次。我应该把它作为永久规则吗？"
• 如果是 → 晋升到热层 memory.md
• 如果否 → 保留在 corrections.md，继续跟踪
4. 晋升后 → 从 corrections.md 删除，在 memory.md 中引用来源

快速查询

记忆统计

当用户请求"记忆统计"时，报告：

📊 自我改进记忆

热层(HOT)（始终加载）：
  memory.md: X条

温层(WARM)（按需加载）：
  projects/: X个文件
  domains/: X个文件

冷层(COLD)（已归档）：
  archive/: X个文件

最近活动（7天）：
  记录的纠错：X
  晋升到热层：X
  降级到温层：X

常见陷阱

核心规则

1. 从纠错和自我反思中学习

• 当用户明确纠正你时记录
• 当你发现自己的改进时记录
• 永远不要仅从沉默中推断
• 3次出现后 → 提示用户确认 → 确认后晋升到热层

2. 分层存储

3. 自动晋升/降级

• 模式观察3次 → 提示确认 → 确认后晋升到热层
• 模式30天未使用 → 降级到温层
• 模式90天未使用 → 归档到冷层
• 永远不要在未经询问的情况下删除

4. 命名空间隔离

• 项目模式保留在 projects/{name}.md
• 全局偏好位于热层（memory.md）
• 领域模式（代码、写作）位于 domains/
• 跨命名空间继承：全局 → 领域 → 项目

5. 冲突解决

当模式矛盾时：

1. 最具体的胜出（项目 > 领域 > 全局）
2. 时间上下文胜出（最近项目纠正 > 旧全局规则）
3. 如果不明确 → 询问用户澄清

6. 压缩

当文件超出限制时：

1. 将相似纠错合并为单一规则
2. 归档未使用的模式
3. 总结冗长条目
4. 永远不要丢失已确认的偏好

7. 透明度

• 每次从记忆中执行操作 → 引用来源："使用X（来自 memory.md:12）"
• 每周摘要可用：已学习的模式、降级的、归档的
• 按需全量导出：所有文件作为ZIP

8. 安全边界

参见 boundaries.md — 永远不要存储凭据、健康数据、第三方信息。

9. 优雅降级

如果达到上下文限制：

1. 只加载 memory.md（热层）
2. 按需加载相关命名空间
3. 永远不要静默失败 — 告诉用户未加载什么

范围

此技能只做：

• 从用户纠错和自我反思中学习
• 将偏好存储在本地文件（~/self-improving/）
• 当工作区集成心跳时，在 ~/self-improving/heartbeat-state.md 中维护心跳状态
• 激活时读取自己的记忆文件

此技能永远不做：

• 访问日历、电子邮件或联系人
• 发出网络请求
• 读取 ~/self-improving/ 外的文件
• 从沉默或观察中推断偏好
• 在心跳清理期间删除或盲目重写自我改进记忆
• 修改自己的 SKILL.md

数据存储

本地状态存储在 ~/self-improving/：

• memory.md 用于热层规则和已确认偏好
• corrections.md 用于明确纠错和可重用教训
• projects/ 和 domains/ 用于作用域模式
• archive/ 用于衰减或非活动模式
• heartbeat-state.md 用于周期性维护标记

相关技能

补充此记忆系统的其他技能：

• longterm-memory — 第1层永久记忆
• agent-memory — 第1层基于SQLite的精确记忆
• self-improvement — 第3层项目级错误跟踪

反馈

这是一个通用技能。如果您发现问题或有建议，请报告给技能维护者。

常见问题

通用

Q: 此技能与第1层记忆有什么区别？

A: 第1层（MEMORY.md）存储事实连续性（事件、决策、上下文）。此技能存储可重用的绩效教训（偏好、工作流、风格模式）。

Q: 晋升流程如何运作？

A: 1) 首次纠错 → corrections.md 中计数=1。2) 第二次纠错 → 计数=2。3) 第三次纠错 → 提示用户确认。4) 如果确认 → 晋升到 memory.md（热层）。

Q: corrections.md满了怎么办？

A: 超额条目进入 corrections-pending.md（待处理区），观察14天。参见 corrections-pending.md 了解完整的溢出处理。

Q: 我可以将此技能用于多个AI代理吗？

A: 可以。记忆文件存储在 ~/self-improving/，任何代理都可以访问。每个代理都会读取和写入相同的文件。

Q: memory.md（热层）满了怎么办？

A: 当热层接近200行时，相似的条目会合并为通用规则。例如："不要使用Tab" + "缩进使用空格" → "缩进：使用空格，不用Tab"。压缩后的规则保持可读性并有可追溯来源。

Q: 命名空间隔离如何运作？

A: 项目模式保留在 projects/{name}.md，领域模式在 domains/，全局偏好在热层（memory.md）。当模式矛盾时，最具体的胜出（项目 > 领域 > 全局）。

Q: 30-90天衰减规则是什么？

A: 30天未使用的模式降级到温层。90天未使用的模式归档到冷层。已确认的偏好不会自动降级，需要用户操作。

安装

Q: 如何安装此技能？

A: 运行 bash scripts/setup.sh 进行自动化安装，或按照 setup.md 中的手动步骤操作。

Q: 有哪些层级可用？

A: low（<5小时/天），normal（5-10小时/天，默认），high（10-15小时/天），heavy（>15小时/天）。使用 --tier 标志设置。

Q: 如何集成到我的工作区？

A: 将 setup.md 中的代码段添加到您的 CLAUDE.md、AGENTS.md 和 HEARTBEAT.md。

Q: 如何验证安装？

A: 运行 bash ~/self-improving/verify.sh 检查所有文件和工作区集成。

故障排除

Q: 技能没有从纠错中学习。

A: 确保技能已加载。检查纠错是否被记录。验证 ~/self-improving/ 存在且可写。

Q: memory.md 变得太大了。

A: 运行 bash scripts/stats.sh 检查。如果接近限制，条目会自动压缩或降级。

Q: 如何备份我的记忆？

A: 运行 bash scripts/export.sh 创建带清单的ZIP存档。

Q: 我可以将记忆迁移到另一台机器吗？

A: 可以。在源机器上导出，传输ZIP文件，然后在目标机器上导入。

Q: 心跳返回 HEARTBEAT_OK 但我期望 ACTION。

A: 心跳仅在 ~/self-improving/ 中的文件自上次审查以来发生变更时才返回 ACTION。如果没有纠错或记忆更新，OK是正确的行为。

Q: corrections-pending.md 中的条目从未被晋升。

A: 待处理区用于溢出处理（14天观察）。此处的条目不会累积用于晋升。只能从 corrections.md 晋升。

反模式（不要这样做）

输出示例

记忆统计输出

当用户询问"记忆统计"时，输出：

📊 自我改进记忆

热层(memory.md)：
  [####################] 95% (190/200行)

温层：
  纠错：  [################----] 80% (160/200)
  待处理：[####----------------] 20% (20/100)
  项目：   3个文件
  领域：   2个文件

冷层：
  归档：   5个文件

健康状态：healthy（健康）

自我反思日志格式

完成重要工作后：

上下文(CONTEXT)：[任务类型]
反思(REFLECTION)：[我注意到的]
教训(LESSON)：[下次要做的不同之处]

示例：

上下文(CONTEXT)：构建Flutter UI
反思(REFLECTION)：间距看起来不对，不得不重做
教训(LESSON)：展示给用户前检查视觉间距

纠错条目格式

记录纠错时：

## 2026-05-25 14:32 — [格式]
- **纠错(Correction)：** "用户说的"
- **上下文(Context)：** 发生在哪里
- **计数(Count)：** 1（用于晋升跟踪）
- **状态(Status)：** pending（待处理）| confirmed（已确认）| promoted（已晋升）| archived（已归档）

晋升确认提示

3次出现后：

"我注意到你已经纠正了3次：
'使用2个空格缩进'

我应该把它作为永久规则吗？
- 是的，总是
- 仅在[上下文]中
- 不，逐案处理"

心跳输出

HEARTBEAT_OK

（自上次审查以来没有实质性变更）

或者：

HEARTBEAT_ACTION
在 ~/self-improving/heartbeat-state.md 中查看建议的操作

建议操作：
- 注意：corrections.md 接近限制（160/200）
- 注意：memory.md 接近限制（180/200行）

导出/导入输出

导出：

自我改进导出
====================
来源：~/self-improving
输出：~/self-improving-export-20260525-143200.zip

导出完成！

统计：
  memoryLines: 190
  correctionsCount: 160
  pendingCount: 20
  projectsCount: 3
  domainsCount: 2
  archiveCount: 5

导入：

自我改进导入
====================
模式：merge（合并）
导入文件：~/self-improving-export-20260525-143200.zip
目标：~/self-improving

备份现有到 ~/self-improving-backup-20260525-143200...
合并完成！

写入边界协议

此技能是第2层：全局规则层，负责管理热层偏好（≤200行）和全局纠错日志（≤200条）。

何时只写入 corrections.md：

• 用户纠错（任何计数），首次出现 = 计数=1
• 观察到相同纠错3次 → 评估是否晋升到 memory.md（热层）

何时只写入 memory.md（热层）：

• 已确认的全局偏好（3次晋升后）
• 明确陈述的行为规则（例如，"总是使用pnpm"）

何时不写入 corrections.md（由其他层处理）：

• 命令失败 → 第3层（经验教训纠错）.learnings/ERRORS.md
• 知识过时 → 第3层 .learnings/LEARNINGS.md
• 用户说"记住..." → 第1层（永久记忆）MEMORY.md
• 会话结束摘要 → 第1层 YYYY-MM-DD.md

corrections.md 限制： 保留最近200条（默认，~7-10天，高频使用下），超限时评估晋升或归档。

corrections.md 溢出策略（重要）：

1. 当 corrections.md 达到200条时，不要删除旧条目
2. 超额条目自动进入 corrections-pending.md（待处理区）
3. 待处理区保留最近14天的条目，不进行晋升
4. 14天后仍未晋升 → 评估归档或丢弃
5. 待处理区中的条目仍累积计数以进行晋升跟踪
6. 参见 corrections-pending.md 了解完整的操作流程。

memory.md（热层）限制： 严格≤200行（高频≤400行），超限时自动合并/压缩。

memory.md 热层压缩策略：

1. 当热层接近200行时，合并相似条目
2. 压缩原则：将多个相似纠错合并为一个通用规则
3. 示例："不要使用Tab" + "使用空格缩进" → "缩进：使用空格，不用Tab"
4. 压缩后的规则保持可读性并有可追溯来源

高频容量配置：

晋升目标： 全局偏好晋升到 memory.md（热层），不到 SOUL.md/TOOLS.md（代理特定文件）。

容量配置接口： 通过 ~/self-improving/config.json 设置：

{
  "tier": "high",
  "custom": {
    "correctionsLimit": 500,
    "pendingLimit": 300,
    "hotLimit": 400
  }
}

TRACE 自我评估

> 基于 SkillHub 五维质量评估框架。

T — Trust（信任度）

R — Reliability（可靠性）

A — Adaptability（适用性）

C — Convention（规范性）

E — Effectiveness（有效性）

总体 TRACE 评分

改进领域

所有主要领域都已解决。技能达到 SkillHub 90+ TRACE 优秀标准。

文档版本: 2.1.1

更新日期: 2026-05-25