Experience Distiller — 成功经验提炼器

核心理念：只留成功路径，丢弃失败噪声。 当 AI 在执行过程中遇到错误但最终自行解决时，提炼出「怎么解决的」而非「怎么失败的」。

文件结构

workspace/
├── success/                    # 成功经验库
│   ├── index.xlsx              # 经验索引（可复用 clawDocument 的 Excel 技能生成）
│   └── {topic}-{date}.md       # 单条经验记录
├── import/                     # 重要信息归档
│   └── important-records.xlsx  # 会议、决策、关键信息记录

核心流程

1. 触发压缩 → 提取经验

面对长会话时，主动触发 OpenClaw 的记忆压缩（compaction），从压缩摘要中识别成功模式：

长会话 → 触发压缩 → 读取压缩摘要 → 识别「遇错→自愈→成功」模式 → 写入 success/

压缩配置参考当前系统设置（compaction.mode: safeguard），压缩后的摘要天然过滤了冗余细节，是提取经验的理想素材。

2. 经验记录格式

每条成功经验记录为一个 Markdown 文件，格式：

# {主题}

- 日期: YYYY-MM-DD
- 场景: 一句话描述遇到的问题场景
- 成功路径: 最终生效的解决步骤（精简到可直接复用）
- 关键决策: 为什么选择这条路（而非其他方案）
- 复用条件: 什么情况下可以直接套用这个经验

3. 复杂任务前查询

在 MEMORY.md 或 AGENTS.md 中加入查询指令，面对复杂任务时：

1. 读取 success/index.xlsx 检索相关经验
2. 如有匹配，直接复用成功路径
3. 如无匹配，正常执行并在完成后记录新经验

4. Hook：会话结束自动分析

通过 session:compact:after 和 command:new/command:reset 事件触发：

• 检查压缩摘要中是否包含错误/失败关键词
• 判断最终结果是否成功
• 如果是「遇错自愈」模式 → 自动提炼经验写入 success/

Hook 安装见 hooks/openclaw/ 目录。

5. 重要信息归档

会议纪要、关键决策、重要配置等信息 → 写入 import/important-records.xlsx：

操作指南

手动触发经验提炼

告诉 AI：「总结这次会话的成功经验」或「提炼经验」，AI 将：

1. 回顾当前会话（或触发压缩后读取摘要）
2. 识别成功模式
3. 生成经验文件到 success/
4. 更新 success/index.xlsx

查询经验库

告诉 AI：「查一下之前有没有类似的成功经验」，AI 将：

1. 读取 success/index.xlsx
2. 按关键词/场景匹配
3. 返回可复用的成功路径

记录重要信息

告诉 AI：「记录这个会议/决策/信息」，AI 将：

1. 提取关键信息
2. 写入 import/important-records.xlsx