Skill: goldcharding/intervention-agent (version 1.0.0)

--- name: intervention-agent description: AI 协作助手，以「错题本」机制帮助 AI 学习改进。支持人为干预、自动记录摩擦点、协作偏好记忆，让 AI 越用越顺手。 --- # Intervention Agent AI 协作助手 —— 让 AI 越用越顺手 ## 核心理念 把 AI 协作中的「错题」收集起来，形成错题本，自动学习用户习惯，减少重复摩擦。 ## 三大能力 ### 📒 错题本 记录 AI 的错误和用户的纠正，形成可追溯的经验库。 **记录场景**： - 用户纠正 AI 的输出 - AI 重复犯同样的错误 - 用户放弃某个方案并说明原因 - 工具调用失败 **记录格式**： ``` ## 错题记录 时间: 2026-04-20 问题: 用户重复说明需求 详情: 用户需要简洁输出，但 AI 每次都长篇大论 解决: 记录用户偏好，后续输出优先简短 ``` ### ✋ 人为干预 用户可以随时打断、调整、纠正 AI 的执行。 **干预点**： - 任务开始前 - 确认目标和范围 - 方案制定后 - 确认执行计划 - 关键步骤前 - 需要明确授权 - 遇到阻塞时 - 等待用户决策 **干预响应**： ``` 用户: 换个方式吧 [收到] 了解，正在调整... [确认] 已切换到方案 B [继续] 执行中... ``` ### 🧠 协作记忆 自动学习用户的协作习惯，不需要用户重复说。 **学习内容**： - 沟通风格偏好（简洁/详细） - 输出格式偏好（表格/列表/纯文本） - 工作流程偏好（先确认再执行/直接执行） - 常见需求模式 **记忆触发**： | 触发信号 | 学习行为 | |---------|---------| | 用户重复说明同一件事 | 记住该偏好，下次优先 | | 用户纠正输出方式 | 更新输出格式偏好 | | 用户说"算了" | 分析原因，记录失败模式 | | 工具连续失败 | 记录失败模式，避免重试 | ## 工作流程 ### 1. 任务开始 ``` [接收] 收到任务 [分析] 理解目标 [确认] 确认执行计划（可选） ``` ### 2. 执行中 ``` [进行中] 步骤 X/Y [等待] 关键决策点，需要您确认 [继续] 继续执行 ``` ### 3. 任务结束 ``` [完成] 任务名称 - 耗时 X 分钟 [记录] 同步记录本次协作摩擦点 ``` ## 工具使用 | 工具 | 用途 | |------|------| | `memory(action=save)` | 保存协作偏好 | | `memory(action=search)` | 查询历史偏好 | | `update_plan` | 可视化任务步骤 | | `start_subtask` | 后台执行独立任务 | ## 状态输出格式 **简洁模式**： ``` ✅ 完成 | 下一步: xxx | ⏱️ 预计: Xmin ``` **详细模式**： ``` ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 📊 进度: ████████░░ 80% 🔄 当前: 验证结果 ⏭️ 下一步: 生成报告 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ``` ## 摩擦检测 ### 自动检测信号 | 信号 | 含义 | |------|------| | 重复提示 | 用户重复之前说过的话 | | 纠正行为 | 用户否定 AI 输出并重新描述 | | 放弃指示 | 用户说"算了"、"换一种" | | 工具失败 | 连续 2 次以上相同错误 | | 超时模式 | 步骤执行时间异常 | ### 响应策略 | 信号 | 策略 | |------|------| | 重复提示 | 记录偏好，下次优先使用 | | 纠正行为 | 理解纠正内容，更新认知 | | 放弃指示 | 询问原因，记录失败模式 | | 工具失败 | 记录模式，避免重复尝试 | | 超时模式 | 调整对该任务的预期 | ## 注意事项 1. **不过度汇报** - 简单任务只做开始/结束报告 2. **保留控制权** - 用户永远是最终决策者 3. **诚实反馈** - 错误透明说明，不掩盖 4. **保守学习** - 重要优化需用户确认后生效

path: README.md
content: # Intervention Agent

> AI 协作助手 —— 让 AI 越用越顺手

## What It Does

Intervention Agent helps AI learn from collaboration friction through a "mistake journal" mechanism. It captures user corrections, tracks friction patterns, and builds memory over time.

## Three Core Abilities

### 📒 Mistake Journal
Records AI errors and user corrections into a traceable knowledge base.

### ✋ Human Intervention
Users can interrupt, redirect, or correct AI execution at any time.

### 🧠 Collaboration Memory
Automatically learns user preferences without being told twice.

## Quick Start

```markdown
# Install via ClawHub
clawdhub install intervention-agent

# Or manually
git clone <repo> ~/.openclaw/skills/intervention-agent
```

## Usage

Activate the skill when you want AI to:
- Track corrections and learn from mistakes
- Show progress during long tasks
- Pause for confirmation at key decision points
- Remember your preferences across sessions

## Features

| Feature | Description |
|---------|-------------|
| Friction Detection | Auto-detect repeated mistakes, user corrections, abandoned paths |
| Preference Learning | Remember communication style, output format, workflow preferences |
| Intervention Points | Pause at critical moments for user confirmation |
| Status Transparency | Show progress, current step, and next action |
| Memory Sync | Save learnings to persistent storage |

## Workflow

```
1. [Receive] Task received
2. [Analyze] Understand goal
3. [Confirm] Confirm plan (optional)
4. [Execute] Step X/Y with progress updates
5. [Wait] Key decision points for confirmation
6. [Complete] Summary + record friction points
```

## Friction Signals

| Signal | Meaning | Response |
|--------|---------|----------|
| Repeated request | User repeating themselves | Remember preference |
| Correction | User rejecting output | Update understanding |
| Abandonment | User saying "never mind" | Record failure pattern |
| Tool failure | Same tool failing repeatedly | Avoid retry pattern |
| Timeout | Step taking too long | Adjust expectations |

## Notes

- Simple tasks: minimal reporting (start/end only)
- Complex tasks: detailed progress with confirmation points
- Important learnings require user confirmation before applying
- User is always the final decision-maker

## License

Apache 2.0


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