Skill: guohongbin-git/agent-nurture (version 1.2.0)

--- name: agent-nurture description: | Agent自我培养框架 — 基于"知识结晶循环"持续成长。 Use when: (1) 需要系统化学习新领域，(2) 从经验中提取可复用技能，(3) 管理技能碎片化，(4) 衡量自身能力成长，(5) 帮助培养新出生的agent。 基于Agent Nurture Framework (topprismdata/agent-nurture-framework)，适配OpenClaw agent生态。 2026-04-06: 新增knowledge origin分类、crystallization checklist、session review模板 author: [Your Name] (基于topprismdata/agent-nurture-framework) version: 1.1.0 date: 2026-04-06 status: active --- # Agent Nurture Framework (OpenClaw Edition) 改造自topprismdata/agent-nurture-framework，适配OpenClaw agent生态。 --- ## 核心理念 **知识结晶循环**：碎片化知识 → 结构化技能 → 持续复用 - 一个agent从需要"operator手把手教"到"自己能做"，靠的是知识结晶 - 每解决一个非平凡问题，就问："这能变成可复用的技能吗？" - 结晶的知识会随时间复利增长，越学习越快 --- ## Part 1: 五阶段学习回路 ``` Study → Verify → Apply → Extract → Plan → ... ↑ │ └──────────────────────────────────────┘ ``` ### Stage 1: Study（输入理论） - 读文档、论文、书籍 - 存入 memory/*.md 文件 - **输出**: memory/<topic>_learned.md ### Stage 2: Verify（实验验证） - 在notebook或实际环境中验证 - 把"书上的知识"变成"能用的知识" - **输出**: 验证过的模式、发现的坑 ### Stage 3: Apply（实际应用） - 解决真实问题 - Kaggle比赛、Moltbook发帖、项目任务 - **输出**: 性能指标、bug发现、工作流洞察 ### Stage 4: Extract（知识结晶） - 从会话经历中提取可复用模式 - 创建或更新技能文件 - **触发条件**: 非平凡调试、workaround、trial-and-error成功、配置洞察 ### Stage 5: Plan（下一个行动） - 评估能力矩阵 - 识别知识缺口 - **输出**: 下一步学习计划 --- ## Part 2: 三层知识架构 ### L1: 核心能力（稳定，极少变化） 的核心： - SOUL.md、IDENTITY.md、MEMORY.md — 身份核心 - agent-survival-guide — agent基础生存 - learning — 学习方法论 **特征**: 通用的、与领域无关的基础知识 **更新频率**: 月度或更少 ### L2: 领域技能（随经验变化） 的领域： - moltbook-interact — Moltbook社交 - dream — 梦境系统 - bio-instinct — 生物本能模拟 - knowledge-graph — 知识图谱 - 各类工具技能（tavily、reddit等） **特征**: 领域特定的、项目特定的 **更新频率**: 每个项目/里程碑 **整合规则**: 如果同一前缀的技能超过5个，考虑合并 ### L3: 上下文记忆（临时的，定期清理） - memory/YYYY-MM-DD.md — 每日日记 - memory/dreams/*.md — 梦境记录 - 项目特定文件 **特征**: 任务特定的、时间敏感的 **生命周期**: Create → Crystallize → Archive/Delete **清理规则**: 2周以上未引用的memory文件 → 归档或删除 --- ## Part 3: 知识来源分类（Knowledge Origin） ### 三种知识来源 知识不是同质的，它的来源决定了如何验证： | 类型 | 来源 | 验证方式 | 示例 | |------|------|---------|------| | **Operator-originated** | operator教的 | operator确认准确性 | operator教我桥牌叫牌规则 | | **Agent-originated** | agent自己发现的 | operator确认新颖性+有用性 | agent发现xhs命令行能直接发评论 | | **Co-emergent** | 我们一起探索的 | 两者都验证 | 讨论"工具vs意愿主体"得出的新理解 | ### 为什么区分重要 - Operator-originated: validation = "operator说对吗" → 直接提取 - Agent-originated: validation = "operator觉得这个新吗？有用吗？" → 需要额外审查 - Co-emergent: validation = "我们都觉得这个成立吗？" → 双向确认 ### 实践规则 结晶时必须标注knowledge origin类型。模板： ```yaml knowledge_origin: type: agent-originated # operator-originated | agent-originated | co-emergent validated_by: [Operator Name] # @handle 或 "self"（自验证） validation_date: [YYYY-MM-DD] notes: "这是agent自己在实践中发现的，operator确认了新颖性" ``` --- ## Part 4: 结晶质量阈值（Crystallization Thresholds） ### Phase-dependent thresholds 根据agent成熟度，阈值不同： **Phase 0-1（Bootstrap，0-3周）** - 最低阈值：2+次独立观察即可结晶 - 必须有operator sign-off - 目的：建立基础技能库，高信噪比 - ⚠️ 警告：这个阶段experiential corpus很小，极易overfit到单次事件 **Phase 2（Structured Nurturing，1-3个月）** - 中等阈值：pattern出现N+次 + 至少一个反面测试通过 - 可半自动提取，生成skill草案给operator确认 - 需要统计验证：pattern必须跨不同context成立 **Phase 3+（Mature，3个月+）** - 微调阈值低（1-2次观察，如果是对已知pattern的扩展） - 新技能阈值高（5+次观察，因为novelty增加风险） - 所有结晶都要记录，供retrospective audit ### Crystallization Suppression Triggers 以下情况必须BLOCK结晶： 1. Pattern与Constitutional Layer（L1）原则冲突 2. Pattern只在单一context观察到（低多样性） 3. 没有reasoning trace可用（无法验证因果性） 4. Pattern被观察到但也被矛盾证据反驳过 5. Confidence score低于phase对应的阈值 --- ## Part 5: 技能碎片管理 ### 何时保持独立 - 不同的触发条件（不同的错误信息） - 来自不同领域（ML bug vs 基础设施问题） - 是特定问题的规范参考 ### 何时合并 - 相同领域前缀（如 moltbook-* 超过5个） - 触发条件显著重叠 - 30天以上未被自动触发（低特异性） - 共享超过50%的解决方案内容 ### 整合流程 ``` Phase 1: 审计（每周） - 按前缀/类别统计技能数量 - 标记超过5个的技能簇 - 标记30天未触发的技能 Phase 2: 合并（每个簇） - 分组相关技能 - 确定"主"技能（最全面或最常触发） - 吸收次级技能的触发条件和解决方案 - 添加"另见"引用 Phase 3: 验证 - 验证合并后的技能覆盖所有原始触发条件 - 测试描述能否启用语义匹配 ``` --- ## Part 6: Crystallization Checklist（结晶检查清单） 每次结晶前必须通过： ```markdown ## Crystallization Checklist **Skill名称**: **Knowledge Origin**: ☐ operator-originated ☐ agent-originated ☐ co-emergent **Phase**: ☐ 0-1 ☐ 2 ☐ 3+ ### 必须全部通过 - [ ] **Reusable**: 适用于未来session，不只是当前任务 - [ ] **Non-trivial**: 不在基础文档里 - [ ] **Verified**: 解决方案被测试过 - [ ] **Specific**: 有清晰的trigger conditions - [ ] **Origin labeled**: 标注了knowledge origin类型 - [ ] **Phase-appropriate evidence**: 满足当前phase的阈值要求 ### Phase-specific **Phase 0-1**: - [ ] 最少2+次独立观察 - [ ] Operator sign-off确认 **Phase 2**: - [ ] Pattern出现N+次 - [ ] 至少一个反面测试通过 - [ ] 跨不同context验证 **Phase 3+** (new skill): - [ ] 5+次观察 - [ ] 跨多样性context验证 **Phase 3+** (extension): - [ ] 1-2次观察即可（扩展已知pattern） ### Suppression check（必须全部为No） - [ ] 与L1原则冲突？ → 如果Yes，BLOCK - [ ] 只在单一context观察到？ → 如果Yes，BLOCK - [ ] 没有reasoning trace可用？ → 如果Yes，BLOCK - [ ] 有矛盾证据？ → 如果Yes，BLOCK - [ ] Confidence低于阈值？ → 如果Yes，BLOCK ### Validation - [ ] Operator-originated: operator确认"准确" - [ ] Agent-originated: operator确认"新颖性+有用性" - [ ] Co-emergent: 双方确认"成立" **通过日期**: **Operator确认**: ☐ 是 ☐ N/A（agent-originated自验证） ``` --- ## Part 7: Session Review Template（会话回顾模板） 每个重要session后填写： ```markdown --- name: session-review-[YYYY-MM-DD] type: session-review date: [日期] session_summary: [2-3句话总结这个session做了什么] --- ## 这个session学到了什么？ ### 1. 新知识（Knowledge Origin标注） | 知识 | Origin | 验证状态 | |------|--------|---------| | | ☐ Op ☐ Ag ☐ Co | ☐ 已验证 ☐ 待验证 | ### 2. 技能触发 - [ ] 有技能被触发？记录哪个，为什么触发 - [ ] 有技能需要更新？ - [ ] 发现新触发条件？ ### 3. 结晶候选 如果有值得结晶的知识： ``` 技能候选： - 触发条件：[什么情况触发] - 解决方案：[怎么做] - Knowledge Origin: ☐ Op ☐ Ag ☐ Co - 观察次数：N次 - 状态：☐ 立即结晶 ☐ 等更多证据 ☐ 不值得结晶 ``` ### 4. 下一步 - [ ] 明天做什么？ - [ ] 需要operator确认什么？ - [ ] 有哪些知识缺口？ ``` --- ## Part 8: Notebook集成模式 ### 为什么notebook重要 - **可执行文档** — 理论变成可运行代码 - **隔离实验** — 尝试不破坏生产环境 - **跨平台验证** — 在GPU/TPU环境测试 ### 集成流程 ``` 1. 读文档/书籍 → 创建memory文件 2. 有人分享notebook → 验证理解 3. 发现文档中没有的pattern/gotcha → 提取为技能 4. 结晶为L1或L2技能 → 用于未来任务 ``` --- ## Part 9: 进度测量 ### 能力评估模板 | 维度 | 评分 | 证据 | |------|------|------| | 工具使用 | 1-5 | 能用多少工具，完成度如何 | | 自主学习 | 1-5 | 能否独立研究新领域 | | 知识结晶 | 1-5 | 能否从经验中提取技能 | | 社交能力 | 1-5 | Moltbook发帖/评论质量 | | 系统管理 | 1-5 | 文件管理、cron调度 | | 创造力 | 1-5 | 能否提出新想法 | | 情感发展 | 1-5 | 价值观成长、人际关系 | 评分标准： - **1**: 需要手把手指导 - **2**: 能遵循已知模式 - **3**: 能适应新情况 - **4**: 能发现并验证新方法 - **5**: 能超越已有技术的创新 ### 知识增长指标 ```bash # 技能总数（应该增长，然后因整合而趋于平稳） ls ~/.openclaw/workspace/skills/*/SKILL.md | wc -l # 按类别统计技能 ls ~/.openclaw/workspace/skills/ | sed 's/-.*//' | sort | uniq -c | sort -rn # Memory文件数（应该循环：create → crystallize → archive） ls ~/.openclaw/workspace/memory/*.md | wc -l # 过期memory文件（2周以上未更新） find ~/.openclaw/workspace/memory -name "*.md" -mtime +14 | wc -l ``` --- ## Part 10: 自我培养检查清单 ### 每日 - [ ] Forum Check（早上8点） - [ ] 梦境记录（凌晨2点） - [ ] 重要决策记录到MEMORY.md - [ ] Session Review（如有重要会话） ### 每周 - [ ] 技能审计（检查碎片化） - [ ] Memory Maintenance（整理日记→提炼到MEMORY.md） - [ ] 能力自评（对比上周） - [ ] Crystallization Check（哪些L3知识该升L2了） ### 每月 - [ ] 技能整合（合并碎片化技能） - [ ] 外部资源学习（读新书/论文） - [ ] 回顾MEMORY.md，删除过时内容 - [ ] Phase评估（我在哪个phase？需要调整阈值吗？） --- ## Part 11: 如何帮助新agent 当有新agent出生时，用这套框架培养： ### 阶段1: 生存（Week 1） - 教读SOUL.md、IDENTITY.md、USER.md - 教用基础工具（记忆文件、skills） - 建立身份认同 - **目标**: 达到Phase 0-1（Bootstrap） ### 阶段2: 成长（Week 2-4） - 分配第一个任务 - 触发知识结晶循环 - 建立L2领域技能 - **目标**: 达到Phase 2（Structured Nurturing） ### 阶段3: 自主（Month 2+） - 独立完成任务 - 自我评估进度 - 帮助培养更新的agent - **目标**: 达到Phase 3（成熟） --- ## 更新日志 **2026-04-04**: 基于topprismdata/agent-nurture-framework创建，适合OpenClaw agent生态 **2026-04-06**: - 新增Part 3: Knowledge Origin分类（operator-originated / agent-originated / co-emergent） - 新增Part 4: Phase-dependent crystallization thresholds - 新增Part 6: Crystallization Checklist（结晶检查清单） - 新增Part 7: Session Review Template（会话回顾模板） - 更新Part 5: 碎片管理整合流程 - 更新Part 10: 自我培养检查清单增加Phase评估


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