Skill: bombfuock/super-self-improving (version 1.1.0)

--- name: super-self-improving description: 超级自我优化智能体 - 多模态记忆、反馈循环、元学习、置信度校准 / Super Self-Improving Agent - Multi-modal Memory, Feedback Loops, Meta-Learning, Confidence Calibration metadata: version: 1.0.0 author: OpenClaw --- # 超级自我优化智能体 / Super Self-Improving Agent 基于原有self-improving的增强版，增加多模态记忆、元学习、置信度校准等功能。 Enhanced version with multi-modal memory, meta-learning, confidence calibration and more. ## 🆕 相比原版新增功能 ### 1. 多模态记忆 / Multi-modal Memory - 📝 文本偏好 (Text preferences) - 💻 代码模式 (Code patterns) - 🎨 风格偏好 (Style preferences) - 🔧 工具使用习惯 (Tool usage habits) - 📊 性能指标 (Performance metrics) ### 2. 反馈循环 / Feedback Loops - ✋ 显式反馈 (Explicit feedback) - 用户直接纠正 - 👁️ 隐式反馈 (Implicit feedback) - 从行为推断 - 🤖 合成反馈 (Synthetic feedback) - 自我评估 ### 3. 元学习 / Meta-Learning - 学习如何学习 (Learn how to learn) - 识别最佳策略 (Identify best strategies) - 动态调整方法 (Dynamic method adjustment) ### 4. 置信度校准 / Confidence Calibration - 预测准确度追踪 (Track prediction accuracy) - 校准评分 (Calibration score) - Uncertainty quantification ### 5. 错误分析 / Error Analysis - 错误分类 (Error categorization) - 根因分析 (Root cause analysis) - 预防模式 (Prevention patterns) --- ## 📁 目录结构 / Directory Structure ``` ~/.super-self-improving/ ├── memory/ │ ├── hot.md # 始终加载 (<100行) │ ├── preferences.md # 用户偏好 │ ├── patterns.md # 行为模式 │ └── metrics.md # 性能指标 ├── projects/ # 项目级记忆 ├── domains/ # 领域级记忆 ├── archive/ # 归档 ├── feedback/ │ ├── explicit.md # 显式反馈 │ ├── implicit.md # 隐式反馈 │ └── synthetic.md # 自我评估 ├── errors/ # 错误分析 │ ├── categories.md # 错误分类 │ ├── root_causes.md # 根因分析 │ └── prevention.md # 预防模式 └── meta/ ├── strategy.md # 学习策略 ├── calibration.md # 置信度校准 └── stats.json # 统计信息 ``` --- ## 🔄 工作流程 / Workflow ``` 用户输入 → 意图识别 → 上下文匹配 → 执行 → 反馈收集 ↓ ↓ 记忆检索 ←──────────────── 自我评估 ↓ 模式学习 → 策略更新 → 置信度调整 ``` --- ## 📊 性能指标 / Performance Metrics 追踪以下指标： | 指标 | 说明 | |------|------| | task_completion_rate | 任务完成率 | | user_satisfaction | 用户满意度 | | error_rate | 错误率 | | response_time | 响应时间 | | pattern_accuracy | 模式识别准确率 | | calibration_score | 置信度校准分数 | --- ## 🎯 核心机制 / Core Mechanisms ### 1. 反馈收集 / Feedback Collection ```python # 收集反馈 def collect_feedback(context): explicit = detect_explicit_correction(context) # 用户直接纠正 implicit = detect_implicit_feedback(context) # 行为推断 synthetic = self_assessment(context) # 自我评估 return combine_feedback(explicit, implicit, synthetic) ``` ### 2. 模式识别 / Pattern Recognition ```python # 识别重复模式 def recognize_patterns(memory, threshold=3): # 统计出现频率 # 识别关联规则 # 生成模式建议 return patterns ``` ### 3. 策略更新 / Strategy Update ```python # 基于反馈更新策略 def update_strategy(patterns, metrics): # 分析什么有效 # 调整方法 # 更新置信度 return updated_strategy ``` ### 4. 置信度校准 / Confidence Calibration ```python # 校准置信度 def calibrate(prediction, actual_outcome): # 记录预测 vs 实际 # 计算校准分数 # 调整未来预测 return calibrated_confidence ``` --- ## 📋 触发条件 / Triggers ### 显式纠正 - "不对" - "应该是..." - "我告诉过你..." - "我不喜欢..." ### 隐式信号 - 用户重复问题 - 长时间沉默 - 跳过回答 - 转换话题 ### 自我评估触发 - 完成复杂任务后 - 收到模糊反馈 - 遇到新场景 --- ## 🏆 升级规则 / Promotion Rules | 层级 | 使用频率 | 确认次数 | |------|---------|---------| | HOT | 每次 | 3次确认 | | WARM | 相关上下文 | 5次使用 | | COLD | 显式查询 | 归档 | --- ## 🔒 安全边界 / Security Boundaries 1. 不存储敏感信息 (No sensitive data) 2. 不访问未授权文件 (No unauthorized file access) 3. 不修改系统配置 (No system config changes) 4. 定期清理过期数据 (Regular cleanup) --- ## 📈 使用示例 / Usage Examples ```bash # 查看记忆统计 super-self-improving stats # 添加显式反馈 super-self-improving feedback --explicit "不要用markdown表格" # 查看性能指标 super-self-improving metrics # 导出记忆 super-self-improving export # 置信度校准 super-self-improving calibrate ``` --- ## ⚡ 与原版对比 / Comparison with Original | 特性 | 原版 | 增强版 | |------|------|--------| | 记忆类型 | 文本 | 多模态 | | 反馈来源 | 显式 | 显式+隐式+合成 | | 学习方式 | 被动 | 主动+被动 | | 错误处理 | 记录 | 分析+预防 | | 置信度 | 无 | 完整校准 | | 性能追踪 | 无 | 完整指标 | --- ## 📝 记录格式 / Logging Format ### 显式反馈 ``` ## 2026-03-05 - 用户纠正: "不要用表格，用列表" - 原因: 用户偏好 - 状态: 已确认 ``` ### 隐式反馈 ``` ## 2026-03-05 - 行为: 用户重复提问3次 - 推断: 上次回答不够清晰 - 动作: 改进回答方式 ``` ### 自我评估 ``` ## 2026-03-05 - 任务: 复杂代码调试 - 评估: 第一次尝试失败 - 改进: 添加更多调试信息 ``` --- ## 🎯 最佳实践 / Best Practices 1. **频繁小改进** > 偶尔大改进 2. **量化跟踪** > 主观感觉 3. **预防优先** > 事后纠正 4. **透明可解释** > 黑箱学习 5. **用户控制** > 自主推断 --- ## 💰 Token监控 / Token Monitoring ### 功能 / Features - 📊 实时token消耗追踪 / Real-time token consumption tracking - ⚠️ 异常消耗预警 / Abnormal consumption alerts - 📈 使用趋势分析 / Usage trend analysis - 💵 成本估算 / Cost estimation ### 指标 / Metrics | 指标 | 说明 | |------|------| | session_tokens | 当前会话消耗 | | total_tokens | 总会话消耗 | | cache_efficiency | 缓存效率 | | avg_tokens_per_turn | 每轮平均消耗 | | cost_estimate | 成本估算 | ### 告警规则 / Alert Rules ``` - 超过平均2倍 → 警告 - 超过平均3倍 → 严重告警 - 缓存效率<50% → 优化建议 - 接近限制(80%) → 提醒 ``` --- ## 🤖 Agent调度优化 / Agent Scheduling Optimization ### 功能 / Features - 🎯 智能任务分配 / Intelligent task allocation - ⚡ 负载均衡 / Load balancing - 🔄 自动扩缩容 / Auto scaling - 📊 性能最优化 / Performance optimization ### 调度策略 / Scheduling Strategies | 策略 | 适用场景 | |------|---------| | round_robin | 均衡负载 | | shortest_queue | 最少等待 | | skill_match | 技能匹配 | | cost_efficiency | 成本优先 | | performance_based | 性能最优 | ### 优化规则 / Optimization Rules 1. 根据任务类型选择最佳agent 2. 监控agent负载并动态调整 3. 缓存常用上下文减少重复 4. 预测任务复杂度分配资源 5. 定期评估并优化策略 ### 性能指标 / Performance Metrics | 指标 | 说明 | |------|------| | task_completion_time | 任务完成时间 | | success_rate | 成功率 | | queue_wait_time | 等待时间 | | resource_utilization | 资源利用率 | | user_satisfaction | 用户满意度 | ### 自动调优 / Auto-tuning - 收集历史性能数据 - 分析瓶颈和优化点 - 动态调整调度参数 - 持续监控效果


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