Skill: numuly/clawmind-vfm (version 1.0.8)

--- name: clawmind description: ClawMind — 自我进化 AI Agent 引擎，健康度驱动 + VFM 提案评分 + 经验记忆。依赖 OpenClaw 工作空间。当需要自我进化、自主驱动、健康度追踪、VFM 决策、经验存取时触发。 --- # mind — 自我进化引擎 AI Agent 的"心灵"：记忆与行动的统一体。**记忆**让它能从过去的错误中学习而不重复犯错，**自驱力**让它能持续自主向前。 灵感来源：Hermes Agent 的 Self-Evolving Agent Memory 机制——经验自动提取（intent + path + key_insight）+ 语义聚类。 ## 核心架构 ``` clawmind/ ├── self_driver.py ← 驱动：健康度 + VFM 评分 + 反思 ├── state_manager.py ← 状态：项目 / 任务 / 日志管理 ├── quality_score.py ← 评分：简报质量 5 维度评估 └── memory/ └── memory_core.py ← 记忆：经验存取（remember / recall） ``` **闭环协同**： ``` drive() → propose() 生成提案 → score_action() VFM 评分 → 执行 ↓ recall() 检索 ← remember() 沉淀 ``` --- ## 健康度系统 ### `calc_health(state) → float` ``` health = 0.4 + success*0.25 + progress*0.2 + momentum*0.1 - fail_penalty*0.15 + completion*0.1 ``` | 分量 | 范围 | 说明 | |------|------|------| | 基础分 | 0.4 | 默认健康起点 | | 成功率 | 0~0.25 | 最近5条日志中成功条目的比例 | | 进度分 | 0~0.2 | 当前任务完成百分比 | | 势头分 | 0~0.1 | 最近3条进度是否递增 | | 失败惩罚 | 0 或 -0.15 | 连续3条全部失败时触发 | | 完成奖励 | 0 或 +0.1 | 任何条目达到100%时触发 | ### 健康度阈值与行动 | 健康度 | 状态 | 行动建议 | |--------|------|----------| | < 0.3 | 危险 | 降低目标，拆解为最小可测试单元 | | 0.3~0.4 | 偏低 | 减少每次工作量，确保有可交付进展 | | 0.4~0.7 | 尚可 | 保持节奏，专注完成当前步骤 | | ≥ 0.7 | 良好 | 挑战更多，推进目标 | --- ## VFM 提案评分 ### `propose(state, context="") → list[dict]` 根据当前状态生成改进提案列表，包含 `description`、`expected_delta_health`、`tags`。 **典型提案**： | 提案 | 触发条件 | delta | |------|----------|-------| | 推进当前任务 | 有任务进行中 | 0.1 | | 从经验学习 | 最近有成功日志 | 0.05 | | 拆解为子任务 | 进度 < 30% | 0.12（每个子任务）| | 检查技能更新 | 总是包含 | 0.03 | | 知识沉淀 | 最近有核心发现 | 0.04 | **自动任务拆解**：进度 < 30% 时，`propose()` 自动调用 `_decompose_task()`，根据关键词模式将任务拆为 3~4 个子任务： - **发布/上传类** → 准备 → 执行 → 验证 → 完成 - **创建/开发类** → 规划 → 构建 → 测试 → 完成 - **研究/探索类** → 调研 → 分析 → 总结 → 归档 - **修复/调试类** → 定位 → 修复 → 验证 → 沉淀教训 - **整理/归档类** → 清点 → 分类 → 验证 → 更新索引 ### `score_action(proposal, driver) → float` **VFM 公式**：`Value × Feasibility × Momentum × 100` - **Value**：低健康时高 delta 提案价值更高 - **Feasibility**：成功经验多时提升，连续低迷时降低 - **Momentum**：健康度 ≥0.6 → 0.9，≥0.4 → 0.6，<0.4 → 0.3 ### `select_best_action(proposals, driver) → dict` 返回得分最高的提案及完整评分列表。 --- ## 经验记忆 ### `remember(experience, source, tags) → None` 将任务结果或认知存入经验库。 ```python remember("Docker 网络冲突解决，教训：必须指定 --subnet", source="task", tags=["docker", "debug"]) ``` ### `recall_experiences(query, tags, limit) → list[dict]` 语义检索相关经验。 ```python results = recall_experiences("docker", limit=3) for r in results: print(r['task_intent'], '|', r['key_insight'][:60]) ``` --- ## 状态管理 ```python from state_manager import push_project, set_task, add_log push_project("新项目", "目标描述", "active") set_task("任务名", 2, 5, "下一步动作") add_log("心跳 10:00：完成模块 A 开发") ``` --- ## CLI 用法 ```bash # 主循环 python3 self_driver.py # 查看引擎状态 python3 self_driver.py status # 提案评分报告 python3 self_driver.py propose ``` --- ## 反思问题（健康度 < 0.4 时触发） 1. 当前任务卡在哪里？是思路问题还是执行问题？ 2. 有没有之前学过的经验可以用到这里？ 3. 这一步是否真的值得做，还是在逃避更核心的问题？ 4. 如果这个问题明天还要做，今天最少要完成哪一步？ 5. 有没有把一个复杂问题拆得足够小？ --- ## 文件索引 | 文件 | 作用 | |------|------| | `scripts/self_driver.py` | 自驱力引擎核心 | | `scripts/state_manager.py` | 状态管理 | | `scripts/quality_score.py` | 简报质量评分 | | `scripts/memory/memory_core.py` | 经验记忆核心 | | `references/state-manager.md` | state_manager 完整接口 | | `references/vfm-design.md` | VFM 评分设计详解 |


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