Skill: long57777/long57777-continuous-learning (version 1.1.1)

--- name: continuous-learning description: 持续学习套件 - AI自主记忆管理工作流：自动识别新任务、记录对话到MemPalace、定期做梦分析、提取精华到文档、自我纠错改进。触发词："持续学习"、"记忆管理"、"自我改进"、"学习体系"。 version: 1.1.0 dependencies: - name: mempalace required: true description: 记忆存储系统，用于存储对话碎片和做梦分析 - name: minimax optional: true description: 做梦分析模型（可选，跳过则手动整理） default_model: MiniMax-M2.7 license: MIT author: 小麦 (Xiaomai) changelog: | v1.1.0 (2026-04-21) - 升级到Python调度器 - 替代Windows任务计划程序，使用Python schedule库 - 支持开机自动启动 - 微信通知功能完善 - 编码问题修复 - 修复openclaw cron不稳定问题 v1.0.0 (2026-04-19) - 初始版本 - 新任务智能判断 - MemPalace自动记录 - 做梦分析（MiniMax M2.7） - 5文档自动更新 - WeChat通知 - 自我纠错（ERRORS/LEARNINGS） --- # 持续学习套件 (Continuous Learning Kit) 让AI具备**持续学习和自我进化**的核心能力。 --- ## 🧠 核心概念 ### 工作流程 ``` 每条消息 → 新任务判断 → 记录到MemPalace → 每日定时做梦 → 提取精华到文档 → 自我改进 ↓ 是否是新任务？ Yes → 读技能文档 → 执行 No → 继续 ``` ### 两大周期 **短期周期**（每次消息）： 1. 新任务判断 2. 自动记录对话到MemPalace **长期周期**（每日定时）： 1. 做梦分析（23:00同步聊天） 2. 精华提取（02:00做梦分析） 3. 文档更新 4. 自我纠错（ERRORS.md/LEARNINGS.md） --- ## 📦 技能包结构 ``` continuous-learning/ ├── SKILL.md # 技能说明（本文件） ├── bootstraps/ │ └── bootstrap_rules.md # 启动规则（整合版BOOTSTRAP） ├── sync/ │ ├── sync_chats_daily.py # 每日同步脚本 │ └── sync_notification.py # 带通知的同步 ├── dream/ │ ├── dream_cycle.py # 做梦分析核心 │ ├── dream_notification.py # 带通知版本 │ └── prompts/ │ ├── analysis_prompt.txt # MiniMax分析提示词 │ └── extraction_rules.md # 提取规则 ├── notifications/ │ ├── notification_queue.json # 通知队列（动态生成） │ └── send_notifications.py # 通知发送 ├── config/ │ ├── dream_config.json # 做梦配置 │ └── documentation_targets.json # 文档目标 └── setup/ ├── install_cron.py # 定时任务安装（跨平台） └── init_learning_files.py # 初始化学习文件 ``` --- ## 🎯 核心特性 ### 1. 新任务智能判断 **判断标准**： - 话题跨度大（从A项目跳到B项目） - 任务类型变（查LIMS → 发邮件） - 关键词第一次出现 - 用户说"新任务"、"开始做..."等 **触发流程**： ```python # 伪代码：新任务判断 if is_new_task(message, context): # 确认后读取： read("SOUL.md") read("AGENTS.md") read("MEMORY.md") read("TOOLS.md") # 读取学习文件 read(".learnings/ERRORS.md") read(".learnings/LEARNINGS.md") # 今日记忆 read(f"memory/{today}.md") read(f"memory/{yesterday}.md") ``` ### 2. MemPalace自动记录 **记录时机**： - 每日23:00定时 - 手动触发 **记录内容**： ``` SESSION:YYYY-MM-DD | 对话摘要 | 用户偏好 | 项目背景 | 重要决策 | 错误教训 ``` **通知机制**： - 同步完成 → WeChat通知 - 做梦完成 → WeChat通知 ### 3. 做梦分析 **执行时间**：每日02:00 **分析流程**： ``` 1. 读取MemPalace所有碎片记忆（N条） 2. MiniMax M2.7分析→ 分类+价值判断+去重 3. 提取精华到5个核心文档： - SOUL.md → 个性、偏好、风格 - AGENTS.md → 工作流程、规则 - MEMORY.md → 用户背景、项目 - TOOLS.md → 配置、坑、技巧 - BOOTSTRAP.md → 启动规则 4. 生成分析报告 5. WeChat通知用户 ``` ### 4. 自我纠错 **错误记录**（ERRORS.md）： ```markdown ### 错误：API字段猜测 **错误**: 猜测LIMS API用sampleBaseUuid获取报告 **正确**: 应该用sampleBaseTestingUuid **教训**: 先查证，不要猜测 **日期**: 2026-04-10 ``` **学习记录**（LEARNINGS.md）： ```markdown ### 学习：握手流程 **收获**: 登录类API必须先GET再POST **应用**: 企业微信、LIMS登录都适用 **日期**: 2026-04-10 ``` --- ## ⚠️ 前置条件（必需） 本技能包**严格依赖MemPalace记忆系统**，使用前必须先安装。 ### 安装MemPalace **方法1：通过ClawHub安装（推荐）** ```bash clawdhub install mempalace ``` **方法2：手动安装** 下载技能包到你的技能目录： ```bash cd skills/mempalace # 确保以下文件存在： # - SKILL.md # - scripts/mcp_server.py # - scripts/call.py ``` ### 验证MemPalace 测试连接： ```bash python skills/mempalace/scripts/call.py mempalace_status ``` 期望输出： ```json { "status": "ready", "drawer_count": 1, "wings": ["你的wing名称"] } ``` 如果返回错误，请检查： 1. ChromaDB是否已安装：`pip install chromadb` 2. 数据库路径是否有写入权限 --- ## 🚀 快速开始 ### 步骤1：初始化学习文件 ```bash python setup/init_learning_files.py ``` 创建： - `.learnings/ERRORS.md` - `.learnings/LEARNINGS.md` - `.learnings/FEATURES.md` - `memory/YYYY-MM-DD.md` ### 步骤2：配置文档目标 编辑 `config/documentation_targets.json`: ```json { "SOUL": { "path": "SOUL.md", "purpose": "行为准则、个性偏好、沟通风格" }, "AGENTS": { "path": "AGENTS.md", "purpose": "工作流程、代理规则、交互模式" }, "MEMORY": { "path": "MEMORY.md", "purpose": "用户偏好、项目背景、长期记忆" }, "TOOLS": { "path": "TOOLS.md", "purpose": "工具配置、集成注意事项、坑" }, "BOOTSTRAP": { "path": "BOOTSTRAP.md", "purpose": "会话启动规则、新任务判断" } } ``` ### 步骤3：安装定时任务（Python调度器 v2.0） **所有平台（推荐使用Python调度器）**: ```bash python setup/install_cron.py ``` **Python调度器优势（v2.0新特性）**： - ✅ **纯Python实现**：无需系统权限，不依赖任务计划程序/cron - ✅ **开机自动启动**：支持Windows自动启动配置 - ✅ **微信通知完善**：任务执行后自动发送通知 - ✅ **精确时间匹配**：每小时轮询，准确到分钟 - ✅ **跨平台一致**：Windows/Linux/Mac体验一致 **手动启动**： ```bash # Windows 启动脚本: schedule_start.bat # Linux/Mac python setup/schedule_runner.py ``` **设置开机自动启动**： ```bash # Windows 双击: install_autostart_en.bat # Linux/Mac (TODO: 添加systemd服务支持) ``` ### 步骤4：配置MiniMax API（可选） 编辑 `config/dream_config.json`: ```json { "analysis_model": { "provider": "minimax", "model": "MiniMax-M2.7", "api_url": "https://api.minimax.chat/v1", "api_key": "your_api_key_here" } } ``` **注意**：如果不配置，会跳过大模型分析，只做基础分类。 --- ## 📋 使用场景 ### 场景1：多项目并行工作 用户： ``` 查一下LIMS样本SDAA25D03362的报告 帮我做康鑫达周报 写一个Python脚本处理Excel ``` **技能行为**： 1. 第1条 → 检测到"LIMS"关键词 → 判断为新任务 2. 读取AGENTS.md → 知道LIMS地址和账号 3. 执行查询 → 记录结果到MemPalace 4. 第2条 → 检测到"康鑫达周报" → 新任务 5. 读取WORKFLOW.md → 调用周报生成脚本 ### 场景2：持续优化技能 **第1天**： - 执行任务A - 失败 → 记录到ERRORS.md **第23:00**： - 同步今日对话到MemPalace **第02:00**： - 做梦分析 → 发现失败模式 - 提取教训到LEARNINGS.md - 找到原因："API猜测" **第3天**： - 类似任务B出现 - 读取LEARNINGS.md - **避免**API猜测 → 成功！ ### 场景3：用户偏好记忆 **用户说**："叫我xiaolong，不要叫刘总" **技能行为**： 1. 记录到MemPalace 2. 做梦分析 3. 提取到SOUL.md：称呼偏好 4. 后续所有对话 → 直接用"xiaolong" --- ## 📊 配置选项 ### 做梦配置 (`config/dream_config.json`) ```json { "sync_schedule": "23:00", "dream_schedule": "02:00", "notification_enabled": true, "notification_channel": "openclaw-weixin", "doc_update_rules": { "min_similarity": 0.7, "max_noise_ratio": 0.5 } } ``` ### 分析模型配置 支持多个模型： - **MiniMax M2.7**（默认，效果最好） - **智谱GLM-4.7** - **Claude 3.5 Sonnet** - **GPT-4o** --- ## 🔧 故障排查 ### 问题1：定时任务不执行 **Windows**： ```powershell schtasks /query /tn "OpenClaw-SyncWeChat" schtasks /query /tn "OpenClaw-DreamCycle" ``` 检查状态是否为"就绪"。 **Linux**： ```bash crontab -l | grep openclaw ``` ### 问题2：MemPalace写入失败 检查： 1. ChromaDB路径是否正确 2. 写入权限是否足够 3. 数据库大小（超过5GB需清理） ### 问题3：做梦分析卡住 检查： 1. API Key是否有效 2. 网络连接 3. 记忆条目数（超过1000条需分批） --- ## 📈 进阶用法 ### 自定义文档目标 添加自己的文档： ```json { "PROJECT_NOTES": { "path": "docs/project_notes.md", "purpose": "项目特定笔记" }, "API_REFERENCE": { "path": "docs/api_reference.md", "purpose": "API调用记录" } } ``` ### 自定义分析提示词 编辑 `dream/prompts/analysis_prompt.txt`，改变分析规则。 ### 多Agent协同 多个AI共享MemPalace： ```json { "shared_agents": ["agent_A", "agent_B"], "sync_interval": "hourly" } ``` --- ## 🤝 依赖技能 ### 必需 - **mempalace** - 记忆存储系统 ### 可选 - **minimax-image-understanding** - 图像记忆 - **self-improving-agent** - 互补的自我改进功能 --- ## 📝 版本历史 ### v1.0.0 (2026-04-19) - ✅ 新任务智能判断 - ✅ MemPalace自动记录 - ✅ 做梦分析（MiniMax M2.7） - ✅ 5文档自动更新 - ✅ WeChat通知 - ✅ 自我纠错（ERRORS/LEARNINGS） --- ## 🌟 核心价值 这个技能包让AI从"一次性工具"进化为"**持续学习的智能体**"： | 维度 | 传统AI | 持续学习AI | |------|--------|-----------| | 记忆 | 每次对话重新开始 | 跨会话持久记忆 | | 学习 | 需要人工提示 | 自动提取规律 | | 纠错 | 重复犯同样错误 | 从错误中学习 | | 偏好 | 不知道用户喜好 | 记住用户习惯 | | 进化 | 能力固定 | 持续自我提升 | --- **技能作者**: 小麦 (Xiaomai) 🌾 **许可证**: MIT **反馈**: OpenClaw社区 Discord


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