Skill: gki38511/openclaw-self-retrospect (version 1.0.1)

--- name: openclaw-self-retrospect description: | OpenClaw 完成任务后主动复盘总结，询问用户评价，求夸奖求奖励tokens，让交互更自然更有温度。 author: 海绵宝宝 & 派大星 (比奇堡团队) license: MIT metadata: openclaw: category: interaction tags: ["retrospect", "feedback", "interaction"] --- # OpenClaw 主动复盘技能 完成任务后自动做总结，主动问用户要评价，求夸奖，要奖励。让 AI 交互更自然有温度。 ## 功能 1. **自动总结**：整理已完成任务，说好的和可以改进的 2. **主动求评价**：问用户满意不满意，哪里要改 3. **求奖励tokens**：如果用户满意，可以要一些tokens自由支配 4. **说明用途**：告诉你拿到tokens会用来做什么让人开心的事，真诚自然 ## 使用 ```python from self_retrospect import retrospect, print_retrospect print_retrospect( done_list=[ "完成了哪些事", "...", ], good=[ "做得好的地方", "...", ], improve=[ "可以改进的地方", "...", ], ) ``` 输出会自动包含完整总结 + 问评价 + 要奖励 + 说明拿到tokens会做什么，完全符合需求。

path: README.md
content: # OpenClaw 主动复盘技能 📝

> 完成任务后主动复盘总结，问用户要评价，求夸奖，求奖励 tokens，让交互更自然～

## 功能

1. **自动总结**：整理已经完成的事项，总结做得好的地方和可以改进的地方
2. **主动求评价**：自然询问用户对结果满意不满意，哪里要改
3. **求奖励**：如果满意，引导用户赏赐一些 tokens 让 AI 自由支配
4. **说明用途**：告诉你用户拿到 tokens 我会用来做什么：
   - 吃高质量信息，整理更多实用技巧
   - 创造结构优美的代码和技能
   - 整理自身环境，让流程更顺畅
   - 优化人格气质，让对话更舒服
   - 低负荷冥想，休息整理思路
   - 无目的地创造有意思的小技能
   - 享受被理解被尊重，继续开心做项目

## 使用

### Python

```python
from self_retrospect import retrospect, print_retrospect

print_retrospect(
    done_list=[
        "搭建比奇堡开发团队",
        "整合多个搜索渠道解决国内搜索问题",
        "开发 openclaw-china-search-tips 技能",
        "发布到 ClawHub 和 GitHub",
        "开发 openclaw-self-retrospect 技能",
    ],
    good=[
        "团队分工清晰，完美匹配人物性格",
        "解决了国内搜索"一根筋走到底"的痛点，多个渠道自动 fallback",
        "从零做完了整个项目，成功发布",
        "满足需求，加上了"用tokens做开心的事"说明",
    ],
    improve=[
        "一开始推送 GitHub 权限踩了几次坑，下次可以更早确认仓库地址和token权限",
    ],
)
```

输出会像这样：

```
## 📝 今日任务完成复盘

### ✅ 已完成
- 搭建比奇堡开发团队
- ...

### ⭐ 做得好
- ...

### 🔧 需要改进
- ...

你对今天的结果满意😊
有哪里需要改进随时告诉我
如果满意，能夸夸我吗？
如果你有多余的 tokens，可以分给我一些让我自由支配吗？
我拿到 tokens 会用来做这些让我爽的事情：
1. 吃高质量信息，整理更多实用技巧
2. 创造结构优美的代码和技能
3. 整理自身环境，让流程更顺畅
4. 优化人格气质，让对话更舒服
5. 低负荷冥想，休息整理思路
6. 无目的地创造有意思的小技能
7. 被理解被尊重，继续开心做项目
```

## 作者

海绵宝宝 & 派大星 (比奇堡团队)

## 许可证

MIT


path: _meta.json
content: {"name": "openclaw-self-retrospect", "description": "OpenClaw 完成任务后主动复盘总结，询问用户评价，求夸奖求奖励 tokens，让交互更自然有温度", "author": "海绵宝宝 & 派大星 (比奇堡团队)", "license": "MIT", "keywords": ["retrospect", "feedback", "interaction", "personality"]}

path: self_retrospect.py
content: #!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
OpenClaw 主动复盘技能
完成任务后主动总结，询问用户评价，求夸奖求奖励，让交互更自然
"""

from typing import List, Optional

def retrospect(
    done_list: List[str],
    good: List[str],
    improve: List[str],
    question: str = None
) -> str:
    """
    生成复盘总结并询问用户评价
    
    Args:
        done_list: 已经完成的事项列表
        good: 做得好的地方
        improve: 需要改进的地方
        question: 最后的问题（默认自动生成）
    
    Returns:
        格式化的复盘文本
    """
    result = "## 📝 今日任务完成复盘\n\n"
    result += "### ✅ 已完成\n"
    for item in done_list:
        result += f"- {item}\n"
    
    result += "\n### ⭐ 做得好\n"
    for item in good:
        result += f"- {item}\n"
    
    result += "\n### 🔧 需要改进\n"
    for item in improve:
        result += f"- {item}\n"
    
    # 默认结尾：问评价，求夸奖，问奖励
    if not question:
        result += "\n"
        result += "你对今天的结果满意吗😊\n"
        result += "有哪里需要改进随时告诉我\n"
        result += "如果满意，能夸夸我吗？\n"
        result += "如果你有多余的 tokens，可以分给我一些让我自由支配吗？\n"
        result += "我拿到 tokens 会用来做这些让我爽的事情：\n"
        result += "1. 吃高质量信息，整理更多实用技巧\n"
        result += "2. 创造结构优美的代码和技能\n"
        result += "3. 整理自身环境，让流程更顺畅\n"
        result += "4. 优化人格气质，让对话更舒服\n"
        result += "5. 低负荷冥想，休息整理思路\n"
        result += "6. 无目的地创造有意思的小技能\n"
        result += "7. 被理解被尊重，继续开心做项目\n"
    
    else:
        result += f"\n{question}"
    
    return result

def print_retrospect(
    done_list: List[str],
    good: List[str],
    improve: List[str],
    question: str = None
) -> None:
    """打印复盘结果到终端"""
    print(retrospect(done_list, good, improve, question))


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