## 一、Skill 定位

`Self-Improvement` 的核心是让 Agent 不只是执行任务，而是能够基于结果质量持续优化自身工作方式。  
它适合做“长期有效”的流程：任务复盘、提示词改写、失败归因、策略升级。

## 二、适用场景

1. 同类任务反复执行，但输出质量不稳定。
2. 团队希望沉淀“高质量提示词模板”。
3. 需要建立可审计的优化闭环，而不是靠经验拍脑袋。
4. 想让新人快速复用成熟流程，缩短学习曲线。

## 三、安装与配置

### 1) 安装命令

```bash
clawhub install self-improvement
clawhub sync --all
```

### 2) 建议准备的输入数据

1. 历史任务日志（成功与失败样本都要有）。
2. 输出评分标准（准确性、完整性、可执行性）。
3. 业务约束（禁用词、合规规则、时效要求）。

## 四、使用方法（建议流程）

### Step 1：定义评估标准

先把“什么叫好答案”说清楚，再让 Skill 参与优化。

示例标准：

1. 结论必须可执行。
2. 必须给出关键依据。
3. 不允许出现无来源断言。

### Step 2：执行首轮复盘

```text
/skill self-improvement
请基于最近 20 条任务输出，按“成功原因/失败原因/可改进提示词”三栏给出复盘报告。
```

### Step 3：生成优化后的模板

```text
/skill self-improvement
针对“技术文档总结”场景，输出 v2 提示词模板，并说明相对 v1 的改动理由。
```

### Step 4：A/B 验证

把旧模板与新模板并行跑一周，比较稳定性与人工返工率。

## 五、注意事项

1. **不要只看单次结果**：至少观察 1-2 周趋势。
2. **避免过拟合**：模板不要只针对单一案例优化。
3. **要保留回滚版本**：v2 效果差时能迅速退回 v1。
4. **加入人工验收节点**：关键业务不能完全自动放行。
5. **明确禁区**：涉及合规、财务、法务的内容必须人工复核。

## 六、常见问题与排查

1. 优化后反而变差：检查评估指标是否与业务目标一致。
2. 输出越来越长：在模板中显式限制结构与长度。
3. 解释很多但不可执行：增加“最终动作列表”硬性要求。

## 七、落地清单

1. 建立统一评分标准与评审表。
2. 每周固定一次复盘与模板迭代。
3. 维护模板版本库（含变更记录）。
4. 对关键场景设置人工验收门槛。
5. 每月复盘一次 ROI（节省时间/返工率变化）。

## 八、参考资料

1. Self-Improvement Skill：https://github.com/sundial-org/awesome-openclaw-skills/tree/main/skills/self-improvement
2. OpenClaw Skills 文档：https://docs.openclaw.ai/skills