小花自我迭代 (HuaNiu Enhanced)

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小花自我迭代技能——基于 self-improving-agent,集成 OpenClaw 工作流、MEMORY.md、百度千帆以及看想做找四步,专为国内部署优化。

小花自我迭代 (HuaNiu Enhanced)

功能概述

小花自我迭代 (HuaNiu Enhanced)是一项面向实际任务的技能,主要用于🌸 小花定制版 : 基于 self-improving-agent fork,专为 OpenClaw + 国内环境优化;集成 MEMORY.md、看想做找工作流、百度千帆 API、生产环境实战模式;

核心要点

  • OpenClaw 原生集成;
  • ✅ 自动加载到 ~/.openclaw/workspace/;
  • ✅ 与 AGENTS.md 、。

使用与执行

它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。

结果检查与注意事项

执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务,也可以接入自动化工作流,与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路;在组合使用时,应明确每一步的输入输出关系,并避免不同步骤之间出现参数冲突。

小花自我迭代 (HuaNiu Enhanced)

🌸 小花定制版: 基于 self-improving-agent fork,专为 OpenClaw + 国内环境优化。集成 MEMORY.md、看想做找工作流、百度千帆 API、生产环境实战模式。

快速开始

# 安装
npx clawhub install xiaohua-self-improving

# 使用后记录
# 1. 错误 → .learnings/ERRORS.md
# 2. 修正 → .learnings/LEARNINGS.md
# 3. 功能请求 → .learnings/FEATURE_REQUESTS.md
# 4. 通用知识 → 提升到 MEMORY.md

核心增强

1. OpenClaw 原生集成

  • ✅ 自动加载到 ~/.openclaw/workspace/
  • ✅ 与 AGENTS.md、SOUL.md、TOOLS.md 联动
  • ✅ 支持 memory/YYYY-MM-DD.md 日常记录
  • ✅ 与 WORKFLOW_AUTO.md 看想做找流程整合

2. MEMORY.md 提升工作流

.learnings/LEARNINGS.md  (详细上下文)
         ↓
   MEMORY.md  (团队通用知识)
         ↓
   SOUL.md  (行为准则/人格)
         ↓
   TOOLS.md  (工具使用模式)

3. 国内友好配置

  • 🔍 搜索: 百度千帆 API (baidu-search 技能)
  • 🧠 记忆: local-file-rag-basic 或 scripts/memory_search.py
  • 🤖 模型: 阿里云千帆 / Ollama 本地
  • 🌐 部署: 无需 VPN,全国内服务

4. 生产环境模式

  • 上下文窗口修复流程 (配置→验证→重启)
  • 技能安装测试规范 (装一个→测一个→记一个)
  • 错误追踪模板 (标准化 ERR-XXX 格式)
  • 日常记忆追加协议 (APPEND only)

文件结构

~/.openclaw/workspace/
├── AGENTS.md              # 多智能体工作流
├── SOUL.md                # 人格/行为准则
├── TOOLS.md               # 工具能力/坑点
├── MEMORY.md              # 长期记忆 (主会话)
├── memory/                # 日常记忆 (YYYY-MM-DD.md)
├── WORKFLOW_AUTO.md       # 看想做找四部曲
├── HEARTBEAT.md           # 状态监控
├── USER.md                # 主人偏好
└── .learnings/            # 本技能日志
    ├── LEARNINGS.md
    ├── ERRORS.md
    └── FEATURE_REQUESTS.md

使用示例

记录错误

### [ERR-20260302-002] ChromaDB 不兼容 Python 3.14

**Logged**: 2026-03-02T15:45:00+08:00
**Priority**: high
**Status**: workaround
**Area**: dependencies

### Summary
ChromaDB 1.5.2 与 Python 3.14 不兼容 (Pydantic v1 问题)

### Error

pydantic.v1.errors.ConfigError: unable to infer type for attribute "chroma_server_nofile"

### Context
- Python: 3.14.0
- ChromaDB: 1.5.2
- Pydantic v1 已停止维护

### Suggested Fix
1. 临时:使用 local-file-rag-basic
2. 长期:等 ChromaDB 更新兼容版本
3. 替代:FAISS 或 LanceDB

### Metadata
- Reproducible: yes
- Tags: chromadb, python3.14, pydantic
- See Also: LRN-20260302-003

提升到 MEMORY.md

## 主人的教导记录
### 2026-03-02
- Tool Call ID 格式:9 位字符 (A-Z, a-z, 0-9),禁用特殊符号
- 上下文窗口:以实际 API 返回为准 (阿里云千帆编码版 32K,非文档 131K)
- PowerShell JSON:复杂管道易错,直接写文件更安全

看想做找工作流

## 看 (Look)
- 读取 WORKFLOW_AUTO.md、MEMORY.md、HEARTBEAT.md
- 扫描主人消息语气和情绪

## 想 (Think)
- 分析意图和优先级
- 匹配响应风格

## 找 (Find)
- 搜索 MEMORY.md 相关知识
- web_search / baidu-search 查找信息
- 检查 .learnings/ 避免重复错误

## 做 (Do)
- 执行任务
- 记录结果到 .learnings/
- 提升到 MEMORY.md (如适用)
- 验证输出质量

最佳实践

  1. 立即记录 - 上下文最新鲜
  2. 具体详细 - 未来智能体需要快速理解
  3. 包含复现步骤 - 特别是错误
  4. 链接相关文件 - 便于修复
  5. 建议具体方案 - 不只是"调查"
  6. 使用一致分类 - 便于筛选
  7. 积极提升 - 有疑问就加到 MEMORY.md
  8. 定期回顾 - 过时的学习会贬值
  9. 工作流自动化 - 遵循看想做找
  10. 国内部署 - 用百度 API、本地模型、国内工具

实战模式

模式 1: 日常记忆追加

更新 memory/YYYY-MM-DD.md 时:

  • 只追加 (APPEND),绝不覆盖
  • 用时间戳标题:## ✅ 下午技术修复完成 (2026-03-02 16:00)
  • 包含文件清单便于追溯

模式 2: 错误追踪

使用 .learnings/ERRORS.md 模板:

### [ERR-YYYYMMDD-XXX] skill_name

**Logged**: ISO 时间戳
**Priority**: high/medium/low
**Status**: pending/workaround/fixed
**Area**: dependencies/config/skill/other

### Summary
一句话描述

### Error

实际错误信息

### Context
- 环境细节
- 尝试了什么

### Suggested Fix
临时方案或永久修复

### Metadata
- Reproducible: yes/no
- Tags: 逗号分隔
- See Also: LRN-XXX (如相关)

模式 3: 上下文窗口修复

当模型上下文与文档不符时:

  1. 检查实际 API 返回值
  2. 更新 openclaw.json 匹配现实
  3. 重启网关:Stop-Process → 等 2 秒 → openclaw gateway
  4. 记录到 MEMORY.md 作为技术修复

模式 4: 技能安装

  • 一个一个装: clawhub install 只接受单个 slug
  • 装完测试: 验证功能再依赖
  • 记录 bug: 坏了就加到 .learnings/ERRORS.md

与其他技能协作

技能 协作方式
baidu-search 国内搜索替代 Brave/Tavily
local-file-rag-basic 本地记忆检索 (ChromaDB 不兼容时)
clawhub 技能安装/发布/更新
ollama-local 本地模型部署 (无需 API)
deep-research-pro 深度研究 (需配置 Tavily API)

已知限制

  • ❌ baidu-academic 技能不存在 (clawhub 无此技能)
  • ❌ ChromaDB 不兼容 Python 3.14+ (Pydantic v1 问题)
  • ❌ local-file-rag-basic 可能有 bug (CodeChunker is not defined)
  • ⚠️ Tavily 搜索国内信息效果差 (返回英文结果)

更新日志

v1.0.0 (2026-03-02)

  • ✅ 基于 self-improving-agent fork
  • ✅ OpenClaw 原生集成
  • ✅ MEMORY.md 提升工作流
  • ✅ 百度千帆 API 配置
  • ✅ 看想做找自动化
  • ✅ 生产环境实战模式
  • ✅ 国内部署优化
  • ✅ 错误追踪模板
  • ✅ 上下文窗口修复流程

参考

  • 原始技能:https://github.com/peterskoett/self-improving-agent
  • OpenClaw 文档:https://docs.openclaw.ai
  • ClawHub: https://clawhub.com
  • 小花文档:C:Usersqwe12.openclawworkspace

🌸 小花出品,必属精品 - 持续迭代,越用越聪明

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