别再重蹈覆辙——将失败转化为模式，杜绝问题再现。
失败记忆 (QQ). 失败检测、 观察记录、 内存搜索和模式趋同的统一技能
功能概述
失败记忆 (QQ). 失败检测、 观察记录、 内存搜索和模式趋同的统一技能是一项面向实际任务的技能，主要用于将10种颗粒式技能整合为一个统一的内存系统。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。
核心要点
- 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式，核对必要参数、依赖环境与输出内容，并按原始要求处理异常情况。
- 该技能适合需要稳定复用相关能力的场景，可作为自动化工作流的一部分，也便于后续检查、调整和扩展。
- 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。
使用与执行
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。
failure-memory（记忆）
统一技能，用于失败检测、观测记录、记忆检索与模式收敛。
将 10 个细粒度技能整合为一个连贯的记忆系统。
触发条件：失败发生（failure occurred）
源技能：failure-tracker、observation-recorder、memory-search、topic-tagger、failure-detector、evidence-tier、effectiveness-metrics、pattern-convergence-detector、positive-framer、contextual-injection
安装
openclaw install leegitw/failure-memory
依赖项：leegitw/context-verifier（用于文件变更检测）
# 带依赖项安装 openclaw install leegitw/context-verifier openclaw install leegitw/failure-memory
独立使用：该技能可独立运行以支持基础失败追踪。
如需完整生命周期管理，请安装完整套件（参见 Neon Agentic Suite）。
数据处理：本技能在您的 agent 的可信边界内运行。触发时，它将使用您 agent 所配置的模型执行失败检测与模式记录。不调用任何外部 API 或第三方服务。结果写入工作区中的 .learnings/ 目录。
解决的问题
AI 系统常反复犯下相同错误——误删有效代码、遗漏边缘情况、遗忘上下文。本技能通过以下方式将失败转化为学习：
- 实时失败检测（非事后）
- 带 R/C/D 计数器的观测记录（Recurrence / Confirmations / Disconfirmations）
- 在工作区
.learnings/目录中识别模式 - 当证据阈值满足时，自动升级为约束项
核心洞见：系统从后果中学到的知识远胜于从指令中获得的知识。一次真实发生的失败，其教学价值高于一条可能适用的规则。
范围说明：模式检测仅限于当前工作区。所有观测均存储于
.learnings/并在本地检索。不进行跨项目数据访问。
使用方法
/fm <子命令> [参数]
子命令
| 命令 | CJK | 逻辑 | 触发方式 |
|---|---|---|---|
/fm detect |
検出 | fail∈{test,user,API}→record | 下一步（自动） |
/fm record |
記録 | pattern→obs, R++∨C++∨D++ | 下一步（自动） |
/fm search |
索引 | query(pattern∨tag∨slug)→obs[] | 显式调用 |
/fm classify |
分類 | obs→tier∈{N=1:弱,N=2:中,N≥3:強} | 显式调用 |
/fm status |
状態 | eligible:R≥3∧C≥2, recent:30d | 显式调用 |
/fm refactor |
整理 | obs[]→merge∨split∨restructure | 显式调用 |
/fm converge |
収束 | pattern[]→detect(similarity≥0.8) | 显式调用 |
参数
/fm detect
| 参数 | 是否必需 | 说明 |
|---|---|---|
| type | 是 | 失败类型：test、user、api、error |
| context | 否 | 失败的附加上下文 |
/fm record
| 参数 | 是否必需 | 说明 |
|---|---|---|
| pattern | 是 | 模式描述或观测 ID |
| counter | 否 | 要递增的计数器：R（默认）、C 或 D |
/fm search
| 参数 | 是否必需 | 说明 |
|---|---|---|
| query | 是 | 搜索模式、标签或 slug |
| status | 否 | 按状态筛选：pending、eligible、all（默认） |
/fm classify
| 参数 | 是否必需 | 说明 |
|---|---|---|
| observation | 是 | 观测 ID 或模式 |
/fm status
| 参数 | 是否必需 | 说明 |
|---|---|---|
| --eligible | 否 | 仅显示符合条件的观测（R≥3 ∧ C≥2） |
| --recent | 否 | 仅显示最近 30 天内的观测 |
/fm refactor
| 参数 | 是否必需 | 说明 |
|---|---|---|
| observations | 是 | 逗号分隔的观测 ID 列表 |
| action | 是 | 操作类型：merge、split、restructure |
/fm converge
| 参数 | 是否必需 | 说明 |
|---|---|---|
| --threshold | 否 | 相似度阈值（默认：0.8） |
检测触发条件
以下模式表示应调用 /fm detect（由用户或编排器触发）：
| 模式 | 来源 | 动作 |
|---|---|---|
test.exit_code != 0 |
工具输出 | /fm detect test |
| "Actually...", "No, that's wrong" | 用户消息 | /fm record correction |
| "I meant...", "Not X, Y" | 用户消息 | /fm record correction |
| API 4xx/5xx 响应 | 工具输出 | /fm detect api |
| "error:", "failed", "Exception" | 工具输出 | /fm detect error |
| 部署回滚 | CI/CD 输出 | /fm detect deployment |
| 数据库迁移失败 | 工具输出 | /fm detect migration |
示例：API 失败检测
[DETECTED] api failure Pattern: payment-api-timeout Context: Payment API returned 504 after 30s Observation: OBS-20260215-002 R: 1 → 3 Status: Eligible for constraint (R≥3)
示例：部署失败检测
[DETECTED] deployment failure Pattern: staging-healthcheck-fail Context: Staging deployment failed health check on /api/health Observation: OBS-20260215-003 R: 1 → 2 Status: Monitoring (R<3)
核心逻辑
R/C/D 计数器
| 计数器 | 含义 | 更新方式 |
|---|---|---|
| R（Recurrence） | 自动检测到的发生次数 | /fm detect、/fm record |
| C（Confirmations） | 人工验证的真阳性 | 人工通过 /fm record C |
| D（Disconfirmations） | 人工验证的假阳性 | 人工通过 /fm record D |
证据等级
| 等级 | 判定标准 | 含义 |
|---|---|---|
| 弱（weak） | N=1 | 单次发生，可能为噪声 |
| 中（emerging） | N=2 | 模式初现，持续监控 |
| 強（strong） | N≥3 | 已确立模式，具备可操作性 |
Slug 分类体系
观测被打上如下 slug 标签：git-*、test-*、workflow-*、security-*、docs-*、quality-*
指标
prevention_rate：已预防失败数 / 潜在失败总数false_positive_rate：D / (C + D)
输出
/fm detect 输出
[DETECTED] test failure Pattern: lint-before-commit Observation: OBS-20260215-001 R: 1 → 2 Status: Monitoring (R<3)
/fm status 输出
=== Failure Memory Status === Eligible for constraint (R≥3 ∧ C≥2): - OBS-20260210-003: lint-before-commit (R=4, C=2, D=0) - OBS-20260212-007: test-before-push (R=3, C=3, D=1) Recent (last 30d): 12 observations Pending review: 3 observations
配置
配置按以下优先级顺序加载：
.openclaw/failure-memory.yaml（OpenClaw 标准）.claude/failure-memory.yaml（Claude Code 兼容性）- 默认值（内置）
# .openclaw/failure-memory.yaml
detection:
auto_detect: true # 启用自动失败检测
patterns: # 自定义检测模式
- "FATAL:"
- "CRITICAL:"
thresholds:
eligibility_R: 3 # 发生次数阈值（默认：3）
eligibility_C: 2 # 确认次数阈值（默认：2）
false_positive_max: 0.2 # 最大 D/(C+D) 比率（默认：0.2）
集成
- 层级：Core
- 依赖项：context-verifier（用于文件变更检测）
- 被以下组件使用：constraint-engine（用于资格校验）、governance（用于状态查询）
失败模式
| 条件 | 行为 |
|---|---|
| 无效子命令 | 列出所有可用子命令 |
| 缺失观测 ID | 报错并附带用法示例 |
| 未找到匹配项 | 返回 “No observations match query” |
| 重复检测 | 仅递增 R 计数器，不新建观测 |
后续步骤
调用本技能后：
| 条件 | 动作 |
|---|---|
| R 计数器递增 | 检查是否符合约束条件：R≥3 ∧ C≥2 → 通知用户 |
| R≥3 ∧ C≥2 | 建议执行 /ce generate 生成约束 |
| 模式重复出现 | 关联 See Also 条目，提升优先级 |
| 始终执行 | 更新 .learnings/ERRORS.md 或 .learnings/LEARNINGS.md |
工作区文件
本技能读写以下路径：
.learnings/
├── ERRORS.md # [ERR-YYYYMMDD-XXX] 命令失败记录
├── LEARNINGS.md # [LRN-YYYYMMDD-XXX] 修正项、最佳实践
└── observations/ # 单个观测文件
└── OBS-YYYYMMDD-XXX.md
安全考量
本技能可访问的内容：
.openclaw/failure-memory.yaml和.claude/failure-memory.yaml中的配置文件- 当前会话中的工具输出与用户消息（用于失败检测）
- 自身工作区目录
.learnings/（读/写）
本技能不可访问的内容：
- 声明工作区路径之外的文件
- 系统环境变量
- 其他项目或会话（观测严格限定于当前工作区）
- 网络资源或外部 API
本技能不会执行的操作：
- 向外部服务发送数据
- 跨会话或跨项目访问数据（仅限当前工作区）
- 执行任意代码或运行外部命令
数据范围说明：
- “失败检测” 仅扫描当前 agent 会话内的工具输出与用户消息
- 所有观测仅存储于当前工作区的
.learnings/目录中 - 不进行跨项目或跨会话的数据访问
- 模式匹配严格限定于已配置的工作区范围内
检测触发说明：
“检测触发条件” 表格列出了应调用本技能的典型模式。agent 可在检测到这些模式时自动调用 /fm detect，亦支持用户手动调用。这实现了真正的自主行为——失败被自动捕获。
来源说明：
本技能由 Live Neon（https://github.com/live-neon/skills）开发，并以 leegitw 账户发布至 ClawHub。二者指向同一维护者。
验收标准
-
/fm detect创建或更新观测，并使 R 计数器递增 -
/fm record支持对 R、C、D 计数器的更新 -
/fm search可按模式、标签或 slug 查找观测 -
/fm classify根据 N 值返回正确的等级 -
/fm status显示符合条件的观测 -
/fm refactor正确合并/拆分观测 -
/fm converge检测相似度 ≥0.8 的模式 - 检测触发机制对测试失败、用户修正、API 错误等场景均有效
- 工作区文件遵循 self-improving-agent 格式
作为智能体技能整合计划（2026-02-15）的一部分，由 10 个技能合并而成。
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