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self-improving-agent

Name: self-improving-agent
Author: pskoett

작동 원리

Step 1

트리거 감지

스킬은 특정 신호에서 활성화됩니다: 명령 실패, 사용자 수정, 누락된 기능, API 오류, 오래된 지식, 또는 작업 중 발견된 더 나은 접근 방식.

Step 2

구조화된 로깅

각 이벤트는 타임스탬프, 카테고리, 컨텍스트, 해결 방법을 포함한 일관된 형식으로 .learnings/ 디렉터리의 적절한 markdown 파일에 추가됩니다.

Step 3

작업 전 검토

주요 작업 전에 에이전트는 과거 실수를 반복하지 않기 위해 기존 학습 내용을 검토합니다.

Step 4

승격 파이프라인

여러 세션에서 확인된 학습 내용은 CLAUDE.md, AGENTS.md, SOUL.md 같은 영구 프로젝트 구성 파일로 승격됩니다.

주요 기능

제로 구성

API 키나 환경 변수가 필요 없습니다; 모든 AI 코딩 에이전트와 즉시 사용 가능합니다.

Markdown 기반 저장소

모든 학습 내용은 사람이 읽을 수 있는 markdown 파일로 저장되어 검토, 편집, 버전 관리가 용이합니다.

세 파일 시스템

명확한 관리를 위해 오류, 학습 내용, 기능 요청을 전용 파일로 분리합니다.

OpenClaw 통합

자동 스킬 로딩을 포함한 OpenClaw의 워크스페이스 기반 프롬프트 주입을 기본 지원합니다.

크로스 에이전트 호환

Claude Code, Cursor, Windsurf 및 markdown 컨텍스트 파일을 읽는 모든 에이전트에서 작동합니다.

승격 가이드라인

중요한 학습 내용을 프로젝트 수준 메모리로 승격하여 무기한 유지하는 내장 규칙.

요구 사항

API 키 불필요

이 스킬은 외부 서비스나 자격 증명이 필요하지 않습니다.

필수 바이너리 없음

파일 읽기/쓰기 작업만으로 완전히 작동합니다.

모든 AI 코딩 에이전트

Claude Code, Cursor, Windsurf 또는 사용자 지정 지침이나 스킬 파일을 지원하는 모든 에이전트와 호환됩니다.

활용 사례

세션 간 지속 메모리

에이전트가 세션마다 같은 실수를 반복하지 않도록 방지합니다.

팀 지식 기반

팀 전체에서 .learnings/ 폴더를 공유하여 집단 에이전트 지식을 축적합니다.

디버깅 지원

구조화된 오류 로그를 검토하여 반복 오류의 근본 원인을 빠르게 찾습니다.

지속적 개선 루프

수동 프롬프트 엔지니어링 없이 시간이 지남에 따라 프로젝트에서 에이전트 동작을 점진적으로 개선합니다.

기능 로드맵 입력

기능 요청 로그를 사용하여 격차를 파악하고 도구 개선의 우선순위를 정합니다.

설치 방법

Run in your terminal

npx clawhub@latest install self-improving-agent

Click the Install button at the top of this page for one-click setup

VM에 연결 중...

npx clawhub@latest install self-improving-agent

2.7k현재 설치 수

1.4k누적 설치 수

v1.0.0버전

소스 보기(ClawHub)

자주 묻는 질문

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