Self Improving Agent

自我改进技能（Minis 版）

本技能用于在 Minis 环境内记录错误、纠正与可复用的最佳实践，形成可追踪的学习闭环。

Minis 目录约定

• 工作目录：/var/minis/workspace/
• 技能默认学习日志目录：/var/minis/skills/self-improving-agent/data/
• 技能内公共学习日志目录（提升后）：/var/minis/skills/self-improving-agent/data/public/
• 项目级学习日志目录（可选）：<project>/.learnings/
• 学习日志文件：
  • LEARNINGS.md（纠错、知识缺口、最佳实践）
  • ERRORS.md（命令失败、异常输出）
  • FEATURE_REQUESTS.md（用户提出的新能力）

默认先记到技能自己的 data 目录；当你明确指定项目时，再写到项目级日志；当问题已抽象为跨项目通用规则时，再提升到技能内公共区或 Minis 记忆系统。

当前最终规则

• 默认记录位置：/var/minis/skills/self-improving-agent/data/
• 技能内公共区：/var/minis/skills/self-improving-agent/data/public/
• 项目级记录：仅在显式传入 --project <path> 时使用 <project>/.learnings/
• 推荐公共参数：--public
• 兼容别名：--workspace 仍可用，但仅作兼容，不再推荐
• 提升行为：promote <条目ID> 会将条目复制到技能内公共区，并自动把源条目标记为 promoted，写回 **已提升到** 与 ### 解决记录
• 重复保护：若条目已存在于技能内公共区，重复执行 promote 不会重复追加

快速参考（Quick Reference）

触发记录规则（Minis 运行时约定）

说明：本技能默认不会后台自动监听。当满足触发条件时，由助手（或你）主动调用 scripts/minis_auto_log.sh 落盘。

建议“必须记录”的触发条件

满足以下任一条，就应该记录（除非你明确说“不用记”）：

1. 命令/操作失败且非显然：例如权限、路径、依赖、网络、第三方 API 异常，需要排查才能定位。
2. 用户纠正：你指出我哪里理解错、逻辑不符合本软件实际、路径/规范不对。
3. 知识更新/过时修正：发现之前假设不适配 Minis，或文档/实现需要纠偏。
4. 可复用的更优方案：形成稳定做法、约定、模板、或能显著减少返工的流程。
5. 复发模式：同类问题在同一任务中反复出现，或跨任务/跨项目出现。

一般不记录的情况

• 普通闲聊、一次性小改动、没有复用价值的细枝末节。
• 你明确要求“不要记录”。

记录位置建议

• 默认先写入技能区 data/。
• 确认具备跨任务复用价值后，用 promote 提升到技能内公共区 data/public/。

与 Minis 记忆（memory）的区别与提升标准

区别（建议理解方式）

• 本技能日志（data/ 与 data/public/）是可编辑的工作复盘库：记录上下文、排错过程、方案演进，允许长文本与细节。
• Minis 记忆（memory_write 写入 /var/minis/memory/）是跨会话长期规则/偏好：应短、稳定、可复用；写得不好会长期“污染”后续决策。

写入选择（先记日志，再提炼成记忆）

• 先写本技能日志：当内容需要上下文（错误输出、排查路径、对比方案）、暂不确定是否通用、或仍在迭代。
• 再提升到记忆：当结论已稳定、跨任务/跨技能都适用，且能用一句话表达。

何时提升到记忆（硬标准）

满足以下任一条，才考虑 memory_write：

1. 可以浓缩成一句“以后遇到 X 就做 Y”的规则，并且不依赖特定项目细节。
2. 30 天内复发 ≥ 3 次，或至少出现在 2 个不同任务/领域。
3. 明确属于你的长期偏好/约定（例如工具使用约束、路径规范、输出格式规则），且你明确说“记住/以后都这样”。

提升动作建议

• 先用 promote 提升到技能内公共区 data/public/（可见性更高、便于复盘）。
• 再从公共区条目中提炼 1~3 条短规则，用 memory_write 写入当日日记忆。

用法示例：

# 默认写到技能自己的 data 目录
sh /var/minis/skills/self-improving-agent/scripts/minis_auto_log.sh init

# 记录技能级学习
sh /var/minis/skills/self-improving-agent/scripts/minis_auto_log.sh learning "修复了下载超时" "使用分片与重试"

# 如需明确落到项目级，再显式传 --project
sh /var/minis/skills/self-improving-agent/scripts/minis_auto_log.sh --project /var/minis/workspace/my-project error "curl 请求失败" "HTTP 429"

# 如需直接写到技能内公共区，显式传 --public
sh /var/minis/skills/self-improving-agent/scripts/minis_auto_log.sh --public feature "支持批量导出" "运营需要日报"

# 搜索技能区 + 项目区 + 技能内公共区
sh /var/minis/skills/self-improving-agent/scripts/minis_auto_log.sh search 超时

# 将条目提升到技能内公共区
sh /var/minis/skills/self-improving-agent/scripts/minis_auto_log.sh promote LRN-20260317-ABC

# 查看当前作用域
sh /var/minis/skills/self-improving-agent/scripts/minis_auto_log.sh status

记录格式（Logging Format）

Learning 记录

追加到 .learnings/LEARNINGS.md：

## [LRN-YYYYMMDD-XXX] category

**记录时间**: ISO-8601 时间戳
**优先级**: low | medium | high | critical
**状态**: pending
**领域**: frontend | backend | infra | tests | docs | config

### 摘要
一行描述所学内容

### 详情
完整上下文：发生了什么、哪里错了、正确做法

### 建议动作
具体可执行的改进或修复

### 元数据
- 来源: conversation | error | user_feedback
- 关联文件: path/to/file.ext
- 标签: tag1, tag2
- 相关条目: LRN-20250110-001（如有关联）
- 模式键: simplify.dead_code | harden.input_validation（可选，复发模式追踪）
- 复发次数: 1（可选）
- 首次出现: 2025-01-15（可选）
- 最近出现: 2025-01-15（可选）

---

Error 记录

追加到 .learnings/ERRORS.md：

## [ERR-YYYYMMDD-XXX] skill_or_command_name

**记录时间**: ISO-8601 时间戳
**优先级**: high
**状态**: pending
**领域**: frontend | backend | infra | tests | docs | config

### 摘要
简要描述失败内容

### Error

实际错误信息或输出

### Context
- 尝试的命令/操作
- 输入或参数
- 环境细节（如相关）

### 建议修复
如可识别，给出可能的解决方案

### 元数据
- 可复现: yes | no | unknown
- 关联文件: path/to/file.ext
- 相关条目: ERR-20250110-001（如复发）

---

Feature Request 记录

追加到 .learnings/FEATURE_REQUESTS.md：

## [FEAT-YYYYMMDD-XXX] capability_name

**记录时间**: ISO-8601 时间戳
**优先级**: medium
**状态**: pending
**领域**: frontend | backend | infra | tests | docs | config

### 需求能力
用户想实现的能力

### 用户背景
为什么需要、在解决什么问题

### 复杂度评估
simple | medium | complex

### 建议实现
可能的实现方式与扩展点

### 元数据
- 频次: first_time | recurring
- 关联功能: existing_feature_name

---

ID 生成规则

格式：TYPE-YYYYMMDD-XXX

• TYPE: LRN (learning), ERR (error), FEAT (feature)
• YYYYMMDD: 当前日期
• XXX: 顺序号或随机 3 位（如 001, A7B）

示例：LRN-20250115-001、ERR-20250115-A3F、FEAT-20250115-002

条目解决

当问题修复后，更新条目：

1. 将 **状态**: pending → **状态**: resolved
2. 在元数据后添加解决块：

### 解决记录
- **解决时间**: 2025-01-16T09:00:00Z
- **提交/PR**: abc123 或 #42
- **说明**: 简要描述做了什么

其他状态：

• in_progress - 正在处理
• wont_fix - 决定不修（在解决记录中写原因）
• promoted - 已提升到 Minis 记忆

提升到 Minis 记忆

当某条学习具有广泛适用性（不是一次性修复），应提升到 Minis 记忆系统。

何时提升

• 学习跨多个文件/功能适用
• 任何贡献者（人/AI）都应知道
• 防止重复犯错
• 记录项目约定

提升目标（Minis）

• 日记忆：/var/minis/memory/YYYY-MM-DD.md（通过 memory_write 写入）
• 全局记忆：/var/minis/memory/GLOBAL.md（只读，需要用户在设置中维护）
• 项目笔记：建议写入 /var/minis/workspace/PROJECT_NOTES.md

如何提升

1. 提炼：把学习浓缩成简洁规则或事实
2. 写入：使用 memory_write 写入日记忆，必要时同步到项目笔记
3. 回写：更新原条目：
   • **状态**: pending → **状态**: promoted
   • 添加 **已提升**: YYYY-MM-DD.md 或 PROJECT_NOTES.md

复发模式检测

如果记录内容与已有条目相似：

1. 先搜索：grep -r "keyword" /var/minis/workspace/.learnings/
2. 建立关联：在元数据中添加 **See Also**: ERR-20250110-001
3. 提升优先级：如果问题反复出现
4. 考虑系统性修复：反复出现通常意味着：
   • 文档缺失（→ 写入 PROJECT_NOTES.md 或日记忆）
   • 自动化缺失（→ 加入脚本或工具链）
   • 架构问题（→ 建立技术债任务）

Simplify & Harden Feed

用于 ingest simplify-and-harden 技能中的复发模式，并将其转化为持久化的提示规则。

Ingestion Workflow

1. 从任务摘要读取 simplify_and_harden.learning_loop.candidates。
2. 对每个候选项使用 pattern_key 作为稳定去重键。
3. 在 .learnings/LEARNINGS.md 搜索是否已存在：
   • grep -n "Pattern-Key: <pattern_key>" /var/minis/workspace/.learnings/LEARNINGS.md
4. 若已存在：
   • 递增 Recurrence-Count
   • 更新 Last-Seen
   • 添加 See Also 关联
5. 若不存在：
   • 新建 LRN-... 条目
   • 设置 Source: simplify-and-harden
   • 设置 Pattern-Key、Recurrence-Count: 1 与 First-Seen/Last-Seen

提升规则（系统提示反馈）

当满足以下条件时，把复发模式提升到 Minis 记忆：

• Recurrence-Count >= 3
• 至少出现在 2 个不同任务
• 在 30 天内发生

提升后的规则应是短而明确的预防规则（做事前/做事时的动作），而不是冗长的事故复盘。

周期性回顾

在自然节点回顾 .learnings/：

何时回顾

• 开始新的重要任务前
• 完成一个功能后
• 进入曾有 learnings 的领域时
• 活跃开发期间每周一次

快速状态检查

# Count pending items
grep -h "状态\*\*: pending" /var/minis/workspace/.learnings/*.md | wc -l

# List pending high-priority items
grep -B5 "优先级\*\*: high" /var/minis/workspace/.learnings/*.md | grep "^## \["

# Find learnings for a specific area
grep -l "领域\*\*: backend" /var/minis/workspace/.learnings/*.md