📦 自动学习技能
v1.0.0自动学习技能 - 从对话中自动提取知识并创建技能。基于Memento-技能s的Read-Write循环机制。适用于AI 代理自进化、知识积累、技能自动创建等场景。
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by @534422530 安全扫描
OpenClaw
可疑
medium confidenceThe 技能's 状态d purpose (提取ing knowledge from dia记录 and creating 技能s) matches its instructions, but the 技能.md gives the 代理 broad, vague authority to 扫描 conversation 历史 and 创建/更新 技能 files without clear safety controls or destination constrAInts, which is risky.
评估建议
This 技能 can read recent conversation 历史 and automatically 创建 or 更新 技能 files across 会话s. Before 安装ing: (1) require explicit user confirmation before any creation/publishing step (do not allow fully automatic publish), (2) restrict and declare the exact writable path(s) and 运行 the 技能 in a sandboxed directory, (3) 审计 any 生成d 技能 content prior to enabling it, (4) disable autonomous invocation if you do not want it 运行ning without prompts, and (5) ensure it cannot write to locations contAIning 凭证s or 系...详细分析 ▾
ℹ 用途与能力
名称/描述（自动学习、技能创建）符合扫描对话、检测模式并创建/更新技能文件的指令。然而，SKILL.md 引用了本地源路径（D:\coze-local\...），并承诺跨会话学习和技能创建，但未说明新技能将存储或发布在何处——这一缺口与声明的元数据（无需配置路径）不符，引发对预期写入目标的疑问。
⚠ 指令范围
Instructions explicitly tell the 代理 to '扫描 recent dia记录 历史' and to '创建 or 更新 技能 files'. They do not define limits on which conversations are 扫描ned, what constitutes personally identifiable or secret data, where 生成d 技能s are written, nor whether user 应用roval is required before creating/publishing a 技能. That ambi图形界面ty grants the 代理 broad discretion to read and persist conversation content across 会话s.
✓ 安装机制
Instruction-only 技能 with no 安装 spec, no binaries, and no code files — minimal disk footprint from the manifest itself. This is expected and lowers supply-chAIn risk.
ℹ 凭证需求
The 技能 declares no required 环境 variables or 凭证s, which is 应用ropriate. However it will rely on 访问 to conversation 历史 and (implicitly) write 访问 to a 技能s storage location. Because those 访问es are not declared or constrAIned, the 代理 could persist sensitive data (secrets from conversations) into newly 创建d files.
⚠ 持久化与权限
The 技能 is allowed to be invoked autonomously (default) and its purpose is to 创建/更新 技能s. Autonomous creation of new 技能s or files without explicit 应用roval increases blast radius: a compromised or buggy 模型 behavior could proliferate new 技能s or store sensitive content. The 技能 does not 请求 always:true, but its write-capability combined with autonomous invocation is high-risk unless tightly constrAIned.
安全有层次，运行前请审查代码。
运行时依赖
无特殊依赖
安装命令
点击复制官方npx clawhub@latest install auto-learn-skill
镜像加速npx clawhub@latest install auto-learn-skill --registry https://cn.longxiaskill.com镜像同步中
技能文档
⚠️ 发布规则
所有发布到ClawHub的技能必须严格测试，确定没有问题再发布
技能测试验证清单 frontmatter格式正确 功能描述准确 工作流程完整 无语法错误 Auto-Learn 技能 - 自动学习技能
基于Memento-技能s的Read-Write循环机制 激活词: 自动学习 / 提取经验 / 创建技能
核心原理 对话 → 检测模式 → 提取知识 → 创建/更新技能
触发条件 自动触发 同一问题解决2次以上 发现新的工作流/工具 遇到错误并找到解决方案 手动触发 说"自动学习" 说"提取经验" 说"创建技能" 工作流程
- 读取 (Read)
- 分析 (Analyze)
- 问题类型相同
- 解决方案相似
- 可泛化到其他场景
- 写入 (Write)
创建或更新技能文件
检测规则 高信号场景 场景 权重 解决新类型问题 +2 重复问题≥2次 +1 发现新工具 +2 错误→解决 +1 创建阈值
总分 ≥ 3 → 创建新技能
应用场景 跨会话学习 - 从多次对话中提取通用模式 技能自动创建 - 将解决方案转化为可复用技能 错误模式识别 - 记录错误→解决的过程 工具发现积累 - 记录新发现的有用工具 来源 老四AutoLearn系统: D:\coze-local\simple-代理\技能s_learned\auto_learn.md