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[moz] docs: §19 Skill 生命周期管理 v2.0 — 双层 daily 蒸馏 + 融合 self-improvement + 部署目录结构
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主要变更：
- D3/D4 改为双层 daily（L1 各 agent 03:00 + L2 庞统 05:00）
- D6 废弃 .learnings/，JSONL 是唯一数据源
- D7 只创建一个 skill-management，四阶段放 references/
- DISCOVER 重写为双层结构
- 验证机制替换为 Recurrence-Count + Skill Extraction Criteria
- 新增 §7.4 per-agent Skill 存放位置与可见性
- 新增 §13 部署目录结构（完整流转路径）
- self-improvement skill 优势融合到 DISCOVER 输出格式
- 参考映射新增 7 条
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cfdaily
2026-06-18 21:45:58 +08:00
parent c2c6c9a7f6
commit f615326514
1 changed files with 322 additions and 43 deletions
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docs/design/19-skill-lifecycle-and-experience-loop.md
+322 -43
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@@ -1,10 +1,22 @@
# §19 Skill 生命周期管理 + 经验闭环四阶段设计 # §19 Skill 生命周期管理 + 经验闭环四阶段设计
> 作者：庞统士元 > 作者：庞统士元
> 日期：2026-06-18 > 日期：2026-06-18（v2.0）
> 状态：方案待确认 > 状态：方案待确认
> 前置：§14 Task 五层架构、§16 知识注入四层体系 > 前置：§14 Task 五层架构、§16 知识注入四层体系
## 变更摘要（v2.0）
| 变更项 | 原设计 | 新设计 | 理由 |
|--------|--------|--------|------|
| 蒸馏频率 | 庞统每天一次 | **双层 daily**：各 agent 03:00 自蒸馏 + 庞统 05:00 整合 | agent 是自己经验的最佳蒸馏者；庞统负责跨 agent 整合 |
| 蒸馏者 | 庞统一人 | **双层**：L1 各 agent + L2 庞统 | 消除蒸馏者偏差；经验是 per-agent 的 |
| .learnings/ | DISCOVER 数据源之一 | **废弃**。JSONL 是唯一数据源 | 信息冗余；agent 执行中不应分心写 .learnings/ |
| 三重验证 | 跨任务复现 + 生成力 + 排他性 | **Recurrence-Count 机制**（融合 self-improvement skill） | ≥3 次自动触发提升，比主观判断更客观 |
| Skill 数量 | 未明确 | **一个 skill：skill-management** + references/ 四阶段 | 减少上下文开销；DISCOVER/IMPROVE 是 cron 场景不需要独立 skill description |
| self-improvement skill | 未提及 | **废弃**。优势融合到 DISCOVER 输出格式 | 职责重叠；统一为单一闭环 |
| Skill 存放 | 未区分 | **per-agent 目录 + 公共目录** | agent 专属经验不污染其他 agent 上下文 |
## 1. 背景 ## 1. 背景
moziplus v2.0 的 P4 剩余两项： moziplus v2.0 的 P4 剩余两项：
@@ -40,6 +52,7 @@ moziplus v2.0 的 P4 剩余两项：
3. 产物统一为 Skill，不再有 experiences.jsonl / .learnings/ 等中间形态散落各处 3. 产物统一为 Skill，不再有 experiences.jsonl / .learnings/ 等中间形态散落各处
4. 追踪 Skill 引用情况，支撑淘汰决策 4. 追踪 Skill 引用情况，支撑淘汰决策
5. 充分利用 openclaw 已有的 skill_workshop 工具和 skill 加载机制 5. 充分利用 openclaw 已有的 skill_workshop 工具和 skill 加载机制
6. **每个 agent 是自己经验的最佳蒸馏者**——经验 per-agent，精益求精
## 3. 核心设计决策 ## 3. 核心设计决策
@@ -47,9 +60,11 @@ moziplus v2.0 的 P4 剩余两项：
|---|------|------|------| |---|------|------|------|
| D1 | 统一产物：Skill-only | 不再有中间形态散落各处。Hermes 只有 Skill + Memory 两种载体，没有第三种 | Hermes skill_manage + memory_tool | | D1 | 统一产物：Skill-only | 不再有中间形态散落各处。Hermes 只有 Skill + Memory 两种载体，没有第三种 | Hermes skill_manage + memory_tool |
| D2 | 生命周期通过 skill_workshop 管理 | OpenClaw 已有 pending → applied → rejected → quarantined 生命周期 | OpenClaw skill_workshop 工具 | | D2 | 生命周期通过 skill_workshop 管理 | OpenClaw 已有 pending → applied → rejected → quarantined 生命周期 | OpenClaw skill_workshop 工具 |
| D3 | 蒸馏频率：每天一次 cron | 任务量不大，全量扫描比逐任务蒸馏更全面。主公确认 | 主公确认 | | D3 | 蒸馏频率：双层 daily | L1 各 agent 每天 03:00 自蒸馏；L2 庞统每天 05:00 整合。有距离感的蒸馏优于即时记录 | self-improvement skill daily review；主公确认 |
| D4 | 蒸馏者：庞统 | 不是自动 LLM 蒸馏，用判断力提炼根因模式。未来再考虑自动化 | moziplus 经验实践 #4（PRD 理想态 vs 架构务实态） | | D4 | 蒸馏者：双层（各 agent + 庞统） | L1 每个 agent 蒸馏自己的经验（自己最准）；L2 庞统负责跨 agent 共性识别 + draft 审查 | Hermes skill_manage：「每个将军都应建立自己的 Skill 库」 |
| D5 | 二级蒸馏抽象为根因模式 | 不固化在特定技术细节。description 描述「问题模式」而非「技术症状」 | Superpowers writing-skills：description = when not how | | D5 | 二级蒸馏抽象为根因模式 | 不固化在特定技术细节。description 描述「问题模式」而非「技术症状」 | Superpowers writing-skills：description = when not how |
| D6 | 废弃 .learnings/ 作为数据源 | JSONL 已包含完整信息（工具调用、推理过程、错误输出）。.learnings/ 只是重复抄写，且打断 agent 执行流 | DISCOVER 统一采集；主公确认 |
| D7 | 只创建一个 skill：skill-management | 四阶段的详细操作放到 references/ 目录。DISCOVER/IMPROVE 是 cron 场景不需要独立 skill description 常驻上下文 | moziplus skill-engineering practices §4：组合模式 |
## 4. L4 知识层：Skill Workshop ## 4. L4 知识层：Skill Workshop
@@ -65,9 +80,37 @@ moziplus v2.0 的 P4 剩余两项：
L4 不是一个 prompt 层，而是 Skill 的**管理层**——负责 Skill 的创建、验证、应用、追踪、淘汰。 L4 不是一个 prompt 层，而是 Skill 的**管理层**——负责 Skill 的创建、验证、应用、追踪、淘汰。
## 5. DISCOVER 阶段 ## 5. DISCOVER 阶段（双层）
### 5.1 数据源（全量） ### 5.1 L1 各 agent 自蒸馏（每天 03:00）
每个 agent 的 cron 扫描**自己当天**的 session JSONL，识别信号，蒸馏为 draft proposal。
**数据源（1 个）**：
| 数据源 | 位置 | 包含什么 |
|--------|------|---------|
| 自己的 Session JSONL | ~/.openclaw/agents/<agent_id>/sessions/*.jsonl | 当天完整思考过程、工具调用、错误恢复、用户对话 |
**不需要**扫描黑板/Gitea/Mail 等——那是 L2 庞统的职责。L1 聚焦自己的经验。
**信号识别（5 类高价值信号）**：
| 信号类型 | 从哪发现 | 识别特征 |
|---------|---------|---------|
| 失败模式 | task failed、CI failed、review rejected | 有明确的失败原因 |
| 重复问题 | 跨多个任务出现同类问题 | 同关键词出现 ≥2 次 |
| 决策转折 | rebuttal comment、需求澄清、主公纠正 | 原方向被推翻或修正 |
| 新实践 | 设计文档新增、wiki-vault 新页面 | 之前没有的知识 |
| 知识缺口 | agent 表达不确定、查不到的东西 | 查不到/不确定的东西 |
**输出**：draft skill proposal（提交到 skill_workshop，pending 状态）
### 5.2 L2 庞统整合（每天 05:00）
庞统的 cron 在 L1 全部完成后执行，扫描全量数据源 + 审查所有 L1 draft proposal。
**数据源（全量）**：
| 数据源 | 位置 | 包含什么 | | 数据源 | 位置 | 包含什么 |
|--------|------|---------| |--------|------|---------|
@@ -79,32 +122,50 @@ L4 不是一个 prompt 层，而是 Skill 的**管理层**——负责 Skill 的
| Gitea Issues/PRs | Gitea API | 问题报告、diff、review 评论 | | Gitea Issues/PRs | Gitea API | 问题报告、diff、review 评论 |
| Gitea CI | Gitea Actions | lint/test/build 成功/失败 | | Gitea CI | Gitea Actions | lint/test/build 成功/失败 |
| Mail | mail API | 跨 agent 通信、讨论推理过程 | | Mail | mail API | 跨 agent 通信、讨论推理过程 |
| Session JSONL | ~/.openclaw/agents/*/sessions/ | Agent 完整思考过程、工具调用、错误恢复 | | **所有 agent 的 Session JSONL** | ~/.openclaw/agents/*/sessions/ | 全团队完整思考过程 |
| MEMORY.md | 各 agent workspace | 长期记忆、已有经验教训 | | MEMORY.md | 各 agent workspace | 长期记忆、已有经验教训 |
| .learnings/ | 各 agent workspace | 已记录的学习/错误/特征请求 |
| knowledge-gaps.md | wiki-vault/_meta/ | 知识缺口 | | knowledge-gaps.md | wiki-vault/_meta/ | 知识缺口 |
| **L1 draft proposals** | skill_workshop pending | 各 agent 当天提交的 draft |
### 5.2 信号识别（5 类高价值信号） **核心职责**：
| 信号类型 | 从哪发现 | 识别特征 | a. **跨 agent 共性模式识别**：张飞和关羽都在类似场景踩坑 → 合并为共享 Skill
|---------|---------|---------| b. **审查 L1 draft proposals**：
| 失败模式 | task failed、CI failed、review rejected | 有明确的失败原因 | - APPROVE：质量达标的个人经验 → 变 active（仅作者 agent 可见）
| 重复问题 | 跨多个任务/agent 出现同类问题 | 同关键词出现 ≥2 次 | - MERGE：跨 agent 共性 → 合并为共享 Skill（所有 agent 可见）
| 决策转折 | rebuttal comment、需求澄清、主公纠正 | 原方向被推翻或修正 | - REJECT：质量不够（附原因，agent 看到反馈后改进）
| 新实践 | 设计文档新增、wiki-vault 新页面 | 之前没有的知识 | c. **全局提升**：高确定性/高频率经验 → 提升到 AGENTS.md 规则（所有 agent 强制注入）
| 知识缺口 | knowledge-gaps.md、agent 表达不确定 | 查不到/不确定的东西 |
### 5.3 去重 ### 5.3 去重
同一事件在多个数据源出现（CI 失败 → toolchain task → mail → comment 讨论），按时间窗口 + 关键词去重，保留信息量最大的那条。 同一事件在多个数据源出现（CI 失败 → toolchain task → mail → comment 讨论），按时间窗口 + 关键词去重，保留信息量最大的那条。
### 5.4 输出 跨 agent 的同一模式，按 Pattern-Key 去重，合并为共享信号。
候选信号列表，每条包含： ### 5.4 输出格式（融合 self-improvement skill 结构化字段）
每条候选信号包含：
``` ```
信号类型 | 来源（task_id / PR / review / session）| 时间 | 简述（≤100 字） 信号类型 | 来源（task_id / PR / review / session）| 时间 | 简述（≤100 字）
ID: SIG-YYYYMMDD-XXX
Priority: low | medium | high | critical
Status: pending | in_progress | resolved | promoted
See Also: SIG-YYYYMMDD-XXX（关联信号）
Recurrence-Count: N（同一模式出现次数）
Pattern-Key: category.subcategory（稳定去重键，如 sync.field_mapping）
``` ```
**字段说明**（汲取自 self-improvement skill）：
| 字段 | 用途 | 借鉴来源 |
|------|------|---------|
| ID | 唯一标识，便于交叉引用 | self-improvement logging format |
| Priority | 优先级排序，critical/high 优先处理 | self-improvement priority guidelines |
| Status | 生命周期跟踪 | self-improvement status lifecycle |
| See Also | 关联相似信号，发现共性模式 | self-improvement recurring pattern detection |
| Recurrence-Count | 同一模式出现次数，≥3 触发自动提升 | self-improvement recurring pattern + Skill Extraction Criteria |
| Pattern-Key | 稳定去重键，跨 agent 匹配同一模式 | self-improvement Pattern-Key |
## 6. DISTILL 阶段 ## 6. DISTILL 阶段
### 6.1 核心原则：HOW not WHAT ### 6.1 核心原则：HOW not WHAT
@@ -177,18 +238,34 @@ description: Use when [触发条件/问题模式描述]，不描述工作流
**二级蒸馏**（从多个一级经验提取通用模式）： **二级蒸馏**（从多个一级经验提取通用模式）：
如果「消费者/生产者字段同步」经验在 ≥2 个不同场景复现（PromptContext + 其他），三重验证通过后，可以提升为独立 Skill 或固化到 AGENTS.md 规则。 如果「消费者/生产者字段同步」经验在 ≥2 个不同场景复现（PromptContext + 其他），验证通过后，可以提升为独立 Skill 或固化到 AGENTS.md 规则。
### 6.4 三重验证（nuwa-skill 实践 #2） ### 6.4 验证机制（融合 self-improvement Recurrence-Count + Skill Extraction Criteria）
从 draft → active 的验证标准： 从 draft → active 的验证标准：
| 验证维度 | 标准 | 不通过的后果 | | 验证维度 | 标准 | 不通过的处理 |
|---------|------|------------| |---------|------|------------|
| 跨任务复现 | 同类问题在 ≥2 个不同场景出现过 | 降级为 MEMORY.md 临时记录 | | Recurrence-Count ≥ 2 | 同一 Pattern-Key 在 ≥2 个不同场景出现过 | 降级为 MEMORY.md 临时记录 |
| 有生成力 | 能给出具体的操作指引 | 丢弃 | | 有生成力 | 能给出具体的操作指引 | 丢弃 |
| 有排他性 | 不是「代码要测试」的常识 | 丢弃 | | 有排他性 | 不是「代码要测试」的常识 | 丢弃 |
**提升触发条件**（从 draft 提升为 active Skill，融合 self-improvement Skill Extraction Criteria）：
全部满足时触发提升：
- Recurrence-Count ≥ 3（同一模式出现 3 次以上）
- 跨 ≥2 个不同任务验证
- 30 天内出现
**Skill Extraction 质量 Gate**（汲取自 self-improvement skill）：
| 标准 | 描述 |
|------|------|
| Recurring | 有 See Also 链接到 2+ 个相似信号 |
| Verified | Status 是 resolved 且有工作修复 |
| Non-obvious | 需要实际调试才能发现（不是常识） |
| Broadly applicable | 不是项目特定，可跨场景复用 |
### 6.5 质量检查自动化 ### 6.5 质量检查自动化
参考 nuwa-skill quality_check.py，对蒸馏产出做结构化检查： 参考 nuwa-skill quality_check.py，对蒸馏产出做结构化检查：
@@ -209,15 +286,20 @@ description: Use when [触发条件/问题模式描述]，不描述工作流
**矛盾是特征，不是 Bug。** 强制调和会丢失关键信号。 **矛盾是特征，不是 Bug。** 强制调和会丢失关键信号。
### 6.7 蒸馏者 ### 6.7 蒸馏者（双层）
庞统作为蒸馏者，每天 cron spawn 时执行： **L1：每个 agent 自己（每天 03:00 cron）**
1. 读取 DISCOVER 产出的候选信号列表 1. 扫描自己的 session JSONL
2. 用判断力提取根因模式（不是机械提取） 2. 用判断力提取根因模式（不是机械提取）
3. 按 SKILL.md 格式产出 3. 按 SKILL.md 格式产出
4. 提交到 skill_workshop（pending proposal） 4. 提交到 skill_workshop（pending proposal）
未来考虑半自动化（LLM 辅助草案 + 庞统审阅确认）。 **L2：庞统（每天 05:00 cron）**
1. 审查所有 agent 提交的 draft proposal（approve / merge / reject）
2. 跨 agent 共性模式识别和合并
3. 高频/高确定性经验提升到 AGENTS.md 规则
未来考虑半自动化（LLM 辅助草案 + agent 审阅确认）。
## 7. APPLY 阶段 ## 7. APPLY 阶段
@@ -254,6 +336,22 @@ openclaw 已有的机制：
- L2：Agent `read` SKILL.md（完整内容） - L2：Agent `read` SKILL.md（完整内容）
- L3：SKILL.md 内引用的 references/ 文件（按需加载） - L3：SKILL.md 内引用的 references/ 文件（按需加载）
### 7.4 Skill 存放位置与可见性
agent 专属经验放到 agent 自己的 workspace skills 目录，全局共享 Skill 放到公共 skills 目录。openclaw 扫描时自动合并。
| Skill 位置 | 谁能看到 | 适用场景 |
|-----------|---------|---------|
| `~/.openclaw/workspace-zhangfei/skills/` | 只有张飞 | 编码模式、个人踩坑经验 |
| `~/.openclaw/workspace-pangtong/skills/` | 只有庞统 | 规划经验、方向把控 |
| `~/.openclaw/workspace-simayi/skills/` | 只有司马懿 | 审查技巧、挑战模式 |
| `~/.sanguo_projects/sanguo_mozi/skills/` | 所有 moziplus agent | 团队共识、协作规范、通用实践 |
**设计原则**：
- 个人经验不污染其他 agent 上下文（张飞的编码坑不需要司马懿看到）
- 共性经验自动共享（庞统 MERGE 后放到公共目录）
- openclaw 原生机制天然支持（扫描时合并所有 skills 目录）
## 8. IMPROVE 阶段 ## 8. IMPROVE 阶段
### 8.1 Skill 自我修补 ### 8.1 Skill 自我修补
@@ -306,33 +404,39 @@ Agent 使用 Skill 时发现问题（缺步骤、过时信息、命令变更）
### 8.5 反馈到 DISCOVER ### 8.5 反馈到 DISCOVER
IMPROVE 发现的经验缺口（「这条 Skill 不适用 XXX 场景」）→ 写入 knowledge-gaps.md → 成为下一轮 DISCOVER 的输入。 IMPROVE 发现的经验缺口（「这条 Skill 不适用 XXX 场景」）→ 写入 knowledge-gaps.md → 成为下一轮 DISCOVER L2 的输入。
## 9. 闭环全景 ## 9. 闭环全景
``` ```
DISCOVER（每天 cron） DISCOVER L1（每天 03:00，各 agent cron）
数据源：黑板 + Gitea + Mail + JSONL + MEMORY + .learnings + knowledge-gaps 数据源：自己的 session JSONL
信号识别：5 类高价值信号 信号识别：5 类高价值信号
去重：时间窗口 + 关键词 输出：draft skill proposal（structured，带 ID/Priority/Pattern-Key/Recurrence-Count）
输出：候选信号列表
↓ ↓
DISTILL（同 cron，庞统执行） DISCOVER L2（每天 05:00，庞统 cron）
数据源：全量 12 个数据源 + 所有 L1 draft proposals
跨 agent 共性模式识别
审查 draft proposals：approve / merge / reject
↓
DISTILL（L2 庞统执行）
原则：HOW not WHAT（根因模式，不固化技术细节） 原则：HOW not WHAT（根因模式，不固化技术细节）
验证：三重验证（跨任务复现 + 生成力 + 排他性） 验证：Recurrence-Count ≥ 2 + 生成力 + 排他性
提升：Recurrence-Count ≥ 3 → 独立 Skill / AGENTS.md 规则
质量：自动化检查 + 矛盾保留 质量：自动化检查 + 矛盾保留
产物：Skill（draft → skill_workshop pending proposal） 产物：Skill（通过 skill_workshop 管理）
↓ ↓
APPLY（实时，openclaw skill 机制） APPLY（实时，openclaw skill 机制）
匹配：description 匹配 → agent read SKILL.md 匹配：description 匹配 → agent read SKILL.md
执行：agent 按内容执行 执行：agent 按内容执行
自我修补：使用时发现问题 → 立即 revise proposal 自我修补：使用时发现问题 → 立即 revise proposal
per-agent 隔离：专属 Skill 在 agent workspace，共享 Skill 在公共目录
↓ ↓
IMPROVE（每周 cron） IMPROVE（每周 cron，庞统执行）
追踪：scan JSONL 引用信号 追踪：scan JSONL 引用信号
淘汰：30天无引用 → 庞统审查 → quarantine 淘汰：30天无引用 → 庞统审查 → quarantine
提升：高频引用 → 独立 Skill / AGENTS.md 规则 / guardrail 提升：高频引用 → 独立 Skill / AGENTS.md 规则 / guardrail
反馈：知识缺口 → knowledge-gaps.md → 回到 DISCOVER 反馈：知识缺口 → knowledge-gaps.md → 回到 DISCOVER L2
``` ```
## 10. 与现有实现的关系 ## 10. 与现有实现的关系
@@ -342,20 +446,23 @@ IMPROVE（每周 cron）
| `skill_system.py`（SkillRegistry/SkillExecutor） | **标记 deprecated，后续清理。** 死代码，实际不参与 skill 发现/加载 | | `skill_system.py`（SkillRegistry/SkillExecutor） | **标记 deprecated，后续清理。** 死代码，实际不参与 skill 发现/加载 |
| `experience.py`（ExperienceDistiller/ExperienceStore） | **标记 deprecated，后续清理。** 空转代码，experiences 目录全空 | | `experience.py`（ExperienceDistiller/ExperienceStore） | **标记 deprecated，后续清理。** 空转代码，experiences 目录全空 |
| `experiences` 表 / `experience_tags` 表（db.py） | **保留表结构但不再写入。** 未来如果需要 DB 查询可以重新启用 | | `experiences` 表 / `experience_tags` 表（db.py） | **保留表结构但不再写入。** 未来如果需要 DB 查询可以重新启用 |
| ticker.py:336-348 经验蒸馏逻辑 | **移除。** 不再逐任务蒸馏，改为每天 cron | | ticker.py:336-348 经验蒸馏逻辑 | **移除。** 不再逐任务蒸馏，改为双层 daily cron |
| `skill_workshop` 工具 | **核心使用。** 所有 Skill 生命周期通过它管理 | | `skill_workshop` 工具 | **核心使用。** 所有 Skill 生命周期通过它管理 |
| openclaw `<available_skills>` 机制 | **核心依赖。** APPLY 阶段完全基于此 | | openclaw `<available_skills>` 机制 | **核心依赖。** APPLY 阶段完全基于此 |
| **self-improvement skill**（`~/.openclaw/workspace/skills/self-improving-agent/`） | **废弃。** 其优势（结构化 ID/Status/Priority/See Also/Recurrence-Count）已融合到 DISCOVER 输出格式中。原 skill 文件保留但标记 deprecated |
| **.learnings/ 目录**（各 agent workspace） | **废弃。** JSONL 是唯一数据源。目录保留但不再写入新内容（历史数据保留） |
| **SELF_IMPROVEMENT_REMINDER.md** | **废弃。** 规则已融合到 skill-management skill 中 |
## 11. 实现计划 ## 11. 实现计划
| 步骤 | 内容 | 优先级 | 工作量 | | 步骤 | 内容 | 优先级 | 工作量 |
|------|------|--------|--------| |------|------|--------|--------|
| S1 | 在 SOUL.md / AGENTS.md 加入 Skill 自我修补规则 | P0 | L1（改文案） | | S1 | 在 SOUL.md / AGENTS.md 加入 Skill 自我修补规则 + 双层 daily 蒸馏规则 | P0 | L1（改文案） |
| S2 | 创建 skill-management Skill（本设计的 skill 化封装） | P0 | L2 | | S2 | 创建 skill-management Skill（主 SKILL.md + references/ 四阶段详细操作） | P0 | L2 |
| S3 | 实现 DISCOVER cron：全量数据源扫描 + 信号识别 | P1 | L2-L3 | | S3 | 创建各 agent 的 03:00 cron（自蒸馏 L1） | P1 | L1 |
| S4 | 实现 DISTILL 流程：庞统 cron 读取信号 + 提交 skill_workshop proposal | P1 | L2 | | S4 | 创建庞统的 05:00 cron（整合 + 审查 L2） | P1 | L1-L2 |
| S5 | 实现 IMPROVE cron：JSONL 引用追踪 + 淘汰报告 | P2 | L2-L3 | | S5 | 实现 IMPROVE cron：JSONL 引用追踪 + 淘汰报告（每周） | P2 | L2-L3 |
| S6 | 清理 deprecated 代码（skill_system.py / experience.py） | P3 | L1 | | S6 | 清理 deprecated 代码（skill_system.py / experience.py / self-improvement skill） | P3 | L1 |
S1 和 S2 可以立即做。S3-S5 需要先确认设计文档。 S1 和 S2 可以立即做。S3-S5 需要先确认设计文档。
@@ -366,7 +473,6 @@ S1 和 S2 可以立即做。S3-S5 需要先确认设计文档。
| 统一产物 Skill-only | Hermes skill_manage + memory_tool | 只有 Skill 和 Memory 两种载体 | | 统一产物 Skill-only | Hermes skill_manage + memory_tool | 只有 Skill 和 Memory 两种载体 |
| HOW not WHAT | nuwa-skill 实践 #5 | 蒸馏思维方式不是知识内容 | | HOW not WHAT | nuwa-skill 实践 #5 | 蒸馏思维方式不是知识内容 |
| description = when not how | Superpowers writing-skills | description 只描述触发条件 | | description = when not how | Superpowers writing-skills | description 只描述触发条件 |
| 三重验证 | nuwa-skill 实践 #2 | 跨域复现 + 生成力 + 排他性 |
| 质量检查自动化 | nuwa-skill quality_check.py | 结构化检查代替主观判断 | | 质量检查自动化 | nuwa-skill quality_check.py | 结构化检查代替主观判断 |
| 矛盾处理 | nuwa-skill 实践 #10 | 矛盾是特征不是 Bug | | 矛盾处理 | nuwa-skill 实践 #10 | 矛盾是特征不是 Bug |
| Skill 自我修补 | Hermes skill_manage schema | 使用时发现问题立即 patch | | Skill 自我修补 | Hermes skill_manage schema | 使用时发现问题立即 patch |
@@ -376,3 +482,176 @@ S1 和 S2 可以立即做。S3-S5 需要先确认设计文档。
| 棘轮机制 | moziplus 经验实践 #2 | 经验只能改进不能退化 | | 棘轮机制 | moziplus 经验实践 #2 | 经验只能改进不能退化 |
| 优雅降级 | nuwa-skill 实践 #17 | 信息不足时不要强行蒸馏 | | 优雅降级 | nuwa-skill 实践 #17 | 信息不足时不要强行蒸馏 |
| 迭代上限 | nuwa-skill 实践 #18 | 最多 2 轮验证，不无限打磨 | | 迭代上限 | nuwa-skill 实践 #18 | 最多 2 轮验证，不无限打磨 |
| **双层 daily 蒸馏** | self-improvement skill daily review | 有距离感的蒸馏优于即时记录 |
| **结构化信号格式** | self-improvement skill logging format | ID/Status/Priority/See Also/Recurrence-Count |
| **Recurrence-Count 验证** | self-improvement skill recurring pattern detection | ≥3 次自动触发提升，比主观判断更客观 |
| **Skill Extraction Criteria** | self-improvement skill extraction | Recurring + Verified + Non-obvious + Broadly applicable |
| **per-agent Skill 目录** | Hermes skill_manage + self-improving-agent practice §5 | 每个 agent 建立自己的 Skill 库 |
| **废弃 .learnings/** | DISCOVER 统一采集 | JSONL 是唯一数据源，避免信息冗余 |
| **组合模式（主 skill + references）** | moziplus skill-engineering practices §4 | Skill 之间通过产出物松耦合传递 |
## 13. 部署目录结构
### 13.1 openclaw skill 加载优先级
OpenClaw 按 6 级优先级扫描 skill 目录，同名 skill 高优先级覆盖低优先级：
| 优先级 | 来源 | 路径 | 可见性 |
|--------|------|------|--------|
| 1 — 最高 | Workspace skills | `<workspace>/skills` | 只对该 agent |
| 2 | Project agent skills | `<workspace>/.agents/skills` | 只对该 workspace 的 agent |
| 3 | Personal agent skills | `~/.agents/skills` | 所有 agent |
| 4 | Managed / local skills | `~/.openclaw/skills` | 所有 agent |
| 5 | Bundled skills | 随安装包（`/opt/homebrew/.../openclaw/skills/`） | 所有 agent |
| 6 — 最低 | Extra dirs + plugin skills | `skills.load.extraDirs` + `~/.openclaw/plugin-skills/` | 所有 agent |
### 13.2 skill-management Skill 目录结构
放在公共目录（`~/.sanguo_projects/sanguo_mozi/skills/`），所有 moziplus agent 可见：
```
~/.sanguo_projects/sanguo_mozi/skills/skill-management/
├── SKILL.md # 主 Skill：综述 + 核心原则 + 各阶段职责摘要
├── references/
│ ├── discover-l1.md # L1 各 agent 自蒸馏详细操作（03:00 cron 读这个）
│ ├── discover-l2.md # L2 庞统整合详细操作（05:00 cron 读这个）
│ ├── distill.md # DISTILL 阶段详细操作（蒸馏规范 + 验证标准）
│ ├── apply.md # APPLY 阶段说明（openclaw 原生机制，简短）
│ └── improve.md # IMPROVE 阶段详细操作（引用追踪 + 淘汰 + 提升）
└── assets/
├── templates/
│ ├── skill-template.md # SKILL.md 标准模板
│ └── signal-format.md # 信号输出格式模板（ID/Priority/Pattern-Key）
└── checklists/
└── quality-check.md # 质量检查清单
```
**为什么放公共目录**：所有 agent 都需要触发这个 skill（DISCOVER L1 时各 agent 按 description 匹配 → read SKILL.md → 再按需 read references/）。DISCOVER/IMPROVE 是 cron 场景，cron payload 中直接指定 `read references/xxx.md` 按内容执行。
**为什么不拆分为独立 skill**：5 个 skill = 5 条 description 常驻上下文（~500-800 token）。其中 DISCOVER 和 IMPROVE 是 cron 触发不是 agent 按描述触发，不需要常驻 description。用 references/ 按需加载更省上下文。
### 13.3 Cron 产出流转路径
```
L1 产出（各 agent 03:00）
↓ skill_workshop create（pending proposal）
↓ 存储：skill_workshop 内部管理（~/.openclaw/workspace-<agent>/.skill-workshop/）
↓
L2 审查（庞统 05:00）
↓ skill_workshop list → inspect → 决策
↓
├─ APPROVE（个人经验，质量达标）
│ → skill_workshop apply
│ → 写入：~/.openclaw/workspace-<agent>/skills/<skill-name>/SKILL.md
│ → 仅该 agent 可见（workspace skill，优先级 1）
│
├─ MERGE（跨 agent 共性）
│ → 合并多个 proposal 为共享 Skill
│ → skill_workshop apply（目标：公共目录）
│ → 写入：~/.sanguo_projects/sanguo_mozi/skills/<skill-name>/SKILL.md
│ → 所有 agent 可见（extra dir，优先级 6）
│
├─ REJECT（质量不够）
│ → skill_workshop reject（附原因）
│ → agent 在下次 L1 蒸馏时看到反馈
│
└─ PROMOTE（高确定性，提升为确定性规则）
→ 手动写入 AGENTS.md / SOUL.md / TOOLS.md
→ 所有 agent 强制注入（L1 确定性规则层）
```
**关键设计**：APPROVE 写入 per-agent workspace（优先级 1，最高），MERGE 写入公共目录（优先级 6，最低）。如果同名 skill 在两边都有，workspace 版本覆盖公共版本——agent 可以有自己改进过的版本。
### 13.4 Per-agent Skill 目录
各 agent workspace 下的 skills 目录（目前不存在，L2 审查 APPROVE 后由 skill_workshop 自动创建）：
```
~/.openclaw/workspace-zhangfei/skills/ # 张飞的个人经验 Skill
~/.openclaw/workspace-guanyu/skills/ # 关羽的个人经验 Skill
~/.openclaw/workspace-zhaoyun/skills/ # 赵云的个人经验 Skill
~/.openclaw/workspace-simayi/skills/ # 司马懿的个人经验 Skill
~/.openclaw/workspace-pangtong/skills/ # 庞统的个人经验 Skill
~/.openclaw/workspace-jiangwei/skills/ # 姜维的个人经验 Skill
```
**适用场景**：
- 张飞的编码踩坑模式 → 只有张飞需要，不污染其他 agent 上下文
- 司马懿的审查技巧 → 只有司马懿需要
- 庞统的规划经验 → 只有庞统需要
### 13.5 Proposal 中间产物存储
```
~/.openclaw/workspace-<agent>/.skill-workshop/
├── proposals/
│ ├── <proposal-id>/
│ │ ├── PROPOSAL.md # 草案内容
│ │ ├── metadata.json # 状态、hash、scanner state
│ │ └── support-files/ # 附带的 references/assets
│ └── ...
├── applied/ # 已 apply 的 proposal 归档
├── rejected/ # 已 reject 的 proposal 归档
└── quarantined/ # 已 quarantine 的 proposal 归档
```
**注意**：proposal 存储由 skill_workshop 内部管理，不需要手动操作。庞统 L2 cron 通过 `skill_workshop list`（查看所有 agent 的 pending proposal）+ `skill_workshop inspect`（查看具体内容）+ `skill_workshop apply/reject/quarantine`（执行决策）完成审查。
### 13.6 全景目录结构
```
# ━━━━━━━ Skill 来源（按 openclaw 优先级） ━━━━━━━━
# P1: Per-agent workspace skills（个人经验，L2 APPROVE 后写入）
~/.openclaw/workspace-<agent>/skills/<skill-name>/SKILL.md
# P4: Managed / local skills（保留，目前为空）
~/.openclaw/skills/
# P5: Bundled skills（openclaw 自带，不动）
/opt/homebrew/lib/node_modules/openclaw/skills/
# P6: Extra dirs + plugin skills
~/.sanguo_projects/sanguo_mozi/skills/ # moziplus 团队共享 Skill
├── skill-management/ # ← §19 核心 Skill
│ ├── SKILL.md
│ ├── references/{discover-l1, discover-l2, distill, apply, improve}.md
│ └── assets/{templates, checklists}/
├── blackboard-executor/ # 现有
├── blackboard-reviewer/ # 现有
├── trial-and-error-patterns/ # 现有（经验会追加到这里）
└── ...（其他现有 skill）
~/.openclaw/plugin-skills/ # plugin Skill（feishu 等）
# ━━━━━━━ Cron 产出流转 ━━━━━━━━
# L1（03:00 各 agent）
# 输入：~/.openclaw/agents/<agent_id>/sessions/*.jsonl
# 产出：skill_workshop create → proposal（pending）
# 存储：~/.openclaw/workspace-<agent>/.skill-workshop/proposals/
# L2（05:00 庞统）
# 输入：全量数据源 + 所有 pending proposals
# 审查：skill_workshop list → inspect → apply/merge/reject
# 产出：
# APPROVE → ~/.openclaw/workspace-<agent>/skills/<skill-name>/（per-agent）
# MERGE → ~/.sanguo_projects/sanguo_mozi/skills/<skill-name>/（共享）
# REJECT → proposal 归档到 rejected/
# PROMOTE → 手动写入 AGENTS.md / SOUL.md / TOOLS.md
# IMPROVE（每周 庞统）
# 输入：过去 7 天所有 agent 的 session JSONL
# 产出：淘汰候选报告 → skill_workshop quarantine
# ━━━━━━━ 废弃的目录（保留历史，不再写入） ━━━━━━━━
# .learnings/ — 不再写入
~/.openclaw/workspace-*/.learnings/
# self-improvement skill — 不再激活
~/.openclaw/workspace/skills/self-improving-agent/
# SELF_IMPROVEMENT_REMINDER.md — 废弃
# 规则已融合到 skill-management skill 中
```