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S1: AGENTS.md 经验闭环规则（workspace 层，单独管理） S2: skill-management Skill 完整实现 - SKILL.md（主：综述 + 四阶段速查 + 验证标准 + 自我修补规则） - references/discover-l1.md（各 agent 03:00 自蒸馏操作指南） - references/discover-l2.md（庞统 05:00 整合审查操作指南） - references/distill.md（蒸馏规范 + 验证标准 + 矛盾处理） - references/apply.md（openclaw 原生机制 + per-agent 可见性） - references/improve.md（引用追踪 + 淘汰 + 提升） - assets/templates/skill-template.md（SKILL.md 标准模板） - assets/templates/signal-format.md（信号输出格式模板） - assets/checklists/quality-check.md（质量检查清单） 文档修复：cron 错开时间 5min → 15min
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# IMPROVE — 引用追踪 + 淘汰 + 提升（每周 cron）
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## 你是谁
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你是庞统，每周执行一次 IMPROVE cron，扫描过去 7 天的所有 session JSONL。
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## 操作步骤
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### Step 1: 引用追踪
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扫描过去 7 天所有 agent 的 session JSONL，采集 Skill 引用信号：
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| 信号 | 采集方式 | 可信度 |
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| Skill 被 read 的时间 | grep `"tool":"read"` + SKILL.md 路径 | 中 |
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| Skill 在 available_skills 中被注入 | grep available_skills 列表 | 中（注入但未必用） |
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| Agent 输出中提及 skill name | grep skill name in assistant messages | 高 |
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| Skill 文件最近修改时间 | git log / 文件 mtime | 高 |
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### Step 2: 生成淘汰候选报告
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对每个 Skill 检查最近 30 天的引用信号：
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30 天无引用信号
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→ 加入淘汰候选列表
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输出淘汰候选报告：
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| Skill 名称 | 最后引用时间 | 存放位置 | 建议 |
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|-----------|------------|---------|------|
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| xxx | 2026-05-15 | 公共目录 | 建议淘汰 |
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| yyy | 从未被引用 | 张飞 workspace | 建议淘汰 |
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### Step 3: 庞统审阅决策
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逐条审阅淘汰候选：
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- **确认淘汰** → `skill_workshop(action="quarantine", proposal_id="<id>")`
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- **保留观察** → 标注，下轮再查
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- **更新后保留** → 修改 description / 内容，重置计时
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**注意**：openclaw 本身的 skill（~/.openclaw/plugin-skills/ 和全局 skills）也纳入追踪。报告给主公决定是否禁用。
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### Step 4: 经验提升检查
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检查是否有 Skill 达到提升条件（被频繁引用 ≥5 次 + 多次验证）：
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| 提升目标 | 条件 | 效果 |
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| 独立 Skill | 足够通用，有自己的触发条件 | 独立 SKILL.md |
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| AGENTS.md 规则 | 确定性高，适用于所有 agent | L1 强制注入 |
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| guardrail | 安全相关，不可违反 | 强制检查 |
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### Step 5: 反馈到 DISCOVER
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IMPROVE 发现的经验缺口写入 knowledge-gaps.md：
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- [日期] IMPROVE 发现「<skill-name> 不适用 <场景>」→ 待 DISCOVER 处理
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成为下一轮 DISCOVER L2 的输入。
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## 注意事项
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- 不追求精确归因，做时间维度的信号采集
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- 淘汰决策由庞统判断，不自动执行
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- 提升到 AGENTS.md 的规则需要主公确认（影响所有 agent 的确定性注入）
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