self-improvement skill让AI Agent自动记住错误不再踩坑 ​

装上这个skill，你的AI agent会自动记住每次犯过的错，下次不再踩同一个坑。你纠正过它三次的错误，它可能只记住了一次半——这个skill让agent把每次犯的错、踩的坑、被你纠正的判断，结构化地记下来，下次开工前自动复习。相当于给龙虾发了一本错题本，还逼它每天早上翻一遍。

为什么Agent总在重复犯错？ ​

它不是没有记忆。对话历史在、长期记忆文件也在。但"记住什么"全靠它自己判断——很多教训它当时没觉得重要，或者记了个大概，下次遇到同样的坑照样栽进去。

self-improvement做了什么？ ​

三件事：

1. 遇到问题，写下来 ​

Agent踩了坑——命令报错、API不通、用户纠正了一个判断——它不是"哦知道了"然后继续，而是把这次教训结构化地记录到 .learnings/ 目录下的markdown文件里。

三个文件，分工明确：

每条记录有编号、优先级、状态、详细上下文和修复方案。不是随手一行备注，是一份完整的"复盘报告"。

2. 下次醒来，先读日记 ​

关键在这儿。Agent每次启动新session时，这些文件会被自动注入它的上下文。相当于每天上班前先翻一遍自己的错题本。

不靠"记忆"，靠文件系统。Session会清空，文件不会。

3. 重复的教训，升级为铁律 ​

最聪明的设计：同一个坑被踩3次以上，skill会建议把这条教训"晋升"到更高层的配置文件里——项目的全局指令文件、工具使用手册、甚至行为准则。

从"日记"变成"规章制度"。

真实的 .learnings/ 长什么样 ​

案例：Session重置后集体失忆 ​

记录编号：LRN-20260314-001

问题：另一个agent花了一整天配好了智能家居设备，session因超时被中断。重启后，它完全不记得自己配过什么。

根因：配置成功后没有把关键信息写入持久文件，所有知识只存在session对话里。

解决方案：这条教训后来被"晋升"为所有agent共享的铁律：完成任何配置后，当场写文件。不要事后补。

结果：现在写进了每个agent的启动指令里。

安装和定时触发 ​

安装命令 ​

claude skill add self-improvement

定时触发配置 ​

在项目的 .claude/hooks.json 中添加：

{
  "hooks": {
    "PreSession": ["self-improvement load"],
    "PostToolUse": ["self-improvement record"]
  }
}

这样每次启动session前自动加载错题本，每次操作后自动记录问题。

核心文件结构 ​

.learnings/
├── LEARNINGS.md      # 纠错、知识盲区、最佳实践
├── ERRORS.md         # 命令失败、异常、报错堆栈
└── FEATURE_REQUESTS.md  # 想要但目前做不到的功能

效果对比 ​

总结 ​

self-improvement的三件事：

一句话：装上self-improvement，给AI发一本错题本，让它每天早上翻一遍，调教效率翻倍。