self-reflection

Skill umożliwia agentowi ciągłe doskonalenie się poprzez strukturyzowane refleksje. Narzędzie automatycznie monitoruje błędy, zapisuje wyciągnięte wnioski i śledzi postępy w czasie. Co godzinę agent sprawdza, czy potrzebna jest refleksja, a następnie loguje nowe spostrzeżenia lub przegląda poprzednie lekcje. Wszystkie refleksje są przechowywane w pamięci, co pozwala agentowi na długoterminową naukę i unikanie powtarzających się błędów.

1. Zainstaluj skill w swoim projekcie OpenClaw, upewniając się, że masz dostęp do poleceń jq i date w systemie. 2. Włącz heartbeat w pliku konfiguracyjnym ~/.openclaw/openclaw.json, ustawiając interwał na 60 minut – dzięki temu agent będzie automatycznie sprawdzać, czy refleksja jest potrzebna. 3. Uruchom polecenie self-reflection check, aby sprawdzić, czy agent powinien się zastanowić nad swoją pracą – odpowiedź to OK (wszystko w porządku) lub ALERT (wymaga refleksji). 4. Gdy pojawi się ALERT, użyj self-reflection log "kategoria" "błąd" "rozwiązanie", aby zalogować nową lekcję – na przykład self-reflection log "error-handling" "Brak timeout na API" "Zawsze dodaj timeout=30". 5. Przejrzyj poprzednie wnioski poleceniem self-reflection read, które domyślnie wyświetla ostatnie 5 refleksji – możesz też podać liczbę, aby zobaczyć więcej. 6. Opcjonalnie sprawdź statystyki refleksji poleceniem self-reflection stats, aby zobaczyć, w jakich obszarach agent się uczy, lub zresetuj timer poleceniem self-reflection reset.