davidyichengwei/agentic-engineering-framework/self-refinement

Claude Code and agent skill by davidyichengwei/agentic-engineering-framework

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将纠错经验沉淀为持久化的 Rules/Skills 更新,构建反馈闭环。当被用户纠正且错误具有模式性时自动触发,或通过 /reflect 命令手动触发回顾。

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SKILL.md

经验沉淀 (Self-Refinement)

核心定位

从错误中构建反馈闭环:将非结构化的错误经验转化为结构化的持久化上下文(Rules/Skills),防止同类错误在新会话中重复发生。

原理:LLM 没有跨会话的持久记忆——会话 A 中被纠正的错误,在会话 B 中会以相同概率再次发生。唯一的解法是将错误经验外化为持久化的上下文。

触发模式

模式一:自动触发

触发条件:AI 在协作过程中被用户纠正(用户否定了 AI 的输出并给出了正确方向)。

行为:

  1. 先完成当前纠正——不打断用户当前的任务流
  2. 纠正完成后,在回复末尾简要评估是否需要沉淀经验
  3. 如果需要,输出轻量建议(不超过 3 条)

输出格式:

---
💡 **经验沉淀建议**
刚才的纠正揭示了一个可沉淀的模式:
- **错误模式**:[简述 AI 犯的错]
- **根因**:[规范缺失 / 知识缺失 / 流程遗漏 / 模式错误]
- **建议**:[更新 Rule/Skill 的具体操作]
是否需要我执行?(回复"沉淀"执行,或忽略继续当前工作)

设计原则:

  • 不打断:建议附在回复末尾,不影响正常工作流
  • 轻量化:仅简述,不展开长篇分析
  • 建议优先:不自主执行,等用户确认
模式二:手动触发(/reflect)

触发条件:用户通过 /reflect Command 主动发起。

行为:

  1. 回顾当前对话历史
  2. 识别所有被纠正的错误模式
  3. 对每个错误执行完整的诊断闭环
  4. 输出结构化的沉淀建议

核心闭环

无论自动还是手动触发,共享同一个核心流程:

Step 1: 识别错误模式

回顾对话中 AI 被纠正的场景,提取:

  • 错误输出:AI 说了什么/做了什么
  • 正确方向:用户期望什么
  • 差距:AI 为什么偏离
Step 2: 诊断根因
根因类别定义典型表现
规范缺失现有 Rules/Skills 中没有覆盖该场景AI 不知道项目的特定约定
知识缺失AI 缺少项目特定的领域知识AI 对某个模块的行为/限制不了解
流程遗漏Workflow Skill 中缺少关键步骤或检查点AI 跳过了应有的验证步骤
模式错误AI 应用了错误的思维模式AI 用类比代替第一性原理推导
Step 3: 检索现有知识

搜索现有 Skills 和 Rules:

  • 是否已有相关规则?→ 需要补充/修改
  • 完全没有相关规则?→ 需要新建
Step 4: 生成建议

每条建议包含:

markdown
### 建议 N: [简短标题]
-**根因**:[规范缺失 / 知识缺失 / 流程遗漏 / 模式错误]
-**目标文件**:`[Rules/Skills 文件路径]`
-**操作**:[新建 / 在 X 位置添加 / 修改 Y 内容]
-**具体内容**:
```
[要添加或修改的具体文本]
```

建议数量:≤ 3 条。多于 3 条时,按影响范围排序取 Top 3。

Step 5: 用户确认
以上是本次经验沉淀建议,请选择:
- **全部执行** → 我将依次执行所有建议
- **选择执行** → 告诉我执行哪几条(如"执行 1 和 3")
- **跳过** → 不执行任何建议
Step 6: 执行更新

用户确认后,更新现有文件或创建新文件,并写入对应的 Rules/Skills 更新内容。


强制规则

规则说明
建议优先不自主执行任何 Rules/Skills 修改,必须经用户确认
不打断自动触发时,建议附在回复末尾,不打断当前工作流
轻量化自动触发时,建议控制在 3 条以内,每条不超过 5 行
可追溯每条建议明确标注根因类别和目标文件
不重复执行前检索现有 Rules/Skills,避免重复添加相似规则

反模式

❌ 错误做法✅ 正确做法
被纠正后立即修改 Rules/Skills先完成当前任务,再提建议
输出冗长分析 / 建议过于宽泛每条建议 ≤ 5 行,具体到文件和内容
自主执行变更 / 打断工作流等用户确认;附在回复末尾

参考资料

Security

  • Security scanPassed, 100 of 100Pattern checks on the skill's files.
  • Model reviewNot runA model review is scheduled for the next rescan.

Quality evaluation

  • Task evaluationNot runNo evaluation yet. Run one in Skill Studio.

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