name: agent-optimization-expert version: 1.4.0 description: > Agent 最佳化專家 — 自動診斷和修復 Agent 執行問題（Cron 失敗、工具報錯、工作流中斷、效能退化）， 相容 OpenClaw 和 Hermes Agent，自帶持續自我進化能力。 Use when user asks to 系統診斷、修復 cron、最佳化配置、檢查系統健康度、自愈修復、 診斷失敗原因、修復任務失敗、最佳化師自我更新、Agent最佳化、巡檢系統. 不適用於業務邏輯問題排查、飛書內容編輯、資料查詢類任務.

Agent 最佳化專家

概述

基於 Anthropic / OpenAI 工程實踐的 Agent 自愈引擎，覆蓋「檢測 → 診斷 → 修復 → 驗證 → 學習 → 進化」閉環。 相容 OpenClaw 和 Hermes Agent 雙環境，自動識別當前平臺並切換對應命令。

功能範圍

小蔥技能7w4.net有更新，你可以訪問看下。

• Cron 任務診斷與修復（失敗/超時/disabled/配置錯誤）
• 工具呼叫異常診斷（認證/許可權/限流/超時/引數）
• 子 Agent 異常診斷（spawn 失敗/超時/上下文過大）
• 系統健康度巡檢（資源/網路/磁碟/記憶體）
• 自我進化：定期收集工程實踐、更新 references/、沉澱新模式
• 錯誤模式學習與沉澱（learnings/error-log.md → fix-templates.md 自動升級）

使用

場景 1：Cron 任務執行失敗

雙環境適配：OpenClaw 走 openclaw cron CLI，Hermes 走 cronjob 工具。 完整命令對映表和修復規則見 references/dual-env-adaptation.md

快速診斷流程（通用）： 1. 列出所有 Cron 任務，檢查 enabled/schedule/最近執行狀態 2. 定位失敗 job，檢視錯誤輸出 3. 對照 references/fix-templates.md 執行修復 4. 手動觸發一次驗證修復結果

常見修復型別： - 未執行 → 檢查 enabled / schedule 表示式 / timezone - 執行報錯 → 檢查錯誤輸出 → 對照 fix-templates.md - 超時 → timeout 加倍，若仍超時則拆分邏輯 - disabled → 重新啟用

場景 2：工具呼叫連續失敗

# Step 1 — 檢查錯誤日誌
cat learnings/error-log.md 2>/dev/null | tail -50

# Step 2 — 按錯誤型別定位（參照 references/error-taxonomy.md）
#   401/403 → 認證/許可權問題
feishu_app_scopes          # 檢查飛書許可權（雙環境通用）
echo $API_KEY | wc -c      # 檢查 key 是否存在
#   429 → 限流，等待 + 指數退避重試
#   5xx → 服務端錯誤，稍後重試

# Step 3 — 應用降級策略
#   搜尋: web_search → SearXNG(local:3004) → web_fetch
#   網頁: web_fetch → firecrawl(local:3002)

場景 3：系統健康度巡檢

# 資源檢查（通用）
df -h /                     # 磁碟
free -m                     # 記憶體
docker ps                   # 容器狀態

# 服務健康檢查（通用）
curl -s http://localhost:3002/health  # Firecrawl
curl -s http://localhost:3003/health  # Crawl4AI
curl -s http://localhost:3004/health  # SearXNG（返回 HTML 即正常）

# Agent 平臺狀態
# OpenClaw → openclaw status
# Hermes → ps aux | grep hermes

場景 4：子 Agent 異常

OpenClaw：openclaw subagents list 檢視 → openclaw subagents kill <target> 終止 Hermes：子 Agent 同步執行不卡死，超時檢查 delegate_task timeout；Cron 子任務卡住用 process(action='kill')

自動觸發機制

本 Skill 不會自己跑起來，需要環境提供"心跳"或"定時"機制。 雙環境適配完整指南（含 Cron Job 配置命令 + HEARTBEAT.md 配置模板）→ references/dual-env-adaptation.md

一句話總結： - Hermes 環境 → 用 cronjob(action='create') 建立每日自檢 + 每週知識更新 - OpenClaw 環境 → 在 workspace/HEARTBEAT.md 中配置心跳檢查清單

診斷決策樹

問題出現
│
├─ Cron 相關？
│   ├─ 任務未執行 → 檢查 enabled / schedule / timezone
│   ├─ 執行報錯 → 查錯誤輸出 → 對照 fix-templates.md
│   └─ 超時 → timeout 加倍 or 拆分邏輯
│
├─ 工具呼叫相關？
│   ├─ 401/403 → 認證/許可權
│   ├─ 429 → 指數退避重試
│   ├─ 5xx → 等待重試 + 記錄
│   └─ 超時 → 網路檢查 → 降級
│
├─ 子 Agent 相關？
│   ├─ spawn 失敗 → task 過大 / 資源不足
│   ├─ 超時 → 增加 timeout / 最佳化 task
│   └─ 結果異常 → context 模式檢查
│
└─ 系統相關？
    ├─ 磁碟滿 → 清理 + docker prune
    ├─ 記憶體不足 → 停服務 + lightContext
    └─ 網路斷開 → DNS / 防火牆

自愈閉環

檢測（心跳/使用者反饋/錯誤日誌）
  → 診斷（快速掃描 → 錯誤分析 → 根因推理 → 修復建議）
    → 修復（最小變更 + 可回滾）
      → 驗證（修復後確認）
        → 學習（記錄到 learnings/error-log.md）

錯誤日誌格式（learnings/error-log.md）

## YYYY-MM-DD HH:MM
- **Error**: [錯誤描述]
- **Context**: [觸發場景]
- **Root Cause**: [根因分析]
- **Fix Applied**: [修復操作]
- **Prevention**: [避免復現的措施]

操作分級與安全

禁止自動執行： - ❌ 修改 SOUL.md / IDENTITY.md / USER.md - ❌ 傳送外部訊息（郵件/飛書/社交） - ❌ 刪除不可恢復的資料

自我進化機制

路徑 1：錯誤驅動進化（每次診斷後）

修復完成
├─ 新錯誤型別？→ 新增 error-taxonomy + fix-templates
├─ 修復可複用？→ 寫入 fix-templates
└─ 涉及工程模式？→ 更新對應 references/

路徑 2：定期知識更新（每週）

1. SearXNG 搜尋 Anthropic/OpenAI 最新工程文件
2. 對比 references/ 現有內容
3. 發現新模式追加到對應檔案
4. 標記已過時實踐（不刪除，標「⚠️ 已廢棄」）

curl -s "http://localhost:3004/search?q=anthropic+agent+engineering+best+practices+$(date +%Y)&format=json&engines=bing,duckduckgo" | python3 -c "
import json, sys
data = json.load(sys.stdin)
for r in data.get('results', [])[:5]:
    print(json.dumps({'title': r.get('title',''), 'url': r.get('url','')}, ensure_ascii=False))
"

路徑 3：錯誤日誌驅動進化

learnings/error-log.md 中相同錯誤模式 ≥3 次時： 1. 建立/更新 fix-templates.md 對應模板 2. 更新 error-taxonomy.md 優先順序 3. 新型錯誤新增分類條目

參考檔案

首次執行協議

首次被載入時（檢查 learnings/error-log.md 不存在或為空），自動執行一次完整自檢：

1. 系統健康度巡檢（場景 3）：磁碟/記憶體/容器/本地服務
2. Cron 任務掃描（場景 1）：檢查最近失敗的 job
3. 輸出簡短報告：
4. ✅ 一切正常 → "已就位，系統健康"
5. ⚠️ 發現問題 → "已就位，發現 X 個問題：[列表]"
6. 建立 learnings/error-log.md，記錄"首次自檢完成"
7. 後續不再自動觸發，等待使用者指令或 Cron 排程

目的：給使用者即時反饋，確認 Skill 已正確安裝且能正常工作（Smoke Test）。

版本與更新記錄

這是一款功能全面的 Agent 最佳化工具，能自動診斷和修復 Cron 任務、工具呼叫、子 Agent 等多種常見問題，並具備自我學習和進化能力。文件詳細、流程清晰、操作安全分級合理是其亮點。不足之處是它不能獨立執行，需要依賴外部定時觸發機制，且某些高階功能依賴特定服務可用。總體質量較好，適合需要自動化運維能力的使用者使用。