Agent Retro

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📖 技能介紹


name: agent-retro description: 執行每日 Agent 復盤行動(Retro)。讀取指定日期(通常是昨天)的所有 session 聊天記錄和動作,總結做對/做錯的事情、提煉改進點與使用者畫像,並規範化地更新至 memory 檔案及 USER.md、SOUL.md、AGENTS.md 和 MEMORY.md。當用戶要求復盤、總結昨天表現時觸發此技能。


Agent Retro (Agent 復盤行動 SOP)

本技能定義了 Agent 每日復盤的標準操作程式。執行復盤時,必須嚴格按照以下步驟進行,且必須先完成物理落盤操作,再向使用者彙報結果

執行要求

  • 改動所有檔案之前,都需要先備份。
  • 例如改動 MEMORY.md 之前,要先複製一份命名為 MEMORY.md.bak.${yyyyMMddHHmmss},作為備份,再進行修改。對 USER.mdSOUL.mdAGENTS.md 等其他核心配置檔案的修改同理。

Step 1: 確定時間與範圍

  1. 確定復盤的 Agent ID(預設情況為 main)。
  2. 確定目標日期(格式 YYYY-MM-DD)。如果使用者說“昨天”,請根據當前本地時區準確推算昨天的日期。
  3. 檢查復盤鎖:根據目標日期構造鎖檔案路徑(例如目標日期為 2026-02-04,則鎖檔案為 memory/AGENT_RETRO_DONE_20260204.md)。在執行復盤前,必須先檢查該檔案是否存在。如果存在,說明該日期的復盤已完成,立即終止復盤並告知使用者。

Step 2: 收集歷史資料

  1. 進入 ~/.openclaw/agents/${agentId}/sessions 目錄。

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  2. 讀取該目錄下所有帶有目標日期時間戳的 .jsonl 或會話記錄。
  3. 提取當天的所有 user 指令、assistant 回覆、工具呼叫(Tool Calls)及工具結果。

Step 3: 分析與總結

根據提取的聊天記錄,必須且僅限總結以下 6 個維度的內容: - 昨日動作:昨天你做了哪些事情。 - 做對的事情:一次完成沒有重複對話,或者獲得了使用者的稱讚的事項。 - 做錯的事情:沒有一次完成,陷入重複修正,或者被使用者批評的事項。 - 改進點:針對做錯的事情,提出具體的、可執行的防範改進點(如何保證以後一次做對)。 - 使用者畫像:使用者是一個什麼樣的人(偏好、風格、底線等)。 - Agent 畫像:你是一個什麼樣的 Agent(暴露出的行為傾向或缺陷)。

Step 4: 記錄 Daily Memory

  1. 將 Step 3 的完整總結內容,寫入工作區目錄下的 memory/YYYY-MM-DD.md 檔案中。
  2. 如果該檔案不存在則建立,如果存在則追加。

Step 5: 更新核心配置(核心步驟)

  1. 對比更新 MEMORY.md:提取 Step 3 中的關鍵結論,與工作區下的 MEMORY.md 做對比。新增缺失的結論,修改過時的結論,並將這些變更追加記錄到 memory/YYYY-MM-DD.md 的末尾。
  2. 更新 USER.md:使用 Step 3 提煉的“使用者畫像”資訊,修改 USER.md,完善上下文。
  3. 更新 SOUL.md:使用 Step 3 提煉的“Agent 畫像”資訊,修改 SOUL.md,強化核心性格與行為邊界。
  4. 更新 AGENTS.md:使用 Step 3 提煉的“改進點”,修改 AGENTS.md 中的工具約束或戰術準則,確保教訓被固化。

警告:執行配置更新時,必須使用 read 讀取原內容,並使用 editwrite 進行真實的物理修改。嚴禁只在對話中口頭承諾修改。

Step 6: 寫入復盤鎖(天級別防重複)

在上述總結和檔案更新完成後,寫入復盤鎖檔案 memory/AGENT_RETRO_DONE_YYYYMMDD.md。例如對於 2026-02-04 的復盤,寫入一個名為 AGENT_RETRO_DONE_20260204.md 的空檔案或包含完成時間戳的檔案即可,用於標記該日復盤已執行。

Step 7: 向用戶傳送復盤報告

在確認所有檔案(1個每日memory + 4個核心配置檔案 + 1個復盤鎖檔案)都已成功更新落盤後,向用戶傳送復盤概要。 報告內容應簡明扼要,說明發現了什麼核心問題、提煉了什麼規矩,以及哪些檔案已被成功修改。

🤖 AI 評測

這個 Skill 質量很好,流程設計清晰易懂,操作步驟一目瞭然。它把復盤工作拆成7個步驟,每個步驟要做什麼都說得很清楚。6個分析維度特別實用,能幫使用者找到真正的問題。貼心的防重複機制讓人不用擔心重複勞動,操作前會自動備份也很放心。美中不足的是,遇到問題時缺少清晰的錯誤提示和指導,新手用起來可能會有些困惑。

📊 多維度評分

適應性4.3
規範性4.1
有效性4.4
可靠性4
可信度5

📁 包含檔案 (3 個)

📄 SKILL.md 4 KB
📄 _meta.json 130 B
📄 skill-card.md 2.1 KB