OpenClaw Skill Evolution Plugin

让 OpenClaw 的 skills 根据真实使用反馈持续演进的插件。

它会在 session 中收集工具错误、用户纠正和正向反馈，生成仅当前 session 生效的临时 overlay；在 session 结束后再进行复盘，产出 patch，并按配置选择人工 merge或自动 merge。同时为每个 skill 保留最多 5 个回滚版本。

这是什么

这是一个 OpenClaw plugin，不是普通 skill。

• 用于让 skill 的 SKILL.md / 使用说明逐步适配真实工作流
• 支持 session-local overlay，不会直接污染共享 skill 文件
• 支持 session 结束后的 patch 生成、merge 和 rollback
• 支持全局人工审核开关

这不是什么

请不要把它当成：

• skills/ 目录下的 skill 包
• 依赖 SKILL.md 被发现的技能
• 复制进 ~/.openclaw/skills/ 就能工作的项目

它应当通过 OpenClaw plugins 机制安装和启用。

快速开始

Agent 安装

Install and configure the skill-evolution plugin of openclaw by following the instructions here:
https://raw.githubusercontent.com/NEKO-CwC/skill-evolution/refs/heads/master/docs/install.md

Human 安装

完整安装与配置说明请看：

• 安装指南
• 配置说明
• 故障排查

最简流程：

git clone https://github.com/NEKO-CwC/skill-evolution.git
cd skill-evolution
npm install
npm run build
npm run test

openclaw plugins install -l .
openclaw plugins enable skill-evolution

然后把配置写到 OpenClaw 主配置里的：

plugins.entries.skill-evolution.config

最后重启 OpenClaw，并用下面命令验证：

openclaw plugins list
openclaw plugins info skill-evolution
openclaw plugins doctor

卸载指南

Agent 卸载

Uninstall and clean up the skill-evolution plugin of openclaw by removing the configuration and following directories:
1. Remove `plugins.load.paths` entry for `/home/node/.openclaw/workspace/skill-evolution` in `openclaw.json`
2. Remove `plugins.entries.skill-evolution` and `plugins.installs.skill-evolution` in `openclaw.json`
3. rm -rf /home/node/.openclaw/workspace/skill-evolution
4. rm -rf /home/node/.openclaw/workspace/.skill-feedback
5. rm -rf /home/node/.openclaw/workspace/.skill-overlays
6. rm -rf /home/node/.openclaw/workspace/.skill-patches
7. rm -rf /home/node/.openclaw/workspace/test-skill-evolution
8. rm -rf /home/node/.openclaw/workspace/test_skill

Human 卸载

Skill-Evolution 插件卸载需要清理配置和相关残余文件。

Step 1: 从 openclaw.json 移除配置

• 删除 plugins.load.paths 中的 skill-evolution 路径
• 删除 plugins.entries.skill-evolution 完整条目
• 删除 plugins.installs.skill-evolution 完整条目

Step 2: 删除插件源码与测试目录

# 工作空间根目录下执行
rm -rf skill-evolution
rm -rf test-skill-evolution
rm -rf test_skill

Step 3: 删除运行时数据

# 工作空间根目录下执行
rm -rf .skill-feedback
rm -rf .skill-overlays
rm -rf .skill-patches

Step 4: 重启检查 重启 Gateway 使配置生效。检查 openclaw.json、workspace 下的 .skill-* 目录是否清理干净，确认日志中无 "Skill Evolution plugin registered"。

注意事项

• 这是 plugin，不是 skill
• 不要放进 skills/
• 不要用 openclaw skills list 验证安装
• 如果 overlay 没有注入 prompt，优先检查： plugins.entries.skill-evolution.hooks.allowPromptInjection

核心能力

• 收集工具失败、用户纠正、正向反馈
• 支持中英文反馈识别（如"错了"、"应该"、"不对" 等中文纠正模式）
• 反馈事件持久化到 .skill-feedback/ 目录，重启后可审计
• 生成 session-local overlay
• 在 session 结束时执行 LLM review（如 LLM 不可用则回退到 overlay-based 差异）
• 生成 patch，并支持 manual / auto merge
• 保留最多 5 个 skill 历史版本用于回滚

Review Mode（v2）

reviewMode 控制 session 结束后 patch 的处理方式：

Mode	行为
off	不执行 review pipeline
queue-only	生成 patch 并入队，不启动 agent（默认值，与 v1 行为一致）
assisted	入队 + 启动 review agent + 可选通知
auto-low-risk	同 assisted，但低风险 patch 自动 apply

Patch 生命周期

Patch 使用 8 状态的有限状态机管理：

queued → reviewing → ready → notified → approved → applied
                                      → rejected
queued/reviewing/ready → superseded
任何状态 → failed

Agent Tools

插件注册 7 个 agent tool，供 review/notify agent 程序化操作 patch：

Tool	说明
skill_evolution_patch_list	列出 patch（可按 skillKey/status/limit 过滤）
skill_evolution_patch_get	获取 patch 完整详情
skill_evolution_patch_apply	应用 patch 到 SKILL.md
skill_evolution_patch_reject	拒绝 patch
skill_evolution_patch_status	查询 patch 状态
skill_evolution_review_enqueue	将 patch 提交 review
skill_evolution_patch_notify	发送 patch 通知

所有 tool 返回结构化 JSON，均为幂等操作。

Agent 架构

插件使用单一顶层 agent skill-evolution，在 WebUI 中可见可操作。Review 和 Notify 是该 agent 的内部 session，不是独立 agent。

注册 agent：

# 方式一：使用脚本
./scripts/register-agent.sh

# 方式二：手动注册
openclaw agents add skill-evolution --workspace ~/.openclaw/workspace --non-interactive

验证：

openclaw agents list
# 应看到 skill-evolution agent

在 assisted 或 auto-low-risk 模式下，session 结束后自动委派 review 任务到 agent。如果 agent 不可用，自动回退到 LLMReviewRunner。

通知系统

• Per-session 模式：每个 session 结束后立即通知
• Digest 模式：按 cron 定时聚合发送
• Debounce：同一 skill 在时间窗口内不重复通知
• 风险过滤：低于 minRiskToInterrupt 的 patch 不触发通知
• Flood 保护：同一 skill 超过 3 个 pending patch 时自动 supersede 旧的

LLM Review 配置

插件默认使用 OpenClaw 主配置中的 LLM provider 执行 review。Provider 解析优先级：

1. 环境变量（按优先级）：
   • OPENCLAW_ANYROUTER_BASE_URL + OPENCLAW_ANYROUTER_API_KEY
   • OPENROUTER_API_KEY（可选 OPENROUTER_BASE_URL，默认 https://openrouter.ai/api/v1）
   • OPENAI_API_KEY（可选 OPENAI_BASE_URL，默认 https://api.openai.com）
   • ANTHROPIC_API_KEY
2. openclaw.json 文件（在 workspace 父目录或 workspace 本身查找）
3. 若以上都不可用，review 会回退到 overlay-based 差异生成

当 patch 文件出现 # LLM Unavailable - Using Fallback 时，表示 LLM 调用失败，使用了回退方式。这不影响 review 管线整体运行。

API 类型兼容

openclaw.json 中的 models.providers.<name>.api 字段支持以下值：

• openai、openai-completions、openai-chat-completions → OpenAI-compatible（如 OpenRouter）
• anthropic-messages、anthropic → Anthropic Messages API