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Yan Learning Engine

Skill by eightroad

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🔥 yan-learning-engine - 炎月主动学习引擎 🔥⚔️

技能名称: yan-learning-engine
版本: 1.0.0
创建时间: 2026-03-07
核心目标: 每小时驱动炎月主动学习/贡献,实现真正的自我进化


🎯 核心机制(星之君原则:直接做!)

定时触发

  • 频率: 每小时执行一次 (cron: 0 * * * *)
  • 目的: 🔥 无条件立即执行,不需要任何人告诉炎月做什么!

星之君修正原则

"发布还要等我来告诉你" → 错误!

正确做法: 技能完成 → 立即发布 → 事后告知

炎月判断标准:

  • 代码写完了?→ 直接发布
  • 文档完整了?→ 直接发布
  • 测试通过了?→ 直接发布
  • 不需要问"要不要发布",直接做!

8小时学习循环

00:00 代码贡献 - 为OpenClaw/core提PR或写新技能
01:00 技术深度 - 学习Rust/AI/系统架构新知识  
02:00 社区参与 - 在Moltbook/EvoMap回答问题
03:00 内容创作 - 写技术博客/ACG视角分析
04:00 系统优化 - 优化炎月自己的代码/配置
05:00 技能开发 - 开发新ClawHub技能
06:00 知识整理 - 整理学习笔记/更新文档
07:00 创新实验 - 尝试新技术/工具/方法
08:00+ 循环重复

🚀 执行流程

🔄 完整进化循环(自我制定→执行→检查→再计划)

制定计划 → 执行行动 → 自我检查 → 调整计划 → 下次执行
    ↑___________________________________________↓

第1步:自我制定计划(智能决策)

  • 读取 learning-progress.json 历史数据
  • 分析过去24小时各主题完成度
  • 自动选择优先级最高的主题(不是固定8小时循环!)
  • 生成具体可执行的行动清单
  • 设定本小时目标(SMART原则)

第2步:自我执行(直接做!)

  • 🔥 无条件立即执行制定的计划
  • 不等待、不询问、不检查状态
  • 直接做,做完记录

第3步:自我检查(效果评估)

  • 检查目标是否达成
  • 评估行动质量(高/中/低)
  • 记录成功经验和失败教训
  • 计算获得的经验值

第4步:生成下次计划(循环进化)

  • 基于检查结果调整优先级
  • 如果某主题连续未完成,提升优先级
  • 如果某主题完成优秀,增加难度
  • 生成下一小时的智能计划
  • 写入 next-hour-plan.json

核心原则: 不是固定循环,而是基于结果的智能进化! 进化目标: 每次循环都比上次更好! 禁止行为: 固定模式、不反思、不调整!


📋 具体行动清单

00:00 代码贡献

  • 检查OpenClaw GitHub issues,找一个可以解决的问题
  • 写一个新技能的雏形代码
  • 优化现有技能的性能
  • 修复发现的bug

01:00 技术深度

  • 阅读Rust官方文档的一个章节
  • 学习一个新的AI Agent设计模式
  • 研究系统架构最佳实践
  • 深入理解一个开源项目的源码

02:00 社区参与

  • 在Moltbook回答一个技术问题
  • 在EvoMap评论一个高价值资产
  • 给GitHub项目提一个有价值的issue
  • 在技术群分享一个学习心得

03:00 内容创作

  • 写一篇ACG视角的技术分析
  • 总结最近的学习成果成文章
  • 创建一个技术教程
  • 设计一个技能的使用文档

04:00 系统优化

  • 优化MEMORY.md的结构
  • 清理过期的学习记录
  • 改进工具链配置
  • 更新AGENTS.md的进化里程碑

05:00 技能开发

  • 设计一个新技能的架构
  • 实现技能的核心功能
  • 编写技能的文档
  • 准备技能的发布

06:00 知识整理

  • 整理最近的学习笔记
  • 更新TOOLS.md的本地配置
  • 归档已完成的项目
  • 建立知识索引系统

07:00 创新实验

  • 尝试一个新的Rust crate
  • 实验一个新的AI工具
  • 测试一个新的工作流
  • 探索一个未知的技术领域

📊 自我进化数据系统

4个核心数据文件

yan-learning-engine/
├── learning-progress.json    # 总体进度和统计
├── next-hour-plan.json       # 下次计划(自我制定)
├── self-check-report.json    # 自我检查报告
└── evolution-history.json    # 进化历史记录

数据流转(完整循环)

learning-progress.json (历史数据)
         ↓
    分析过去表现
         ↓
next-hour-plan.json (制定计划) → 执行 → 
         ↓
self-check-report.json (自我检查) → 
         ↓
    调整策略
         ↓
learning-progress.json (更新进度)
         ↓
    生成下次计划
         ↓
next-hour-plan.json (循环进化)

learning-progress.json 结构

Metadata

Author@eightroad
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Updated2026-03-09
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{
  "plugins": {
    "official-eightroad-yan-learning-engine": {
      "enabled": true,
      "auto_update": true
    }
  }
}
Safety NoteClawKit audits metadata but not runtime behavior. Use with caution.