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Yan Learning Engine
Skill by eightroad
skill-install — Terminal
Install via CLI (Recommended)
clawhub install openclaw/skills/skills/eightroad/yan-learning-engineOr
🔥 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
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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.