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self-evolving-agent

AI 비서가 자기 로그를 분석해서 AGENTS.md 개선안을 제안하는 자동화. v5.0: 시맨틱 임베딩(Ollama nomic-embed-text, FP ~8%), 실시간 스트리밍 모니터(<30초 알림), 플릿 분석(다중 인스턴스). v4.3: 대화형 승인, 멀티포맷 리포트, GitHub Issues. v4.2: Ollama LLM. v4.1: 멀티플랫폼 배달. v4.0: 4단계 파이프라인. 제안만 함, 직접 수정 절대 없음.

skill-install — Terminal

Install via CLI (Recommended)

clawhub install openclaw/skills/skills/ramsbaby/self-evolving-agent

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Self-Evolving Agent 🧠 (v5.0.0)

매주 로그를 읽고, 시맨틱 임베딩으로 의미론적 패턴을 찾고, 실시간 모니터링으로 즉각 알리고, 효과가 측정된 AGENTS.md 개선안을 제안하는 자동화 시스템.
제안만 합니다. AGENTS.md는 사용자가 승인해야만 수정됩니다.

솔직한 설명

이 스킬은 "AI 자기진화"라는 이름을 달고 있지만 실제 동작은 투명합니다:

실시간: 스트리밍 모니터가 로그를 감시, 임계치 초과 시 즉각 알림
매주 일요일 22시: 6단계 파이프라인 시작
수집 에이전트: 로그 스캔 + 실시간 알림 통합
임베딩 분석 에이전트: Ollama 시맨틱 임베딩으로 의미론적 패턴 감지
트렌드 에이전트: 4주간 패턴 추세 비교 (Emerging/Resolved)
플릿 에이전트: 다중 에이전트 인스턴스 교차 분석
벤치마크 에이전트: 이전 제안 효과 측정 (개선됐나? 악화됐나?)
합성 에이전트: 전체 데이터 종합 → 제안 초안 작성
Discord로 전송 → 사용자 승인 필요

과대 광고 아닙니다. 완벽하지 않습니다. 하지만 v4.x보다 훨씬 정확합니다.

v5.0에서 달라진 것 (2026-02-18):

시맨틱 임베딩 (Pillar 1): sea patterns — Ollama nomic-embed-text 로컬 임베딩으로 의미론적 불만 감지, FP ~15% → ~8%
스트리밍 모니터 (Pillar 2): sea monitor — 실시간 로그 감시, 임계치 초과 즉각 알림 (<30초)
플릿 분석 (Pillar 3): sea fleet — 다중 에이전트 인스턴스 교차 분석
트렌드 분석: sea trends — 4주간 패턴 추세 (Emerging/Resolved/Stable)
폴백 내성: Ollama 오프라인 시 v4 휴리스틱 자동 폴백 (시스템 중단 없음)
신규 CLI: sea monitor, sea alerts, sea trends, sea patterns, sea fleet

v4.3에서 달라진 것:

대화형 승인: sea watch — 30초 폴링, macOS 데스크탑 알림, 터미널 대화형 approve/reject
Discord 리액션 지시: 제안 전달 시 ✅ ❌ 🔍 리액션 지시 자동 추가
멀티포맷 리포트: sea export — markdown/html/json/pdf/all 형식 지원
GitHub Issues: sea github — 제안별 이슈 생성, 승인 시 자동 종료, 레이블 관리

v4.2에서 달라진 것:

Ollama/로컬 LLM 완전 지원: config.yaml에서 provider: "ollama" 설정 한 줄로 전환
Zero-Cost 모드: Ollama + provider: "none" 조합으로 API 비용 $0.00/주 운영
범용 LLM 인터페이스: scripts/v4/llm-call.sh — anthropic/openai/ollama/none 통합
합성 단계 LLM 강화: synthesize-proposal.sh가 llm-call.sh를 통해 AI 제안 생성

v4.1에서 달라진 것:

영어 + 한국어 불만 패턴 동시 지원: config.yaml에서 ko / en 분리 구조
자동 언어 감지: 세션 첫 10개 user 메시지 중 >50%에 한글이면 ko, 아니면 en 패턴 적용
config.yaml의 auto_detect: true 설정으로 제어 가능

v4.0에서 달라진 것:

멀티에이전트 파이프라인: 단일 Claude 호출 → 4개 전문 에이전트 협력
구조적 휴리스틱 분석: 순수 키워드 매칭 → 문맥·위치·역할 고려한 패턴 분석
효과 측정 루프: 제안 적용 후 실제로 도움됐는지 다음 주기에 측정
False positive 감소: ~40% → 추정 ~15%

파일 구조

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Metadata

Author@ramsbaby

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Updated2026-02-19

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{
  "plugins": {
    "official-ramsbaby-self-evolving-agent": {
      "enabled": true,
      "auto_update": true
    }
  }
}

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