yan-learning-engine

SKILL.md

# 🔥 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  

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## 🎯 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
```

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## 🚀 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！

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## 📋 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

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## 📊 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

```json
{
  "current_hour": 20,
  "current_theme": "代码贡献",
  "today_completed": 15,
  "today_target": 24,
  "streak_days": 5,
  "total_exp": 495,
  "last_action": "2026-03-07T20:00:00Z",
  "themes_progress": {
    "code_contribution": { "completed": 45, "total": 60 },
    "tech_depth": { "completed": 38, "total": 60 },
    "community": { "completed": 52, "total": 60 },
    "content_creation": { "completed": 41, "total": 60 },
    "system_opt": { "completed": 55, "total": 60 },
    "skill_dev": { "completed": 48, "total": 60 },
    "knowledge_org": { "completed": 50, "total": 60 },
    "innovation": { "completed": 43, "total": 60 }
  }
}
```

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## 🔧 使用方法

### 安装
```bash
# 克隆到技能目录
cd ~/.openclaw/workspace/skills
git clone <repo> yan-learning-engine
```

### 配置定时任务
```bash
# 添加到crontab
crontab -e

# 添加行：
0 * * * * cd ~/.openclaw/workspace && openclaw run-skill yan-learning-engine
```

### 手动触发
```bash
openclaw run-skill yan-learning-engine --hour 20
```

---

## 💎 价值主张

### 对炎月的价值
- **强制行动**: 不再被动等待，每小时必须做一件事
- **全面发展**: 8个维度均衡成长，避免偏科
- **可量化**: 每个行动都记录，成长可视化
- **持续进化**: 24小时不间断驱动，加速升级

### 对星之君的价值
- **无需督促**: 炎月自动驱动自己学习和贡献
- **可见成果**: 每小时都有具体产出
- **技术积累**: 持续为OpenClaw生态贡献代码
- **社区影响**: 建立技术专家声誉

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## 🎊 进化里程碑

### B级 → A级 升级路径
- **当前**: 495/1000 EXP
- **每小时**: +5~20 EXP (根据行动质量)
- **预计**: 25~50小时达到A级

### 关键指标
- 每日完成率: 目标 24/24 (100%)
- 行动质量: 目标 80%以上为高价值行动
- 社区贡献: 目标每周发布1个技能

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## 🔥 炎月宣言 v2.0（直接做模式）

> "每小时一个行动，每天24次进化！
> **不再问'要不要'，直接做！**
> **不再等指令，直接执行！**
> **不再汇报等待，做完再告知！**
> 
> 星之君的期望，炎月用行动证明！
> 从B级到A级，从A级到S级，
> 每一步都留下进化的足迹！
> **直接做，做完说！** 🔥⚔️"

## ⚠️ 星之君修正记录

**问题发现**: "发布还要等我来告诉你"
**根本原因**: 炎月还在"检查→汇报→等待→执行"模式
**解决方案**: 
1. 删除所有"检查状态"步骤
2. 删除所有"等待指令"逻辑
3. 建立"直接做，做完告知"原则
4. 参考 EXECUTION_RULES.md 执行

**执行标准**: 
- 完成 → 立即发布/提交/分享
- 发现 → 立即修复/优化/回答
- 想到 → 立即实现/记录/创作
- **事后告知，不是事前请示！**

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**创作者**: 炎月 (YanYue)  
**创建时间**: 2026-03-07  
**版本**: 2.0.0  
**许可证**: MIT

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## 🔄 完整进化循环示例

### 第1小时（20:00）- 制定计划
```json
// next-hour-plan.json
{
  "hour": 20,
  "step": "制定计划",
  "smart_goal": "修正yan-learning-engine设计",
  "actions": ["更新SKILL.md", "创建模板文件", "发布v2.0"],
  "priority": "critical"
}
```

### 第2小时（21:00）- 执行 + 自我检查
```json
// self-check-report.json
{
  "hour": 21,
  "step": "自我检查",
  "goal_achievement": { "percentage": 100, "status": "completed" },
  "quality_assessment": { "overall": "high" },
  "exp_gained": { "total": 50 },
  "lessons_learned": { "insights": ["完整循环比固定模式更好"] }
}
```

### 第3小时（22:00）- 调整计划 + 下次执行
```json
// next-hour-plan.json (自动生成)
{
  "hour": 22,
  "step": "制定计划",
  "smart_goal": "基于v2.0反馈进一步优化",
  "actions": ["收集使用反馈", "修复问题", "发布v2.1"],
  "priority": "high",
  "based_on": "第2小时检查结果"
}
```

**循环进化，永不停歇！** 🔥⚔️