self-refinement

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SKILL.md (first lines)

# 经验沉淀 (Self-Refinement)

## 核心定位

**从错误中构建反馈闭环**：将非结构化的错误经验转化为结构化的持久化上下文（Rules/Skills），防止同类错误在新会话中重复发生。

> 原理：LLM 没有跨会话的持久记忆——会话 A 中被纠正的错误，在会话 B 中会以相同概率再次发生。唯一的解法是将错误经验外化为持久化的上下文。

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## 触发模式

### 模式一：自动触发

**触发条件**：AI 在协作过程中被用户纠正（用户否定了 AI 的输出并给出了正确方向）。

**行为**：
1. **先完成当前纠正**——不打断用户当前的任务流
2. 纠正完成后，**在回复末尾**简要评估是否需要沉淀经验
3. 如果需要，输出轻量建议（不超过 3 条）

**输出格式**：
```
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💡 **经验沉淀建议**

刚才的纠正揭示了一个可沉淀的模式：

- **错误模式**：[简述 AI 犯的错]
- **根因**：[规范缺失 / 知识缺失 / 流程遗漏 / 模式错误]
- **建议**：[更新 Rule/Skill 的具体操作]

是否需要我执行？（回复"沉淀"执行，或忽略继续当前工作）
```

**设计原则**：
- **不打断**：建议附在回复末尾，不影响正常工作流
- **轻量化**：仅简述，不展开长篇分析
- **建议优先**：不自主执行，等用户确认

### 模式二：手动触发（/reflect）

**触发条件**：用户通过 `/reflect` Command 主动发起。

**行为**：
1. 回顾当前对话历史
2. 识别所有被纠正的错误模式
3. 对每个错误执行完整的诊断闭环
4. 输出结构化的沉淀建议

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## 核心闭环

无论自动还是手动触发，共享同一个核心流程：

### Step 1: 识别错误模式

回顾对话中 AI 被纠正的场景，提取：
- **错误输出**：AI 说了什么/做了什么
- **正确方向**：用户期望什么
- **差距**：AI 为什么偏离

### Step 2: 诊断根因

| 根因类别 | 定义 | 典型表现 |
|----------|------|----------|
| **规范缺失** | 现有 Rules/Skills 中没有覆盖该场景 | AI 不知道项目的特定约定 |
| **知识缺失** | AI 缺少项目特定的领域知识 | AI 对某个模块的行为/限制不了解 |
| **流程遗漏** | Workflow Skill 中缺少关键步骤或检查点 | AI 跳过了应有的验证步骤 |
| **模式错误** | AI 应用了错误的思维模式 | AI 用类比代替第一性原理推导 |

### Step 3: 检索现有知识

搜索现有 Skills 和 Rules：
- 是否已有相关规则？→ 需要**补充/修改**
- 完全没有相关规则？→ 需要**新建**

### Step 4: 生成建议

每条建议包含：

```markdown
### 建议 N: [简短标题]

- **根因**：[规范缺失 / 知识缺失 / 流程遗漏 / 模式错误]
- **目标文件**：`[Rules/Skills 文件路径]`
- **操作**：[新建 / 在 X 位置添加 / 修改 Y 内容]
- **具体内容**：
  ```
  [要添加或修改的具体文本]
  ```
```

**建议数量**：≤ 3 条。多于 3 条时，按影响范围排序取 Top 3。

### Step 5: 用户确认

```
以上是本次经验沉淀建议，请选择：
- **全部执行** → 我将依次执行所有建议
- **选择执行** → 告诉我执行哪几条（如"执行 1 和 3"）
- **跳过** → 不执行任何建议
```

### Step 6: 执行更新

用户确认后，更新现有文件或创建新文件，并写入对应的 Rules/Skills 更新内容。

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## 强制规则

| 规则 | 说明 |
|------|------|
| **建议优先** | 不自主执行任何 Rules/Skills 修改，必须经用户确认 |
| **不打断** | 自动触发时，建议附在回复末尾，不打断当前工作流 |
| **轻量化** | 自动触发时，建议控制在 3 条以内，每条不超过 5 行 |
| **可追溯** | 每条建议明确标注根因类别和目标文件 |

From davidYichengWei/agentic-engineering-framework, MIT.

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