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“同一个错误犯三次”“纠正过的知识点转头就忘”“项目规范要反复强调”——这是很多OpenClaw（昵称“小龙虾”）用户的共同痛点。作为开源AI代理框架，OpenClaw虽能高效执行编码、自动化等任务，但原生缺乏长期记忆能力，导致相同问题反复出现，既浪费时间又影响体验。

1. 避免重复踩坑：记录工具报错、操作失误，下次遇到相同场景自动规避；
2. 固化项目规范：将代码风格、工具使用习惯、协作规则永久保存，无需反复强调；
3. 实现自我迭代：通过“提拔”机制将零散经验提炼为通用规则，持续优化执行效率。

特性	原生OpenClaw	OpenClaw+self-improving-agent
记忆能力	会话内短期记忆，重启丢失	长期持久化记忆，跨会话复用
错误处理	单次提醒，重复触发	记录错误原因与解决方案，自动规避
项目适配性	通用执行，需反复调整	持续学习项目规范，越用越贴合
经验沉淀	无主动沉淀机制	自动记录+手动提拔，形成专属知识库

1. 实时记录（Record）：当出现以下场景时，自动或引导用户记录关键信息至对应Markdown文件：

• 工具调用报错、命令执行失败→记录至ERRORS.md（含报错信息、解决方案、复现次数）；
• 用户纠正AI操作、补充知识点→记录至LEARNINGS.md（含正确做法、适用场景、优先级）；
• 用户提出功能需求、优化建议→记录至FEATURE_REQUESTS.md（含需求描述、紧急程度、关联场景）；
• 发现知识过时、**实践更新→记录至LEARNINGS.md。

1. 经验提炼（Promote）：当某条记录被验证为“非一次性、广泛适用”时，手动或自动提炼为通用规则，写入项目核心配置文件：

• CLAUDE.md：存储项目事实、技术约定、知识盲区（如“包管理器仅用pnpm”）；
• AGENTS.md：定义多Agent协作规则、工作流模式（如“API变更后需执行生成命令”）；
• SOUL.md：明确AI行为风格、执行原则（如“编码优先，不啰嗦”）；
• TOOLS.md：记录工具使用坑点、正确用法（如“Docker部署需映射3000端口”）。

1. 自动应用（Apply）：每次启动会话或执行任务前，OpenClaw会自动加载核心配置文件与记忆库，在执行过程中规避已知错误、遵循既定规则，无需用户额外提醒。

部署方案	核心优势	适用场景	配置要求	维护成本	技能适配性
阿里云部署	记忆文件云端存储、多设备同步、7×24小时运行	团队协作、长期项目开发、多设备访问	最低2vCPU+2GiB内存+40GiB ESSD	低（阿里云自带运维，数据自动备份）	完美适配，团队成员可共享记忆库与规则
本地部署（Win11/MacOS/Linux）	零服务器费用、数据本地存储、隐私可控	个人开发、短期项目、隐私敏感场景	设备内存≥4GiB，需安装Node.js 22.x+	中（需自行备份记忆文件）	支持所有核心功能，记忆库本地访问速度更快

1. 账号准备：注册阿里云账号 并完成实名认证（用于服务器购买与百炼API开通）；
2. 工具准备：远程连接工具（FinalShell，用于阿里云操作）、文本编辑器（VS Code/记事本，编辑记忆文件）、Git（技能安装必需）、Chrome浏览器；
3. 核心认知：OpenClaw依赖Node.js 22.x及以上版本；self-improving-agent仅在本地读写文件，不联网、不获取敏感凭证，安全性高；记忆文件需定期备份，避免设备故障导致数据丢失。

• 镜像：OpenClaw(Moltbot)镜像（已经购买服务器的用户可以重置系统重新选择镜像）
• 实例：内存必须2GiB及以上。
• 地域：默认美国（弗吉尼亚），目前中国内地域（除香港）的轻量应用服务器，联网搜索功能受限。
• 时长：根据自己的需求及预算选择。

• 端口放通：需要放通对应端口的防火墙，单击一键放通即可。
• 配置百炼API-Key，单击一键配置，输入百炼的API-Key。单击执行命令，写入API-Key。
• 配置OpenClaw：单击执行命令，生成访问OpenClaw的Token。
• 访问控制页面：单击打开网站页面可进入OpenClaw对话页面。

1. 访问阿里云轻量应用服务器控制台，创建实例：

• 地域选择：中国香港、新加坡（免备案，网络通畅）；
• 镜像选择：Alibaba Cloud Linux 3.2104 LTS 64位；
• 实例规格：2vCPU+2GiB内存+40GiB ESSD+3Mbps带宽（个人足够，团队可选4vCPU）；
• 付费类型：按需付费（测试）/ 包年包月（长期）；
• 登录密码：设置强密码，妥善保存。

1. 端口放行：进入实例详情页→“防火墙”→“添加规则”，放行22（远程连接）、18789（控制台）、443（API通信）端口。

1. 下载技能压缩包（参考文章提供的获取方式）；
2. 解压至技能目录：# 本地部署 unzip self-improving-agent.zip -d ~/.openclaw/skills/self-improving-agent # 阿里云部署 unzip self-improving-agent.zip -d /data/openclaw/skills/self-improving-agent

1. 获取百炼API-Key：

• 访问阿里云轻量应用服务器控制台，进入“密钥管理”页面；
• 点击“创建API-Key”，复制生成的密钥（仅显示一次）；
• 进入“额度管理”，领取7000万Token免费额度。

1. 配置OpenClaw关联API：# 进入配置目录 cd /.openclaw # 编辑配置文件（Win11用notepad，Mac/Linux用nano） nano config.yaml
   粘贴以下配置（替换为你的API-Key）：model: provider: alibaba-cloud apiKey: “你的百炼API-Key” baseUrl: “https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1” defaultModel: “bailian/qwen3.5-turbo” parameters: temperature: 0.7 # 平衡创造性与准确性 maxTokens: 4096 # 足够处理长文本记忆提炼 skills: autoLoad: true enabled: [“self-improving-agent”] selfImprovement: enabled: true memoryPath: “
   
   /.openclaw/workspace/.learnings” # 记忆文件存储路径 autoRecord: true # 自动记录错误与学习经验 promoteReminder: true # 定期提醒提炼规则 security: skillScan: true
2. 重启服务生效：# 本地部署 openclaw gateway restart # 阿里云部署 openclaw gateway restart

1. 执行错误命令：使用npm安装pnpm工作空间依赖，导致锁文件冲突：openclaw chat “执行npm install安装项目依赖”
2. 技能自动记录：终端提示“锁文件冲突”报错后，self-improving-agent自动将错误信息记录至ERRORS.md，格式如下：# ERRORS.md 错误ID：ERR-001 - 报错信息：pnpm-lock.yaml与package-lock.json冲突，无法安装依赖 - 触发命令：npm install - 解决方案：删除package-lock.json，使用pnpm install安装依赖 - 复现次数：1（Recurrence-Count: 1） - 标签：[“依赖安装”, “包管理器”, “锁文件冲突”] - 记录时间：2026-03-10 14:30:00
3. 手动纠正与学习记录：用户发送纠正指令，技能记录至LEARNINGS.md：openclaw chat “不对，这个项目用的是pnpm workspaces，不能用npm install，必须用pnpm install”
   LEARNINGS.md新增内容：# LEARNINGS.md 学习ID：LEARN-001 - 核心知识点：pnpm workspaces项目需使用pnpm install安装依赖，禁止使用npm install - 适用场景：所有pnpm工作空间项目 - 错误原因：npm与pnpm锁文件不兼容 - 优先级：高（Priority: High） - 记录时间：2026-03-10 14:35:00
   
   
4. 经验提炼（Promote）：确认该规则通用后，提炼至CLAUDE.md：openclaw chat “将LEARN-001提炼为通用规则，写入CLAUDE.md”
   CLAUDE.md新增内容：# CLAUDE.md 项目技术约定 - 包管理器：所有项目统一使用pnpm，禁止使用npm install或yarn install，避免锁文件冲突； - 依赖安装命令：pnpm install（安装依赖）、pnpm add <包名> （新增依赖）。
   
   
5. 自动应用：后续用户再发送“npm install”指令时，OpenClaw会自动提示“该项目需使用pnpm install，是否执行正确命令？”，避免重复报错。

1. 问题触发：API接口变更后，AI未重新生成TS类型文件，导致运行时类型错误；
2. 记录与纠正：用户提醒后，技能记录至LEARNINGS.md，并提炼至AGENTS.md：openclaw chat “API变更后必须执行pnpm run generate:api && pnpm tsc –noEmit，重新生成TS client并校验类型，把这个规则写入AGENTS.md”
   AGENTS.md新增内容：# AGENTS.md 多Agent协作规则 - API变更后流程：编码Agent修改接口后，自动触发工具执行pnpm run generate:api（生成TS类型）和pnpm tsc –noEmit（类型校验），无错误后再提交代码； - 协作提醒：审核Agent需检查编码Agent是否执行上述命令，未执行则驳回提交。
   
   
3. 应用效果：后续API变更时，编码Agent会自动执行生成与校验命令，无需用户手动提醒，类型错误发生率降至0。

1. 用户需求：希望AI编码时“先给代码，再做解释，不啰嗦”，且不打断YOLO模式下的编码流程；
2. 直接写入SOUL.md：openclaw chat “将以下规则写入SOUL.md：1. 编码任务优先输出代码，再补充简要解释，避免冗长表述；2. 除非紧急情况，永远不打断YOLO模式下的coding agent，确保编码连贯性。”
3. 应用效果：AI后续执行编码任务时，会严格遵循“代码优先”原则，且不会在YOLO模式中途插入无关提醒，符合用户使用习惯。

1. 问题1：安装技能后，提示“找不到记忆文件夹”？
   解决方案：确认已创建.learnings文件夹并新建三大核心文件（ERRORS.md/LEARNINGS.md/FEATURE_REQUESTS.md）；检查配置文件中memoryPath路径是否正确，本地部署默认~/.openclaw/workspace/.learnings，阿里云部署为/data/openclaw/.learnings。
   
   
2. 问题2：启用钩子后，无自动提醒记录？
   解决方案：执行openclaw hooks list确认self-improvement钩子状态为“enabled”；若未启用，重新执行openclaw hooks enable self-improvement；重启OpenClaw服务后重试。
   
   
3. 问题3：Git克隆技能失败？
   解决方案：网络受限场景改用命令行一键安装（clawhub install self-improving-agent）或本地文件安装；国内用户可配置Git国内镜像：git config –global url.“https://github.com/".insteadOf :。
   
   

1. 问题1：如何手动编辑记忆文件与规则？
   解决方案：直接用文本编辑器打开.learnings目录下的Markdown文件或核心配置文件（CLAUDE.md等），按现有格式新增/修改内容；编辑后无需重启服务，下次会话自动加载。
   
   
2. 问题2：想删除无用的记忆或规则？
   解决方案：直接删除Markdown文件中对应的条目；核心配置文件（如CLAUDE.md）中无用规则可直接删除，保存后即时生效。
   
   
3. 问题3：技能是否会记录敏感信息？
   解决方案：技能仅记录用户明确输入的指令、报错信息与纠正内容，不主动抓取密码、密钥等敏感信息；提炼规则前建议手动审核，避免误将敏感信息写入核心配置文件。
   
   

1. 问题1：百炼API调用提示“额度不足”？
   解决方案：进入百炼控制台领取免费额度；减少高频无效调用，记忆提炼等轻量任务可降低maxTokens至2048；避免重复触发相同记录操作。
   
   
2. 问题2：技能生效后，OpenClaw响应变慢？
   解决方案：关闭不必要的自动记录功能，执行openclaw config set selfImprovement.autoRecord false，改为手动触发记录；定期清理.learnings文件夹中重复或无效的记录，减少文件读取耗时。
   
   
3. 问题3：阿里云部署后，团队成员如何共享记忆库？
   解决方案：将.learnings文件夹与核心配置文件（CLAUDE.md等）同步至阿里云OSS，配置文件中添加OSS路径：
   selfImprovement: memoryPath: ”oss://你的OSS桶名/openclaw/.learnings“ storage: oss: enabled: true accessKeyId: ”你的OSS AccessKeyId“ accessKeySecret: ”你的OSS AccessKeySecret“ endpoint: ”http://oss-cn-hongkong.aliyuncs.com“
   团队成员通过权限配置访问OSS，实现记忆库共享。
   
   
   
   
   
   
   
   

1. 部署：根据需求选择本地或阿里云部署，确保OpenClaw服务正常运行；
2. 安装：通过命令行一键安装技能，创建记忆文件并启用钩子；
3. 实战：从日常开发场景入手，让技能自动记录错误与经验，定期提炼为通用规则；
4. 优化：根据使用习惯持续完善核心配置文件，清理无用记忆，确保技能高效运行。

随着使用深入，你会发现OpenClaw对项目规范、工具链、个人习惯的理解越来越精准，相同问题的重复发生率大幅降低，真正成为“量身定制的AI代理”。建议开发者、团队尽早安装体验，让AI在持续学习中为你节省更多时间与精力。