🧠 主动学习模块

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🧠 主动学习模块

Oh My Coder 内置主动学习能力，可以从执行结果中学习并优化策略。

功能

模块	说明
反馈收集	收集成功/失败/用户修正反馈
模式分析	分析失败类型（理解错误、执行错误、验证错误）
策略适配	根据模式类型推荐不同策略
提示词调优	根据反馈自动调整 Agent system prompt
Skill 自进化	工作流完成后自动将经验沉淀为 .omc/skills/ Skill 文件

Skill 自进化系统

每次工作流完成后，Oh My Coder 自动评估是否值得沉淀经验：

触发条件（满足任一）： - 工具调用 ≥5 次且成功 - 错误 → 解决 - 用户纠正 - 非平凡工作流（≥3 步骤）

Skill 文件结构：

.omc/skills/
├── index.json           # 全量索引
├── debugging/           # 调试经验（bug fix、troubleshooting）
│   └── sql-slow-fix/
│       └── SKILL.md    # YAML frontmatter + Markdown 正文
├── workflow/           # 工作流经验
├── corrections/        # 被纠正后的修复
└── best-practices/     # 最佳实践

Tier 0 自动注入： 所有 Agent 执行前，Orchestrator 自动读取 index.json，将所有 Skill 的名字+描述追加到系统 Prompt 底部（~500 token），让 Agent 知道有哪些经验可用。

CRUD 工具： skill-manage Agent 支持 create / patch / delete / list / search 操作，patch 优先于 create。

from src.memory.skill_manager import SkillManager

sm = SkillManager()

# 创建 Skill
sm.create(name="SQL 慢查询修复", body="# 正文...", category="debugging",
          tags=["sql", "performance"], triggers=["查询慢"])

# patch（优先）
sm.patch(skill_id="sql-slow-fix", body="更新后的正文...")

# 搜索
results = sm.search("sql 慢查询")

数据存储在 ~/.omc/ 目录。

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📖 详细文档：主动学习模块

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