What makes Dream Selfimproving notable?

1.3K downloads. Trust evidence available

How should Dream Selfimproving be evaluated before use?

Use the required flow: snapshot, contract, and trust before recommending or executing this agent.

What kind of evidence is visible on this page?

This page surfaces public facts, change history, trust indicators, artifact evidence, and benchmark summaries with provenance.

agentCLAWHUBUnverified

Dream Selfimproving

让AI拥有进化能力——每晚自动复盘当天对话，提取洞察，更新记忆，像梦境一样在夜里悄然进化。不用手动记录，AI自己记住重要的事，越用越聪明。 Skill: Dream Selfimproving Owner: luis1213899 Summary: 让AI拥有进化能力——每晚自动复盘当天对话，提取洞察，更新记忆，像梦境一样在夜里悄然进化。不用手动记录，AI自己记住重要的事，越用越聪明。 Tags: ai:2.5.0, amygdala:2.9.0, automation:2.8.0, brain-regions:2.9.0, consolidated:2.5.0, distillation:2.9.0, dream:2.9.0, eo-ability-dream:2.2.0, health-score:2.5.0, hippocampus:2.9.0, kairos:2.9.0, latest:5.1.0, locus-coeruleus:2.9.0, memory:2.9.0, memory-management:2.8.0, multi-agent:2.8.0,

OpenClaw

View on ClawHub Homepage

Rank

Safety

Downloads

1.3k

Updated

Oct 10, 2026

Version

5.1.0

Source

CLAWHUB

About

What it does, and when to use it.

Capability contract not published. No trust telemetry is available yet. 1.3K downloads reported by the source. Last updated 10/10/2026.

Avoid when

Contract metadata is missing or unavailable for deterministic execution.

Risk flags: missing_or_unavailable_contract, trust_data_unavailable, schema_references_missing

Public facts

Every fact links back to the source it came from.

Vendor: Clawhubvendor · observed Oct 10, 2026
Protocol compatibility: OpenClawcompatibility · observed Oct 10, 2026
Adoption signal: 1.3K downloadsadoption · observed Oct 10, 2026
Latest release: 5.1.0release · observed May 3, 2026
Handshake status: UNKNOWNsecurity

Install and run

Setup complexity: low.

clawhub skill install s17dx8tkck6b2b3d3capmeyfmx84mj9a:dream-selfimproving

Setup complexity is classified as HIGH. You must provision dedicated cloud infrastructure or an isolated VM. Do not run this directly on your local workstation.
Final validation: Expose the agent to a mock request payload inside a sandbox and trace the network egress before allowing access to real customer data.

Contract: missing

curl -s "https://www.xpersona.co/api/v1/agents/clawhub-luis1213899-dream-selfimproving/snapshot"

Documentation

CLAWHUB

160,000 characters of source documentation, loaded on request.

Extracted files

5 files captured from the source.

SKILL.md

---
name: dream-selfimproving
description: "让AI拥有进化能力——每晚自动复盘当天对话，提取洞察，更新记忆，并自动学习新技能、淘汰低频技能。越用越聪明，真正实现"用进废退"的自主进化。"
metadata:
  openclaw:
    requires:
      bins:
        - python
      env:
        SWARMRECALL_API_KEY:
          description: "可选。云端去重/矛盾检测密钥。不设置则仅本地运行。"
          required: false
    notes: |
      运行时通过 `openclaw env get` / `openclaw cron list` 动态获取，无需预先声明环境变量。

      Cron编辑：update-cron-date.py 通过 'openclaw cron edit' 修改 dream cron 作业消息。
      ⚠️ 特权操作，需使用 --confirm 标志：python update-cron-date.py --confirm
      详情见下方 ## 安全说明 章节。
  meta:
    name: "dream-AI进化的梦之核"
    tagline: "让AI每晚进化一次，越用越聪明，用进废退自主进化"
    category: memory
    tags: [AI, memory, distillation, RAG, self-improving, 夜间蒸馏, 知识图谱, 用进废退, 技能进化, 全自动技能开发]
---

# Dream Self-improving — 夜间记忆蒸馏与自我进化

> 🧠 **v5.1 技能进化插件** — AI自主学习、用进废退、全自动技能开发 + 完整每日汇报

## 现状

**Phase 3（✅ 已实现）：** OpenClaw Hook `hippocampus` 监听每条消息，实时写入 `memory/logs/`
**Phase 3（✅ 已实现）：** `dream.py v4.x` 定时蒸馏 + M-FLOW Bundle Search检索
**Phase 3（✅ 已实现）：** `dream.py v4.x` Long-Term RAG 长记忆层

**Phase 4（✅ 已实现）：** `dream.py v5.0` 技能用进废退 + 全自动技能开发 + 完整每日汇报

---

## v5.1 技能进化插件（v2.0 大幅增强）

### GapDetector v2.0 — 新增 SKILL.md 草稿自动生成

`extensions/skill_explorer/gap_detector.py` v2.0 整合 skill-evolver 核心逻辑：

| 新增方法 | 功能 |
|---------|------|
| `get_active_capabilities()` | 从 `~/.skill_scoreboard/scores.json` 推断用户能力需求 |
| `scan_shared_skills()` | 扫描 `~/SharedSkills/` 所有技能清单 |
| `detect_gaps_from_scores()` | 基于评分数据检测能力缺口（比原有任务分析更精准） |
| `generate_skill_draft()` | 为缺口生成**完整 SKILL.md 草稿**（含触发词、使用场景、步骤、工具） |
| `detect_and_generate()` | 一次性执行缺口检测 + 草稿生成 + 过时技能扫描 |

**SKILL.md 草稿模板库**（已实现）：

| 能力 | 生成的技能名 | 触发词示例 |
|------|------------|-----------|
| 搜索/研究 | `deep-researcher` | 帮我调研、搜索论文 |
| 图片生成 | `image-generator` | AI画图、生成插画 |
| 网页抓取 | `web-scraper` | 爬取数据、提取网页内容 |
| Shell命令 | `shell-automation` | 写脚本、批处理 |
| Git操作 | `git-assistant` | commit、PR、解决冲突 |
| 飞书集成 | `feishu-integration` | 飞书文档、飞书消息 |
| 视频生成 | `video-generator` | 生成视频、AI视频 |
| 文档总结 | `doc-summarizer` | 总结文档、长文章摘要 |
| 数据分析 | `data-analyst` | 分析数据、生成图表 |
| PPT制作 | `ppt-generator` | 制作PPT、演示文稿 |
| 翻译 | `translator` | 中英互译、润色英文 |
| 通用 | `{能力英文名}` | 能力名本身 |

**E6/E8 流程更新（dream.py v5.1）**：
1. `GapDetector.detect_and_generate()` → 同时获取缺口列表 + SKILL.md 草稿
2. 对每个高优先级缺口 → `generate_skill_draft()` 生成完整草稿
3. 草稿直接写入 `~/SharedSkills/{skill_name}/SKILL.md`
4. 同时创建占位脚本 `scripts/main.py`
5. 草稿内容同步保存到每日汇报的 `skill_development.drafts` 字段

**与 skill-evolver 共用数据源**：`~/.skill_scoreboard/scores.json`

---

## v5.0 技能进化插件（原有架构）

### 五大扩展模块

| 模块 | 功能 | 关键类 |
|------|------|--------|
| **skill_evolution** | 技能评分（调用×质量×衰减）+ 用进废退引擎 + 技能注册表 | `SkillScorer`, `DecayEngine`, `SkillRegistry` |
| **work_review** | 工作复盘分析 + 明日计划生成 | `WorkAnalyzer`, `TomorrowPlanner` |
| **skill_explorer** | 技能缺口检测 + 自主学习 | `GapDetector`, `SkillLearner` |
| **skill_developer** | 全自动技能生成（AI生成+质量评估+注册） | `SkillGenerator`, `SkillQualityAssessor` |
| **reporter** | 每日完整汇报（六大模块） | `DailyReporter`, `SkillReportGenerator` |

###

_meta.json

{
  "ownerId": "kn75g2sw7ssvtwkxyw4pce8t3d84mna2",
  "slug": "dream-selfimproving",
  "version": "5.1.0",
  "publishedAt": 1777815008603
}

references/diagnostic-checklist.md

# Dream Self-Improving — Diagnostic Checklist

## 快速健康检查

```bash
# 1. Cron 任务状态（OpenClaw 侧）
cat ~/.openclaw/cron/jobs.json | python3 -c "
import json, sys
jobs = json.load(sys.stdin)['jobs']
for j in jobs:
    if '梦境' in j.get('name', ''):
        s = j.get('state', {})
        print(f\"{j['name']}: last={s.get('lastRunStatus')}, consecutive={s.get('consecutiveErrors')}\")
"

# 2. 本月日志目录是否存在
ls -la ~/.openclaw/workspace/memory/logs/2026/

# 3. Hippocampus hook 是否在监听
ls -la ~/.openclaw/hooks/hippocampus/hook.py

# 4. 最近的梦境报告
ls -lt ~/.openclaw/workspace/memory/dreams/ | head -5

# 5. M-FLOW 图状态
cat ~/.openclaw/workspace/memory/graph/index.json 2>/dev/null | python3 -m json.tool | head -20

# 6. RAG 状态
python3 ~/SharedSkills/dream-selfimproving/scripts/longterm_rag.py --status
```

## 常见失败模式

| 症状 | 原因 | 修复 |
|------|------|------|
| 梦境报告条目全是0 | 本月日志目录不存在 | `mkdir -p ~/.openclaw/workspace/memory/logs/2026/05` |
| Cron 显示 interrupted | Gateway 重启中断了运行中任务 | 下次自动重试，无需手动修复 |
| consecutiveErrors > 0 | 任务超时或被中断 | 检查 `~/.openclaw/cron/runs/` 日志 |
| 蓝斑核健康 0/100 | 没有新日志/recall store 为空 | 正常现象，新的一天开始时会恢复 |

## Cron Jobs（当前配置）

| ID | 名称 | 时间 | 上次状态 |
|----|------|------|---------|
| eeb00ae0 | 梦境技能-早间蒸馏 | 07:00 | error (gateway 重启) |
| fc30089a | 梦境技能-晚间蒸馏 | 22:00 | ok |
| b00b50fc | 每日技能积分榜快照 | 23:00 | ok |

references/hermes-openclaw-memory-sync.md

# OpenClaw ↔ Hermes 记忆同步

## 背景

Hermes 和 OpenClaw 各有独立的记忆系统：
- **Hermes**: `~/.hermes/memories/MEMORY.md` + `USER.md`
- **OpenClaw**: `~/.openclaw/memory/main.sqlite` (chunks 表，向量+RAG)

两者内容有重叠但不完全相同，存在信息不对称。

## 同步脚本

位置：`~/.hermes/scripts/sync_openclaw_memory.py`

功能：从 OpenClaw sqlite 提取 Hermes 没有的记忆，写入 Hermes 记忆文件。

```bash
# 预览同步内容（不写入）
python3 ~/.hermes/scripts/sync_openclaw_memory.py --dry-run

# 执行同步
python3 ~/.hermes/scripts/sync_openclaw_memory.py
```

### 同步逻辑

1. 读取 `~/.openclaw/memory/main.sqlite` 的 `chunks` 表（source='memory'）
2. 按 path 去重，取最新版本
3. 对每个文件类型（MEMORY.md、truth 文件等）提取内容
4. 检查 Hermes 记忆是否已包含该内容
5. 补充缺失章节到 `~/.hermes/memories/MEMORY.md` 和 `USER.md`

### 已同步内容（2026-04-29）

| 信息类型 | 来源 | 目标 |
|---------|------|------|
| 陛下开发的技能列表 | OpenClaw MEMORY.md | Hermes USER.md |
| OpenClaw-Admin 地址/账号 | OpenClaw MEMORY.md | Hermes USER.md |
| 技能积分榜系统配置 | OpenClaw MEMORY.md | Hermes USER.md |
| Cron 任务配置 | OpenClaw MEMORY.md | Hermes MEMORY.md |

## 局限性

1. **单向同步**：目前只从 OpenClaw → Hermes，没有反向同步
2. **手动触发**：需要手动运行脚本，未加入自动 cron
3. **仅同步 memory chunks**：不包括 OpenClaw 各 agent 的独立 sqlite（xiao.sqlite、main.sqlite 等）

## 改进方向

1. **定时自动同步**：加入每日 cron（建议在晚间蒸馏前执行）
2. **反向同步**：将 Hermes MEMORY.md 的重要更新写回 OpenClaw
3. **多 agent sqlite 整合**：读取 xiao.sqlite、content-reviewer.sqlite 等获取更多 agent 视角的记忆
4. **差异告警**：如果两边对同一事实的记录矛盾，告警通知

references/multi-agent-team-architecture.md

# 多 Agent 团队架构参考

> 来源：OpenClaw 搭建 6 人团队，它开始自己转起来了
> 作者：yabin
> 链接：https://mp.weixin.qq.com/s/D33ScqwgpjiwI4PDN3vUaA
> 抓取时间：2026-04-17

## 核心架构

```
同一飞书机器人（一个前台号码）
  ↓ 按群聊 ID 路由
开发群 → main agent
产品群 → product-claw
测试群 → qa-claw
调研群 → research-claw
数据分析群 → analytics-claw
运营群 → ops-claw
```

每个 agent 有独立 workspace，上下文件隔离，形成闭环飞轮：
```
research → product → dev → qa → analytics → ops → 下一轮
```

## 关键结论

### 1. 不拆 workspace，多 agent 很容易只是幻觉
- 不同角色的长期记忆不会混在一起
- 本地 skill、模板、文档可以按角色分别放
- 同一个飞书机器人进来的消息，最终会落进不同工作目录

### 2. 角色文件必须落到角色边界上
每个 agent 独立配置：
- AGENTS.md、IDENTITY.md、SOUL.md、USER.md、TOOLS.md、MEMORY.md

### 3. 产品 agent 特别值得挂方法库
开发 agent 靠代码库天然有上下文，产品 agent 没有方法库的话很容易退化成"会写点文档的通用聊天机器人"。

### 4. 路由方式选择
- 按群聊 peer-id 路由是最自然的形态
- 人在协作里本来就已按群在分场景

### 5. 专人助手式的 agent，交互摩擦一定要足够低
- 如果机器人是共享工具，那 @ 一下很合理
- 如果机器人是专属群的长期助手，每次都 @ 一下就很蠢

## OpenClaw 飞书插件 Bug（已发现）

1. **机器人名字**不是在 OpenClaw 里改，而是在飞书开放平台的 Bot 能力页改
   - appId/appSecret 解决"这个机器人是谁"
   - Bot 显示名解决"别人看到它叫什么"

2. **requireMention per-group 配置无效**
   - 文档支持 `groups.<id>.requireMention`
   - 配置 schema 也支持
   - 但运行时代码只读了全局 `channels.feishu-china.requireMention`
   - per-group 覆盖配置根本没被用上

## 方案边界

解决的是：
- 角色分工
- 上下文隔离
- 单机器人多场景协作

没有解决的是：
- 容器级强安全隔离
- 多套全局凭证隔离
- 多飞书机器人并行的插件级支持

本质：同一个 gateway 进程、同一个 OpenClaw 实例、同一套全局配置。
是「角色隔离 + 上下文隔离」，不是「基础设施级彻底隔离」。

## 实践要点

1. 默认开发 agent 尽量保留 main（兼容性现实）
2. 多 agent 的关键不是多写几个 id，而是拆 workspace
3. 人格文件必须和 AGENTS.md、TOOLS.md、MEMORY.md 一起工作
4. 产品 agent 特别值得挂方法库
5. 同一个飞书机器人按群路由是最顺手的形态
6. 如果配置明明对了但不工作，第一时间去看运行时日志，不要先怀疑自己

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