Self-Improving Agent (With Self-Reflection)

• Вы часто исправляете одни и те же ошибки агента и хотите, чтобы эти исправления сохранялись между сессиями.
• Вы работаете над повторяющимися проектами или в определённых областях (код, тексты, коммуникации), где важны единый стиль и предпочтения.
• Вы хотите, чтобы агент самостоятельно проверял собственные результаты после многошаговых задач и автоматически фиксировал извлечённые уроки.
• Знания должны накапливаться со временем — вы предпочитаете формировать живой профиль предпочтений, а не объяснять контекст заново в каждой сессии.

• Вам нужна память только для одной сессии или разовой задачи — этот навык предназначен для постоянного, долгосрочного обучения.
• Вам нужен агент, который учится на пассивном наблюдении или молчании; этот навык записывает только явные исправления и озвученные предпочтения.
• Вы находитесь в среде, где запись локальных файлов в ~/self-improving/ не разрешена или невозможна.

Память разделена на три уровня: memory.md (HOT, ≤100 строк, загружается всегда), файлы для отдельных проектов и доменов (WARM, загружаются при совпадении контекста) и архив (COLD, загружается по явному запросу). Это позволяет держать наиболее актуальные знания в контексте, не превышая установленных ограничений.

Паттерны, использованные 3 раза за 7 дней, автоматически переводятся в хранилище HOT. Неиспользуемые паттерны переходят в уровень WARM через 30 дней и архивируются в COLD через 90 дней. Ничто не удаляется без явного подтверждения пользователя.

После выполнения многоэтапных задач, получения обратной связи или исправления ошибок агент делает паузу для оценки: соответствует ли результат изначальному намерению, что можно улучшить и является ли это повторяющейся закономерностью? Выводы фиксируются в структурированном формате и продвигаются по тем же правилам, что и пользовательские исправления.

Агент распознаёт сигналы исправления («Нет, это неверно», «Я же говорил вам раньше…», «Прекратите делать X») и сигналы предпочтений («Мне нравится, когда вы…», «Всегда делайте X») и автоматически направляет их на соответствующий уровень памяти. Одноразовые или контекстно-специфичные инструкции намеренно игнорируются.

Паттерны, специфичные для проекта, хранятся в projects/{name}.md, глобальные предпочтения — в HOT, а доменные паттерны (код, написание текстов) — в domains/. При конфликте паттернов побеждает наиболее специфичное и наиболее актуальное правило — с запросом к пользователю, если неоднозначность сохраняется.

Каждое действие, основанное на памяти, содержит ссылку на файл и строку (например, «Использование X (из projects/foo.md:12)»). Еженедельный дайджест изученных, пониженных и архивированных паттернов доступен по запросу. Навык никогда не сохраняет учётные данные, медицинские данные или информацию третьих сторон, а также никогда не читает файлы за пределами ~/self-improving/.

Разработчик один раз исправляет выбор агента в отношении форматирования или архитектуры. Агент записывает исправление в corrections.md, а после третьего повторения переносит его в domains/code.md. В будущих сессиях правило применяется автоматически без каких-либо напоминаний.

Для многонедельного проекта агент сохраняет соглашения, решения по именованию и предпочтения рабочего процесса в файле projects/{name}.md. Каждая сессия загружает этот файл тёплого уровня при упоминании проекта, обеспечивая последовательное соответствие агента правилам проекта.

После генерации многофайловой функции или длинного документа агент Self-Improving Agent (With Self-Reflection) анализирует, можно ли было улучшить отступы, структуру или тон, фиксирует вывод в журнале и применяет его при следующем запуске аналогичной задачи — без необходимости повторно указывать на ту же проблему.

Пользователь заявляет: «Я предпочитаю краткие ответы без предисловий». Агент фиксирует это как глобальное «горячее» (HOT) предпочтение и учитывает его в каждом ответе, обеспечивая соблюдение выбранного стиля во всех будущих разговорах без необходимости повторно указывать это предпочтение.