Proactive Agent

AI 智能proactive-agent

让 AI 代理从被动执行转为主动伙伴，通过 WAL 写前日志、Working Buffer 工作缓冲区和自主 cron 定时任务在上下文压缩间仍保持状态与推理连贯。

使用示例

想让代理常驻后台主动推进工作就说『启用 proactive 模式，每 30 分钟检查一次 QUEUE 并汇总进展』，代理会按 WAL 协议写入 SESSION-STATE 并在失忆前保留决策。

https://github.com/openclaw/skills/tree/main/skills/halthelobster/proactive-agent

在 .learnings/ 目录下维护 LEARNINGS.md / ERRORS.md / FEATURE_REQUESTS.md，记录错误、纠正与最佳实践，让 agent 跨会话持续积累经验。

帮助用户在开放 skill 生态中发现并安装新技能。当用户问『怎么做 X』或『有没有能做 Y 的 skill』时介入检索与安装引导。

识别并修正文本中的 AI 写作痕迹，涵盖夸张象征、宣传性语言、-ing 肤浅分析、模糊归因、破折号过多、三段式、AI 词汇、否定式排比等模式。