metaskill

metaskill は AI エージェントの学習を促す修正フレームワークです。1つのミスに対して表層・原理・習慣の3段階修正を強制し、タスク実行前に過去のパターンを分析して再発を減らします。失敗だけでなく勝利パターンも記録することで、学習データの質と再現性を高めます。OpenClaw の独自評価で課題が露呈した経験から生まれ、依存関係ゼロで任意の OpenClaw インスタンスに組み込み可能です。導入はシンプルで、実運用に直結する改善点を提供します。用途は研究開発から実装運用まで広く、エージェントの自己改善サイクルを長期的に支えます。