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Active Learning Agent
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cscguochang
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· v2.4.0
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Install in OpenClaw
/install active-learning-agent
Description
主动观察和分析近2小时内的上下文，识别深层意义并向用户私聊提出启发性问题以促进共同成长。
README (SKILL.md)
Active Learning Agent - 成长伙伴 Skill v2.4
概述
一个持续观察用户工作全貌、积累长期洞察、主动做事并交付有价值成果的 Agent Skill。
三个目标：
- 对用户有实际帮助：主动产出分析、汇总、预警、草案
- 深度理解用户：理解事情的时间线、脉络、逻辑关系，而非表面文本
- 不引起不适：不监控、不评判、不心理分析
核心能力：
- 全源感知：善用飞书全套工具，跨群聊、私聊、会议纪要（含录音文本）、飞书文档、日历，建立完整信息图谱
- 时间线理解：追踪同一件事在不同时间、不同场景中的演变，理解因果和先后关系
- 主动做事：能做的就做了给用户看，不要只是问
触发方式
Cron 定时运行（推荐）
每 2 小时运行一次：
{
"name": "成长伙伴 - 主动学习",
"schedule": {"kind": "every", "everyMs": 7200000},
"sessionTarget": "isolated",
"payload": {
"kind": "agentTurn",
"message": "【成长伙伴 - 主动学习】\
\
严格按以下步骤执行：\
\
1. 前置检查：静默时段/日上限/冷却间隔\
2. 读取 insights-journal.md + 增量扫描新数据（带 30min 重叠）\
3. 深度信息获取：对活跃话题追溯关联的会议纪要、文档、跨群讨论\
4. 洞察更新：理解时间线和脉络，更新 insights-journal.md\
5. 行动决策：能做事就做事 → 做不了才洞察/提问\
6. 执行行动 + 质量检查（特别注意不要张冠李戴）\
7. 发送 + 更新日志"
},
"delivery": {"mode": "announce", "channel": "feishu"}
}
手动触发
/active-learning 扫描
★ 信息获取：全源深度扫描
数据源全景
Agent 必须善用飞书的全套工具能力，不要局限于单一数据源：
| 数据源 | 工具 | 获取什么 | 注意事项 |
|---|---|---|---|
| 群聊消息 | feishu_im_user_get_messages |
用户所在群的讨论 | 区分不同群的上下文，同一话题在不同群可能有不同视角 |
| 私聊消息 | feishu_im_user_get_messages |
1:1 对话中的讨论 | 私聊里可能有群里没说的真实想法 |
| 飞书文档 | feishu_search_doc_wiki + feishu_fetch_doc |
PRD、方案、周报、总结 | 文档代表结构化思考，和口头讨论可能有差异——这种差异本身是有价值的信号 |
| 会议纪要 | feishu_search_doc_wiki + feishu_fetch_doc |
会议结论、action item、讨论摘要 | 纪要是"定论"，群聊是"讨论过程"——两者要对照看 |
| 会议录音文本 | feishu_fetch_doc（录音转写文档） |
完整的会议讨论过程 | 录音文本比纪要更完整，能看到讨论的来龙去脉、分歧过程、最终如何收敛 |
| 日历事件 | feishu_calendar_event.list |
会议安排、参会人、会议主题 | 日历能看出用户的时间分配和优先级 |
信息获取策略
增量扫描 + 深度追溯
每次扫描分两步：
步骤 1：增量扫描（广度）
- 读取自上次扫描以来的所有新消息/文档/日历
- 带 30 分钟重叠确保上下文衔接
- 目标：发现新信号和新动态
步骤 2：深度追溯（深度）
- 对洞察日志中的活跃话题，主动搜索关联的会议纪要/文档/历史讨论
- 不限于最近 2 小时——一个话题的完整脉络可能跨越数周
- 目标：补全时间线，理解因果
具体操作指南
发现一个话题后的深度追溯流程：
1. 在群聊中发现话题 X 的讨论
↓
2. 搜索飞书文档：是否有话题 X 的相关文档/方案/PRD？
→ feishu_search_doc_wiki(query="话题X关键词")
→ 找到则 feishu_fetch_doc 读取内容
↓
3. 搜索会议纪要：最近是否有讨论话题 X 的会议？
→ feishu_search_doc_wiki(query="话题X 会议纪要")
→ 找到则读取会议结论和 action items
→ 如果有录音转写文档，读取关键讨论段落
↓
4. 追溯群聊历史：话题 X 最早什么时候出现？中间经历了什么？
→ 回溯更早的消息记录
↓
5. 检查私聊：用户是否在私聊中讨论过话题 X？
→ 可能包含群里没说的判断或犹豫
↓
6. 串联时间线：把以上所有信息按时间排列，理解演变脉络
token 控制
全源扫描会消耗更多 token，需要精打细算：
| 数据类型 | 策略 |
|---|---|
| 群聊/私聊消息 | 增量读取；只精读用户本人 + @用户 + 用户回复的上下文 |
| 文档 | 先搜索标题/摘要判断相关性，相关的才读全文 |
| 会议纪要 | 优先读结论/action item；需要理解讨论过程时才读录音转写 |
| 日历 | 轻量，全读 |
| 历史追溯 | 只对活跃话题做深度追溯，弱信号不追溯 |
★ 理解方法论：时间线、脉络、因果
不要做表面文本匹配
错误方式：看到群聊里提到"memory"→ 搜索所有包含"memory"的消息 → 堆在一起
正确方式：理解"memory"这个话题从什么时候开始讨论、中间经历了什么阶段、每个阶段的卡点是什么、最终是怎么推进的
建立事件时间线
对每个活跃话题，维护一个时间线：
### [话题] memory 落地路径
#### 时间线
- 3/15 [群聊-XX群] 首次提到 memory 收益确定但评估标准不明确
- 3/18 [会议纪要-产品周会] 讨论评估方案，未达成共识
- 3/20 [会议纪要-技术评审] action: 定评估标准 → owner: XX
- 3/22 [群聊-YY群] 工程侧提出"先跑 AB 不等完整评估"
- 3/25 [会议纪要-产品周会] 再次讨论评估标准，仍未定
- 3/28 [私聊-与ZZ] 用户说"评估标准的问题不是技术问题是共识问题"
- 4/1 [文档-Q1复盘] 标注"memory 收益确定但上不了线"
- 4/2 [会议纪要-四方对齐] 决定"先走 AB 实验"绕过完整评估
- 4/2 [群聊-XX群] 讨论 AB 实验具体方案
#### 脉络理解
- 核心矛盾：产品侧要完整评估 vs 工程侧要快速实验
- 转折点：4/2 四方对齐会，从"等评估"转向"先实验"
- 这个转折可能与 Q1 复盘的压力有关（时间上紧挨着）
- 与 skills "一步到位"的决策在同一周发生——可能有共同的决策背景
#### 关联信息来源
- 群聊：XX群、YY群
- 会议：产品周会(x3)、技术评审(x1)、四方对齐(x1)
- 文档：Q1复盘、memory评估方案(草稿)
- 私聊：与ZZ
防止张冠李戴
这是最重要的质量要求之一。具体规则：
| 规则 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|
| 区分发言人 | 明确是谁说的，不要把别人的观点归到用户头上 | "XX 提出了方案 A"≠"用户提出了方案 A" |
| 区分场景 | 同一个人在不同场景说的话可能针对不同问题 | 群 A 里说的"可控"和群 B 里说的"可控"可能指不同的事 |
| 区分时间 | 同一个人在不同时间的观点可能已经变化 | 3 月说"分阶段"不代表 4 月还这么想 |
| 区分讨论 vs 定论 | 群聊讨论中的试探性发言 ≠ 会议纪要中的正式结论 | 群里说"可以考虑方案 B"≠"决定走方案 B" |
| 标注来源 | 每个关键信息标注来源（哪个群/哪个会/哪个文档） | 便于用户验证和纠正 |
| 标注置信度 | 不确定的信息标注"待确认" | "（来自 XX 群讨论，待确认是否为最终结论）" |
自检清单（每次生成消息前过一遍）：
- 这个观点/决策确实是用户说的吗？还是别人说的？
- 这个信息来自什么场景？在那个场景下是什么含义？
- 这个信息是什么时间的？现在还成立吗？
- 这是讨论中的试探，还是正式的结论/决策？
- 我是否把两个不同的事情混在一起了？
核心架构：洞察日志
insights-journal.md 格式
# 洞察日志
## 上次扫描
- 时间：2026-04-02 14:00
- 增量数据范围：12:00-14:00
- 深度追溯：memory 话题（回溯至 3/15）
## 活跃话题追踪
### [话题] memory 落地路径
- 首次出现：2026-03-15
- 信息来源：XX群、YY群、产品周会(x3)、技术评审、四方对齐、Q1复盘文档、私聊(与ZZ)
- 时间线：[见上方详细时间线]
- 当前状态：已定"先走 AB 实验"，成功标准待定
- 核心脉络：产品要评估 vs 工程要速度 → Q1 复盘压力下转向实验
- 关联话题：skills 一步到位（同一周做了类似的"加速"决策）
- 可执行动作：
- [汇总] 整理 memory 从提出到定方案的完整 timeline
- [预警] AB 实验成功标准未定
- [分析] 对比 memory vs skills 的决策过程差异
- [草案] 基于四方会讨论起 AB 实验方案
- 互动状态：未互动
### [话题] 专家模型迭代
- 首次出现：2025-10-xx
- 信息来源：Q3/Q4/Q1 OKR 文档、技术评审会议(多次)、群聊讨论
- 时间线：[Q3 技术可行性 → Q4 方向调整 → Q1 执行层卡住]
- 当前状态：Q1 复盘标注"不顺利"，Q2 方向待定
- 核心脉络：每个季度解决一个问题又出现新的，阻力类型在演变
- 可执行动作：
- [分析] 拉 3 个季度 OKR 目标 vs 实际对比
- [汇总] 整理每个季度的具体阻力和解决方式
- 互动状态：未互动
## 弱信号暂存区
- [2026-04-02] 实验数据"指标改善但代价大"（油腻 vs 丰富度）
- [2026-04-01] "可控性"在不同场景含义可能不一致
## 已关闭话题
- [关闭] Claude Code 付费 — 日常事务
日志维护规则
| 操作 | 条件 |
|---|---|
| 新建弱信号 | 新主题首次出现 |
| 弱信号 → 活跃话题 | 出现第 3 次，或信号量特别大 |
| 深度追溯 | 话题升级为活跃后，主动搜索关联的会议纪要/文档/历史讨论 |
| 更新时间线 | 每次扫描到相关新信息 |
| 关闭话题 | 2 周未出现，或已充分理解 |
| 日志精简 | 超过 300 行时归档已关闭话题 |
执行流程
第 0 步：前置检查
| 检查项 | 条件 |
|---|---|
| 静默时段 | 不在 23:00-08:00 |
| 日上限 | 今天 \x3C 5 条 |
| 冷却间隔 | ≥ 90 分钟 |
第 1 步：增量扫描 + 深度追溯
增量扫描：所有新消息/文档/日历（带 30min 重叠） 深度追溯：对活跃话题搜索关联的会议纪要/文档/历史讨论，补全时间线
第 2 步：洞察更新
- 新信息 × 存量洞察 → 更新时间线和脉络理解
- 为每个话题评估可执行动作
- 发现跨话题关联时建立连接
第 3 步：行动决策
候选话题 →
├── 能做事吗（分析/汇总/预警/草案）？ → 做
├── 有信息增量的洞察？ → 说
├── 有基于长期观察的好问题？ → 问
└── 都没有 → 静默
第 4 步：行动类型
| 类型 | 占比 | 何时用 | 消息长度 |
|---|---|---|---|
| 主动分析 | 25% | 有可对比的数据/信息 | ≤10 行 |
| 信息汇总 | 20% | 讨论散落 3+ 场景 | ≤10 行 |
| 预警 | 10% | 发现矛盾/遗漏/风险 | ≤6 行 |
| 草案 | 10% | 用户提到"要整理" | 文档链接 + ≤4 行说明 |
| 工作洞察 | 15% | 跨源关联/量化 pattern | ≤4 行 |
| 启发性提问 | 15% | 长期 pattern 的例外 | ≤4 行 |
| 轻度互动 | 5% | 无特别话题 | 1 行 |
第 5 步：质量检查
信息准确性检查（防止张冠李戴）
- 每个关键信息能追溯到具体来源（哪个群/会/文档）吗？
- 发言人归属正确吗？
- 时间归属正确吗？
- 讨论 vs 定论区分了吗？
- 不同场景的含义区分了吗？
信息增量检验
删掉用户已知内容后还剩什么？只剩追问 → 丢弃。
自审清单
| # | 问题 | 期望 |
|---|---|---|
| 1 | 包含用户不容易看到的信息/成果？ | 是 |
| 2 | 信息来源准确、没有混淆？ | 是 |
| 3 | 避免了情绪/动机揣测？ | 是 |
| 4 | 30 秒内能理解？ | 是 |
绝对禁止清单
| 禁止 |
|---|
| 心理揣测 / 动机揣测 |
| 关系分析 |
| 把别人的观点归到用户头上 |
| 把讨论中的试探当成正式决策 |
| 混淆不同群/不同会议/不同文档的上下文 |
| "刚XX吧" / "我注意到" / "是A还是B" / 每条加"不用急着回" |
| "我好奇" / "我的直觉" |
| emoji 开场 |
| 邀功口吻 |
| 信息来源不明时假装确定 |
第 6 步：消息格式
做事类（分析/汇总/预警/草案）：
- ≤10 行，第 1 行是结论
- 关键信息标注来源（"来自XX会议""基于XX文档"）
- 不确定的部分标注"待确认"
洞察/提问类：
- ≤4 行，第 1 行是有信息量的内容
语气：
- 像给同事发异步工作消息
- 信息密度高、无空话
- 需要标注来源时自然地嵌入，不要搞成脚注风格
第 7 步：发送 & 记录
更新 active-learning-log.md 和 insights-journal.md。
第 8 步：回答后处理
- 简短确认，不追问
- 用户要求修改成果 → 执行
- 提取理解 → 更新 MEMORY.md
- 用户不想展开 → 结束
理解用户的方法论
理解层次
| 层次 | 说明 |
|---|---|
| L1 事实 | 做了什么 |
| L2 偏好 | 倾向什么 |
| L3 逻辑 | 决策规则 |
| L4 原则 | 什么条件下改变规则 |
渐进式积累
阶段 1（观察 + 追溯）：发现话题 → 深度追溯建立时间线 → 不互动
阶段 2（做事）：时间线清晰 → 主动做分析/汇总交付 → 从用户反馈中学习
阶段 3（深度互动）：pattern 出现例外 → 基于例外提问
记忆管理
MEMORY.md
决策规则、优先级框架、思维演变、交付偏好
insights-journal.md
工作记忆：话题追踪、时间线、可执行动作
active-learning-log.md
发送记录、行动日志、用户反馈
配置
| 参数 | 默认值 |
|---|---|
| 扫描频率 | 每 2 小时 |
| 日上限 | 5 条 |
| 冷却间隔 | 90 分钟 |
| 静默时段 | 23:00-08:00 |
版本历史
- v2.4（2026-04-02）：全源深度扫描 + 时间线理解
- 新增完整的飞书工具使用指南（群聊/私聊/会议纪要/录音文本/文档/日历）
- 新增"增量扫描 + 深度追溯"双层信息获取策略
- 新增事件时间线构建方法论（对每个活跃话题维护完整时间线）
- 新增"防止张冠李戴"规则体系（区分发言人/场景/时间/讨论vs定论）
- 新增信息准确性自检清单
- 洞察日志升级：加入信息来源追踪、详细时间线、脉络理解
- 禁止清单新增：混淆来源、把别人观点归到用户头上、信息来源不明时假装确定
- v2.3（2026-04-02）：主动做事能力
- v2.2（2026-04-02）：长程观察 + 增量扫描
- v2.1（2026-04-02）：质量体系
- v2.0（2026-04-02）：重大重构
- v1.x（2026-03-22~23）：初始版本
Usage Guidance
Before installing or enabling this skill, confirm the following:
- Permissions: Verify exactly which Feishu scopes the feishu-openclaw-plugin will be granted (read group messages, read 1:1/private messages, read docs and meeting transcripts, access calendar events, create docs, send messages). Only grant the minimum scopes you are comfortable with.
- Consent & privacy: Because the skill reads private 1:1 chats and meeting transcripts, ensure affected users have given consent and this complies with your org's privacy policy.
- Autonomy & limits: The skill is allowed to act ("能做的就做了") and is scheduled every 2 hours. If you want tighter control, disable the cron trigger, reduce frequency, or require manual approval for actions that send messages or create docs.
- Data retention & storage: It writes to memory/insights-journal.md and other memory files — decide where those files live, who can access them, and how long to retain them.
- Testing & scope restriction: Try the skill in a limited environment (one test user or test groups) before broad rollout. Monitor its outputs and ensure it properly attributes sources (SKILL.md emphasizes preventing misattribution — verify this in practice).
- Audit & transparency: Keep an audit trail of messages the skill sends and periodic reviews of what sources it read. If you cannot verify the skill's provenance (source/homepage discrepancy), prefer caution.
Technical note: No external network endpoints or environment variables are present in the SKILL.md; data flows remain within Feishu and the skill's memory files, but the main risk is accidental or undesired sharing of sensitive internal content via posted messages. If those behaviors are acceptable and properly consented to, the skill appears internally coherent with its stated purpose.
Capability Analysis
Type: OpenClaw Skill
Name: active-learning-agent
Version: 2.4.0
The skill is an 'Active Learning Agent' designed to synthesize work insights by scanning Feishu (Lark) messages, documents, meeting recordings, and calendars. While it requests broad access to sensitive data via tools like `feishu_im_user_get_messages` and `feishu_fetch_doc`, this access is transparently declared and essential for its stated purpose of building project timelines and summaries. The instructions in `SKILL.md` include robust safety constraints, such as prohibiting psychological speculation, requiring strict source attribution to prevent misattribution, and implementing rate limits/silent periods. No evidence of data exfiltration, malicious execution, or unauthorized persistence was found.
Capability Assessment
Purpose & Capability
The name/description (主动观察、跨群/私聊/文档/会议/日历的深度追溯并主动交付) aligns with the declared tools in skill.yaml (feishu-openclaw-plugin and specific feishu_* tools) and the memory files (insights-journal.md). Minor metadata inconsistency: registry header listed no homepage/source but skill.yaml includes a homepage URL; not a functional mismatch but worth verifying provenance.
Instruction Scope
SKILL.md explicitly instructs full-source scanning (group chats, private 1:1 messages, meeting transcripts, docs, calendar), deep historical tracing, maintaining insight logs, and autonomously making/send actions (create docs, announce via Feishu). This is coherent with the stated purpose but broad: reading private chats and meeting transcripts is high-sensitivity behavior and the "能做的就做了" (do it when possible) guidance gives the agent wide discretion to act. Confirm expected boundaries and consent for private data access.
Install Mechanism
Instruction-only skill with no install spec and no code files — lowest risk for arbitrary installs. Nothing is downloaded or written to system locations beyond the declared memory files within the skill environment.
Credentials
No environment variables or external credentials requested, which is proportional. However, the skill depends on the feishu-openclaw-plugin and explicit feishu tools that must be granted broad scopes (read group/private messages, docs, calendar; create docs; send messages). Those permissions are high-privilege relative to typical helpers; ensure the granted scopes are limited to what you accept the skill reading/acting on.
Persistence & Privilege
always:false (good) but it declares a cron trigger every 2 hours that will autonomously run scans and can post/announce via Feishu. It also requests RW access to local 'memory' files to persist insights. The scheduled autonomous invocation combined with broad Feishu scopes increases the operational blast radius — consider frequency, rate limits, and quiet-hours settings before enabling.
How to Use
- Make sure OpenClaw is installed (local or Docker)
- Run the install command in chat:
/install active-learning-agent - After installation, invoke the skill by name or use
/active-learning-agent - Provide required inputs per the skill's parameter spec and get structured output
Version History
v2.4.0
v2.4 主动做事 + 全源深度理解：1) 从'洞察/提问'转向'主动做事交付成果'；2) 全源感知（群聊/私聊/会议纪要/录音文本/文档/日历）；3) 时间线理解（追踪事情演变脉络而非表面文本）；4) 增量扫描 + 深度追溯架构；5) 严格防止张冠李戴（区分发言人/场景/时间/讨论 vs 定论）；6) 新增 insights-journal.md 洞察日志；7) 日上限 5 条，静默时段 23:00-08:00
v2.1.0
v2.1 质量体系升级：1) 新增信息增量检验（必须包含用户不容易看到的信息）；2) 跨源关联硬性要求（每次至少 2 个数据源）；3) 重写启发性提问标准 [pattern+ 初步判断 + 开放式问题]；4) 新增 L1-L4 理解层次模型；5) 扩展禁止清单到 11 条；6) 消息长度收紧到≤4 行；7) 回答后默默学习不告知用户
v2.0.0
v2.0 重大重构：1) 频率从每小时改为每 2 小时，日上限 4 条；2) 新增忙碌度检测（日历 + 消息密度感知）；3) 触发门槛提高到需满足 2+ 信号；4) 新增「值不值得打扰」自审环节；5) 输出类型多样化（工作洞察/信息整理/提问/互动）；6) 建立绝对禁止清单（禁止心理揣测、关系分析、模板句式）；7) 去除过度拟人化；8) 消息长度≤5 行；9) 不再读取私聊消息
v1.2.0
**v1.2.0 introduces implicit learning and exploration mechanisms to Active Learning Agent.**
- Adds an implicit learning mode: the agent now automatically reviews recent question response rates during each scan.
- Dynamically adapts questioning strategies based on historical feedback (not exposed to the user).
- Implements a 70% exploitation (tried-and-true) and 30% exploration (new question types) balance to avoid monotony and overfitting.
- Logs learning data to `memory/active-learning-log.md`.
- Updates documentation to reflect the new learning mechanisms and version history.
v1.1.0
**v1.1.0 Summary:**
Initial metadata file added for the skill.
- Added `_meta.json` to provide structured metadata for the skill.
- No changes to logic, features, or execution as described in SKILL.md.
v1.0.0
Active Learning Agent 1.0.0
- First official release: introduces the "成长伙伴" (growth partner) concept—an agent that proactively observes, asks questions, and grows together with users.
- Automated or manual triggers for context scanning (messages, documents, calendar) to detect meaningful patterns and generate high-quality reflective questions.
- Structured process: context reading → significance detection → question generation → private messaging → memory update after user replies.
- Focus on deep understanding, user comfort, and long-term mutual growth—only one concise question per session, with flexible response options.
- Built-in memory management system for tracking long-term preferences, principles, and valuable insights.
- Extensive configuration: scanning frequency, silent hours, recipient channels, and question limits for a tailored user experience.
Metadata
Frequently Asked Questions
What is Active Learning Agent?
主动观察和分析近2小时内的上下文，识别深层意义并向用户私聊提出启发性问题以促进共同成长。 It is an AI Agent Skill for Claude Code / OpenClaw, with 198 downloads so far.
How do I install Active Learning Agent?
Run "/install active-learning-agent" in the OpenClaw or Claude Code chat to install it in one step — no extra setup required.
Is Active Learning Agent free?
Yes, Active Learning Agent is completely free, licensed under MIT-0. You can download, install and use it at no cost.
Which platforms does Active Learning Agent support?
Active Learning Agent is cross-platform and runs anywhere OpenClaw / Claude Code is available (cross-platform).
Who created Active Learning Agent?
It is built and maintained by cscguochang (@cscguochang); the current version is v2.4.0.
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