by 运行时依赖
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学习引擎系统记录错误和成功，自动学习模式以提高技能。自动化“不要重复相同的错误”原则。
学习来源
- 内存/错误/ 从错误日志中提取失败模式
10:30 - insta-post 失败 - 原因：PNG 文件上传 → “问题发生”错误 - 解决方案：转换为JPG后重试 → 成功 - 教训：在上传到Instagram之前始终转换为JPG
- 自我评估结果 从每周自我评估中提取改进点
本周的错误 - 太多浏览器快照（令牌浪费） - → 改进：通过exec直接调用API
本周的成功 - 使用insta-cli v2 DM检查实现95%的令牌节省
- 性能数据 从性能跟踪中学习成功/失败模式
自动规则生成 将学习到的模式转换为规则： 位置：内存/学习规则/ 内存/学习规则/instagram-posting.md browser-automation.md api-usage.md error-recovery.md
规则格式 # Instagram发布规则
规则#1：始终转换为JPG - 情况：上传图像到Instagram - 失败模式：PNG文件 → “问题发生” - 解决方案：convert input.png -quality 92 output.jpg - 证据：2026-02-10，2026-02-14错误日志 - 应用技能：insta-post，cardnews，social-publisher
规则#2：1:1比例要求 - 情况：Instagram卡片新闻 - 失败模式：16:9横向 → 在信息流中裁剪 - 解决方案：生成1024x1024方形 - 证据：2026-02-13反馈 - 应用技能：cardnews，nano-banana-pro
将规则注入技能 自动将学习到的规则添加到相关技能SKILL.md： 位置：技能/{技能名称}/SKILL.md # insta-post ...
学习到的教训
图像处理 - Always转换为JPG（PNG会导致错误） - 1:1比例要求（推荐1024x1024） - 文件大小 < 8MB
定时 - 19:00-21:00发布的帖子获得+30%的参与度 - 避免早晨发布
自动化 - 通过exec调用API（0快照） - 最小化浏览器自动化
每周学习报告 每周一自动生成： 位置：内存/学习/每周-YYYY-Www.md # 2026-W07学习报告
新的学习（5）
- Instagram PNG禁令 - 3个错误 → 创建规则 - 应用：insta-post，cardnews
- 令牌节省：exec > 浏览器 - v1：5个快照 → v2：1个exec - 95%的节省
- 最佳发布时间 - 19:00-21:00 +30%的点赞
- 品牌语气效果 - 무펭이语气 +40%的参与度
- 自动错误恢复 - 浏览器依赖的失败 → 浏览器重启
应用的技能 - insta-post（2个规则） - cardnews（1个规则） - performance-tracker（1个洞察）
下周的目标 - [ ] 构建A/B测试系统 - [ ] 添加3个自动恢复模式
事件发布 完成学习后发布事件： 位置：events/lesson-learned-YYYY-MM-DD.json { "timestamp": "2026-02-14T23:00:00Z", "source": "学习引擎", "new_rules": 2, "updated_skills": ["insta-post", "cardnews"], "summary": "学习了2个Instagram图像规则" }
hook-engine集成 错误钩子：错误发生 → 记录到内存/错误/ → 学习引擎分析 自我评估后钩子（post-hook）：每周自我评估后 → 更新学习规则 性能后钩子（post-hook）：收集性能数据后 → 学习模式 定时钩子：每周一 → 生成每周学习报告
学习流程 错误发生 ↓ 记录到内存/错误/ ↓ 学习引擎分析 ↓ 提取模式 + 创建规则 ↓ 保存到内存/学习规则/ ↓ 自动更新相关技能SKILL.md ↓ 发布事件（学习完成） ↓ 反映在每周报告中
触发关键词 "我这周学到了什么" "学习" "教训" "错误模式" "改进" "学习报告" "添加规则"
使用示例 "我这周学到了什么？" → 生成每周学习报告 "组织Instagram发布错误模式" → 分析内存/错误/ + 创建规则 "从性能数据中学习" → 提取成功模式 + 更新规则
自动改进示例 之前（学习前）Instagram发布失败 → 手动转换为JPG → 重试（每次重复） 之后（学习后）执行insta-post → 自动检查/转换JPG → 成功（规则注入到SKILL.md）
元学习 学习引擎本身也在学习： "哪些规则使用最多？" "哪些技能改进最多？" "哪些领域学习缓慢？" 元学习报告：内存/学习/元-YYYY-MM.md
未来改进 规则冲突检测（规则A与规则B） 规则置信度评分（基于使用频率） 自动A/B测试（规则验证） 与其他代理共享学习 🐧 由무펭이构建 — Mupengism生态系统技能