Self-Heal 是一个面向 AI 开发流程的自主错误恢复技能，目标是在任务执行过程中遇到失败时，不停下整个流程，而是先诊断、再修复、然后从中断处继续。它强调一个原则：诊断先于重试，盲目重试既浪费 token，也会让错误被放大。
恢复决策树
技能以决策树方式区分错误类型并给出对应动作：
- 瞬时错误（网络、限流、超时）：使用指数退避重试，最多 3 次。
- 工具失败（参数错误、schema 不符）：修正参数并重试一次；若仍失败则升级。
- 逻辑错误（输出错误、断言失败）：诊断根因，应用修复，验证后继续。
- 上下文溢出：压缩上下文，从最近的检查点恢复。
- 未知错误：记录状态，暂停，并交给人工处理。
重试规则
- 瞬时错误（HTTP 5xx、限流 429、网络超时）：在 1 秒、4 秒、16 秒后重试，然后失败。
- 确定性错误（验证错误、类型不匹配）：先修复根因，未修复就重试会浪费预算。
- 最大重试次数：每个阶段、每种错误类型最多 3 次；同一阶段连续失败则升级层级或停止。
检查点模式
在任何有风险的操作之前保存状态，以便恢复时能继续执行。状态保存在 .agents/plans/.loop-state.json，结构示例：
{
"phase": "implement",
"step": 3,
"lastSuccess": "tests green on auth module",
"pendingFiles": ["src/api/users.ts"],
"checkpoint": "<ISO timestamp>"
}
失败时重新加载检查点并跳过已完成步骤，不重复工作。
先诊断，后修复
不在未理解问题的情况下打补丁。诊断步骤包括：
- 阅读完整错误——堆栈跟踪、退出码、stderr。
- 在隔离环境中复现（最小失败用例）。
- 形成一个假设：哪里错了，为什么。
- 用针对性检查验证假设（日志、断言、类型检查）。
- 只修复证据指向的内容。
- 验证修复解决了错误，且没有破坏相邻测试。
上下文溢出恢复
当任务中途上下文耗尽时：
- 总结已完成工作，形成 3–5 条要点。
- 将摘要和检查点保存到
.agents/plans/recovery-<timestamp>.md。 - 用摘要作为前言启动新的上下文。
- 从最近保存的检查点继续。
升级阶梯
| 尝试 | 动作 |
|---|---|
| 1 | 同一层级重试 |
| 2 | 在层级内切换模型 |
| 3 | 升级到下一层级（haiku → sonnet → opus） |
| 4 | 暂停——携带完整上下文将阻塞问题交给人工 |
不应自动修复的情况
- 硬性阻断：
rm -rf、删除 schema、强制推送到 main。 - 安全失败：不要为了让测试通过而降低验证强度。
- 需求不明确：如果规格不清楚，应提问，不要猜测后继续。
输出
最终产生 Self-Heal 报告，包含以下字段：
Self-Heal Report
────────────────
Error: <original failure>
Diagnosis: <root cause>
Action: <what was done>
Attempts: <N>
Outcome: RESOLVED | ESCALATED | BLOCKED
Resumed: <from checkpoint / from scratch>
适用场景与限制
该技能适用于 AI 编码或自动化任务执行过程中的失败恢复，尤其是需要减少人工中断、避免重复劳动、控制重试成本的场景。其限制在于：不得用于绕过安全校验、不得自动执行破坏性硬阻断操作，遇到需求歧义时应转人工。关于是否收费、价格、支持平台等事实，资料中未提供。