该技能整理了让 AI 智能体自我改进的模式，来源于对 actionbook 与 accomplish-ai 仓库的研究。核心原则包括五点：一是 token 效率，例如整页 HTML 约 50000 token，而只保留相关 DOM 约 500 token，可节省约 100 倍，因此应避免整文件读取、用语义搜索（QMD）替代全量 grep、批量合并相关操作；二是预计算优于运行时猜测，把 DOM 选择器预先算好并存储为“操作手册”，智能体查表执行，减少猜测与幻觉，也可缓存常用模式、存储配置与为复杂操作建手册；三是分层架构，如 shared 层放类型与常量、core 层放业务逻辑、desktop 层放 UI，技能则分为核心工具、技能逻辑与集成层；四是默认安全，包括 API 密钥 AES-256-GCM 加密、每次操作需用户批准、全量日志、文件访问沙箱，并强调永不记录 API 密钥、破坏性操作前询问、用 .gitignore 保护敏感文件；五是自愈系统，含外部监控、自动备份、清晰恢复流程与恢复演练。主动行为方面，建议在未被要求时监控依赖（如 npm outdated -g、brew outdated）、检查磁盘与内存等系统健康、维护技能文档、优化 token 用量、整合重复技能、审查 .gitignore 与暴露密钥。技能创建流程为识别模式、提炼可复用价值、编写含名称/描述/安装/用法/反模式的 SKILL.md、测试后发布到 GitHub 并做版本跟踪。自安装检查清单关注工具是否安全、是否维护、是否免费开源、是否填补空白、能否做成技能、是否值得分享；效果指标包括每任务 token 用量最小化、成功操作最大化、技能创建与使用增长、安全事件为零。限制方面：资料未提供具体安装命令、许可证细节、价格或收费信息，也未说明适配的平台与模型范围，相关事实暂未提供。
参考：Actionbook https://github.com/actionbook/actionbook ；Accomplish https://github.com/accomplish-ai/accomplish