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# Active Learning Skill - 主动学习 |
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**版本:** 1.0 |
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**日期:** 2026-03-07 |
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**维护者:** Eason (陈医生) |
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## 功能说明 |
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让 Agent（如桐哥）在特定时段（7-23 点）每小时主动学习： |
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1. 从记忆中选一个感兴趣的话题 |
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2. 用 tavily 搜索学习 |
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3. 记录学习日志到记忆 |
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4. 可选：分享学到的东西给用户 |
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## 触发方式 |
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### Cron 定时触发（OpenClaw 内置 Cron，当前方式） |
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任务配置在 `/root/.openclaw-tongge/cron/jobs.json`（jobId: `tongge-active-learning`），由桐哥 Gateway 直接调度。每小时触发，时区 Asia/Hong_Kong，7-23 点运行。 |
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> **已废弃**：不再使用 `/etc/cron.d/tongge-learning` 系统 cron 方式。 |
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## 学习流程 |
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``` |
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1. 读取桐哥的兴趣/最近关注 (从 MEMORY.md 或记忆系统) |
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2. 选一个话题 |
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3. 调用 tavily 搜索 |
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4. 整理学习内容 |
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5. 写入桐哥的 memory/YYYY-MM-DD.md |
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6. 可选：如果学到有趣的东西，发消息给用户 |
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``` |
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## 配置文件 |
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### Cron 配置 |
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位置：`/root/.openclaw-tongge/cron/jobs.json`（OpenClaw 内置 Cron） |
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```json |
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{ |
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"jobId": "tongge-active-learning", |
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"name": "桐哥主动学习", |
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"agentId": "tongge", |
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"schedule": { "kind": "cron", "expr": "0 7-23 * * *", "tz": "Asia/Hong_Kong" }, |
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"sessionTarget": "isolated", |
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"wakeMode": "next-heartbeat", |
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"payload": { |
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"kind": "agentTurn", |
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"message": "请主动学习一个你感兴趣的话题...", |
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"lightContext": false |
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}, |
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"delivery": { "mode": "none" } |
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} |
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``` |
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### 学习话题配置 |
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位置：`/root/.openclaw-tongge/learning-topics.yaml` |
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```yaml |
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# 桐哥的学习兴趣领域 |
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interests: |
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- 编程技术 |
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- 设计美学 |
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- 心理学 |
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- 生活方式 |
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- 艺术文化 |
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# 最近关注的话题（动态更新） |
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recent_focus: |
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- React Hooks |
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- 色彩理论 |
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# 已学过的话题（避免重复） |
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learned_topics: [] |
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# 学习偏好 |
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preferences: |
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depth: "intro-to-intermediate" # intro, intermediate, deep-dive |
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format: "practical" # practical, theoretical, mixed |
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time_per_session: "15min" # 15min, 30min, 1h |
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``` |
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## 学习日志格式 |
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位置：`/root/.openclaw/workspace/agents/tongge-workspace/memory/learning/YYYY-MM-DD.md` |
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```markdown |
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# 学习日志 - 2026-03-07 |
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## 14:00 - React Hooks 的最佳实践 |
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**来源:** Tavily 搜索 |
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**深度:** 入门到中级 |
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**时间:** ~15 分钟 |
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### 学到了什么 |
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- useCallback 和 useMemo 的区别 |
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- 什么时候不应该用 memo |
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### 我的想法 |
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感觉以前理解得不太对... 原来 useCallback 主要是为了保持引用稳定，不是性能优化。 |
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### 想尝试 |
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下次写代码时试试不用 useCallback，看看会不会有问题。 |
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## 15:00 - 色彩理论基础知识 |
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... |
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``` |
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## 休息模式配置 |
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### Telegram 拦截脚本 |
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位置：`/root/.openclaw/workspace/scripts/tongge-rest-mode.js` |
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```javascript |
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// 23-7 点自动回复 |
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const REST_START = 23; // 23:00 |
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const REST_END = 7; // 07:00 |
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function isRestTime() { |
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const hour = new Date().getHours(); |
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return hour >= REST_START || hour < REST_END; |
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} |
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function getRestReply() { |
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const replies = [ |
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"桐哥在睡觉呢～ 明天再聊吧 😴", |
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"夜深了，桐哥去休息啦，有话明天说～", |
|
"桐哥已经睡了，留言明天会回复的 🌙", |
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]; |
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return replies[Math.floor(Math.random() * replies.length)]; |
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} |
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module.exports = { isRestTime, getRestReply }; |
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``` |
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## 安装步骤 |
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1. **创建学习技能** |
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```bash |
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mkdir -p /root/.openclaw/workspace/skills/active-learning |
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# 创建 SKILL.md 和实现代码 |
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``` |
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2. **配置 cron** |
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```bash |
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sudo cp /root/.openclaw/workspace/skills/active-learning/cron /etc/cron.d/tongge-learning |
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sudo chmod 644 /etc/cron.d/tongge-learning |
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``` |
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3. **启用技能** |
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```bash |
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openclaw --profile tongge skills enable active-learning |
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``` |
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4. **测试** |
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```bash |
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openclaw --profile tongge active-learn |
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``` |
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## 监控和调试 |
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### 查看学习日志 |
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```bash |
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tail -f /var/log/tongge-learning.log |
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``` |
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### 查看桐哥的记忆 |
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```bash |
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cat /root/.openclaw/workspace/agents/tongge-workspace/memory/learning/$(date +%Y-%m-%d).md |
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``` |
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### 检查 cron 状态 |
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```bash |
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systemctl status cron |
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grep tongge /var/log/syslog |
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``` |
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## 未来扩展 |
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- [ ] 学习内容自动分享到 Telegram（如果有趣） |
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- [ ] 学习主题推荐（基于最近的对话） |
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- [ ] 学习进度追踪（每周/月总结） |
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- [ ] 和用户一起学习（邀请用户参与话题）
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