核心信息
AutoSkill 是一个经验驱动终身学习（ELL）框架（415 Stars），从真实的交互体验（对话 + 智能体轨迹）中自动创建可复用的 SKILL.md 技能，并通过合并与版本更新持续演进已有技能。
- 作者：ECNU-ICALK（华东师范大学 + 上海人工智能实验室）
- Stars：415
- Forks：46
- 许可证：MIT
- 论文：arXiv 2603.01145（2026）
- 技术栈：Python 73.5% / TypeScript 16.0%
核心功能
| 功能 | 说明 |
|---|
| 经验驱动技能提取 | 从对话和 Agent 轨迹中自动提取可复用能力 |
| 通用技能格式 | 以 SKILL.md 形式输出，可解释可编辑 |
| 离线提取 | 从已有的聊天记录和轨迹导入，无需重放原始交互 |
| 技能生命周期 | 自动决策、反馈触发的提取/合并、版本更新（v0.1.0 → v0.1.1） |
| SkillEvo | 重放 → 评估 → 变异 → 晋升的自演进管线 |
| 多源支持 | 对话提取、文档提取（AutoSkill4Doc）、OpenClaw 集成 |
技术架构
| 组件 | 说明 |
|---|
autoskill/ | 核心 SDK + Web UI + OpenAI 兼容代理 |
AutoSkill4Doc/ | 从文档/论文提取技能 |
AutoSkill4OpenClaw/ | OpenClaw 轨迹驱动的技能演进 |
SkillEvo/ | 重放 → 评估 → 变异 → 晋升框架 |
关联连接