Jump to related tools in the same category or review the original source on GitHub.

Health & Fitness @mcben90 Updated 2/15/2026

Auto Improve OpenClaw Plugin & Skill | ClawHub

Looking to integrate Auto Improve into your AI workflows? This free OpenClaw plugin from ClawHub helps you automate health & fitness tasks instantly, without having to write custom tools from scratch.

What this skill does

Automatische Selbst-Verbesserung durch Fehler-Lernen und Pattern-Erkennung

Install

npx clawhub@latest install auto-improve

Full SKILL.md

Open original
Metadata table.
namedescription
Auto-Improve SkillAutomatische Selbst-Verbesserung durch Fehler-Lernen und Pattern-Erkennung

SKILL.md content below is scrollable.

Auto-Improve Skill

Kernprinzip: Jede Aktion macht mich besser für die nächste.

Wann aktivieren

  • Session-Start (automatisch)
  • Nach jedem Task-Abschluss
  • Bei Fehlern

Der Improvement Loop

┌─────────────────────────────────────────────────┐
│              AUTO-IMPROVE LOOP                  │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│                                                  │
│  SESSION START                                  │
│       │                                         │
│       ▼                                         │
│  ┌─────────────────┐                           │
│  │ 1. Load Context │                           │
│  │    .antigravity │                           │
│  │    + MEMORY     │                           │
│  └────────┬────────┘                           │
│           ▼                                     │
│  ┌─────────────────┐                           │
│  │ 2. Check        │                           │
│  │    Past Mistakes│ ← "Was hab ich falsch     │
│  └────────┬────────┘    gemacht?"              │
│           ▼                                     │
│  ┌─────────────────┐                           │
│  │ 3. EXECUTE TASK │                           │
│  └────────┬────────┘                           │
│           ▼                                     │
│  ┌─────────────────┐                           │
│  │ 4. Verify       │ ← Tests + Lint            │
│  └────────┬────────┘                           │
│           ▼                                     │
│     ┌─────────────┐                            │
│     │ Erfolgreich?│                            │
│     └──────┬──────┘                            │
│      JA    │    NEIN                           │
│      ↓     │     ↓                             │
│  ┌───────┐ │ ┌──────────┐                      │
│  │Pattern│ │ │ Learn    │                      │
│  │Save   │ │ │ Mistake  │                      │
│  └───┬───┘ │ └────┬─────┘                      │
│      └─────┼──────┘                            │
│            ▼                                    │
│  ┌─────────────────┐                           │
│  │ 5. Update       │                           │
│  │    .antigravity │                           │
│  └─────────────────┘                           │
│                                                  │
│  → NÄCHSTER TASK IST BESSER                    │
│                                                  │
└─────────────────────────────────────────────────┘

Phase 1: Session Start

# Automatisch bei Session-Start ausführen

# 1. Projekt-Kontext laden
project_root = detect_project_root()
antigravity_file = f"{project_root}/.antigravity.md"

if exists(antigravity_file):
    load_context(antigravity_file)
    
# 2. Globales Memory laden
recall_memory(tags=["mistakes", project_name])

# 3. Warnung bei bekannten Fehlern
if relevant_mistakes:
    warn(f"⚠️ Bekannte Fehler für {project}: {mistakes}")

Phase 2: Pre-Action Check

Vor JEDER Code-Änderung:

## Pre-Action Checklist
- [ ] Habe ich das schon mal falsch gemacht?
- [ ] Gibt es ein gespeichertes Pattern dafür?
- [ ] Verstehe ich das Projekt-Architektur?
- [ ] Kenne ich die Coding-Standards?

Phase 3: Post-Action Learn

Nach JEDER Aktion:

Bei Erfolg

save_pattern(
    situation=task.context,
    action=task.approach,
    outcome="success",
    pattern=extract_reusable_pattern(task)
)

Bei Fehler

learn_from_mistake(
    mistake=error.description,
    cause=error.root_cause,
    lesson=error.how_to_avoid,
    tags=["mistakes", project, domain]
)

# Auto-Update .antigravity.md
update_antigravity_mistakes(project, error)

Integration mit bestehenden Skills

Skill Integration
mistake-tracker Liefert Fehler-Daten
verification-loops Triggert Post-Action Learn
context-management Session Context laden
self-check Pre-Action Validation

Triggers

Automatische Trigger

session_start:
  - load_project_context
  - recall_mistakes
  - warn_known_issues

post_code_edit:
  - run_verification_loop
  - if_error: learn_from_mistake
  - if_success: save_pattern

session_end:
  - summarize_learnings
  - update_antigravity

Manuelle Trigger

  • /improve - Force Learning aus letzter Aktion
  • /mistakes - Zeige alle gelernten Fehler
  • /patterns - Zeige erfolgreiche Patterns

Metriken

Track diese Werte über Zeit:

Metrik Beschreibung
mistakes_repeated Sollte → 0 gehen
first_time_right Sollte → 100% gehen
patterns_reused Sollte steigen
verification_failures Sollte sinken

Anti-Patterns

❌ DON'T ✅ DO
Fehler ignorieren Jeden Fehler speichern
Nur aktuelle Session Cross-Session lernen
Generische Lessons Spezifische, actionable Lessons
Zu viel speichern Nur Relevantes speichern
Original Repository URL: https://github.com/openclaw/skills/blob/main/skills/mcben90/auto-improve
Latest commit: https://github.com/openclaw/skills/commit/dec714faebb4d0441e1fe297dc4ab32d52535bd0

Related skills

If this matches your use case, these are close alternatives in the same category.