Kendi kendine öğrenme

Kendi kendine öğrenme, OpenClaw’un konuşmalardaki yararlı kanıtları bekleyen Skill Workshop önerilerine dönüştürmesini sağlar. Model ağırlıklarını eğitmez, etkin Skills’ı düzenlemez veya agent davranışını sessizce değiştirmez. Öğrenilen her prosedür, bir operatör inceleyip uygulayana kadar beklemede kalır. Kendi kendine öğrenme varsayılan olarak devre dışıdır. Yalnızca ek bir arka plan model çalıştırması ve transkript incelemesi çalışma alanınız için uygunsa etkinleştirin.

Kendi kendine öğrenmeyi etkinleştirme

Control UI’da Plugins → Workshop bölümünü açın ve Kendi kendine öğrenme seçeneğini etkinleştirin. Değişiklik hemen yürürlüğe girer; başka bir yapılandırma yazıcısı dosyayı güncellediğinde Control UI yapılandırma anlık görüntüsünü yeniler ve sayfayı veya Gateway’i yeniden yüklemeden geçişi yeniden dener. CLI’ı kullanın:

openclaw config set skills.workshop.autonomous.enabled true --strict-json

Veya ~/.openclaw/openclaw.json öğesini düzenleyin:

{
  skills: {
    workshop: {
      autonomous: {
        enabled: true,
      },
    },
  },
}

Şununla yeniden devre dışı bırakın:

openclaw config set skills.workshop.autonomous.enabled false --strict-json

Kullanıcı tarafından istenen skill oluşturma, /learn ve manuel Skill Workshop işlemleri, kendi kendine öğrenme devre dışıyken çalışmaya devam eder.

Geçmiş oturumları manuel olarak inceleme

Manuel geçmiş incelemesi, otonom yakalamaya karşı daha temkinli bir alternatiftir. Control UI’da Plugins → Workshop bölümünü açın ve Skill fikirleri bul seçeneğini belirleyin. Bu, skills.workshop.autonomous.enabled öğesini değiştirmez. Her tarama:

incelenmemiş en yeni oturumlarla başlar ve geriye doğru ilerler;
en az altı model turu içeren en fazla 20 kapsamlı oturumu inceler;
cron, heartbeat, hook, alt agent, ACP, Plugin’e ait ve dahili inceleme oturumlarını atlar;
tanınan gizli bilgileri sansürler ve transkript paketini seçilen agent’ın yapılandırılmış modeline göndermeden önce sınırlar;
otonom deneyim incelemesiyle aynı yüksek ölçütü kullanır; ve
en fazla üç bekleyen öneri oluşturabilir veya düzeltebilir, hiçbir zaman etkin Skills oluşturmaz.

Workshop, toplam oturum sayısını, tarih kapsamını ve bulunan fikirleri bildirir. Bir sonraki eski pencere için Daha önceki çalışmaları tara seçeneğini belirleyin. İmleç, uygun geçmişin başlangıcına ulaştığında eylem Yeni çalışmaları tara olarak değişir. OpenClaw, paylaşılan durum veritabanında yalnızca imleç ve kapsam meta verilerini kalıcı hâle getirir; ikinci bir transkript arşivi oluşturmaz. Oturumlar yalnızca OpenClaw sahipliklerini kanıtlayabildiğinde ve harici hook içeriğini hariç tutabildiğinde taranır. Yükseltmeden sonra, yükseltme öncesindeki mevcut transkript yerel olarak sınıflandırılabilir ancak çalıştırma başına kaynak bilgisi bulunmayan, döndürülmüş yükseltme öncesi transkriptler atlanır. Yeni transkriptler bu kaynak bilgisini döndürme sonrasında korur. Manuel taramalar yine model sağlayıcısı maliyetine yol açar ve uygun konuşma içeriğini yapılandırılmış sağlayıcıya gönderir. Bunları yalnızca söz konusu inceleme çalışma alanının gizlilik ve veri işleme gereksinimleriyle uyumlu olduğunda kullanın.

OpenClaw neleri öğrenebilir?

Kendi kendine öğrenmenin iki temkinli yolu vardır:

Doğrudan talimatlar ve düzeltmeler. OpenClaw, “bundan sonra,” “bir dahaki sefere” gibi kalıcı ifadeleri ve başarısız bir yaklaşıma yönelik düzeltmeleri algılar. Kendi kendine öğrenme etkinleştirildiğinde bu sinyalleri başka bir istem beklemeden bekleyen önerilere dönüştürebilir. Bu belirlenimci yol, ilişkili talimatları en fazla üç öneride gruplayabilir, yazılabilir bir çalışma alanı skill’ini hedefleyebilir veya kendi ilişkili bekleyen önerisini düzeltebilir. Ayrıca tamamlanmayı değerlendirmek yerine kullanıcının talimatlarını yakaladığı için başarısız turlardan sonra da çalışır.
Deneyim incelemesi. Başarılı ve kapsamlı bir ön plan turunun ardından OpenClaw, tamamlanan çalışmayı yeniden kullanılabilir bir kurtarma tekniği veya gelecekteki en az iki model ya da araç gidiş gelişini ortadan kaldıracak kararlı bir prosedür açısından inceleyebilir.

İyi adaylar şunlardır:

tekrarlanan araç veya model hatalarından sonra güvenilir bir kurtarma;
yinelenen bir hatayı önleyen, açıkça anlaşılmayan bir sıralama kısıtlaması;
tekrarlanan keşif gerektiren kararlı, çok adımlı bir iş akışı; veya
gelecekteki birden fazla çağrıyı önleyecek yeniden kullanılabilir bir ön kontrol.

İnceleyici; rutin başarılı çalışmalar, tek seferlik istekler, kişisel bilgiler, basit tercihler, geçici ortam hataları, genel öneriler, desteklenmeyen olumsuz iddialar ve gizli bilgiler için öneride bulunmamalıdır.

Deneyim incelemesinin çalıştığı zaman

Deneyim incelemesi bilinçli olarak geciktirilmiş ve sınırlandırılmıştır:

Ön plan turu başarıyla tamamlanmalıdır.
Geçerli tur en az on model yinelemesi içermelidir.
Cron, heartbeat, bellek, taşma, hook, alt agent ve inceleme oturumları hariç tutulur.
Ön plan çalıştırması bir sağlayıcıyı ve modeli çözümlemiş olmalı ve gerçekten skill_workshop erişimine sahip olmuş olmalıdır.
OpenClaw tamamlamadan sonra 30 saniye bekler. Aynı oturumdaki daha sonraki bir ön plan tamamlaması bu sessiz süreyi yeniden başlatır.
Herhangi bir agent veya yanıt çalıştırması hâlâ etkinse inceleme 30 saniye daha bekler.
Aynı anda yalnızca bir deneyim incelemesi çalışır.
Gecikmeli inceleme, işleme özgü Gateway çalışmasıdır. Gateway, boşta kalma penceresi boyunca çalışmaya devam etmelidir; tek seferlik yerel ve CLI destekli çalışma zamanları, bunu planlamak için yeterli yörünge ve araç kullanılabilirliği bağlamını korumaz.

Ön plan yanıtı öğrenme nedeniyle hiçbir zaman geciktirilmez. Başarısız veya uygun olmayan bir tur deneyim incelemesini başlatmaz ancak doğrudan kullanıcı düzeltmeleri, otonomi devre dışıyken yine de öneri olarak sunulabilir.

İnceleyicinin aldığı içerik

Arka plan inceleyicisi yalnızca en son kullanıcı mesajından başlayarak geçerli turu alır. İşlenen yörünge 60,000 karakterle sınırlandırılır; gerektiğinde OpenClaw ilk mesajı ve en yeni kanıtları korur ve atlanmış orta kısmı işaretler. İnceleyici, çözümlenen sağlayıcıyı ve modeli yeniden kullanır. Bu kimlik kullanılabilir olduğunda ön plan kimlik doğrulama profilini yeniden kullanır ve model geri dönüşlerini devre dışı bırakır. Bu nedenle inceleme, yapılandırılmış sağlayıcıda ek bir model çalıştırması başlatır. Bu çalıştırma, bir öneriyi incelerken veya taslak hâline getirirken birden fazla sağlayıcı isteği yapabilir. Sağlayıcı fiyatlandırması ve veri işleme koşulları, ön plan turunda olduğu gibi geçerlidir. OpenClaw başlamadan önce geçerli çalışma zamanı yapılandırmasını yeniden yükler ve özgün konuşmanın etkin sandbox ve araç politikasını yeniden denetler. Çalıştırma sandbox içindeyse, politika artık skill_workshop öğesine izin vermiyorsa veya gerekli çalışma zamanı bilgileri eksikse inceleme güvenli biçimde başarısız olur ve hiçbir şey oluşturmaz.

Kendi kendine öğrenmenin etkinleştirilmesi, geçerli turdaki araç girdileri ve sonuçları dâhil olmak üzere uygun konuşma içeriğinin ek bir inceleme için seçilen model sağlayıcısına gönderilmesine izin verir. Bu incelemenin veri işleme gereksinimlerini ihlal edeceği bir çalışma alanında etkinleştirmeyin.

Öneri güvenliği

İnceleyici, bilinçli olarak daraltılmış bir araç yüzeyine sahip yalıtılmış bir oturumda çalışır:

Yalnızca Workshop önerilerini listeleyebilir veya inceleyebilir ve bekleyen bir öneri oluşturabilir ya da düzeltebilir.
Etkin bir skill’i güncelleyemez, bir öneriyi uygulayamaz, reddedemez, karantinaya alamaz, mesaj gönderemez veya genel agent araçlarını kullanamaz.
Model yeniden denemeleri arasında tek bir değişiklik bütçesi paylaşılır; bu nedenle bir inceleme en fazla bir öneri oluşturabilir veya düzeltebilir.
İncelenen yörünge, arka plan agent’ına yönelik talimatlar olarak değil, güvenilmeyen kanıt olarak değerlendirilir.
Skill Workshop, öneri içeriğini tarar ve öneri durumu yazılmadan önce tanınan değişmez kimlik bilgilerini reddeder.

maxPending, maxSkillBytes, destek dosyası kısıtlamaları, tarayıcı denetimleri ve yalnızca çalışma alanına yazma dâhil olmak üzere normal Workshop sınırları geçerliliğini korur. approvalPolicy: "auto" ayarı, arka plan inceleyicisine yaşam döngüsü eylemlerine erişim vermez.

Öğrenilen önerileri inceleme

Kendi kendine öğrenme, manuel Workshop kullanımıyla aynı bekleyen önerileri üretir. Uygulamadan önce bunları inceleyin:

openclaw skills workshop list
openclaw skills workshop inspect <proposal-id>
openclaw skills workshop apply <proposal-id>

Yararlı ancak hazır olmayan önerileri düzeltin, reddedin veya karantinaya alın:

openclaw skills workshop revise <proposal-id> --proposal ./PROPOSAL.md
openclaw skills workshop reject <proposal-id> --reason "Çok spesifik"
openclaw skills workshop quarantine <proposal-id> --reason "Güvenlik incelemesi gerekiyor"

Etkin bir SKILL.md yazan tek işlem uygulamadır. Eksiksiz yaşam döngüsü ve depolama modeli için Skill Workshop bölümüne bakın.

Yapılandırma

Ayar	Varsayılan	Kendi kendine öğrenme etkisi
`skills.workshop.autonomous.enabled`	`false`	Doğrudan düzeltme yakalamayı ve gecikmeli deneyim incelemesini etkinleştirir.
`skills.workshop.approvalPolicy`	`"auto"`	Agent tarafından başlatılan normal yaşam döngüsü eylemlerinin onay istemlerini denetler; arka plan inceleyicisinin izinlerini genişletmez.
`skills.workshop.maxPending`	`50`	Çalışma alanı başına bekleyen ve karantinaya alınmış önerileri sınırlar.
`skills.workshop.maxSkillBytes`	`40000`	Öneri gövdesi boyutunu bayt cinsinden sınırlar.
`skills.workshop.allowSymlinkTargetWrites`	`false`	Yalnızca uygulama davranışını etkiler; kendi kendine öğrenmenin kendisi etkin skill hedeflerine değil, öneri durumuna yazar.

Eksiksiz şema, aralıklar ve ilişkili skill ayarları için Skills yapılandırması bölümüne bakın.

Sorun giderme

Uzun bir turdan sonra öneri görünmüyor

Aşağıdakilerin tümünü denetleyin:

skills.workshop.autonomous.enabled, etkin Gateway yapılandırmasında true değerindedir.
Tur başarılı olmuş ve en son kullanıcı mesajından sonra en az on model yinelemesi içermiştir.
Konuşma; zamanlanmış, bellek, hook veya alt agent çalıştırması değil, normal bir ön plan çalıştırmasıydı.
Özgün çalıştırma skill_workshop erişimine sahipti ve sandbox içinde değildi.
Sistem gecikmeli inceleme için yeterince uzun süre boşta kaldı.
Uzun süre çalışan Gateway işlemi boşta kalma penceresi boyunca etkin kaldı; tek seferlik yerel bir komut gecikmeli incelemeyi beklemez.

Uygun bir inceleme yine de hiçbir öneri üretmeyebilir. Kanıtlar yeniden kullanılabilir prosedür eşiğini aşmadığında öneride bulunulmaması beklenen sonuçtur.

Doctor, Workshop aracının gizli olduğunu bildiriyor

Kendi kendine öğrenme etkinleştirildiğinde openclaw doctor, varsayılan agent’ın etkin araç politikasının skill_workshop öğesine izin verip vermediğini denetler. Bildirilen tools.allow veya tools.alsoAllow değişikliğini uygulayın ya da kendi kendine öğrenmeyi devre dışı bırakın.

Çok fazla düşük değerli öneri görünüyor

Kendi kendine öğrenmeyi devre dışı bırakın ve /learn veya açık Workshop isteklerini kullanmaya devam edin:

openclaw config set skills.workshop.autonomous.enabled false --strict-json

Özellik devre dışı bırakıldıktan sonra bekleyen öneriler incelenmeye devam edebilir. Kendi kendine öğrenmeyi devre dışı bırakmak bunları uygulamaz, reddetmez veya silmez.

İlgili

öneri incelemesi, onay ve depolama için Skill Atölyesi
elle yazılan skill’ler ve SKILL.md yapısı için Skill oluşturma
tüm skills.* ayarları için Skills yapılandırması
Atölye ve küratör komutları için Skills CLI

Overview

Plugins

Plugin guides

Building plugins

Skills

Automation

Tools

Agent coordination

Kendi kendine öğrenme