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oh-my-pi learn 工具：开启 autolearn 让 agent 沉淀可复用经验并生成托管技能

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在 oh-my-pi（omp）里，learn工具负责把一条可复用的经验写进长期记忆，并可选地在同一次调用中创建或更新一个托管技能（managed skill）。这两个能力默认都是关闭的：autolearn.enabled和memory.backend的默认值分别是false和off，不配置时learn工具根本不会注册到会话里。本文的任务是：在配置中启用 autolearn 和一个受支持的 memory backend，让 agent 在工作结束后把「非显而易见的修复、项目约定、可复用流程」沉淀下来，并验证落盘的learned.md与SKILL.md产物。

前提与配置位置

learn工具的注册条件是（见 docs/tools/learn.md）：

• autolearn.enabled = true（默认false）；
• memory.backend为"hindsight"、"mnemopi"或"local"三者之一。

manage_skill工具只要求autolearn.enabled = true，与 memory backend 无关（见 docs/tools/manage_skill.md）。

omp 的设置存放在 plain YAML 中（见 docs/settings.md）：

全局文件还受PI_CODING_AGENT_DIR环境变量影响——设置它之后，config.yml、auth store 以及 agent 目录下的所有内容都会跟着迁移。可以用omp config path打印当前生效的 agent 目录。

开启 autolearn 与本地记忆后端

最短主路径是使用文档推荐的localbackend（见 docs/memory.md）。在~/.omp/agent/config.yml（或项目级<cwd>/.omp/config.yml）中加入：

memory: backend: local autolearn: enabled: true

也可以在 shell 里用omp config set写入全局配置：

omp config set memory.backend local omp config set autolearn.enabled true

两个可选行为开关（见 docs/settings.md）：

启用后，顶层会话的工具列表中会自动包含learn和manage_skill；子代理（subagent）不会自动获得它们，只有在其 requested-tools/frontmatter 列表显式包含时才能使用。

验证配置是否生效

用omp config get确认生效值：

omp config get autolearn.enabled omp config get memory.backend omp config path # 打印当前 agent 目录，后续验证产物路径要用

如果autolearn.enabled为true但memory.backend仍是off，learn不会注册，会话里只有manage_skill可用。

agent 如何调用 learn

learn由模型在会话中调用，不是用户直接敲的命令。它的触发路径（见 docs/tools/learn.md 与 controller 源码）：

1. 一轮实质性对话结束后（工具调用数达到autolearn.minToolCalls，且该轮不是 aborted、不在 plan 模式审查中、不处于 goal 循环），controller 触发 capture：
   • autoContinue: true时自动跑一个合成 capture turn；
   • autoContinue: false时是一条被动提醒，附着在你的下一轮输入上。
2. capture 轮里 agent 自行判断：可重复流程 →manage_skill；持久事实/约定/非显而易见的修复 →learn；两者兼有 → 同一次learn调用里带上skill字段；没有值得保留的就什么都不做。

learn的入参：

执行顺序是先落记忆、再动技能：local backend 下调用localBackend.save(...)写项目级learned.md，stored === 0视为失败；Hindsight 入队 retention；Mnemopi 以source: "coding-agent-learn"、importance: 0.8、scope: "bank"调用rememberScoped(...)，未返回 id 视为失败。技能写入失败时，由于教训已经落盘，结果会报告为部分成功。

返回文本（文档定义的字面输出，可直接用于判断调用是否成功）：

• 仅教训："Lesson stored."或"Lesson queued for retention."（details = { skill: null }）；
• 教训 + 技能："<lesson result>. Created managed skill \"<name>\"."或"... Updated ..."（details = { skill: "<name>" }）。

验证落盘产物

按 backend 不同，验证位置不同。以localbackend 为例：

1. 教训文件：写入<agent-dir>/memories/<encoded-cwd>/learned.md（<agent-dir>默认为~/.omp/agent）。lesson 按新到旧排列、按规范化行去重、上限 100 条；单条 content 上限 2,000 字符，context 上限 400 字符，写入前会做 secret redaction。
2. 托管技能文件：写入<agent-dir>/managed-skills/<sanitized-name>/SKILL.md。frontmatter 由name和description生成，body里不要自己写 frontmatter。
3. 会话内读取：agent 可以用read工具直接读memory://root/learned.md（learn 捕获的教训）和memory://root/skills/<name>/SKILL.md（技能 playbook）；/memory view可查看当前 backend 的注入负载（见 docs/memory.md）。

注入时机要注意两条：

• local lesson 从下一个会话开始注入到 system prompt 的 Memory Guidance 块，learn调用本身不会修改当前会话的 prompt-cache 前缀；
• 通过learn写的托管技能不会立刻注入当前技能列表，而是在后续 skill refresh / 新会话中被发现。这与manage_skill不同——后者在写入成功后会立即刷新活跃技能列表，所以「当前会话必须立刻可用」的变更应改用manage_skill。

托管技能在发现流水线中走omp-managedprovider（priority 5，最低），同名时 authored skill 永远优先，托管技能只做兜底（见 docs/skills.md）。

限制与已知边界

来自 docs/tools/learn.md 的硬性限制：

• 托管技能名会被 trim、lowercase 后必须匹配[a-z0-9][a-z0-9-]{0,63}；
• 最终SKILL.md（含生成的 frontmatter 和 description）上限 64,000 UTF-8 字节；
• create在技能文件已存在时失败，update在文件不存在时失败；
• local backend 不提供结构化记忆检索，recall、retain、reflect、memory_edit均不可用；
• Hindsight 的 retain 队列会稍后 flush 到配置的服务器，Mnemopi 可能在同步写入后继续跑配置的 embedding / fact-extraction 任务。

常见报错对照

如果create报 shadowed，说明该名字已被你自己编写的技能占用——托管技能永远不会覆盖 authored skill，换名或改用update已有的托管技能即可。

下一步

• 想让当前会话立即发现技能变更，改用manage_skill的create/update/delete（输出形如Created managed skill "<name>" (managed-skills/<name>/SKILL.md).）；
• 想调整记忆流水线的扫描、去重与注入 token 上限，参考 docs/memory.md 中的memories.*配置表；
• 想清空当前 backend 的记忆数据/产物，使用/memory clear（注意：Hindsight 下它只清本地会话状态与 recall 缓存，不删服务器端 bank）。

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