Warp是一个挺有名的终端工具，他们最近分享了如何用Claude构建自我改进Ag…

Warp是一个挺有名的终端工具，他们最近分享了如何用Claude构建自我改进Agent的实践，核心是解决Skill进化问题。 初期他们让Agent做代码审查，效果不理想：Agent不了解项目、不知道团队规范、没有记忆。他们尝试手动改提示词、完善AGENTS.md，但效果有限。 后来搞了个巧妙的方案：一个基础Skill负责做代码审查，一个改进Skill负责定期收集人类工程师在代码审查时的评论，根据这些评论去更新代码审查的Skill。不是让模型自己改进自己，而是Agent根据人类的反馈去改进Skill。 关键设计是让反馈没有摩擦：人只要在PR下自然写评论，后面的事情都是Agent自动完成。这可能正是Agent的最佳实践方案之一：人负责高维度的标注和反馈，Agent做执行工作，根据人类反馈改进Skill。 他们还总结了一些最佳实践：写原则不要写死规则、解释为什么、让反馈没有摩擦、保持Skill精简、反馈质量大于数量。对于想构建自我改进Agent的人来说，这篇实践分享值得一看。