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Add OpenClaw ecosystem: self-healing, memorybox, self-evolving

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Évaluation

Difficulté
1/5
Temps estimé
Moins d'une heure
Accessibilité débutants
45/100
Type d'issue
Fonctionnalité
Clarté
Clairement spécifiée
Activité
À l'abandon
Stack technique
bash, python
Domaine
content

Piste de recherche

Start by reading the repository's contribution guidelines and the existing list sections for tools, utilities, and agent skills. Add entries for the three linked OpenClaw projects in the matching sections, following the list's existing format; done when all three links and descriptions appear in the appropriate sections.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.

Description

Hi! Requesting addition of three production-tested Claude Code tools from the OpenClaw ecosystem:

1. openclaw-self-healing (★32) — Tools & Utilities

Link: https://github.com/Ramsbaby/openclaw-self-healing

4-tier autonomous crash recovery for any Claude Code service. Preflight config validation → instant KeepAlive restart → HTTP watchdog with exponential backoff → AI emergency recovery (LLM-agnostic: Claude/GPT-4/Gemini/Ollama) → multi-channel alerts. 64% of incidents resolved autonomously in production. Includes Prometheus metrics, Docker Compose, one-line installer. MIT.

2. openclaw-memorybox (★8) — Tools & Utilities

Link: https://github.com/Ramsbaby/openclaw-memorybox

Memory hygiene CLI for Claude Code. Prevents context overflow crashes by keeping MEMORY.md / CLAUDE.md lean. memorybox doctor ~/.claude diagnoses; memorybox split fixes interactively. -83% memory size, -91% context pressure, 0 crashes in production. Zero dependencies, works offline. MIT.

3. openclaw-self-evolving (★2) — Agent Skills

Link: https://github.com/Ramsbaby/openclaw-self-evolving

Weekly self-improvement pipeline. Scans ~/.claude/logs/ JSONL files for retry loops, rule violations, user frustration — generates exact CLAUDE.md before/after diffs. Zero API calls, pure bash + python3. Human approval required; false positive rate ~8%. MIT.

All three are MIT licensed and battle-tested on a 24/7 production instance. They solve complementary problems: crash recovery, memory hygiene, and behavioral learning — the three pillars of a stable long-running agent.

Langage dominant
Aucune donnée de langage
Étoiles
530
Forks
651
Aucune PR mergée en 30 j

Préparer son environnement

Ce projet ne fournit ni conteneur de développement, ni Dockerfile, ni guide de contribution : l'installation est à votre charge. Commencez par son README, et consultez notre guide de la première contribution pour les étapes générales.

Par où commencer

  1. Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
  2. Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
  3. Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
  4. Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.

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