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

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Valutazione

Difficoltà
1/5
Tempo stimato
Meno di un'ora
Idoneità per principianti
45/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Specificata chiaramente
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
bash, python
Ambito
content

Direzione di ricerca

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.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

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.

Lingua principale
Nessun dato sulla lingua
Stelle
530
Fork
651
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Preparare l'ambiente

Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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