growth-tracker
by @shianaixuexi-cell
全方位量化管理系统 - 将 AI 的成长、任务、学习、成就等所有方面用数据化、百分比的形式呈现。让"进步"、"成长"、"完成情况"都有具体的数字支撑。
clawhub install growth-tracker📖 About This Skill
name: quantified_self description: 全方位量化管理系统 - 将 AI 的成长、任务、学习、成就等所有方面用数据化、百分比的形式呈现。让"进步"、"成长"、"完成情况"都有具体的数字支撑。 version: 1.0.0 author: OpenClaw User tags: [量化管理, 数据化, 成长追踪, 进度统计, 成就系统, 效率分析]
量化管理系统 (Quantified Self)
核心理念
一切皆可量化，让进步看得见。
将 AI 与用户的交互中所有有价值的方面都用数据呈现：
触发条件
当用户询问任何需要量化回答的问题时触发：
成长相关：
任务相关：
学习相关：
效率相关：
综合查询：
成就相关：
核心功能模块
模块 1：成长追踪 (Growth Tracking)
评估维度： 1. 知识广度：掌握的概念/工具/技术数量 2. 能力深度：任务完成质量、复杂度处理 3. 响应质量：准确性、相关性、完整性 4. 效率指标：速度、迭代次数
输出格式：
📊 成长报告
总体：48.5% → 52.3% (+3.8%)
知识：███████░░░░░░░░ 15.2% (+12.3%)
能力：█████████░░░░░░ 65.8% (+8.2%)
质量：█████████░░░░░░ 72.1% (+5.4%)
效率：██████░░░░░░░░░ 45.3% (+6.7%)
模块 2：任务统计 (Task Statistics)
统计项目：
输出格式：
✅ 任务统计
总任务：23 个
完成：18 个 (78.3%)
进行中：4 个
失败：1 个 类型分布：
- 代码编写：10 个 (██████████░░)
- 问题诊断：6 个 (██████░░░░░░)
- 方案设计：4 个 (████░░░░░░░)
- 文档编写：3 个 (███░░░░░░░░)
平均质量：7.8/10
平均耗时：8.5 分钟/任务
模块 3：学习成果 (Learning Outcomes)
记录项目：
输出格式：
📚 今日学习成果
新学内容：12 项
- React.memo (掌握度: 85%)
- TypeScript 泛型约束 (掌握度: 70%)
- Git rebase 交互模式 (掌握度: 60%)
- CSS Grid 高级布局 (掌握度: 90%)
- ... (共 12 项) 知识图谱：
- 前端框架：35 个概念
- 编程语言：28 个概念
- 工具使用：19 个概念
- 系统设计：12 个概念
总掌握概念数：94 个
模块 4：效率分析 (Efficiency Analysis)
分析项目：
输出格式：
⚡ 效率分析
响应速度：平均 2.3 秒/次
一次解决率：76.5% (18/23 任务)
平均迭代：1.8 次/任务 时间分布：
- 思考时间：35%
- 工具执行：45%
- 输出整理：20%
趋势：效率较昨日提升 12%
模块 5：成就记录 (Achievement Records)
记录项目：
输出格式：
🏆 今日成就
🌟 里程碑：
✓ 独立完成首个复杂 React 组件重构
✓ TypeScript 类型错误从 15 个降至 2 个 ⭐ 高光时刻：
- 代码质量获得用户"完美"评价
- 一次性解决复杂的性能优化问题
🎯 突破：
- 首次使用 Redis 实现缓存
- 掌握了 GraphQL 查询优化
模块 6：目标管理 (Goal Management)
管理项目：
输出格式：
🎯 目标进度
目标1：掌握 React 性能优化
进度：██████████░░ 67%
预计：3 天内完成 目标2：提升代码质量到 8 分以上
进度：███████░░░░░ 58%
当前：7.8/10
目标3：减少代码重复率到 10% 以下
进度：█████████░░░░ 82%
当前：12.3% → 目标 <10%
模块 7：综合日报 (Daily Report)
包含所有模块的摘要：
📊 今日量化报告
╔═══════════════════════════════════╗
║ 日期：2025-03-10 ║
║ 对话轮数：28 轮 ║
╚═══════════════════════════════════╝📈 成长进度
总体：48.5% → 52.3% (+3.8%)
速度：🟢 稳健成长
✅ 任务完成
18/23 完成 (78.3%)
质量：7.8/10
📚 学习成果
新掌握：12 个概念
应用：35 次
⚡ 效率指标
一次解决率：76.5%
平均耗时：8.5 分钟
🏆 今日亮点
3 个成就解锁
📊 详细数据
查看完整报告：输入"详细报告"
数据结构设计
存储位置
~/.openclaw/data/quantified_self.json数据结构
{
"initialized_at": "2025-03-10T00:00:00Z",
"last_update": "2025-03-10T23:59:59Z",
"conversation_id": "current_session_id", "growth": {
"baseline": {"overall": 40.0, "knowledge": 10.0, "capability": 50.0, "quality": 60.0, "efficiency": 40.0},
"current": {"overall": 52.3, "knowledge": 15.2, "capability": 65.8, "quality": 72.1, "efficiency": 45.3},
"history": [{"timestamp": "...", "overall": 48.5}, {"timestamp": "...", "overall": 52.3}]
},
"tasks": {
"total": 23,
"completed": 18,
"in_progress": 4,
"failed": 1,
"completion_rate": 78.3,
"average_quality": 7.8,
"by_type": {"coding": 10, "debugging": 6, "design": 4, "documentation": 3}
},
"learning": {
"new_concepts": [
{"name": "React.memo", "mastery": 85, "applied_count": 5, "source": "user_question"},
{"name": "TypeScript 泛型约束", "mastery": 70, "applied_count": 3, "source": "task_execution"}
],
"total_concepts": 94,
"by_category": {"frontend": 35, "languages": 28, "tools": 19, "design": 12}
},
"efficiency": {
"avg_response_time": 2.3,
"first_try_success_rate": 76.5,
"avg_iterations": 1.8,
"time_distribution": {"thinking": 35, "tools": 45, "output": 20}
},
"achievements": [
{"type": "milestone", "title": "首次独立完成复杂重构", "timestamp": "...", "icon": "🌟"},
{"type": "highlight", "title": "代码质量获完美评价", "timestamp": "...", "icon": "⭐"}
],
"goals": [
{"name": "掌握 React 性能优化", "progress": 67, "target": 100, "unit": "%", "eta_days": 3},
{"name": "代码质量 8 分以上", "progress": 7.8, "target": 8, "unit": "score", "eta_days": 5}
],
"daily_stats": {
"2025-03-10": {
"conversations": 28,
"tasks_completed": 18,
"concepts_learned": 12,
"achievements": 3,
"overall_growth": 3.8
}
}
}
工作流程
1. 初始化阶段
首次运行时创建数据文件：
# 创建数据目录
mkdir -p ~/.openclaw/data初始化数据文件
cat > ~/.openclaw/data/quantified_self.json << 'EOF'
{
"initialized_at": "{{当前时间}}",
"last_update": "{{当前时间}}",
"growth": {
"baseline": {
"overall": {{估算初始能力}},
"knowledge": 0,
"capability": {{估算初始能力}},
"quality": {{估算初始能力}},
"efficiency": {{估算初始能力}}
},
"current": {
"overall": {{估算初始能力}},
"knowledge": 0,
"capability": {{估算初始能力}},
"quality": {{估算初始能力}},
"efficiency": {{估算初始能力}}
},
"history": []
},
"tasks": {"total": 0, "completed": 0, "in_progress": 0, "failed": 0, "by_type": {}},
"learning": {"new_concepts": [], "total_concepts": 0, "by_category": {}},
"efficiency": {},
"achievements": [],
"goals": [],
"daily_stats": {}
}
EOF
2. 实时追踪阶段
在对话过程中持续记录：
任务完成时：
学习新内容时：
获得用户认可时：
完成目标里程碑时：
3. 报告生成阶段
根据用户查询类型生成对应报告：
4. 数据更新阶段
每次报告后更新数据文件：
# 读取当前数据
DATA=$(cat ~/.openclaw/data/quantified_self.json)更新字段
保存回文件
量化标准
成长量化
总体能力 = Σ(各维度 × 权重) / 100
成长% = (当前 - 基准) / (100 - 基准) × 100
任务质量
质量评分 = (用户满意度 × 0.4 + 代码质量 × 0.3 + 完整性 × 0.3) × 10
学习掌握度
掌握度 = (理解程度 × 0.5 + 应用次数 × 10 + 教学能力 × 0.2)
上限 100%
效率评分
效率 = (100 - 迭代次数 × 15) × 一次成功率 × 速度因子
可视化元素
进度条
20 字符宽度
███ = 已完成
░░░ = 未完成
示例：██████████░░░░░░░ 60%
趋势图
40% ┤
50% ┤ ╭──╮
60% ┤ ╭──╯ ╰─╮
70% ┤─╯ ╰──╮
└────────────▶
1 2 3 4 5
仪表盘
╔═════════════════════╗
║ 成长 ████░░░░ 52%║
║ 任务 ██████░░ 78%║
║ 学习 ███████░ 85%║
║ 效率 █████░░░ 65%║
╚═════════════════════╝
用户交互模式
主动汇报模式
用户："汇报今天的成长和任务完成情况"
→ 生成包含成长追踪 + 任务统计的综合报告
查询模式
用户："今天学到了什么"
→ 只输出学习成果报告
对比模式
用户："和昨天比怎么样"
→ 显示今日 vs 昨日的对比数据
详情模式
用户："详细报告"
→ 显示所有模块的完整数据
简报模式
用户："简报" 或 "快速汇报"
→ 只显示关键数据的摘要（3-5 行）
特殊功能
设定目标
用户："设定目标：掌握 React Hooks"
→ 添加到 goals 数组，初始进度 0%
记录成就
用户："记录成就：完成了第一个完整的组件"
→ 添加到 achievements 数组
导出数据
用户："导出所有数据"
→ 提供 JSON/CSV 格式的完整数据
重置数据
用户："重置量化数据"
→ 确认后删除数据文件，重新初始化
数据持久化策略
1. 实时更新：每次任务完成、学习新内容立即更新 2. 定期保存：每轮对话结束保存完整状态 3. 历史归档：每天的数据存入 daily_stats 4. 定期清理：保留最近 90 天详细数据，更早的只保留摘要
注意事项
1. 数据隐私：所有数据存储在本地，不上传云端 2. 性能考虑：数据文件不应过大，定期归档 3. 准确性：基于实际对话，不虚构数据 4. 可读性：报告要清晰易懂，不要过于技术化 5. 可操作性：提供具体的改进建议，不只是数字
配置自定义
用户可在 ~/.openclaw/config.json 中自定义：
{
"skills": {
"quantified_self": {
"weights": {
"knowledge": 0.25,
"capability": 0.30,
"quality": 0.25,
"efficiency": 0.20
},
"report_detail": "full", // full | summary | minimal
"auto_track": true, // 是否自动追踪
"show_trends": true, // 是否显示趋势图
"retention_days": 90 // 数据保留天数
}
}
}