(0)
۱
۴۶
۸۴
نصب مهارت
مهارتها کدهای شخص ثالث از مخازن عمومی GitHub هستند. SkillHub الگوهای مخرب شناختهشده را اسکن میکند اما نمیتواند امنیت را تضمین کند. قبل از نصب، کد منبع را بررسی کنید.
نصب سراسری (سطح کاربر):
npx skillhub install miles990/self-evolving-agent/evolveنصب در پروژه فعلی:
npx skillhub install miles990/self-evolving-agent/evolve --projectمسیر پیشنهادی: ~/.claude/skills/evolve/
بررسی هوش مصنوعی
کیفیت دستورالعمل55
دقت توضیحات50
کاربردی بودن55
صحت فنی50
Scored 53 for ambitious modular agent framework with thorough checkpoint system and failure handling methodology. The 50-file structure shows extensive thought. But entirely documentation — no scripts, no automation. 1 star suggests personal project. Framework is conceptually rich but lacks executable implementation.
محتوای SKILL.md
---
name: evolve
version: 5.11.0
description: 自我進化 Agent:給定目標,自主學習並迭代改進直到完成。整合 superpowers 工作流紀律。
triggers: [evolve, 進化, 自我學習, 迭代改進, 達成目標, self-evolving, autonomous, goal-oriented, plan]
keywords: [agent, learning, pdca, memory, skill-acquisition, emergence, unified-planning, north-star, worktree, isolation, auto-update, plugin, leann, semantic-search, skill-creation, superpowers, tdd, debugging, brainstorming]
---
# Self-Evolving Agent v5.11.0
> [**版本檢查**] → **北極星錨定** → [**Worktree 隔離**] → PSB 環境檢查 → 目標分析(**🔗 brainstorming**)→ **自動領域識別** → 評估能力 → 習得技能 → PDCA 執行(**🔗 TDD + verification**)→ 診斷(**🔗 systematic-debugging**)→ 多策略重試 → Repo 記憶 → **定期健檢** → [**Worktree 完成**] → 直到成功
## 快速導覽
本 skill 採用**原子化架構**,將知識拆分為獨立模組:
| 模組 | 用途 | 路徑 |
|------|------|------|
| **00-getting-started** | 入門與環境設定 | [→](./00-getting-started/) |
| **01-core** | 核心流程(PSB + PDCA) | [→](./01-core/) |
| **02-checkpoints** | 強制檢查點(護欄) | [→](./02-checkpoints/) |
| **03-memory** | 記憶系統操作 | [→](./03-memory/) |
| **04-emergence** | 涌現機制 | [→](./04-emergence/) |
| **05-integration** | 外部工具整合(含 **superpowers**) | [→](./05-integration/) |
| **06-scaling** | 大規模專案優化 | [→](./06-scaling/) |
| **99-evolution** | 自我進化機制 | [→](./99-evolution/) |
## 使用方式
```bash
/evolve [目標描述]
# 範例
/evolve 建立一個能自動生成遊戲道具圖片的 ComfyUI 工作流程
/evolve 優化這段程式碼的效能,目標是降低 50% 執行時間
/evolve 為這個專案建立完整的測試覆蓋率達到 80%
```
### Flags
```bash
--explore # 探索模式 - 允許自主選擇方向
--emergence # 涌現模式 - 啟用跨領域連結探索
--autonomous # 自主模式 - 完全自主,追求系統性創新
--max-iterations N # 最大迭代次數(預設 10)
--from-spec NAME # 從 spec-workflow 的 tasks.md 執行
```
## 核心哲學
**人類與 AI 協作的本質:透過抽象化介面溝通**
| 傳統軟體 | AI 協作 | 作用 |
|----------|---------|------|
| API | MCP | 能力邊界(能做什麼) |
| SDK/Library | Tools | 具體實作(怎麼做) |
| 文檔+實踐 | Skill | 領域知識(何時用什麼) |
| Config | CLAUDE.md | 上下文約束(專案規範) |
**深層洞察**:
- Skill 不只是知識,是「封裝好的判斷力」
- 告訴 AI 在什麼情況下,用什麼方式,達成什麼目標
- 減少決策點 > 讓 AI 自己選擇
### 設計原則
| 原則 | 說明 |
|------|------|
| **有主見的設計** | 合理預設值 > 讓 AI 選擇,必填參數 ≤ 2 個 |
| **深且窄** | 專注 10% 高價值任務,不追求功能廣度 |
| **預期失敗** | 95% Agent 在生產環境失敗是常態,設計優雅降級 |
| **增強回饋** | 執行中提醒目標和進度,失敗時說明影響範圍 |
## 執行流程概覽
**Self-Evolving Loop v5.2**
0. 🔄 **版本檢查**(自動)— 檢查更新、詢問用戶、自動更新
1. 🌟 **CP0: 北極星錨定** — 願景、完成標準、不做清單、動機
2. 🔒 **CP0.5: Worktree 隔離**(條件觸發)— Level 2 / autonomous / 並行任務
3. **PSB System** — Plan → Setup → Build(環境準備)
4. **目標分析** — 深度訪談 + 架構等級判斷(Level 2 強制)
5. **能力評估 → Skill 習得**
6. **PDCA Cycle** — Plan → Do → Check → Act(含多策略選擇)
- CP3: 方向校正(對照北極星)
7. **Git-based Memory** — 記錄學習經驗
8. 🏥 **CP6: 專案健檢**(每 5 次迭代)— Scope、方向、終止檢查
9. 🏁 **CP6.5: Worktree 完成**(條件觸發)— 合併/清理
↻ 重複直到:目標達成 或 達到最大迭代次數
> **主要功能**:Superpowers 整合 | LEANN 語義搜尋 | Worktree 隔離 | 北極星系統 | 深度訪談
>
> 詳見:[CHANGELOG](../CHANGELOG.md) | [05-integration](./05-integration/) | [02-checkpoints](./02-checkpoints/)
### 架構考量三層設計
| Layer | 階段 | 動作 |
|-------|------|------|
| 1 | Goal Analysis | 判斷架構等級 (0/1/2) |
| 2 | PDCA Plan | 依等級做架構設計 |
| 3 | CP1.5 Phase 2 | 驗證實作符合設計 |
→ 設計 → 實作 → 驗證 閉環
## 強制檢查點(護欄)
> **這些檢查點不可跳過**,詳見 [02-checkpoints](./02-checkpoints/)
| 檢查點 | 時機 | 動作 |
|--------|------|------|
| **CP0** 🌟 | 專案/任務開始前 | 北極星錨定(建立或讀取) |
| **CP0.5** 🔒 | CP0 後(條件觸發) | Worktree 隔離環境準備 |
| **CP1** | 任務開始前 | 搜尋 .claude/memory/ 查找相關經驗 |
| **CP1.5** | 寫程式碼前 | 一致性檢查(兩階段) |
| **CP2** | 程式碼變更後 | 編譯 + 測試驗證 |
| **CP3** | Milestone 完成後 | 確認目標、**方向校正**、下一步 |
| **CP3.5** | Memory 文件創建後 | 立即同步 index.md |
| **CP4** | 迭代完成後 | 涌現機會檢查(選擇性) |
| **CP5** | PDCA Check 失敗時 | 失敗後驗屍,生成結構化 Lesson |
| **CP6** 🏥 | 每 5 次迭代後 | 專案健檢(Scope、方向、終止檢查) |
| **CP6.5** 🏁 | 任務完成時(條件觸發) | Worktree 合併/清理 |
### Checkpoint 並行化
效率優化:以下 CP 可並行執行:
- **CP1 + CP1.5 Phase 1**:Memory 搜尋與基礎一致性檢查互不依賴,使用 `run_in_background: true` 同時啟動
- **CP4 + 下一迭代 Plan**:涌現檢查在背景運行,不阻塞後續 PDCA
不可並行:CP0/CP0.5 必須先完成;CP1.5 Phase 2 依賴 CP1 結果;CP2 → CP3 為序列關係。
> 詳見 [02-checkpoints/README.md](./02-checkpoints/README.md#checkpoint-並行化)
### CP1.5 兩階段設計
**Phase 1: 基礎檢查(必執行)**
- 搜尋現有實作,避免重複造輪子
- 檢查專案慣例(命名、風格)
- 檢查 Schema/API 一致性
**Phase 2: 架構檢查(自動偵測觸發)**
- 依賴方向、錯誤處理一致性、橫切關注點、設計模式一致性
**觸發條件**:新增目錄/模組、變更涉及 3+ 目錄、新增外部依賴、觸及 core/infra/domain/shared/、新增公開 API
## 停止條件
| 狀態 | 條件 |
|------|------|
| ✅ 成功 | 所有子目標完成 + 驗收標準通過 |
| ❌ 失敗 | 達到最大迭代次數 或 連續 3 次相同錯誤 |
| ⏸️ 暫停 | 需要用戶決策 或 風險操作需確認 |
## 完成信號
- `✅ GOAL ACHIEVED: [目標描述]`
- `⏸️ NEED HUMAN: [原因]`
- `❌ CANNOT COMPLETE: [原因]`
## 相關資源
- [Reflexion Paper](https://arxiv.org/abs/2303.11366)
- [OpenAI Self-Evolving Agents Cookbook](https://cookbook.openai.com/examples/partners/self_evolving_agents/autonomous_agent_retraining)
- [Andrew Ng - Agentic Design Patterns](https://www.deeplearning.ai/the-batch/agentic-design-patterns-part-2-reflection/)