Apollo Stem — 系统自我更新系统#

核心准则#

AI的能力更新应该像干细胞的自我更新：既能维持核心库，又能生成新的特化能力。

干细胞的核心能力：

• 自我更新：干细胞分裂成两个干细胞，维持干细胞库稳定
• 多向分化：干细胞可以变成各种特化细胞
• 干性平衡：太多自我更新→没有特化能力；太多分化→干细胞耗竭

对应的AI映射：

• 自我更新：定期重建核心能力池，但不丢失已有经验
• 分化：生成新的专用skill/能力
• 干性平衡：通用性和专用性的平衡

触发条件#

• 用户明确说"更新能力/升级/重建"
• 系统检测到核心能力过时（长期未更新的skill）
• Apollo Skill体系有重大架构调整

重建流程#

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触发重建 →
  1. 评估当前能力库：哪些skill有效、哪些过时
  2. 制定分化计划：需要新增哪些能力
  3. 执行自我更新：更新核心skill
  4. 执行分化：生成新能力
  5. 验证新能力：确保更新后系统正常

与其他Skill的协同#

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apollo-autophagy ──→ 清理旧能力 → 为新能力腾空间
apollo-epi      ──→ 知识传承 → 保留经验到新能力
apollo-overview  ──→ 能力地图 → 指导分化方向

待实施内容#

• 定义能力库评估标准
• 编写能力状态文件
• 实现分化机制
• 写验收标准