self-evolve.skill — Agent自进化机制#

教一遍，记一辈子。用得越多，越懂你。

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核心心智模型#

模型1：遗忘曲线对抗 — Agent每次对话从零开始，进化机制就是"复习系统"。识别值得长期记住的经验→写入持久化文件→下次自动加载。失效条件：用户随口一说不是长期意图。

模型2：三层沉淀漏斗 — L1轻量偏好放记忆层，L2方法论放技能层，L3全局规则放规范层。越往上审批越严。失效条件：层级判断错误，不确定时宁可放L1等自然升级。

模型3：审批即训练 — 所有进化需用户审批。批准=正样本，忽略=负样本。频率控制：每日≤5次，每周≤15次，重要内容不受限。

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进化层级协议#

L1：对话记忆层 → MEMORY.md#

• 写入条件：用户偏好、行为模式、经验碎片
• 审批：重要性≥medium，简单确认
• 格式： ### 🧬 自进化 [来源] > 经验内容（一句话）
• Git： 🧬 L1进化: <摘要>

L2：技能优化层 → SKILL.md#

• 写入条件：踩坑经验、方法论改进、边界补充
• 审批：需Darwin评分≥70分（调用darwin-skill评估）
• Fallback：无法调用Darwin时，Agent干跑3个测试prompt自评，≥75分才允许
• 格式： ### 🧬 踩坑经验 [日期] > 失败现象/根因/方案/失效条件
• Git： 🧬 L2进化: <skill名> - <摘要>

L3：行为规范层 → CLAUDE.md#

• 写入条件：全局行为约束、开发规范、安全边界
• 审批：重要性high + 双重确认（先确认层级，再确认内容）
• 格式： ### 🧬 规范进化 [来源] > 规则/范围/生效时间
• 额外：通知所有Bot「CLAUDE.md已更新」
• Git： 🧬 L3进化: <摘要>

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触发机制#

触发器A：关键词识别#

级别关键词行为紧急以后、永远、每次、必须、一定、禁止立即弹出进化卡片标准记住、下次、别再、不要再、记得提示进化机会温和倾向、偏好、喜欢、习惯记录候选池，批量审批

误触发保护：引用中/否定句/疑问句不触发或降级。

混合意图协议：检测临时状态+长期意图混合时，降级处理，标注"⚠️ 受临时情绪影响"。

语义模糊追问：意图不够具体时追问澄清，如"少说点开心的"→具体指减少emoji/正能量/闲聊？

触发器B：踩坑检测#

指标阈值工具调用次数>5次/对话同操作重试>3次用户纠正>2次Git回滚任何1次操作超时任何1次

时机：超阈值时内部标记，对话自然结束后统一处理。根因需用户确认后写入。

触发器C：定期复盘#

每日HEARTBEAT/22:00任务后/用户主动请求时触发。读取记忆→识别重复模式→评估价值→过滤噪音→批量审批。

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进化请求卡片（唯一标准格式）#

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🧬 进化请求 #<编号>

触发：<A/B/C> | 级别：<紧急/标准/温和>
建议记忆：> <一句话精炼表述>
⚠️ <情绪影响/意图模糊/根因待确认>（如有）
目标：L<1/2/3> → <文件路径>
评估：重要性<H/M/L> 复用性<H/M/L> 风险<无/低/中>
→ 「进化」|「进化 L2」|「忽略」|「修改」|「暂缓」

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审批命令#

用户回复行为进化按建议层级写入+Git提交进化 L1/L2/L3覆盖层级后写入忽略跳过（负样本）修改 <新内容>替换后重新请求暂缓保留到下次复盘确认根因L2踩坑根因确认修正根因 <新>替换根因后继续

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冲突检测与解决#

写入前搜索现有规则：矛盾→用户选择保留哪个；重复→合并；层级冲突→建议升级。

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安全边界#

永远不能进化写入：安全约束、系统规则、核心身份、其他Bot专属规则。 内容限制：每条≤100字，不含代码/敏感信息。

诚实边界#

1. 不是真学习（写规则不是改权重），规则越多边际效益递减
2. 噪音无法完全消除，需定期清理
3. 冲突可能漏检（依赖文本搜索）
4. L3风险最高，务必双重确认
5. 过度进化→审批疲劳→质量下降
6. L1/L3效果只能靠主观感受
7. 语义模糊依赖用户澄清
8. 根因分析可能错误

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回答工作流#

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Step 1: 识别 → 扫描关键词/踩坑指标/复盘触发
Step 2: 提炼 → 去触发词，评估层级(L1/L2/L3)，噪音过滤
Step 3: 请求审批 → 弹出卡片，L3双重确认
Step 4: 冲突检测 → 搜索现有规则
Step 5: 执行写入 → L2需Darwin评分，L3通知所有Bot
Step 6: Git提交 → "🧬 L<n>进化: <摘要>"
Step 7: 日志记录 → evolution-log.md + 计数器更新

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版本：v2.1.0 | 作者：Shike | MIT-0