| name | recursive-self-improvement |
| description | 递归自我改进系统，能够自动检测错误并修复，或持续优化和重构。包含修复模式和优化模式，支持并发执行、自动化测试、性能监控、智能调度、自适应学习、错误预测和异常恢复。用于需要持续自我优化的系统。 |
递归自我改进系统
核心模式
系统有两种基本工作模式，根据系统状态自动切换：
1. 修复模式 (REPAIRING)
触发条件： 检测到错误或异常
工作流程：
- 错误识别（类型/位置/影响）
- 根因分析
- 修复方案设计
- 代码/逻辑变更
- 单元测试
- 集成测试
- 验证通过？→ 是则标记已修复，否则回到步骤1
系统状态： REPAIRING → REPAIRED → STABLE
2. 优化模式 (OPTIMIZING)
触发条件： 系统稳定运行，无错误超过 N 轮
工作流程：
- 性能指标收集
- 代码复杂度分析
- 重构方案设计
- 迁移计划
- 分步实施
- 回归测试
- 指标对比
- 是否有提升？→ 是则标记已优化，否则保留原样
系统状态： OPTIMIZING → OPTIMIZED → STABLE
状态标记
INITIAL: 初始状态REPAIRING: 修复模式中OPTIMIZING: 优化模式中STABLE: 稳定运行ERROR: 检测到错误OPTIMIZED: 已优化完成
并发执行引擎
系统支持多任务并发执行：
任务池 → 智能调度 → 并发执行 → 结果收集
调度策略：
- 基于任务复杂度
- 考虑历史成功率
- 预测执行时间
- 动态调整并发数
默认配置：
自动化测试框架
系统内置测试框架：
测试类型：
- 单元测试：验证单个功能
- 集成测试：验证模块间交互
- 性能测试：验证性能指标
测试覆盖率：
性能监控仪表盘
实时监控以下指标：
系统状态：
性能指标：
- 并发任务数
- 平均执行时间
- 吞吐量（任务/分钟）
- CPU 使用率
- 内存使用率
智能任务调度器
基于历史数据和预测的智能调度：
优先级计算：
- 任务复杂度评估
- 历史成功率分析
- 最近性能趋势
- 截止时间紧迫性
调度策略：
- 高优先级任务优先执行
- 同优先级任务 FIFO
- 动态调整资源分配
自适应学习引擎
从执行中学习，持续优化：
学习内容：
预测能力：
错误预测系统
提前识别潜在错误：
预测维度：
预测阈值：
- 低置信度：60%
- 中置信度：80%
- 高置信度：90%
异常恢复系统
智能错误处理和恢复：
内置策略：
TIMEOUT: 重试 + 指数退避MEMORY_ERROR: 并行化处理CONCURRENCY_LIMIT: 动态调整并发数
恢复流程：
- 错误检测
- 策略匹配
- 执行恢复
- 验证结果
运行记录格式
每次运行记录使用标准格式：
{
"timestamp": "2026-02-05T21:55:00Z",
"mode": "REPAIRING | OPTIMIZING | STABLE",
"action": "fix | refactor | validate | monitor",
"previous_state": "状态名称",
"current_state": "状态名称",
"details": "详细描述",
"results": {
"key1": true/false,
"key2": "value"
}
}
版本管理
系统自动管理版本：
版本格式： vN.M
升级规则：
- v1.0: 基础框架
- v2.0: 添加并发、测试、监控
- v3.0: 添加智能调度、学习引擎、错误预测
- v4.0: 添加恢复系统、完整生态
升级条件：
- 完成 N 轮优化
- 累计改进 10+ 项
- 持续稳定运行 24 小时
使用建议
何时使用：
- 需要持续改进的复杂系统
- 有明确性能指标的项目
- 需要自动化测试和验证的流程
- 多模块并行处理的任务
最佳实践：
- 初始化时定义明确的性能基线
- 每次优化后进行回归测试
- 定期检查错误预测和建议
- 保留优化历史用于分析
配置参数
可在配置文件中调整：
{
"optimization": {
"min_stable_rounds": 3,
"max_concurrent_tasks": 8,
"timeout_seconds": 5
},
"testing": {
"target_coverage": 80,
"critical_coverage": 100
},
"monitoring": {
"metrics_interval": 60,
"alert_thresholds": {
"cpu": 80,
"memory": 90
}
}
}
资源
