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技能进化执行器。当需要分析脚本使用效果、识别优化机会、自动改进现有技能、或记录学习模式时使用。提供检测→优化→验证三层进化，支持 hooks 自动触发。
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Basado en la clasificación ocupacional SOC
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| name | skill-evolution |
| description | 技能进化执行器。当需要分析脚本使用效果、识别优化机会、自动改进现有技能、或记录学习模式时使用。提供检测→优化→验证三层进化，支持 hooks 自动触发。 |
┌─────────────────────────────────────────┐
│ Layer 1: 自我检测 (Self-Detection) │
│ 分析使用日志，识别优化机会 │
│ evolution-analyzer.py │
├─────────────────────────────────────────┤
│ Layer 2: 自我优化 (Self-Optimization) │
│ 生成改进方案，更新脚本/技能 │
│ skill-evolver.sh │
├─────────────────────────────────────────┤
│ Layer 3: 自我验证 (Self-Validation) │
│ 测试改进，确保不破坏功能 │
│ evolution-validator.py │
└─────────────────────────────────────────┘
记录技能改进：
<!-- Evolution: 2024-01-15 | source: my-project | author: @aiden -->
## 新发现的模式
...
修复错误建议：
<!-- Correction: 2024-01-15 | was: [错误建议] | reason: [原因] -->
## 修正后的内容
...
安装 hooks 实现自动进化：
# 复制 hooks 到项目
cp -r hooks/ .claude/hooks/
| Hook | 触发时机 | 功能 |
|---|---|---|
pre-tool.sh | 工具使用前 | 检测上下文，加载相关技能 |
post-bash.sh | Bash 失败后 | 检测错误，建议修复 |
session-end.sh | 会话结束 | 提示记录学习 |
# 生成分析报告
./scripts/evolution-analyzer.py
# 简洁输出
./scripts/evolution-analyzer.py --brief
# 输出: ✅ evolution: 10/10 scripts optimized
手动触发（当前）：
# 分析脚本使用情况
./scripts/evolution-analyzer.py --report
# 执行优化（需确认）
./scripts/skill-evolver.sh --dry-run
# 验证改进
./scripts/evolution-validator.py
自动触发（配置 hooks 后）：
| 指标 | 计算方式 | 目标 |
|---|---|---|
| Token节省率 | (原始命令token - 脚本输出token) / 原始 | >60% |
| 执行成功率 | 成功次数 / 总调用次数 | >95% |
| 平均响应时间 | 从调用到返回的时间 | <3s |
| 脚本覆盖率 | 有脚本的任务 / 所有任务 | >70% |
当技能建议导致错误时：
用户遵循技能建议 → 代码失败 → 识别技能错误
↓
立即纠正技能内容
↓
添加纠正标记，记录修正
script-advisor: 执行时优先使用脚本（运行时优化）
↓ 提供使用数据
skill-evolution: 分析并改进脚本（离线优化）
↓ 更新脚本
script-advisor: 使用改进后的脚本
当用户说：
自动执行：
./scripts/evolution-analyzer.py --brief
然后根据报告建议优化方案。
详细实现见 references/IMPLEMENTATION.md
Hooks 配置见 hooks/
模板文件见 templates/