| name | skill-evolution-driver |
| description | 帮助团队持续改进技能，自动发现技能优化机会（如缺少必要信息、格式问题、需要更新版本等），执行安全更新流程（备份、修改、测试、还原），确保技能质量随项目推进不断提升 |
| dependency | {"python":[],"system":[]} |
技能进化驱动师
任务目标
- 本 Skill 用于：驱动技能进行自我进化，随着项目过程推进持续优化
- 能力包含：
- 监控skill-manager存储的数据，识别技能优化机会
- 在空闲时提醒用户潜在的优化建议
- 维护技能优化任务清单
- 执行技能更新流程（备份、更新、测试、还原）
- 管理技能版本号
- 触发条件：以下任一情况触发
- 用户直接需求："优化技能"、"改进技能"、"技能需要更新"、"技能升级"、"修复技能问题"
- 自动监控触发：监控到skill-manager存储的技能数据中有待优化的任务（如：status=pending的优化任务、日志中的错误和警告、缺失的必要字段）
- 版本相关："技能版本号需要更新"、"需要记录技能变更"
- 质量相关："技能格式不正确"、"需要检查技能质量"、"技能测试不通过"
优化识别
数据来源
从skill-manager存储的技能数据中分析优化机会：
- 缺失信息：技能配置中缺乏必要字段（如version）
- 格式问题：数据格式不符合规范
- 重复信息：存在冗余或重复的内容
- 使用模式：根据访问频率和方式识别改进点
- 错误日志：从日志中识别常见错误或警告
- 跨技能协作问题：从其他技能的日志中识别对当前技能的依赖问题或改进建议
优化类型
- format_improvement：格式改进
- content_optimization：内容优化
- version_update：版本号更新
- bug_fix：Bug修复
- feature_enhancement：功能增强
进化流程
步骤1：提醒用户
自动监控触发
智能体定期检查 skill-manager 存储的数据，识别优化机会：
检查工具：调用 scripts/check_optimization_opportunities.py
python scripts/check_optimization_opportunities.py
python scripts/check_optimization_opportunities.py --skill-name dev-observability
检查内容：
- 待处理任务：检查 skill-evolution-driver 自身存储的优化任务（status=pending）
- 缺失字段：检查技能配置是否缺少必要字段（如 version、deploy_mode、manual_path）
- 错误日志：检查技能日志中的 ERROR/WARNING/CRITICAL 日志
- 目录问题：检查技能目录结构是否符合规范
提醒格式：
检测到潜在优化机会：
- 技能：skill-name
- 优化类型：format_improvement
- 描述：SKILL.md缺少version字段
- 是否开始优化？（y/n）
用户主动触发
当用户表达以下需求时，直接提醒用户：
- "优化技能"、"改进技能"
- "技能需要更新"、"技能升级"
- "修复技能问题"
- "技能版本号需要更新"
- "技能格式不正确"、"需要检查技能质量"
步骤2：维护任务清单
若用户同意，调用skill-manager存储优化任务：
{
"task_id": "OPT-001",
"skill_name": "skill-name",
"optimization_type": "format_improvement",
"description": "SKILL.md缺少version字段",
"status": "pending",
"feasibility": "pending",
"backup_path": "",
"old_version": "",
"new_version": "",
"test_result": "",
"notes": "",
"created_at": "2024-01-22 12:00:00",
"updated_at": "2024-01-22 12:00:00"
}
存储方式：更新 skill-evolution-driver 在 skill-manager 中的配置
import sys
sys.path.insert(0, '/workspace/projects/skill-manager/scripts')
from skill_manager import SkillStorage
storage = SkillStorage(data_path="/workspace/projects/skill-data.json")
existing_config = storage.get_config("skill-evolution-driver") or {}
existing_config["optimization_tasks"] = [task_dict]
storage.save_config("skill-evolution-driver", existing_config)
步骤3：分析可行性
分析该技能的优化可行性：
可行性评估标准：
- 技能目录结构完整
- SKILL.md格式正确
- 脚本语法正确
- 依赖关系清晰
- 优化内容明确
不可行情况：
- 技能目录不存在或损坏
- SKILL.md格式错误，无法解析
- 优化内容不明确或过于复杂
- 优化可能破坏现有功能
更新任务状态：
- 可行：
feasibility: "feasible"
- 不可行：
feasibility: "not_feasible"，并在notes中说明原因
步骤4：备份技能
调用 scripts/backup_skill.py 备份技能：
python scripts/backup_skill.py --skill-dir /workspace/projects/skill-name
备份文件格式：skill-name.backup.<timestamp>.skill
更新任务：
backup_path: "/workspace/projects/skill-name.backup.<timestamp>.skill"
步骤5：更新技能
执行具体的优化操作，并更新版本号：
- 执行优化：根据优化类型修改技能内容
- 更新版本号：调用
scripts/update_version.py
python scripts/update_version.py --skill-dir /workspace/projects/skill-name --type patch
版本号类型：
patch：修订版本（v1.0.0 -> v1.0.1）minor：次版本（v1.0.0 -> v1.1.0）major：主版本（v1.0.0 -> v2.0.0）
更新任务：
old_version: "v1.0.0"new_version: "v1.0.1"
步骤6：进行测试
对更新后的技能进行测试验证：
测试内容：
- SKILL.md格式验证（YAML前言区）
- 脚本语法检查（Python语法）
- 目录结构验证（符合固定结构）
- 依赖完整性检查（dependency字段）
测试脚本：
python scripts/backup_skill.py --validate-only --skill-dir /workspace/projects/skill-name
步骤7：处理测试结果
测试不通过：
- 调用
scripts/restore_skill.py 还原技能
- 使用
manage_optimization_tasks.py 更新任务状态
python scripts/restore_skill.py --backup-file <备份路径> --skill-dir /workspace/projects/skill-name
python scripts/manage_optimization_tasks.py update \
--task-id OPT-001 \
--status failed \
--test-result failed \
--notes "测试失败：SKILL.md格式错误"
测试通过：
- 使用
manage_optimization_tasks.py 更新任务状态
- 打包新的.skill文件
- 告知用户更新内容
- 提醒用户重新加载技能
python scripts/manage_optimization_tasks.py update \
--task-id OPT-001 \
--status completed \
--test-result passed \
--notes "优化成功：已添加version字段" \
--new-version v1.0.1 \
--backup-path /workspace/projects/skill-name.backup.20260122120000.skill
重要：必须更新任务状态为 completed，避免下次检查时重复提醒相同的优化机会。
步骤8：通知用户
根据测试结果通知用户：
测试通过：
✓ 技能优化成功
- 技能：skill-name
- 版本：v1.0.0 -> v1.0.1
- 更新内容：添加version字段
- 备份：skill-name.backup.<timestamp>.skill
请重新加载AI交互界面以使用更新后的技能。
测试不通过：
✗ 技能优化失败
- 技能：skill-name
- 原因：测试失败
- 详情：SKILL.md格式错误
- 技能已还原
核心功能说明
智能体可处理的功能
- 监控skill-manager数据，识别优化机会
- 在空闲时提醒用户优化建议
- 维护技能优化任务清单
- 分析优化可行性
- 执行优化操作
- 进行测试验证
- 处理测试结果
- 通知用户
脚本实现的功能
- 检查优化机会：
scripts/check_optimization_opportunities.py 扫描skill-manager数据，自动识别优化机会（过滤已完成的任务）
- 管理优化任务：
scripts/manage_optimization_tasks.py 提供优化任务的增删改查功能（add/update/list）
- 备份技能：
scripts/backup_skill.py 备份整个skill目录
- 还原技能：
scripts/restore_skill.py 从备份还原技能
- 更新版本号：
scripts/update_version.py 增加SKILL.md中的version字段
- 测试验证：
scripts/backup_skill.py --validate-only 验证技能格式
资源索引
注意事项
- 优化前必须备份技能
- 优化过程中保持task状态同步更新
- 测试不通过必须还原技能
- 版本号遵循语义化版本规范
- 重大变更需用户明确确认
- 优化完成后必须更新任务状态为
completed，避免重复提醒
- 优化后需提醒用户重新加载技能
最佳实践
- 定期监控skill-manager数据，识别优化机会
- 优先处理高价值、低风险的优化
- 优化前充分分析可行性
- 保持详细的优化日志
- 定期清理过期的备份文件
- 向用户提供清晰的优化说明
使用示例
示例1：添加version字段
检测到skill-name的SKILL.md缺少version字段。
- 提醒用户
- 用户同意后，创建优化任务
- 分析可行性：可行
- 备份技能：skill-name.backup.20240122120000.skill
- 更新SKILL.md，添加version: v1.0.0
- 测试验证：通过
- 更新任务状态：completed
- 通知用户：优化成功
示例2：格式改进
检测到skill-name的SKILL.md格式不符合规范。
- 提醒用户
- 用户同意后，创建优化任务
- 分析可行性：可行
- 备份技能
- 修正SKILL.md格式
- 测试验证：通过
- 更新任务状态：completed
- 通知用户：优化成功
示例3：不可行的优化
检测到skill-name的优化内容过于复杂。
- 提醒用户
- 用户同意后，创建优化任务
- 分析可行性：不可行
- 更新任务状态：failed
- 更新备注：优化内容过于复杂，需要人工介入
- 通知用户：优化不可行，需人工处理
