mdt-self-evolution

name	mdt-self-evolution
description	持续复盘 MDT 会诊事件，自动识别流程瓶颈/冲突热点/专家失衡，并生成可执行优化任务（backlog），驱动前后端与多agent配置持续进化。

MDT Self-Evolution Skill

触发场景

• 用户说“继续优化/自我进化/持续迭代 MDT”
• 新增了专家、流程或可视化能力后，需要评估效果
• 会诊轮次增加，想知道哪里最该优化

输入数据

• mdt.db 中的 mdt_events
• （可选）cases 与冲突图接口输出

输出产物

• backend/evolution/evolution-backlog.json
• backend/evolution/evolution-report.md

评估维度（默认）

1. 讨论覆盖度：每轮是否有足够专家参与
2. 冲突密度：support/oppose 比例与冲突集中主题
3. 收敛效率：从讨论到 consensus_updated 的事件步数
4. 角色均衡：是否有专家长期缺席/过载
5. 可视化可读性：事件是否带足够结构字段（target, stance, evidence）

迭代规则

• 优先修“高影响+低成本”任务
• 每次最多推进 3 个 backlog 项，避免无限扩张
• 每完成一项，回写状态为 done 并记录 commit

建议工作流

1. 跑 python backend/evolution/evolution_loop.py
2. 读 evolution-report.md
3. 选 Top3 backlog 落地
4. 完成后再跑一轮，对比指标变化