Cox 编程 - 为您的 AI 编程体验保驾护航。帮助开发团队掌握项目进展、识别开发风险、了解系统健康状态。提供项目进度跟踪、迭代管理（MVP驱动）、任务状态管理、开发假设记录、应用模块监控、测试埋点和异常分析等功能。支持静态网页和交互网页两种方案，适合不同环境和团队规模。网页按迭代分组展示，清晰呈现每个迭代的进度和任务。

2026-03-1645

cox

ewanyuan/cox-coding

Cox Programming - Safeguarding your AI programming experience. Helps development teams grasp project progress, identify development risks, and understand system health status. Provides project progress tracking, iteration management (MVP-driven), task status management, development assumption recording, application module monitoring, test tracing points, and anomaly analysis functions. Supports both static web and interactive web solutions, suitable for different environments and team sizes. Web pages are grouped by iteration, clearly presenting the progress and tasks of each iteration.

2026-03-1645

code-observer

ewanyuan/cox-coding

Code debugging assistant, helps you see how code runs. When you say "I want to see why this function is so slow", "code errors during execution, don't know where the problem is", "business logic too complex, can't clarify execution order", I'll help trace code execution paths, find slow points, locate error causes. When discovering skill optimization points, will ask whether to invoke skill-evolution-driver for optimization

2026-01-2945

skill-evolution-driver

ewanyuan/cox-coding

Helps teams continuously improve skills, automatically discovers skill optimization opportunities (such as missing necessary information, format issues, need version updates, etc.), executes safe update processes (backup, modify, test, restore), ensures skill quality continuously improves with project progress

2026-01-2945

skill-manager

ewanyuan/cox-coding

Provides unified configuration and log storage service for other skills, supporting data sharing and collaboration between skills

2026-01-2945

code-observer

ewanyuan/cox-coding

代码调试智能助手，帮助你看到代码是怎么运行的。当你说"我想看看这个函数为什么会这么慢"、"代码运行到一半就报错了，不知道哪里出问题"、"这个业务逻辑太复杂了，我理不清楚执行顺序"时，我会帮你追踪代码执行路径，找出慢的地方，定位错误原因。在发现技能优化点时，会询问是否调用skill-evolution-driver进行优化

2026-01-2845

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：
1. 监控skill-manager存储的数据，识别技能优化机会
2. 在空闲时提醒用户潜在的优化建议
3. 维护技能优化任务清单
4. 执行技能更新流程（备份、更新、测试、还原）
5. 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

# 检查所有技能
python scripts/check_optimization_opportunities.py

# 检查特定技能
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]  # 任务列表
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

# 还原技能
python scripts/restore_skill.py --backup-file <备份路径> --skill-dir /workspace/projects/skill-name

# 更新任务状态
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

# 更新任务状态
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

优化机会检查工具：见 scripts/check_optimization_opportunities.py（自动扫描skill-manager数据，识别优化机会，过滤已完成的任务）
优化任务管理工具：见 scripts/manage_optimization_tasks.py（优化任务的增删改查）
备份工具：见 scripts/backup_skill.py（备份技能目录）
还原工具：见 scripts/restore_skill.py（从备份还原技能）
版本管理：见 scripts/update_version.py（更新版本号）
优化指南：见 references/optimization_guide.md（优化类型、测试标准、最佳实践）

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