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专门用于在对话结束时，根据用户反馈和对话内容总结优化并迭代现有 Skills 的核心工具。它通过吸取对话中的“精华”（如成功的解决方案、失败的教训、特定的代码规范）来持续演进 Skills 库。
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基于 SOC 职业分类
Use when drafting, restructuring, or polishing Chinese NSFC proposals (2026 template), especially when strict section-by-section gating, hypothesis-objective-content-problem consistency, literature verification via paper-search MCP, and anti-AI Chinese academic writing constraints are required. 触发词：国自然、国家自然科学基金、基金申请书、科研申请、NSFC、标书、本子、面上项目、青年基金。
Universal assistant for writing high-impact academic literature reviews (Nature/Cell/Lancet level). Supports real-time Zotero integration, outline persistence, and multi-mode reference management. Use when writing a comprehensive review article requiring systematic search, synthesis, and citation management. 触发词：写综述、文献综述、综述写作、literature review、review article、改综述、完善综述、继续写综述、improve review。
用于从零撰写或润色符合Nature/Science/Cell标准的SCI研究论文（Article类型），适用于多学科。触发词：写论文、SCI论文、学术写作、科研写作、论文润色、研究论文、学术投稿、投稿、润色论文、polish paper、write SCI paper、academic writing、draft paper、manuscript writing。路由说明：退稿/返修改主稿→用revise-sci；只写审稿意见回复→用reviewer-response-sci；独立成稿的纯语言润色（拿到别人写好的整稿只改语言、不进本管道）→用polish-sci，本技能的润色仅指管道内 Phase 10 对自写稿的润色；综述/文献综述→用review-writing。本技能侧重写新稿与自写稿润色，Phase 13B含内部初步退稿自查但不出回复包也不出修订稿docx。
用于SCI审稿意见逐条回复的全流程技能，适用于期刊大修/小修阶段，只出回复包（HTML），不改主稿。触发词：审稿意见回复、回复审稿人、回复reviewer、response letter、回复信、rebuttal、逐条回复、Response to Reviewer、revise and resubmit、R&R、reviewer comments。路由说明：与revise-sci区分，本技能只出回复包不改主稿，需同时改主稿并出修订稿docx请用revise-sci；与reviewer-simulator区分，本技能针对已收到的意见写回复，后者是模拟生成审稿意见。
退稿/返修全管道，同时出逐条回复信+修改后正文docx+Patch修订。触发词：改稿、修改稿子、修订正文、退稿改进、返修、revise manuscript、major revision、minor revision、revise and resubmit、point-by-point response、revised manuscript。路由说明：与reviewer-response-sci区分，本技能同时改主稿+出回复包，后者只出回复不改稿；与gsw区分，gsw写新稿，本技能专处理已有稿子的审稿意见驱动修改。
用于将SCI论文材料转化为中文博士或硕士学位论文草稿，执行严格的章节结构、原子化Markdown工作流、门禁检查和版本回滚。当用户提到博士论文、硕士论文、学位论文、毕业论文、SCI转论文、doctoral thesis、master thesis、dissertation 时优先调用。
| name | Skill Evolution Manager |
| description | 专门用于在对话结束时，根据用户反馈和对话内容总结优化并迭代现有 Skills 的核心工具。它通过吸取对话中的“精华”（如成功的解决方案、失败的教训、特定的代码规范）来持续演进 Skills 库。 |
| license | MIT |
| github_url | https://github.com/KKKKhazix/Khazix-Skills |
| github_hash | 4b8ca7a57407fc764211a7a7bbea9640734bbee8 |
| updated_at | "2026-01-27T16:43:37.776Z" |
这是整个 AI 技能系统的“进化中枢”。它不仅负责优化单个 Skill，还负责跨 Skill 的经验复盘和沉淀。
evolution.json）。SKILL.md，确保持久化且不被版本更新覆盖。Trigger:
/evolve当用户触发复盘时，Agent 必须执行：
yt-dlp 或 baoyu-comic）。{
"preferences": ["用户希望下载默认静音"],
"fixes": ["Windows 下 ffmpeg 路径需转义"],
"custom_prompts": "在执行前总是先打印预估耗时"
}
Agent 调用 scripts/merge_evolution.py，将上述 JSON 增量写入目标 Skill 的 evolution.json 文件中。
python scripts/merge_evolution.py <skill_path> <json_string>Agent 调用 scripts/smart_stitch.py，将 evolution.json 的内容转化为 Markdown 并追加到 SKILL.md 末尾。
python scripts/smart_stitch.py <skill_path>当 skill-manager 更新了某个 Skill 后，Agent 应主动运行 smart_stitch.py，将之前保存的经验“重新缝合”到新版文档中。
scripts/merge_evolution.py: 增量合并工具。负责读取旧 JSON，去重合并新 List，保存。scripts/smart_stitch.py: 文档生成工具。负责读取 JSON，在 SKILL.md 末尾生成或更新 ## User-Learned Best Practices & Constraints 章节。scripts/align_all.py: 全量对齐工具。一键遍历所有 Skill 文件夹，将存在的 evolution.json 经验重新缝合回对应的 SKILL.md。常用于 skill-manager 批量更新后的经验还原。evolution.json 通道进行，这样可以保证在 Skill 升级时经验不丢失。