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