作者:mikonos更新於 2026-05-18共 2 個版本 · 最新版本釋出於 2026-02-27self-evolve-agent@clawhub_mikonos/self-evolve-agent
Agent 框架任務自動化工作流編排#Self Improve
據 AlphaMoat 統計,截至 2026-09,Self Evolve 累計下載 3,593 次、獲 3 個星標,在全部 5,078 個 AI 技能中排名第 3,031 位,在「AI 智慧體」分類(969 個)中排名第 613 位。
| 平台 | 累計安裝 | 累計下載 | 星標 | 評論 |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 98 | 3033 | 1 | - |
| SkillHub ↗ | 323 | 3593 | 3 | — |
各平台的計數口徑不同,統計時間不一致。
單次 tick 同步實驗狀態、記錄真實遙測、到期與基線比較，可註冊新實驗後退出。計劃需有指標、期限、停止條件和回滾路徑，觀察無變化時不能造日誌。應使用沙箱，命令、安裝、排程及持久指令、記憶或程式碼變更均先人工審查；經審閱排程獲准前關閉自動化。
資料釋出於 2026-10-27
以下是根據技能文件生成的示例,不代表實際執行結果。
2026-09 起統計方法調整:同名技能按作者分別統計,並覆蓋全部技能。圖中虛線為調整前的月份,與之後的資料不直接比較,也不計算跨越調整的增長。
| 月份 | 累計下載 | 環比 | 星標 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 3593 | — | 3 |
| 2026-08 | 2999 | +6.4% | 3 |
| 2026-07 | 2818 | +14.7% | 3 |
| 2026-06 | 2457 | +10.5% | 1 |
| 2026-05 | 2223 | — | 1 |
| 2026-03 | 1229 | — | 1 |
以下是作者釋出的原始檔案,按純文字顯示,本站未做修改或稽核;其中的連結不可點選,命令請核實後再執行。抓取於 2026-10-23。
--- name: self-evolve-agent description: | Agent 自主进化引擎——让 AI agent 像生物进化一样持续变强。 核心循环：感知差距 → 搜索方案 → 设计实验 → 跑实验 → 选赢家 → 固化 → 下一轮。 使用场景：定期自主进化、能力升级、工作流优化、skill/工具迭代。 关键词：进化, evolution, self-improve, A/B test, 实验。 --- # Self-Evolve — Agent 自主进化引擎
> 生物进化的核心机制：变异 → 选择 → 保留。 > 这个 skill 把同样的机制应用到 agent 自身——不断发现可改进的角度，用实验找到更好的方案，然后永久固化。 ## 这是什么 Self-Evolve 是一个 **meta-skill**——它不解决具体业务问题，而是让 agent 自身变强。 * **和 `self-think` 的边界**：`self-think` 进行反思并发现短板（诊断），`self-evolve` 对短板寻找解法并跑实验验证（治疗）。 * **不是什么**：禁止无目标的空转、禁止为写长篇自省报告而改排版的“伪进化”。（详细约束见: [约束与红线](references/constraints-and-rules.md)） ## 快速使用说明 (Quick Start) ### 触发方式 当被以下情况触发时，请启动 Self-Evolve： 1. **自动触发**：`self-think` 建议进化，或是 cron/HEARTBEAT 定时唤醒。 2. **显式要求**：用户下令“进化一下某个能力”。 ### 执行协议 (The 4-Step Tick) 每次触发此技能，你必须执行一次且仅执行一次“滴答巡航”（Tick Handler），绝不能无视状态机一次性跑完实验全流程。 完整并发状态机制及操作边界，请细读： [执行状态机与四步巡航协议](references/execution-protocol.md) 1. **Step 1: Status Sync** - 扫描 `state.json` 的活跃实验。 2. **Step 2: Record Observations** - 将观察指标降噪后写入相应的 `jsonl` 记录。 3. **Step 3: Evaluate & Solidify** - 将到期限对比基线固化，并清理任务队列。 4. **Step 4: Launch New Experiment** - 如并发额度允许（<10），则寻找新瓶颈，搜索方案，设计实验并在状态机注册 `OBSERVING`。部署要求参考 [模板与输出规范](assets/evolution-report-template.md)。 > 🚨 **注意**：部署新实验并更新状态机锁后，**本轮巡航彻底结束，必须强制停止（Exit对话）**，等待下一次唤醒！ ## 参考结构指南 你需要严格遵照以下文件来展开进化，**严禁凭感觉行事**： * [执行状态机与四步巡航协议](references/execution-protocol.md) - How to run a tick (Step 1 to Step 4). * [约束红线与分级自主权](references/constraints-and-rules.md) - What is NOT allowed (Anti-Pseudo Constraint). * [质量自检 Checklist](references/quality-checklist.md) - Validation for the experimental design and solidification. * [模板与文件规范](assets/evolution-report-template.md) - Data storage paths, YAML format, markdown templates.
將開發過程中的經驗、錯誤與修正記錄為 Markdown 檔案，供日後重用並提升為工作區記憶。
用自然語言描述需求，在本機與遠端技能市場尋找技能並取得推薦。
給 AI agent 用的瀏覽器自動化命令列技能。
將使用者明確糾正與自我檢視整理成分層記憶，並依使用情況升級或封存。
在安裝第三方技能之前，按清單審查來源、許可權與危險模式的技能。
將代理記憶與跨技能狀態整理成具型別與約束的知識圖譜。
規劃 AI 代理主動跟進、工作記憶與回顧流程的工作區設定指南。
指導如何建立與更新有效 Claude 技能的寫作指南。
資料月份:2026-09 · 下載/星標/安裝數聚合自公開技能註冊庫(ClawHub、SkillHub),按月更新。口徑說明見資料方法。