Name: Ai Evolution Engine V2
Author: dagangtj

据 AlphaMoat 统计,截至 2026-09,Ai Evolution Engine V2 累计下载 4,464 次、获 5 个星标,在全部 5,078 个 AI 技能中排名第 2,166 位,在「AI 智能体」分类(969 个)中排名第 413 位。

累计安装

239

累计下载

4,464

星标

全站排名

#2,166

全站前 43% · 「AI 智能体」前 43%

平台	累计安装	累计下载	星标	评论
ClawHub ↗	142	4,188	3	-
SkillHub ↗	239	4,464	5	—

各平台的计数口径不同,统计时间不一致。

这个技能是做什么的

该技能（中文原文）是基于 SEA 循环（感知层→评估层→进化层→验证层→协作层）的 AI 持续成长系统，提供五个模块：node 脚本自我评估（能力清单、性能指标、知识缺口）、学习引擎（ClawHub 技能发现、最佳实践与错误模式学习）、进化机制（更新 MEMORY.md、knowledge/、策略文件并安装新技能）、协作学习（多 Agent 知识共享与团队复盘），以及安全保障（高风险变更需批准、回滚机制、.learnings/EVOLUTION_LOG.md 透明记录）。

资料发布于 2026-10-27

可以用来做什么

新智能体快速上手：先跑 assess.mjs 评估能力，再用 learn.mjs 学习 onboarding
老智能体持续进化：用 evolve.mjs 更新知识库与策略文件
团队协作学习：用 collaborate.mjs 做多 Agent 知识共享与复盘
从成功案例学习最佳实践、从错误模式避免重复犯错
利用进化审查、回滚机制与 EVOLUTION_LOG.md 保证变更安全透明

什么时候用

需要系统性评估 AI 智能体的能力、性能与知识缺口时
希望智能体按计划持续学习技能、更新知识与策略时
多个智能体之间需要共享经验、传承知识、做团队复盘时

示例提示词

以下是根据技能文档生成的示例,不代表实际运行结果。

运行自我评估，列出我当前的能力清单、性能指标和知识缺口

学习 onboarding 主题，并从最近的错误中总结要避免的模式

执行一次进化，但要先审查改动并保留回滚版本，记录到 EVOLUTION_LOG.md

月度数据趋势

累计下载4,464

星标5

2026-09 起统计方法调整:同名技能按作者分别统计,并覆盖全部技能。图中虚线为调整前的月份,与之后的数据不直接比较,也不计算跨越调整的增长。

月份	累计下载	环比	星标
2026-09	4,464	—	5
2026-08	4,117	+2.2%	5
2026-07	4,028	—	5
2026-05	3,562	—	4
2026-03	2,325	—	2

SKILL.md 原文

以下是作者发布的原始文件,按纯文本显示,本站未做修改或审核;其中的链接不可点击,命令请核实后再运行。抓取于 2026-10-23。

2.1 KB · ClawHub v1.0.0

---
name: ai-evolution-engine
description: AI自我进化引擎 - 基于SEA循环(Sense-Evolve-Act)的AI成长系统。自我评估、学习引擎、进化机制、协作学习、安全保障。
homepage: https://github.com/openclaw/ai-evolution-engine
metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🧬","requires":{"bins":["node"]}}}
---

# AI Evolution Engine

AI自我进化引擎 - 让AI持续成长的完整系统。

展开全部(共 106 行)


## 核心架构

基于2026年AI Agent研究（SEA循环）：

```
感知层 (Sense) → 评估层 (Evaluate) → 进化层 (Evolve) → 验证层 (Validate) → 协作层 (Collaborate)
```

## 功能模块

### 1. 自我评估

```bash
node {baseDir}/scripts/assess.mjs
```

评估内容：
- 能力清单（工具、技能、知识）
- 性能指标（成功率、响应时间、成本）
- 知识缺口（缺失的技能、过时的知识）

### 2. 学习引擎

```bash
node {baseDir}/scripts/learn.mjs <topic>
```

学习方式：
- 自动skill发现（ClawHub扫描）
- 最佳实践学习（从成功案例）
- 错误模式识别（避免重复犯错）

### 3. 进化机制

```bash
node {baseDir}/scripts/evolve.mjs
```

进化内容：
- 知识库更新（MEMORY.md、knowledge/）
- 策略优化（AGENTS.md、SOUL.md）
- 工具扩展（安装新skills）

### 4. 协作学习

```bash
node {baseDir}/scripts/collaborate.mjs
```

协作方式：
- 多Agent知识共享
- 经验传承
- 团队复盘

### 5. 安全保障

所有进化操作都经过：
- 进化审查（高风险变更需批准）
- 回滚机制（保留旧版本）
- 透明记录（.learnings/EVOLUTION_LOG.md）

## 使用场景

### 场景1：新AI快速上手
```bash
node scripts/assess.mjs
node scripts/learn.mjs onboarding
```

### 场景2：老AI持续进化
```bash
node scripts/evolve.mjs
```

### 场景3：团队协作学习
```bash
node scripts/collaborate.mjs
```

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## 实现优先级

- P0: 自我评估、错误学习 ✅
- P1: 技能扩展、知识更新 ✅
- P2: 多Agent协作、团队学习 🚧

## 许可

MIT License