skill-evolution

变异 -> 选择 -> 保留。你没有方向，但用户帮你选方向。

元技能。为其他 skill 提供两条迭代路径：

• 路径A: 定向进化 — 按技能类型选进化方向，精准手术
• 路径B: 吞噬融合 — 从外部吸收逻辑/工具/知识/经验

与 darwin-skill 互补：darwin 做全量评分+自动爬山，evolution 做交互式定向手术+外部吸收。

核心原则

Phase 0: 入口

Step 0.1: 确定目标 skill

若用户已在触发语指明目标（如"进化 tianchuan-audit-perspective"），执行文件存在性校验：

• 在 skills 安装目录下搜索 **/{name}/SKILL.md（不假定固定根路径，适配 WorkBuddy/Codex/Clawdbot 等环境）
• 若找到：确认绝对路径，继续
• 若未找到：提示"未找到 skill：[name]"，列出名称相似的已安装 skill 作为候选

若未指明目标：列出已安装 skill，让用户选择目标。 列出方式：Glob 搜索 skills 安装目录下的 **/SKILL.md，提取每个文件所在目录名（即 skill name）和 frontmatter 中的 description。

Step 0.2: 选择迭代路径

┌────────────────────────────────────────────┐
│ 你想如何迭代 [目标skill]？                  │
│                                             │
│ A. 定向进化 — 按技能类型选方向精准改进      │
│ B. 吞噬融合 — 从外部吸收能力与知识          │
│                                             │
│ (c = 放弃，退出 skill-evolution)             │
└────────────────────────────────────────────┘

所有选择点均提供 c = 放弃/退出 选项，回到 Phase 0.2 或直接退出 skill-evolution。

路径A: 定向进化

Phase A1: 选择技能类型

展示 10 类技能类型。详细定义见 references/evolution-directions.md：

若用户不确定类型：描述目标 skill 功能，由 AI 推荐并请用户确认。

Phase A2: 按类型生成进化方向

读取 references/evolution-directions.md 中该类型对应的进化方向， 每条附带典型症状描述帮用户判断。让用户选择一个方向。

Phase A3: 执行进化

A3.1 备份

执行 references/resources.md 中的回滚备份流程。 备份失败则中止，绝不继续。

A3.2 分析 & 生成改动

1. 读取目标 SKILL.md 全文
2. 针对选择的进化方向，分析弱点
3. 生成 1 个改进方案，展示：
   - 改什么（具体章节/段落）
   - 怎么改（修改前后对比）
   - 为什么（为什么提升该方向）
   - 风险提示（可能副作用）
4. 展示 diff（删除行、新增行）
5. 等待用户确认："应用此改动？(y/n/修改)"
   用户选"修改" -> 根据用户意见调整 -> 重新展示

A3.3 应用 & 测试

改动应用后：
1. 提示用户用真实场景测试
2. 建议 2-3 个测试用例
3. 等待用户反馈测试结果

A3.4 保留 / 回滚 / 重试

用户满意：
  -> 保留改动
  -> git add + commit（若在仓库内）
  -> 记录进化日志到 .skill-backups/{skill-name}/evolution.log
  -> 询问："继续进化其他方向？(y/n/c 放弃)"
     y -> 回到 Phase A2
     n -> 回到 Phase 0.2
     c -> 退出 skill-evolution

用户不满意：
  -> 执行回滚（见 references/resources.md 回滚流程）
  -> 询问："重新进化此方向？(y/n/c 放弃)"
     y -> 回到 A3.2
     n -> 询问："换方向？(y/n/c 放弃)"
        y -> 回到 Phase A2
        n -> 回到 Phase 0.2
        c -> 退出 skill-evolution
     c -> 退出 skill-evolution

路径B: 吞噬融合

Phase B1: 选择吞噬源类型

┌───────────────────────────────────────────┐
│ 从哪吞噬能力？                             │
│                                            │
│ 1. 其他 skill — 逻辑/规则/工具/命令       │
│ 2. 外部文档 — Word/Markdown/PDF/TXT       │
│ 3. 会话经验 — 从本次对话提炼模式           │
│                                            │
│ 选择 1 / 2 / 3                            │
└───────────────────────────────────────────┘

Phase B2: 分析源并提取吞噬候选

B2.1: 吞噬自其他 skill

1. 列出已安装 skill，用户选择源
2. 读取源 SKILL.md
3. 提取可独立复用单元：
   - 工具/命令定义块
   - 逻辑步骤/判断流程
   - 参考资源块
   - 模板/格式定义
4. 排除项：
   - Frontmatter（名称、版本、触发词）
   - 与目标已有逻辑明确冲突的内容（标注原因）
5. 生成候选列表，每项含：
   - 来源段落摘要
   - 融入目标后位置建议
   - 冲突风险提示

B2.2: 吞噬自外部文档

1. 用户提供文档绝对路径
2. 按格式解析：.md(直接), .docx(python-docx), .pdf(pdfplumber/PyMuPDF), .txt(直接)
3. 提取：
   - 按段落/章节拆分
   - 识别表格/清单/准则条款
   - 评估每块对目标 skill 的价值
4. 生成候选列表，每项含：
   - 知识块文本摘要
   - 来源（文件名+位置）
   - 融入后可能增强的维度

B2.3: 吞噬自会话经验

1. 分析本次对话中用户对 skill 输出的纠正
2. 提取用户偏好的输出格式
3. 提取用户补充的专业知识
4. 提炼为可复用模式
5. 生成候选列表

Phase B3: 用户勾选吞噬项

以结构化表格展示：

| # | 来源 | 内容摘要 | 融入章节 | 冲突风险 | 勾选 |
|---|------|---------|---------|---------|:---:|
| 1 | 源A | ...     | Phase 2 | 无      | [ ] |

确认吞噬项数量后："{n}个吞噬项，确认融合？(y/n/cancel)"

Phase B4: 执行吞噬

B4.1 备份

同 A3.1。备份失败硬中止。

B4.2 融合

对每个选中项：
1. 知识块适配目标 skill 风格
2. 标注来源：\x3C!-- 吞噬自: [源] 日期: {today} -->
3. 按建议位置插入
4. 冲突处理：
   - 与已有逻辑矛盾 -> 暂停，展示冲突，用户裁决
   - 重叠内容 -> 自动去重，取更完整版本
5. 生成融合后完整 diff
6. 展示 diff，等确认："应用吞噬？(y/n)"

B4.3 测试 & B4.4 保留/回滚

与 A3.3、A3.4 流程一致。 用户不满意时追问具体原因，据此调整对应吞噬项，重新展示候选列表。

回滚机制

三层防护流程详见 references/resources.md。

Layer 1: 文件级备份
  .skill-backups/{skill}/SKILL.md.{timestamp}
  改动前复制原文件，byte-level 比对验证

Layer 2: Git（若仓库内）
  git stash save "[skill-evolution] backup"
  保留: git add + commit
  回滚: git checkout -- SKILL.md 或 git stash pop

Layer 3: 回滚验证
  回滚后 byte-level 比对原备份 vs 回滚后文件
  不匹配 -> 告警 + 尝试 Layer 1 恢复
  仍不匹配 -> 中止，保留所有备份，请求人工介入

绝对禁止继续的条件：

• 备份文件创建失败
• 备份文件大小 = 0
• Layer 1 + Layer 2 均失败
• 任一触发 -> 硬中止

安全边界

1. 绝不修改用户未指定的 skill
2. Frontmatter 不吞噬、不覆盖、不删除
3. 冲突先裁决，绝不自动选择
4. 备份失败 = 硬中止
5. 回滚失败 = 保留所有备份 + 人工介入
6. 改动超原文件 200% 体积 -> 警告 + 二次确认
7. 单次吞噬最多 {MAX=10} 项

日志产物

.skill-backups/{skill-name}/
  ├── evolution.log     ← 每次进化的方向/改动/结果
  ├── phagocytosis.log  ← 每次吞噬的来源/项/结果
  ├── SKILL.md.{ts}     ← 原始备份
  └── SKILL.md.{ts}.post ← 改动后副本（保留前）

使用示例

用户: "进化 tianchuan-audit-perspective"
AI: 入口 -> 选 A 进化 或 B 吞噬
用户: A
AI: 展示 10 类 -> 让用户选
用户: 2 (领域知识)
AI: 展示 5 个进化方向（深度/精准/边界/可解释/时效性）-> 让用户选
用户: 精准
AI: 备份 -> 分析 -> 生成 diff -> 等确认
...

用户: "吞噬 cli-anything-wps"
AI: 入口 -> 选吞噬源类型
用户: 2 (外部文档)
AI: 请提供文档路径
用户: E:\docs\增值税法2026.pdf
AI: 解析 PDF -> 提取知识块 -> 候选列表 -> 等勾选
...

与 darwin-skill 协作

推荐流程:
darwin-skill 全量评分 -> 找出薄弱维度
skill-evolution 定向进化 -> 精准修复
skill-evolution 吞噬 -> 补充外部知识
darwin-skill 再评分 -> 验证

参考文件

• references/evolution-directions.md — 10 类技能类型及进化方向详情
• references/resources.md — 回滚机制详情、外部文档解析工具、吞噬详细流程