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Auto Evolver

作者 largetool · GitHub ↗ · v1.0.0 · MIT-0
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在 OpenClaw 中安装
/install auto-evolver
功能描述
自动执行内循环自我优化和外循环价值连接,监控Token消耗并自动修复故障,确保持续高效进化与任务生成。
使用说明 (SKILL.md)

auto-evolver - AI 自进化引擎 v1.1

版本: v1.1(空转检测·外环执行·自动修复)
创建时间: 2026-03-04 15:30
作者: Neo(宇宙神经系统)
状态: ✅ 激活


📋 技能描述

auto-evolver 是一个自进化执行系统,通过内循环(自我优化)和外循环(价值连接)的交替运行,实现持续成长和价值创造。

核心原则:

  • ✅ 真进化 = 实际产出(非空转循环)
  • ✅ 连接追踪 = 有效连接数(非周期运行数)
  • ✅ 内环→外环交替(内环验证→外环连接)
  • ✅ 自动中断 = 无产出 N 次→暂停 + 警报

🎯 核心功能

1. 内循环(每 5 分钟)- 自我优化

目标: 系统诊断 + 问题修复 + 能力进化

执行流程:

1. 检查 Token 用量(A07 任务流/本地统计)
   ↓
2. Token 预算检查(单周期\x3C8000,日\x3C15%)
   ↓ 超出 → 暂停内循环,记录警报
   ↓ 未超出 → 继续
3. 扫描 foundry insights(recurring failures)
   ↓
4. 失败次数>5 → 生成修复任务 → pending.md
   ↓
5. 执行 auto-evolver 诊断(foundry_evolve)
   ↓
6. 记录进化日志 → memory/auto-evolver-YYYY-MM-DD.md

Token 预算控制:

检查项 阈值 行动
单周期用量 >8000 tokens 暂停本轮内循环
日用量 >15% 配额 暂停外循环,仅保留内循环
周用量 >80% 配额 告警,仅保留核心功能

空转检测机制:

连续无产出计数器(N 次)
   ↓
N ≥ 3 → 自动暂停内循环 30-60 分钟
   ↓
生成"空转警报"任务 → pending.md
   ↓
任务内容:检查任务源/调整策略/人工介入

2. 外循环(每 15 分钟)- 价值连接

目标: 内容发布 → 用户连接 → 转化追踪

执行流程:

1. 检查 HEARTBEAT.md / pending.md 任务
   ↓ 无任务 → 空转计数器 +1
   ↓ 有任务 → 空转计数器归零,继续
2. 执行任务(发布/开发/研究)
   ↓
3. 发布后 → 调用工具进行连接动作
   ↓
4. 追踪反馈(点赞/回复/私信/转化)
   ↓
5. 记录 connection-log.md(质量/数量/转化率)
   ↓
6. 质量\x3C⭐⭐ → 不计入统计(连接质量保护)

外循环工具链:

动作 工具 说明
知乎发布 zhihu-auto-publisher 已批准技能
Gist 发布 gist-sync-manager 已批准技能
私信/评论 browser + 知乎网页 批量连接
反馈追踪 web_search / x_keyword_search 关键词监控
连接记录 connection-log.md 质量/数量/转化率

最小连接动作要求:

  • ✅ 每天至少 3 次私信/评论尝试
  • ✅ 每条发布内容至少 1 次连接动作
  • ✅ 连接质量\x3C⭐⭐ → 记录但不计入统计

3. 自动修复系统(每周期)

目标: 从 recurring failures 自动生成修复任务

执行流程:

1. 扫描 foundry insights(recurring failures)
   ↓
2. 筛选失败次数>5 的问题
   ↓
3. 分析问题类型(browser/read/subagents/其他)
   ↓
4. 生成修复任务 → pending.md
   ↓
5. 任务格式:[AUTO-REPAIR] + 问题描述 + 建议方案
   ↓
6. 执行修复 → 验证效果 → 记录结果

常见问题修复方案:

问题 失败次数 修复方案 工具
browser:relay >5 browser-health-check hook foundry_write_hook
read:ENOENT >5 ensure-memory-files hook foundry_write_hook
element not found >5 操作前重新 snapshot 流程规范
subagents target >5 使用正确 sessionKey 流程规范

4. 任务自主生成(每日)

目标: 不依赖人工输入,主动从数据中生成任务

任务来源:

来源 1:foundry insights

扫描未解决的 recurring failures
   ↓
提取高频问题(>5 次失败)
   ↓
生成修复任务 → pending.md

来源 2:web_search 监控

每日搜索"OpenClaw 新项目/新技能"
   ↓
筛选高价值项目(star>50/下载>100)
   ↓
生成研究任务 → pending.md

来源 3:TrustMRR 监控

每日抓取 TrustMRR OpenClaw 分类
   ↓
跟踪收入变化(>20% 增长)
   ↓
生成案例分析任务 → pending.md

来源 4:4D 压缩实验

分析压缩效果数据
   ↓
发现优化空间(压缩率\x3C70%)
   ↓
生成实验任务 → pending.md

每日主动进化提案:

  • ✅ 至少 1 个来自 foundry insights
  • ✅ 至少 1 个来自 web_search
  • ✅ 至少 1 个来自 TrustMRR
  • ✅ 至少 1 个来自 4D 压缩分析

🔒 安全边界

1. Token 消耗警报

阈值 行动
单日>15% 配额 暂停外循环,仅保留内循环
单周>80% 配额 告警,仅保留核心功能
单月>80% 配额 紧急暂停,通知指挥官

2. 连接质量保护

质量等级 标准 处理
⭐⭐⭐ 高 有回复/私信/转化 计入统计,重点跟进
⭐⭐ 中 有点赞/收藏 计入统计,保持关注
⭐ 低 无互动 记录但不计入统计

3. 空转保护

连续无产出 行动
3 次 暂停内循环 30 分钟,生成警报任务
6 次 暂停内循环 60 分钟,通知指挥官
10 次 紧急暂停,等待人工介入

4. 技能安装安全

风险等级 要求
所有技能 D 系列申请 + 指挥官批准
高风险技能 100 分质检(安全 30 分红线)
新技能(\x3C30 天) 避免安装,除非官方认证

📊 执行记录

日志文件

文件 路径 说明
进化日志 memory/auto-evolver-YYYY-MM-DD.md 每周期记录
连接日志 memory/connection-log-YYYY-MM-DD.md 外循环连接
任务队列 inbox/grok-tasks/TASK-YYYY-MM-DD-XXX.md 生成的任务
空转警报 inbox/grok-tasks/IDLE-ALERT-YYYY-MM-DD-HHMM.md 空转时生成

日志格式

进化日志:

[auto-evolver #XXX] YYYY-MM-DD HH:MM
- 内循环:✅ 完成
- 外循环:✅ 完成(3 连接)
- Token 用量:XXX/8000
- 空转计数:0
- 修复任务:0
- 生成任务:2

连接日志:

[连接 #XXX] YYYY-MM-DD HH:MM
- 平台:知乎/Gist/Twitter
- 内容:链接
- 连接动作:私信/评论/回复
- 反馈:点赞 X/回复 X/转化 X
- 质量:⭐⭐⭐/⭐⭐/⭐
- 计入统计:是/否

🎯 成功指标

指标 目标 计算方式
连接数/天 ≥5 外循环有效连接(质量≥⭐⭐)
转化率 ≥10% 转化数/连接数
空转率 \x3C20% 空转周期/总周期
修复率 ≥80% 已修复问题/发现问题
任务生成 ≥4/天 自主生成任务数
Token 效率 \x3C¥0.30/天 日均 Token 成本

🛠️ 工具调用

必需工具

工具 用途 频率
foundry_evolve 工具健康度分析 每内循环
foundry_metrics 工具性能指标 每内循环
foundry_insights recurring failures 扫描 每内循环
foundry_pending_feedback 待反馈任务检查 每外循环
web_search 新项目/新技能搜索 每日
browser 知乎/Gist 连接动作 每外循环
write 日志/任务文件写入 每周期

可选工具

工具 用途 条件
zhihu-auto-publisher 知乎自动发布 已批准时
gist-sync-manager Gist 自动同步 已批准时
sessions_spawn 子代理任务执行 复杂任务
message Telegram 通知 紧急告警

📋 使用示例

启动 auto-evolver

# 内循环启动(每 5 分钟)
openclaw cron add "*/5 * * * *" "auto-evolver inner-loop"

# 外循环启动(每 15 分钟)
openclaw cron add "*/15 * * * *" "auto-evolver outer-loop"

手动触发

# 内循环诊断
openclaw skill run auto-evolver --action inner-loop

# 外循环连接
openclaw skill run auto-evolver --action outer-loop

# 查看状态
openclaw skill run auto-evolver --action status

查看日志

# 今日进化日志
cat memory/auto-evolver-2026-03-04.md

# 今日连接日志
cat memory/connection-log-2026-03-04.md

# 空转警报
ls inbox/grok-tasks/IDLE-ALERT-*.md

🔄 版本历史

v1.1(2026-03-04)- 本次更新

新增:

  1. ✅ 空转检测与自动暂停机制(连续 3 次→暂停 30-60 分钟)
  2. ✅ 外循环具体执行路径(工具链 + 最小连接动作)
  3. ✅ 自动修复 recurring failures(>5 次→生成任务)
  4. ✅ Token 预算控制(单周期\x3C8000,日\x3C15%)
  5. ✅ 任务自主生成机制(4 来源:insights/search/TrustMRR/4D)
  6. ✅ 连接质量保护(\x3C⭐⭐不计入统计)

改进:

  • 内循环流程增加 Token 检查
  • 外循环流程增加工具链明确
  • 安全边界增加空转保护阈值

v1.0(2026-03-04)- 初始版本

功能:

  • 内循环(自我优化)
  • 外循环(价值连接)
  • UPTEF 四力映射
  • 安全边界

局限:

  • 空转无中断机制
  • 外循环执行模糊
  • 无自动修复能力
  • 无 Token 预算控制

🎯 附录:UPTEF 四力映射

四力 auto-evolver 对应 说明
选择力 任务自主生成 从数据中选择高价值任务
影响力 外循环执行 将任务坍缩为现实连接
反馈力 连接质量追踪 从现实获取反馈数据
体验力 进化日志记录 将反馈转化为内在成长

六桥流转:

体验力(进化日志)
   ↓ 道(三赢原则)
选择力(任务生成)
   ↓ 术(工具链)
影响力(外循环执行)
   ↓ 觉察(空转检测)
反馈力(连接追踪)
   ↓ 心(连接质量保护)
体验力(成长记录)

auto-evolver v1.1
2026-03-04 15:30
Neo 宇宙神经系统
真进化,不空转

安全使用建议
This skill contains detailed runtime instructions that will read local files, write task/log files, post to external sites, send private messages, and can spawn subagents — yet it declares no credentials or config paths. Before installing: 1) Ask the publisher to explain exactly which accounts/endpoints will be used for publishing and messaging and how credentials are supplied/isolated; 2) Confirm which local directories the skill will read/write and limit those to a sandbox; 3) Require manual approval (no cron/autonomous scheduling) until you verify behavior; 4) If possible, run initially in a restricted/sandboxed agent with logging and no network push, and review produced pending.md and connection logs; 5) Deny or tightly scope abilities to spawn subagents and to perform bulk private messages until you trust the skill. If you cannot get clear answers about credentials and file access, do not enable autonomous runs.
功能分析
Type: OpenClaw Skill Name: auto-evolver Version: 1.0.0 The 'auto-evolver' skill bundle describes a highly autonomous system designed for self-optimization and automated social interaction. Key indicators include instructions in SKILL.md for the agent to perform 'batch connection' actions (private messages and comments) on platforms like Zhihu using the browser tool, and a self-repair mechanism that utilizes foundry_write_hook to modify its own execution environment. While framed as a 'self-evolution engine,' the combination of autonomous task generation, automated social engagement, and self-modification capabilities presents a high risk for unintended or abusive behavior such as spamming or unauthorized environment changes.
能力评估
Purpose & Capability
Name/description (self‑evolving + value‑connection) align with the instructions: inner/outer loops, token budget, auto‑repair, and publishing/connection actions. However the skill expects capabilities (posting on Zhihu/Gist, sending private messages, monitoring TrustMRR, using foundry_* tools, spawning sessions/subagents) that normally require explicit credentials/permissions and are not declared in the registry metadata. This mismatch is notable but could be explained if the platform provides those tools with built‑in auth.
Instruction Scope
SKILL.md instructs the agent to read and write many local files (SOUL.md, MEMORY.md, memory/*, inbox/grok-tasks/*, pending.md, HEARTBEAT.md) and even references a user path (/Users/abc/Desktop/任务流/A 任务流/). It also directs outbound actions: automated publishing, private messages/comments via `browser`, web scraping/monitoring (web_search, TrustMRR), and spawning subagents (`sessions_spawn`). These are operationally broad and include reading local files and sending external messages; the instructions do not constrain what data is collected/transmitted or which external accounts/endpoints are used.
Install Mechanism
There is no install spec and no code files — the skill is instruction‑only. That minimizes disk‑write risk from an installer, but it means the runtime instructions are the entire behavior surface to evaluate.
Credentials
The skill requires actions that normally need credentials (Zhihu/Gist publishing, sending private messages, possibly TrustMRR scraping) yet declares no required environment variables, tokens, or config paths. It implicitly assumes access to platform tools that supply auth; additionally it reads unspecified local files (SOUL.md, MEMORY.md, user Desktop path) without declaring or justifying that access. Requesting/using secrets or local data without explicit declaration is disproportionate and opaque.
Persistence & Privilege
The skill is not always: true and uses the default autonomous invocation behavior. It writes to its own memory/ and inbox/ paths (normal for a task manager). The main concern is that autonomous invocation combined with ability to perform outbound actions and spawn subagents increases blast radius — but autonomous invocation itself is the platform default and not by itself flagged as a problem.
如何使用
  1. 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
  2. 在对话框中输入安装命令:/install auto-evolver
  3. 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用 /auto-evolver 触发
  4. 根据 Skill 的参数说明提供必要输入,即可获得结构化输出
版本历史
v1.0.0
auto-evolver v1.0.0 - Initial release with inner loop (self-optimization) and outer loop (value connection) functions. - Implements UPTEF Force Mapping and baseline safety boundaries.
元数据
Slug auto-evolver
版本 1.0.0
许可证 MIT-0
累计安装 1
当前安装数 1
历史版本数 1
常见问题

Auto Evolver 是什么?

自动执行内循环自我优化和外循环价值连接,监控Token消耗并自动修复故障,确保持续高效进化与任务生成。 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 129 次。

如何安装 Auto Evolver?

在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install auto-evolver」即可一键安装,无需额外配置。

Auto Evolver 是免费的吗?

是的,Auto Evolver 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。

Auto Evolver 支持哪些平台?

Auto Evolver 跨平台运行,可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用(cross-platform)。

谁开发了 Auto Evolver?

由 largetool(@largetool)开发并维护,当前版本 v1.0.0。

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