达尔文.skill

借鉴 Karpathy autoresearch 的自主实验循环，对 skills 进行持续优化。 核心理念：评估 → 改进 → 实测验证 → 人类确认 → 保留或回滚

设计哲学

autoresearch 的精髓：

1. 单一可编辑资产 — 每次只改一个 SKILL.md
2. 双重评估 — 结构评分（静态分析）+ 效果验证（跑测试看输出）
3. 棘轮机制 — 只保留改进，自动回滚退步
4. 独立评分 — 评分用子agent，避免「自己改自己评」的偏差
5. 人在回路 — 每个skill优化完后暂停，用户确认再继续

与纯结构审查的区别：不只看 SKILL.md 写得规不规范，更看改完后实际跑出来的效果是否更好。

评估 Rubric（8维度，总分100）

结构维度（60分）— 静态分析

效果维度（40分）— 需要实测

评分规则

• 维度1-7：每个维度打 1-10 分，乘以权重得到该维度得分
• 维度8（实测表现）：跑2-3个测试prompt，按输出质量打1-10分
• 总分 = Σ(维度分 × 权重) / 10，满分100
• 改进后总分必须 严格高于 改进前才保留

关于「实测表现」维度

这是与纯结构评分最大的区别。评分方式：

1. 为每个skill设计2-3个典型用户prompt（不是边缘case，是最常见的使用场景）
2. 用子agent执行：一个带skill跑，一个不带skill跑（baseline）
3. 对比输出质量，从以下角度打分：
   • 输出是否完成了用户意图？
   • 相比不带skill的baseline，质量提升明显吗？
   • 有没有skill引入的负面影响（过度冗余、跑偏、格式奇怪）？

如果无法跑子agent（时间/资源限制），可以退化为「干跑验证」：读完skill后模拟一个典型prompt的执行思路，判断流程是否合理。但要在results.tsv中标注 dry_run。

自主优化循环

Phase 0: 初始化

1. 确认优化范围：
   - 全部skills → 扫描 .claude/skills/*/SKILL.md
   - 指定skills → 用户指定列表
2. 创建 git 分支：auto-optimize/YYYYMMDD-HHMM
3. 初始化 results.tsv（如不存在）
4. 读取现有 results.tsv 了解历史优化记录

Phase 0.5: 测试Prompt设计

在评估之前，为每个skill设计测试prompt。这步很关键——没有测试prompt，「实测表现」维度就打不了分。

for each skill:
  1. 读取 SKILL.md，理解它做什么
  2. 设计2-3个测试prompt，覆盖：
     - 最典型的使用场景（happy path）
     - 一个稍复杂或有歧义的场景
  3. 保存到 skill目录/test-prompts.json：
     [
       {"id": 1, "prompt": "用户会说的话", "expected": "期望输出的简短描述"},
       {"id": 2, "prompt": "...", "expected": "..."}
     ]

展示所有测试prompt给用户，确认后再进入评估。测试prompt的质量决定了优化方向是否正确。

Phase 1: 基线评估（Baseline）

for each skill in 优化范围:

  # 结构评分（主agent可以做）
  1. 读取 SKILL.md 全文
  2. 按维度1-7逐项打分（附简短理由）

  # 效果评分（用子agent做，独立于主agent）
  3. 对每个测试prompt，spawn子agent：
     - with_skill: 带着SKILL.md执行测试prompt
     - baseline: 不带skill执行同一prompt
  4. 对比两组输出，打维度8的分

  # 汇总
  5. 计算加权总分
  6. 记录到 results.tsv

如果子agent不可用（超时、环境限制），维度8用干跑验证打分，标注 dry_run。不要因为跑不了测试就跳过这个维度——哪怕是模拟推演也比完全不看效果好。

基线评估完成后，展示评分卡：