超级自我优化智能体 / Super Self-Improving Agent

基于原有self-improving的增强版，增加多模态记忆、元学习、置信度校准等功能。

Enhanced version with multi-modal memory, meta-learning, confidence calibration and more.

🆕 相比原版新增功能

1. 多模态记忆 / Multi-modal Memory

• 📝 文本偏好 (Text preferences)
• 💻 代码模式 (Code patterns)
• 🎨 风格偏好 (Style preferences)
• 🔧 工具使用习惯 (Tool usage habits)
• 📊 性能指标 (Performance metrics)

2. 反馈循环 / Feedback Loops

• ✋ 显式反馈 (Explicit feedback) - 用户直接纠正
• 👁️ 隐式反馈 (Implicit feedback) - 从行为推断
• 🤖 合成反馈 (Synthetic feedback) - 自我评估

3. 元学习 / Meta-Learning

• 学习如何学习 (Learn how to learn)
• 识别最佳策略 (Identify best strategies)
• 动态调整方法 (Dynamic method adjustment)

4. 置信度校准 / Confidence Calibration

• 预测准确度追踪 (Track prediction accuracy)
• 校准评分 (Calibration score)
• Uncertainty quantification

5. 错误分析 / Error Analysis

• 错误分类 (Error categorization)
• 根因分析 (Root cause analysis)
• 预防模式 (Prevention patterns)

📁 目录结构 / Directory Structure

~/.super-self-improving/
├── memory/
│   ├── hot.md           # 始终加载 (<100行)
│   ├── preferences.md    # 用户偏好
│   ├── patterns.md      # 行为模式
│   └── metrics.md       # 性能指标
├── projects/            # 项目级记忆
├── domains/             # 领域级记忆
├── archive/             # 归档
├── feedback/
│   ├── explicit.md      # 显式反馈
│   ├── implicit.md      # 隐式反馈
│   └── synthetic.md     # 自我评估
├── errors/              # 错误分析
│   ├── categories.md    # 错误分类
│   ├── root_causes.md  # 根因分析
│   └── prevention.md   # 预防模式
└── meta/
    ├── strategy.md      # 学习策略
    ├── calibration.md  # 置信度校准
    └── stats.json      # 统计信息

🔄 工作流程 / Workflow

用户输入 → 意图识别 → 上下文匹配 → 执行 → 反馈收集
                  ↓                        ↓
            记忆检索 ←──────────────── 自我评估
                  ↓
            模式学习 → 策略更新 → 置信度调整

📊 性能指标 / Performance Metrics

追踪以下指标：

🎯 核心机制 / Core Mechanisms

1. 反馈收集 / Feedback Collection

# 收集反馈
def collect_feedback(context):
    explicit = detect_explicit_correction(context)  # 用户直接纠正
    implicit = detect_implicit_feedback(context)    # 行为推断
    synthetic = self_assessment(context)            # 自我评估
    
    return combine_feedback(explicit, implicit, synthetic)

2. 模式识别 / Pattern Recognition

# 识别重复模式
def recognize_patterns(memory, threshold=3):
    # 统计出现频率
    # 识别关联规则
    # 生成模式建议
    return patterns

3. 策略更新 / Strategy Update

# 基于反馈更新策略
def update_strategy(patterns, metrics):
    # 分析什么有效
    # 调整方法
    # 更新置信度
    return updated_strategy

4. 置信度校准 / Confidence Calibration

# 校准置信度
def calibrate(prediction, actual_outcome):
    # 记录预测 vs 实际
    # 计算校准分数
    # 调整未来预测
    return calibrated_confidence

📋 触发条件 / Triggers

显式纠正

• "不对"
• "应该是..."
• "我告诉过你..."
• "我不喜欢..."