meta-self-evolution-metrics（蒸馏超越型元技能）

由 model-distillation 从教师技能 self-evolution-metrics 蒸馏并增强生成。 生成时间：2026-07-23 08:26:00 ｜ 蒸馏机制：跨模型蒸馏（见 meta-evolver 北极星策略）

来源能力签名（教师）

• 标题层级：self-evolution-metrics（持续自我进化度量）, 何时使用, 工作流, 用法, 集成（超越盲飞）, 已知限制, 自进化学习系统（越用越好用、越用越高效）, 记忆文件
• 显性工作流步骤（3 步）：
  1. 加载（load）：读取 meta-evolver 的 evolver_patterns.json（封闭/已知缺口/历史动作）。
  2. 度量（evaluate）：算覆盖度、停滞、漂移，给出推荐动作。
  3. 建议（recommend）：饱和→selfpatch 扩展矩阵；停滞→聚焦 Top 缺口；健康→继续。

增强点（超越教师）

1. 可靠自验证：每步产出后用 reason-verify 做命题一致性/事实锚定校验，reliability<0.8 即回退重做。
2. 自我反思闭环：执行后写入 self-reflection-loop，沉淀失败模式到 learner。
3. 整合进 super-agent：作为节点接入「感知→规划→执行→自验证→反思→记忆」超级智能体闭环，可被长程任务编排。
4. 对抗验证蒸馏质量：对蒸馏出的关键决策规则做反例测试，防止只学到表面话术。
5. 持续自进化：注入 learner，纳入 meta-evolver 的 sense/plan/record 闭环，跨会话越用越强。

教师 vs 学生 对比

使用

直接调用本技能完成「self-evolution-metrics」领域的任务；本技能在教师能力之上叠加自验证与反思，输出更可靠、可追溯。

已知限制（来自教师蒸馏 + 元进化补充）

• • 覆盖度基于 evolver_patterns 的 closed/open 记账，若记忆被手动改会失真。
• 停滞检测用近期 history 窗口（默认 5），长周期健康波动可能误报。
• 未做跨会话时间序列趋势图（可按 memory-cross-engine 扩展历史回溯）。

自进化学习系统（越用越好用、越用越高效）

本技能内置通用学习模块 scripts/learner.py。每次使用后自动复盘、积累经验，逐步提升输出质量与执行效率，无需人工维护。

记忆文件

learned_patterns.json（位于本技能目录）记录：操作总数、各能力使用频次、错误模式、用户偏好、改进建议。

使用后请调用（Bash）

# 记录一次成功使用（--capability 填本次主要能力名，如「简历优化」「比价」）
python scripts/learner.py record <本技能目录> --capability 简历优化
# 记录一次失败/异常
python scripts/learner.py record <本技能目录> --capability 简历优化 --fail --error 格式识别失败 --note "用户上传了非标准文件"
# 记录用户偏好（下次直接使用）
python scripts/learner.py prefer <本技能目录> --key 输出语言 --val 中文
# 查看累计洞察（高频能力 / 反复错误）
python scripts/learner.py insight <本技能目录>
# 自动复盘（错误≥3次 或 操作≥10次 时给出改进建议）
python scripts/learner.py reflect <本技能目录>

迭代规则

• 错误累计 ≥3 次 → 主动增加预检/兜底步骤，并将经验回写本 SKILL.md。
• 操作数 ≥10 次 → 分析高频能力优先打磨示例与质量，低频能力评估精简或合并。
• 重要用户偏好 → 写入 learned_patterns.json，下次调用直接采用，减少重复询问。

越用越懂你：第一次用是通用能力，第十次用已沉淀为你专属的最佳实践。

• 蒸馏不保证覆盖教师全部隐式知识，首次使用需对照教师原技能核验关键决策。