技能自进化注入器（skill-self-improve）
为什么需要
技能一旦发布就「定型」了，不会随使用变好。本技能把一套通用自进化学习系统 注入到任意技能里，使其：
- 📊 记录每次使用的成败、能力分布、错误模式
- 🧠 记住用户偏好，下次直接采用，减少重复询问
- 🔁 自动复盘：错误≥3次给改进建议，操作≥10次做高频/低频优化
- 📈 越用越懂用户，从「通用能力」沉淀为「专属最佳实践」
套件内容（本技能自带，自包含）
| 文件 | 作用 |
|---|---|
scripts/learner.py |
通用学习模块：init/record/prefer/insight/reflect |
scripts/section.md |
追加到目标 SKILL.md 的「自进化学习系统」章节文案 |
scripts/inject_self_improve.py |
批量注入器（幂等，已拥有的技能自动跳过） |
用法
1. 给单个技能注入
把本技能的 scripts/learner.py 与 scripts/section.md 复制到目标技能目录，
并在目标 SKILL.md 末尾追加 section.md 内容；同时初始化 learned_patterns.json：
python <本技能>/scripts/inject_self_improve.py
inject_self_improve.py 内置了需要注入的技能名单。若要临时给某个技能加，
直接调用 learner.py 的 init 即可：
python learner.py init <目标技能目录>
2. 使用技能时（技能内部 / 智能体调用）
# 记录一次成功使用
python learner.py record <技能目录> --capability 简历优化
# 记录失败
python learner.py record <技能目录> --capability 简历优化 --fail --error 格式识别失败 --note "用户上传非标准文件"
# 记录用户偏好
python learner.py prefer <技能目录> --key 输出语言 --val 中文
# 查看洞察
python learner.py insight <技能目录>
# 自动复盘
python learner.py reflect <技能目录>
3. 记忆文件 schema（learned_patterns.json）
{
"version": 1,
"totalOps": 0,
"totalErrors": 0,
"capabilityStats": {}, // 能力名 -> {count, success, fail}
"errorPatterns": {}, // 错误类型 -> {count, lastNote, lastTime}
"preferences": {}, // 用户偏好 key->value
"recentOps": [],
"optimizations": {},
"lastUpdated": ""
}
设计要点
- 技能无关：learner.py 不依赖任何业务逻辑，靠
--capability/--error标签归类。 - 幂等安全：注入前检测是否已存在章节，存在则跳过，不破坏原 SKILL.md。
- 真能跑：不只是文字建议——每次使用后 Bash 调用 learner.py，学习闭环真实可执行。
- 阈值驱动迭代：错误≥3次自动建议加预检并回写 SKILL.md；操作≥10次做能力优化分析。
适用场景
- 批量给「准备发布的技能」统一加上自进化能力（本仓库 20 个技能已全员注入）
- 给老技能补充复盘迭代机制
- 作为新技能脚手架的默认组件