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Evolutionary Iteration

该技能核心是通过演化迭代生成最优方案:先随机生成多方案,经评估、选择、交叉、变异迭代后,输出若干最优方案并选出最佳,还可优化方案。适用于各类需多方案优化选择的任务,覆盖6域30种执行任务。输入为任务需求及评估标准,输出最优方案列表、最佳方案及优化后方案,执行有规范流程,支持只读降级模式。

wangjiaocheng
wangjiaocheng
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最近更新 2026-09-22 02:54:54
分类:创作依赖:读写文件 / 内部调用大模型应用场景:模板 / 工作流 / 报告撰写

安装技能

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执行命令安装此 skill: npx secure-skills-cli add evolutionary-iteration
Metadata
name
evolutionary-iteration
author
王教成 Wang Jiaocheng (波动几何)
description
演化迭代技能,作为突变选择器,随机生成几个事物解决方案迭代循环,评估选择交叉变异引入,输出几个最优方案,选出一个最佳方案。6域30种任务。触发词:演化迭代、突变选择、迭代循环、方案进化、最优选择、meta-skill-system。

演化迭代技能

定位

本技能是一个突变选择器技能,提供通过演化迭代方法生成最优方案的能力。

核心能力

演化迭代技能能够随机生成多个解决方案,通过迭代循环进行评估、选择、交叉、变异,输出几个最优方案,并选出一个最佳方案。

R1-R5领域定位

维度 评分 说明 执行框架映射
R1 信息密度 中 主要处理方案生成和评估 S和C权重中等
R2 创造性 高 需要创造性地生成和变异方案 A权重高,C偏创新
R3 交互性 中 需要与用户确认评估标准 I权重中等
R4 规范性 中 迭代过程需要一定的规范性 G权重中等
R5 迭代性 高 需要多次迭代优化方案 循环多,S→C→A链短而频

三层结构

第一层:演化迭代清单 + 依赖拓扑   →  references/evolutionary-iteration-catalog.md
第二层:方法论要求清单              →  references/evolutionary-iteration-requirements.md
第三层:方法论范本库                →  references/exemplars.md

使用规则

执行流程

  1. 首次加载:读取 references/evolutionary-iteration-catalog.md,获取域分类、依赖拓扑、元操作映射提示
  2. 按需深入:确认目标方法论执行类型后,读取 references/evolutionary-iteration-requirements.md 获取组件清单;如需样本法,读取 references/exemplars.md 获取范本

降级模式

  • 只读模式:当用户明确要求只读操作时,本技能仅执行感知和认知元操作
  • 权限表:感知(S)允许、认知(C)允许、行动(A)禁止、组织(O)禁止、交互(I)禁止、守护(G)允许

执行框架

统一执行流程:收到任务后按5步执行——

  • Step 0 初始方案生成:随机生成几个解决方案
  • Step 1 迭代循环:评估、选择、交叉、变异
  • Step 2 最优方案输出:输出几个最优方案
  • Step 3 最佳方案选择:选出一个最佳方案
  • Step 4 方案优化:对最佳方案进行优化

域概览

按使用流程组织,共6域30种方法论执行任务:

域 任务数 典型任务
M0 任务域协调域 4 任务域选择、执行顺序确定、结果整合、深化路由
M1 初始方案生成域 5 方案需求、方案生成、方案验证、方案整理、方案报告
M2 迭代循环域 6 评估标准、方案评估、方案选择、交叉操作、变异操作、循环报告
M3 最优方案输出域 5 最优识别、最优验证、最优优化、最优整合、最优报告
M4 最佳方案选择域 5 选择标准、选择方法、选择执行、选择验证、选择报告
M5 结果交付域 5 结果完整性验证、响应速度优化、用户满意度评估、改进建议、持续优化

域间逻辑流:M0 → M1 → M2 → M3 → M4 → M5

事实纪律

  1. 仅使用确知的事实和可验证的信息,不得编造数据或引用
  2. 初始方案生成须基于任务需求,不得随意生成
  3. 迭代循环须遵循评估、选择、交叉、变异的顺序
  4. 最优方案输出须基于迭代结果,不得主观臆断
  5. 创新方案引用的案例、数据必须确知真实存在,不确定的标注"待验证"