recursive-self-improvement

# 递归自我改进系统

## 核心模式

系统有两种基本工作模式，根据系统状态自动切换：

### 1. 修复模式 (REPAIRING)
**触发条件：** 检测到错误或异常

**工作流程：**
1. 错误识别（类型/位置/影响）
2. 根因分析
3. 修复方案设计
4. 代码/逻辑变更
5. 单元测试
6. 集成测试
7. 验证通过？→ 是则标记已修复，否则回到步骤1

**系统状态：** REPAIRING → REPAIRED → STABLE

### 2. 优化模式 (OPTIMIZING)
**触发条件：** 系统稳定运行，无错误超过 N 轮

**工作流程：**
1. 性能指标收集
2. 代码复杂度分析
3. 重构方案设计
4. 迁移计划
5. 分步实施
6. 回归测试
7. 指标对比
8. 是否有提升？→ 是则标记已优化，否则保留原样

**系统状态：** OPTIMIZING → OPTIMIZED → STABLE

## 状态标记

- `INITIAL`: 初始状态
- `REPAIRING`: 修复模式中
- `OPTIMIZING`: 优化模式中
- `STABLE`: 稳定运行
- `ERROR`: 检测到错误
- `OPTIMIZED`: 已优化完成

## 并发执行引擎

系统支持多任务并发执行：

```
任务池 → 智能调度 → 并发执行 → 结果收集
```

**调度策略：**
- 基于任务复杂度
- 考虑历史成功率
- 预测执行时间
- 动态调整并发数

**默认配置：**
- 并发工作池大小：4
- 超时时间：5秒
- 重试次数：3

## 自动化测试框架

系统内置测试框架：

**测试类型：**
- 单元测试：验证单个功能
- 集成测试：验证模块间交互
- 性能测试：验证性能指标

**测试覆盖率：**
- 目标覆盖率：80%+
- 关键路径覆盖率：100%

## 性能监控仪表盘

实时监控以下指标：

**系统状态：**
- 当前版本
- 运行轮次
- 系统模块

**性能指标：**
- 并发任务数
- 平均执行时间
- 吞吐量（任务/分钟）
- CPU 使用率
- 内存使用率

## 智能任务调度器

基于历史数据和预测的智能调度：

**优先级计算：**
1. 任务复杂度评估
2. 历史成功率分析
3. 最近性能趋势
4. 截止时间紧迫性

**调度策略：**
- 高优先级任务优先执行
- 同优先级任务 FIFO
- 动态调整资源分配

## 自适应学习引擎

从执行中学习，持续优化：

**学习内容：**
- 任务执行成功率
- 性能瓶颈识别
- 模式识别

**预测能力：**
- 任务成功率预测
- 性能趋势预测
- 资源需求预测

## 错误预测系统

提前识别潜在错误：

**预测维度：**
- 任务类型模式
- 资源使用模式
- 时间分布模式

**预测阈值：**
- 低置信度：60%
- 中置信度：80%
- 高置信度：90%

## 异常恢复系统

智能错误处理和恢复：

**内置策略：**...