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recursive-self-improvement

递归自我改进系统,能够自动检测错误并修复,或持续优化和重构。包含修复模式和优化模式,支持并发执行、自动化测试、性能监控、智能调度、自适应学习、错误预测和异常恢复。用于需要持续自我优化的系统。

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Status

ACTIVE

Visibility

PUBLIC

安装方式

直接复制以下提示词,发送给你的 AI 助手即可完成安装。

请先检查是否已安装 SkillHub 商店,若未安装,请根据 https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/skillhub.md 安装 SkillHub 商店,然后安装 recursive-self-improvement 技能。 若已安装,则直接安装 recursive-self-improvement 技能。

Overview

Skill Key
erichy777/recursive-self-improvement
Author
erichy777
Source Repo
openclaw/skills
Version
-
Source Path
skills/erichy777/recursive-self-improvement
Latest Commit SHA
57181cc6a881d82c758e919c6c247a42113275c2

Extracted Content

SKILL.md excerpt

# 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:**...

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