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：**
- `TIMEOUT`: 重试 + 指数退避
- `MEMORY_ERROR`: 并行化处理
- `CONCURRENCY_LIMIT`: 动态调整并发数

**恢复流程：**
1. 错误检测
2. 策略匹配
3. 执行恢复
4. 验证结果

## 运行记录格式

每次运行记录使用标准格式：

```json
{
  "timestamp": "2026-02-05T21:55:00Z",
  "mode": "REPAIRING | OPTIMIZING | STABLE",
  "action": "fix | refactor | validate | monitor",
  "previous_state": "状态名称",
  "current_state": "状态名称",
  "details": "详细描述",
  "results": {
    "key1": true/false,
    "key2": "value"
  }
}
```

## 版本管理

系统自动管理版本：

**版本格式：** vN.M

**升级规则：**
- v1.0: 基础框架
- v2.0: 添加并发、测试、监控
- v3.0: 添加智能调度、学习引擎、错误预测
- v4.0: 添加恢复系统、完整生态

**升级条件：**
- 完成 N 轮优化
- 累计改进 10+ 项
- 持续稳定运行 24 小时

## 使用建议

**何时使用：**
- 需要持续改进的复杂系统
- 有明确性能指标的项目
- 需要自动化测试和验证的流程
- 多模块并行处理的任务

**最佳实践：**
1. 初始化时定义明确的性能基线
2. 每次优化后进行回归测试
3. 定期检查错误预测和建议
4. 保留优化历史用于分析

## 配置参数

可在配置文件中调整：

```json
{
  "optimization": {
    "min_stable_rounds": 3,
    "max_concurrent_tasks": 8,
    "timeout_seconds": 5
  },
  "testing": {
    "target_coverage": 80,
    "critical_coverage": 100
  },
  "monitoring": {
    "metrics_interval": 60,
    "alert_thresholds": {
      "cpu": 80,
      "memory": 90
    }
  }
}
```

## 资源

- [工作流程](references/workflows.md) - 详细工作流程和模式识别
- [使用示例](references/examples.md) - 运行记录格式和示例