inspirai-evo
技能自我进化 - 检测流程问题信号(重复试错、流程中断、代码翻动),生成分析报告,引导改进。Triggers: '流程优化', '技能进化', 'skill evolution', '自我改进', '流程问题', 'workflow analysis'.
Best use case
inspirai-evo is best used when you need a repeatable AI agent workflow instead of a one-off prompt.
技能自我进化 - 检测流程问题信号(重复试错、流程中断、代码翻动),生成分析报告,引导改进。Triggers: '流程优化', '技能进化', 'skill evolution', '自我改进', '流程问题', 'workflow analysis'.
Teams using inspirai-evo should expect a more consistent output, faster repeated execution, less prompt rewriting.
When to use this skill
- You want a reusable workflow that can be run more than once with consistent structure.
When not to use this skill
- You only need a quick one-off answer and do not need a reusable workflow.
- You cannot install or maintain the underlying files, dependencies, or repository context.
Installation
Claude Code / Cursor / Codex
Manual Installation
- Download SKILL.md from GitHub
- Place it in
.claude/skills/inspirai-evo/SKILL.mdinside your project - Restart your AI agent — it will auto-discover the skill
How inspirai-evo Compares
| Feature / Agent | inspirai-evo | Standard Approach |
|---|---|---|
| Platform Support | Not specified | Limited / Varies |
| Context Awareness | High | Baseline |
| Installation Complexity | Unknown | N/A |
Frequently Asked Questions
What does this skill do?
技能自我进化 - 检测流程问题信号(重复试错、流程中断、代码翻动),生成分析报告,引导改进。Triggers: '流程优化', '技能进化', 'skill evolution', '自我改进', '流程问题', 'workflow analysis'.
Where can I find the source code?
You can find the source code on GitHub using the link provided at the top of the page.
Related Guides
Best AI Skills for ChatGPT
Find the best AI skills to adapt into ChatGPT workflows for research, writing, summarization, planning, and repeatable assistant tasks.
Best AI Skills for Claude
Explore the best AI skills for Claude and Claude Code across coding, research, workflow automation, documentation, and agent operations.
AI Agent for Product Research
Browse AI agent skills for product research, competitive analysis, customer discovery, and structured product decision support.
SKILL.md Source
# /evo - 技能进化分析
检测工作流中的问题信号(重复试错、流程中断、代码翻动),生成分析报告,并引导在独立 session 中处理改进,不阻塞当前工作。
## 使用方式
```
/evo # 执行完整分析流程
/evo --status # 查看当前信号状态
/evo --report # 仅生成报告,不进入交互
/evo --continue # 继续处理 pending 改进项(独立 session 使用)
```
## 核心原则
1. **非阻塞** - 分析快速完成,改进在独立 session 处理
2. **阈值触发** - 单类信号达到 3 次才建议分析
3. **双重存储** - 项目内详细报告 + 全局跨项目统计
## 执行步骤
### Step 1: 收集数据
#### 1.1 读取状态文件
```bash
STATE_FILE=".evo-state.json"
if [ -f "$STATE_FILE" ]; then
echo "[INFO] 读取状态文件..."
cat "$STATE_FILE" | jq '.'
else
echo "[INFO] 状态文件不存在,将仅分析 git 历史"
fi
```
#### 1.2 分析 Git 历史
```bash
# 最近 20 个 commit
git log --oneline -20
# 检测高频修改文件
git log --name-only --pretty=format: -20 | sort | uniq -c | sort -rn | head -10
# 检测 revert commits
git log --oneline -50 | grep -i "revert"
# 检测连续 fix commits
git log --oneline -20 | grep -E "^[a-f0-9]+ fix"
```
#### 1.3 汇总数据
收集以下信息:
- 状态文件中的信号计数和实例
- Git 历史中的高频修改文件
- Revert 和连续 fix 的 commit
- 当前 session 中观察到的模式(如果有)
### Step 2: 生成分析报告
#### 2.1 创建报告目录
```bash
REPORT_DIR="docs/evo-reports"
mkdir -p "$REPORT_DIR"
```
#### 2.2 报告文件命名
```bash
REPORT_FILE="$REPORT_DIR/$(date +%Y-%m-%d)-report.md"
```
#### 2.3 报告模板
生成报告包含以下结构:
```markdown
# Evo 分析报告
生成时间:{YYYY-MM-DD HH:mm}
项目:{project-name}
## 发现的问题
### 1. [{signal_type}] {问题标题}
- **出现次数**:{count}
- **时间跨度**:{first_timestamp} - {last_timestamp}
- **上下文**:{context 汇总}
- **模式**:{检测到的模式}
- **关联 Skill**:{相关 skill 名称,如果能识别}
- **建议**:{具体改进建议}
## 改进建议汇总
| 优先级 | 类型 | 建议 | 影响范围 |
|--------|------|------|----------|
| 高/中/低 | 新增/优化/修复 | {建议内容} | {影响的 skill 或配置} |
## 待处理项
- [ ] {改进项 1}
- [ ] {改进项 2}
```
#### 2.4 写入报告
使用收集的数据填充模板,写入报告文件。
### Step 3: 交互确认
展示发现的问题摘要(不超过 5 条),使用 AskUserQuestion 逐条确认:
```
发现 {N} 个流程问题:
1. [retry_loops] TypeScript 编译错误循环 (3次)
2. [interrupted_flows] Debugging 中断未恢复 (2次)
请选择要处理的问题:
- [ ] 问题 1
- [ ] 问题 2
- [ ] 全部处理
- [ ] 暂不处理
```
用户确认后,将选中的问题加入 `pending_improvements`。
### Step 4: 引导独立 Session
若用户确认了需要处理的问题:
```
已记录 {N} 个待处理改进项。
要在独立 session 中处理这些改进,请运行:
claude "继续处理 evo 改进项"
或稍后运行 /evo --continue
当前 session 可继续其他工作。
```
### Step 5: 更新状态
#### 5.1 更新项目状态文件
```bash
# 重置已分析的信号计数
# 更新 last_analysis 时间戳
# 保留 pending_improvements
jq '.last_analysis = now | .signals.retry_loops.count = 0 | .signals.interrupted_flows.count = 0 | .signals.git_churn.count = 0' .evo-state.json > .evo-state.json.tmp && mv .evo-state.json.tmp .evo-state.json
```
#### 5.2 同步全局统计
```bash
GLOBAL_DIR="$HOME/.claude/evo-stats"
mkdir -p "$GLOBAL_DIR/projects"
# 更新项目统计
PROJECT_NAME=$(basename $(pwd))
cp .evo-state.json "$GLOBAL_DIR/projects/$PROJECT_NAME.json"
# 更新汇总统计
# 累加 pattern_frequency
# 更新 skills_needing_attention
```
## --status 模式
仅显示当前信号状态,不执行分析:
```
Evo 状态检查:
信号状态:
retry_loops: 2/3 (未达阈值)
interrupted_flows: 1/3 (未达阈值)
git_churn: 0/3 (无记录)
上次分析: 2026-01-25 18:00
待处理改进: 0 项
提示: 任一信号达到 3 次将自动建议执行 /evo
```
## --continue 模式
用于独立 session 处理 pending 改进项:
1. 读取 `.evo-state.json` 中的 `pending_improvements`
2. 若无待处理项,提示并退出
3. 逐个展示待处理项:
- 显示问题详情和建议
- 分析需要修改的文件
- 提出具体修改方案
- 用户确认后执行修改
4. 完成后从 `pending_improvements` 中移除
5. 更新全局统计
```
继续处理 Evo 改进项...
待处理项 1/2:
[retry_loops] TypeScript 编译错误循环
建议: 添加 pre-commit hook 进行类型检查
要执行此改进吗?
- 是,开始修改
- 跳过,处理下一个
- 退出,稍后继续
```
## --report 模式
仅生成报告,不进入交互确认流程。适用于快速检查或自动化场景。
## 注意事项
1. **状态文件位置**: `.evo-state.json` 在项目根目录,建议加入 `.gitignore`
2. **报告位置**: `docs/evo-reports/` 可选择是否提交到版本控制
3. **全局统计**: `~/.claude/evo-stats/` 跨项目累积,用于发现通用模式
4. **阈值调整**: 可手动编辑 `.evo-state.json` 中的 `threshold` 值
## 自动监控
将以下内容添加到项目的 CLAUDE.md 以启用自动信号检测。
### 信号检测规则
**1. retry_loops(重复试错)**
检测条件(满足任一即记录):
- 同一个错误/问题连续尝试 2+ 次未解决
- 同一段代码在 10 分钟内修改 3+ 次
- 测试失败后的修复尝试超过 3 轮
**2. interrupted_flows(流程中断)**
检测条件(满足任一即记录):
- 用户明确说"先不管这个"、"等会再说"、"跳过"
- 任务切换时前一个任务未完成且未说明原因
- debugging/实现过程被打断超过 30 分钟未恢复
**3. git_churn(代码翻动)**
检测条件(满足任一即记录):
- 同一文件在最近 5 个 commit 中出现 3+ 次修改
- 出现 revert commit
- fix: 类型 commit 针对同一功能连续 2+ 次
### 检测到信号时的行为
1. 读取项目根目录的 `.evo-state.json`(不存在则创建初始结构)
2. 更新对应信号类型的 `count` 和 `instances` 数组
3. 检查是否有任一信号的 `count >= threshold`(默认阈值为 3)
4. 若达到阈值,在当前回复末尾提示:
> **[Evo]** 检测到流程问题信号({信号类型} 已达 {count} 次),建议执行 `/evo` 进行分析。
### .evo-state.json 初始结构
首次检测到信号时,若文件不存在,创建以下结构:
```json
{
"version": "1.0",
"project": "{当前项目名}",
"signals": {
"retry_loops": { "count": 0, "threshold": 3, "instances": [] },
"interrupted_flows": { "count": 0, "threshold": 3, "instances": [] },
"git_churn": { "count": 0, "threshold": 3, "instances": [] }
},
"last_analysis": null,
"pending_improvements": []
}
```
### 记录实例的格式
```json
{
"timestamp": "ISO8601 时间戳",
"context": "简短描述发生了什么",
"pattern": "匹配的检测规则"
}
```Related Skills
inspirai-project
多 Agent 项目管理 - 从想法到立项,自动在 Discord 频道创建项目 Thread 并分配 Agent 任务。支持快速讨论路由、批量立项、项目状态追踪。Triggers: '立项', '创建项目', '新项目', '讨论一下', '项目状态', 'create project', 'discuss', 'project status'
inspirai-deploy
智能部署工具 - 自动检测部署策略,预检查、发布、监控一体化。支持 K8s/Helm、Docker Compose、Vercel、Fly.io。Triggers: '部署', 'deploy', '发布', '上线', '预检查', '部署监控', 'helm upgrade', 'docker compose up'.
inspirai-bp
最佳实践管理 - 记录验证通过的解决方案,跨项目复用,避免重复踩坑。Triggers: '最佳实践', 'best practice', '经验记录', '解决方案', '踩坑记录', 'bp capture', 'bp apply', 'bp search'.
inspirai-audit
Skill 重叠分析工具 - 检测已安装 skills/commands 的功能重复,辅助精简配置。Triggers: 'skill 审计', '功能重叠', '重复检测', 'skill audit', 'skill scan', '精简配置'.
inspirai-apispec
API 规范管理工具 - 跨项目 API 文档的初始化、更新、查询与搜索。Triggers: 'API文档', 'API规范', '接口文档', '路由解析', 'apispec', 'API lookup', 'API search'.
---
name: article-factory-wechat
humanizer
Remove signs of AI-generated writing from text. Use when editing or reviewing text to make it sound more natural and human-written. Based on Wikipedia's comprehensive "Signs of AI writing" guide. Detects and fixes patterns including: inflated symbolism, promotional language, superficial -ing analyses, vague attributions, em dash overuse, rule of three, AI vocabulary words, negative parallelisms, and excessive conjunctive phrases.
find-skills
Helps users discover and install agent skills when they ask questions like "how do I do X", "find a skill for X", "is there a skill that can...", or express interest in extending capabilities. This skill should be used when the user is looking for functionality that might exist as an installable skill.
tavily-search
Use Tavily API for real-time web search and content extraction. Use when: user needs real-time web search results, research, or current information from the web. Requires Tavily API key.
baidu-search
Search the web using Baidu AI Search Engine (BDSE). Use for live information, documentation, or research topics.
agent-autonomy-kit
Stop waiting for prompts. Keep working.
Meeting Prep
Never walk into a meeting unprepared again. Your agent researches all attendees before calendar events—pulling LinkedIn profiles, recent company news, mutual connections, and conversation starters. Generates a briefing doc with talking points, icebreakers, and context so you show up informed and confident. Triggered automatically before meetings or on-demand. Configure research depth, advance timing, and output format. Walking into meetings blind is amateur hour—missed connections, generic small talk, zero leverage. Use when setting up meeting intelligence, researching specific attendees, generating pre-meeting briefs, or automating your prep workflow.