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'.

3,891 stars

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

$curl -o ~/.claude/skills/inspirai-evo/SKILL.md --create-dirs "https://raw.githubusercontent.com/openclaw/skills/main/skills/alexxxiong/inspirai-evo/SKILL.md"

Manual Installation

  1. Download SKILL.md from GitHub
  2. Place it in .claude/skills/inspirai-evo/SKILL.md inside your project
  3. Restart your AI agent — it will auto-discover the skill

How inspirai-evo Compares

Feature / Agentinspirai-evoStandard Approach
Platform SupportNot specifiedLimited / Varies
Context Awareness High Baseline
Installation ComplexityUnknownN/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.

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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"
}
```

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