由 model-distillation 从教师技能 self-play-coevolution 蒸馏并增强的超越型元技能， 在教师能力之上叠加自验证、自我反思、super-agent 编排与持续自进化闭环，逐步超越教师。
Coding
meta-self-evolution-metrics
Try it由 model-distillation 从教师技能 self-evolution-metrics 蒸馏并增强的超越型元技能， 在教师能力之上叠加自验证、自我反思、super-agent 编排与持续自进化闭环，逐步超越教师。
What it does
由 model-distillation 从教师技能 self-evolution-metrics 蒸馏并增强的超越型元技能， 在教师能力之上叠加自验证、自我反思、super-agent 编排与持续自进化闭环，逐步超越教师。
The skill document
meta-self-evolution-metrics（蒸馏超越型元技能）
由
model-distillation从教师技能 self-evolution-metrics 蒸馏并增强生成。 生成时间：2026-07-23 08:26:00 ｜ 蒸馏机制：跨模型蒸馏（见 meta-evolver 北极星策略）
来源能力签名（教师）
- 标题层级：self-evolution-metrics（持续自我进化度量）, 何时使用, 工作流, 用法, 集成（超越盲飞）, 已知限制, 自进化学习系统（越用越好用、越用越高效）, 记忆文件
- 显性工作流步骤（3 步）：
- 加载（load）：读取 meta-evolver 的 evolver_patterns.json（封闭/已知缺口/历史动作）。
- 度量（evaluate）：算覆盖度、停滞、漂移，给出推荐动作。
- 建议（recommend）：饱和→selfpatch 扩展矩阵；停滞→聚焦 Top 缺口；健康→继续。
增强点（超越教师）
- 可靠自验证：每步产出后用
reason-verify做命题一致性/事实锚定校验，reliability<0.8 即回退重做。 - 自我反思闭环：执行后写入
self-reflection-loop，沉淀失败模式到 learner。 - 整合进 super-agent：作为节点接入「感知→规划→执行→自验证→反思→记忆」超级智能体闭环，可被长程任务编排。
- 对抗验证蒸馏质量：对蒸馏出的关键决策规则做反例测试，防止只学到表面话术。
- 持续自进化：注入 learner，纳入 meta-evolver 的 sense/plan/record 闭环，跨会话越用越强。
教师 vs 学生 对比
| 维度 | 教师(self-evolution-metrics) | 学生(meta-self-evolution-metrics) |
|---|---|---|
| 能力来源 | 原始 SKILL.md（1904 字符） | 蒸馏提取 + 元进化增强 |
| 工作流 | 3 步显性流程 | 同流程 + 自验证钩子 + 反思步 |
| 工具脚本 | evo_metrics.py, learner.py | 继承 + reason-verify/self-reflection 钩子 |
| 失败防护 | 已识别 1 处 | 显式 limits + 对抗验证 |
| 自进化 | 视技能而定 | 强制注入 learner，纳入 meta-evolver 闭环 |
| 集成 | 单点 | 接入 super-agent 感知→规划→执行→自验证→反思→记忆闭环 |
使用
直接调用本技能完成「self-evolution-metrics」领域的任务；本技能在教师能力之上叠加自验证与反思，输出更可靠、可追溯。
已知限制（来自教师蒸馏 + 元进化补充）
-
- 覆盖度基于 evolver_patterns 的 closed/open 记账，若记忆被手动改会失真。
- 停滞检测用近期 history 窗口（默认 5），长周期健康波动可能误报。
- 未做跨会话时间序列趋势图（可按 memory-cross-engine 扩展历史回溯）。
自进化学习系统（越用越好用、越用越高效）
本技能内置通用学习模块 scripts/learner.py。每次使用后自动复盘、积累经验，逐步提升输出质量与执行效率，无需人工维护。
记忆文件
learned_patterns.json（位于本技能目录）记录：操作总数、各能力使用频次、错误模式、用户偏好、改进建议。
使用后请调用（Bash）
# 记录一次成功使用（--capability 填本次主要能力名，如「简历优化」「比价」）
python scripts/learner.py record <本技能目录> --capability 简历优化
# 记录一次失败/异常
python scripts/learner.py record <本技能目录> --capability 简历优化 --fail --error 格式识别失败 --note "用户上传了非标准文件"
# 记录用户偏好（下次直接使用）
python scripts/learner.py prefer <本技能目录> --key 输出语言 --val 中文
# 查看累计洞察（高频能力 / 反复错误）
python scripts/learner.py insight <本技能目录>
# 自动复盘（错误≥3次 或 操作≥10次 时给出改进建议）
python scripts/learner.py reflect <本技能目录>
迭代规则
- 错误累计 ≥3 次 → 主动增加预检/兜底步骤，并将经验回写本 SKILL.md。
- 操作数 ≥10 次 → 分析高频能力优先打磨示例与质量，低频能力评估精简或合并。
- 重要用户偏好 → 写入
learned_patterns.json，下次调用直接采用，减少重复询问。
越用越懂你：第一次用是通用能力，第十次用已沉淀为你专属的最佳实践。
- 蒸馏不保证覆盖教师全部隐式知识，首次使用需对照教师原技能核验关键决策。
Related skills
由 model-distillation 从教师技能 agent-eval-harness 蒸馏并增强的超越型元技能， 在教师能力之上叠加自验证、自我反思、super-agent 编排与持续自进化闭环，逐步超越教师。
由 model-distillation 从教师技能 metacognitive-monitoring 蒸馏并增强的超越型元技能， 在教师能力之上叠加自验证、自我反思、super-agent 编排与持续自进化闭环，逐步超越教师。
由 model-distillation 从教师技能 cognitive-architecture-reconstruct 蒸馏并增强的超越型元技能， 在教师能力之上叠加自验证、自我反思、super-agent 编排与持续自进化闭环，逐步超越教师。
由 model-distillation 从教师技能 adversarial-robustness 蒸馏并增强的超越型元技能， 在教师能力之上叠加自验证、自我反思、super-agent 编排与持续自进化闭环，逐步超越教师。
由 model-distillation 从教师技能 constitutional-self-alignment 蒸馏并增强的超越型元技能， 在教师能力之上叠加自验证、自我反思、super-agent 编排与持续自进化闭环，逐步超越教师。