self-evolvelisted

# Self-Evolve（深度轮 + 攒批聚合） > **本地执行说明**：本 skill 标记 `disable-model-invocation`（防 agent 自发启动批量改库/批量自演进）——skill 工具加载会报 "not available for model invocation"，这是预期。用户明确要求时，agent 直接 `read` 本文件手动遵循流程即可；或用户输入 `/skill:self-evolve` 直接触发。**内容流程收尾的伴随评估不经过本文件**——那是 `/skill:evolve-check`（轻量收尾协议，无 disable）。 > **定位修正**：演进不是"另一类用户目标"，而是任何流程执行中自动校准的维度（像人学习）。本文件不再把"流程/skill 改进"列为用户可选目标态——改进由 **evolve-check 伴随产出**（内容流程收尾）+ **本 skill 深度轮**（用户显式要求全库体检时）承载。 ## 触发 1. **深度轮（显式）**：用户说"跑一轮自演进""看看有什么可改进""持续改进 X 的命中率"——全库观测找演进点（不是执行内容任务）； 2. **攒批聚合**：evolve-check / 深度轮产出攒够批边界（轮末 / 10 卡 / 任务目标完成）→ 聚合 PR 交人审； 3. **resume**：被打断的深度轮（session state 续跑）。 用户下**内容目标**（"沉淀 vllm-ascend 的 closed issue""做 reference 沉淀"）→ **不触发本 skill**：路由到 issue-ingest / to-reference / to-postmortem 执行，其收尾自动 evolve-check。 ## 一、入口分流（先分清用户要什么，再决定跑不跑本 skill） | 用户说 | 路由 | 演进如何发生 | |---|---|---| | "沉淀 vllm-ascend 的 closed issue" / "做 reference 沉淀" / "诊断这个" | 内容 skill（issue-ingest / to-reference / to-postmortem / diagnose） | issue-ingest/to-reference/to-postmortem 收尾自动 evolve-check（无需用户另说）；diagnose 有内建 evolving（候选 case 起草/顺手 to-reference），其 L2/L3 缺口由 S2 replay 与深度轮覆盖 | | "跑一轮自演进" / "看看有什么可改进" | **本 skill 深度轮** | 全库观测 → 候选卡 | | "持续改进 X 命中率"（跨多轮） | 长期任务层（任务状态文件 proposals/tasks/）→ 每轮内容执行 + evolve-check | 任务轮内自动伴随 | **审视类目标另走**：用户要的是"某个 skill 的质量/体验"（是不是机械、哪里别扭、大改之后体感退化）→ 转 `/skill:skill-review`（五视角审视协议，产出评审报告 + 建议）；本 skill 的深度轮只管**全库观测与攒批聚合**。 **grill 只在对齐深度轮/任务时用**（至多 2-3 问、说用户语言）：目标态（要达成什么可判定结果）、scope（哪个 namespace/层）、数据源（用户指定）、运行模式（h