# 一个Claude Code Skill 的长期自我进化系统！
**作者**: 冰河
**日期**: 2026-04-23T14:04:51.000Z
**来源**: [https://x.com/binghe/status/2047315767927201911](https://x.com/binghe/status/2047315767927201911)
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> 注：不想看全文的，下载地址在文章底部，感谢大家的支持，反馈和分享！
Claude 官方有制作 skill 的 skill ，但我们这个不同，它是进化 Skill 的 Skill !
它会不断迭代，不断完善，自我成长！
制作这款 Skill 的初心，只是为了方便同学们使用，没有其它私心！
因为看过类似的 skill 他们都浮于表面的炫技，什么评分系统，自我否定等设计，都是一些无益的多此一举。
不同的 LLM 评分总会有差异，Skill 好坏至少是 4-5 个独立目标（触发准确率、输出质量、token 效率、风格保真度、可维护性）等
进化需要多样性，不能凭自己想的 prompt 去代表真实使用场景，那样不客观。
## 这套系统有几个核心设计想法：
1，从评分转向“成对比较”
LLM 打绝对分数（打 78 还是 82）是出了名的不稳定，漂移很大。
但 LLM 判断"A 和 B 哪个更好"就稳定得多，而且符合我们人类审美判断的真实态度，人本来就是在对比中做判断的。
所以底层评估单位从"分数"变成"偏好投票"：给两个版本的同一个 prompt 的输出，问"哪个更好、为什么"。
累计投票数据就是真正的训练信号。
2，评估集 = 真实使用日志，不是合成 prompt
Skill 一旦被安装，每次被触发的上下文、最终输出、用户后续反应（有没有追问"我不是这个意思"、有没有手动大改、有没有继续对话），都应该被被动记录下来。
优化时：从日志里采样最近 N 次触发场景作为评估。
3，评估维度从"打分"转向"失败模式检测"
与其让 LLM 打"指令具体性 8 分"这种模糊分，不如让它做二分类任务：
- 这个输出是否偏离了用户真实意图？（是/否 + 证据）
- 这个输出是否出现 AI 味措辞（"深入浅出"、"相得益彰"、"值得注意的是……"）？
- 输出是否违反了 Skill 声明的格式约束？
- 输出 token 数是否超过同类任务的基线 1.5 倍？
- 作者风格特征是否保留？（这个需要风格锚点，见选择 5）
二分类 + 证据 比 1-10 打分精度高一个数量级，也可直接定位改什么。
4，大片撒网，重点培养！
每一轮不生成 1 个改进，生成 4-6 个不同方向的候选：
- 候选 A：精简冗余指令
- 候选 B：增加边界条件
- 候选 C：重组工作流顺序
- 候选 D：替换更具体的示例
- 候选 E：收紧输出格式约束
- 候选 F：探索性重写（变异率最高）
然后把 6 个候选放进竞技场，用 prompt 两两对决。前 1-2 名进入下一轮，其余淘汰。
这样才真的是"进化" ：有变异多样性、有选择压力！
5，审美/风格类 Skill 必须有"风格锚点"
我们自己制作的 Skill 有自己的审美，思考，和使用习惯，而 LLM 不能对你的审美来打分，因为那是你的个性基因。
所以，解决方案就是为每个独特的审美强相关Skill 维护一个“锚点语料库”
- 5-10 个被你明确判定为"就是这样"的历史输出
- 3-5 个被你明确判定为"跑偏"的反例
- 优化迭代时，新候选必须和锚点做相似度比较
- 偏离锚点超过阈值 → 直接拒绝该候选，不管它在其他维度多漂亮
首次调用时会初始化运行时状态，下面是项目架构蓝图
基础用法：
自然语言全流程可用。
熟练用户可用短命令（~cultivate、~diagnose、~anchor、~log、~principles、~taste、~review），效果一样。指令如下：
架构预览：
运行时状态（生成，不随包发布的内容）：
## 最后总结一下：
Skill 是长期资产，它们不受益于突发式的一次性优化，而受益于耐心的使用和有原则性的调整。
如果你想要的是"一个下午让 Skill 脱胎换骨"，这不是它的本来作用。
如果你想要的是"一个随时间把你的 Skill 库默默变得更可靠、同时教会你关于自己品味的东西"的系统那就用它吧！
Skill 下载地址：
https://pan.baidu.com/s/1mz63q7uCUpmYhPHF_P0_2w?pwd=4nmn
## 相关链接
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