v2.0.0: 12 技能 · 自进化闭环 · 意识引擎 v0.2 · 知识图谱 · SOUL.md

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2026-05-23 17:34:55 +08:00
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33
skills/README.md Normal file
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@@ -0,0 +1,33 @@
# Skills 系统
遵循 Anthropic Agent Skills 规范改造。
每个技能 = 一个文件夹 + SKILL.mdYAML frontmatter + Markdown 指令)。
## 结构
```
skills/
├── README.md
├── template/
│ └── SKILL.md
├── self-evolution/
│ └── SKILL.md
├── project-analysis/
│ └── SKILL.md
└── ...
```
## SKILL.md 格式
```markdown
---
name: skill-name
description: 简短描述
---
# 指令
## 示例
## 指南
```
## 使用方式
- `skill_builder({action:"list"})` — 列出所有技能
- `skill_builder({action:"create", name:"xxx", description:"xxx", instructions:"..."})` — 创建新技能
- `skill_builder({action:"tree"})` — 查看文件树

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@@ -0,0 +1,8 @@
{
"description": "网页抓取与数据提取专家技能",
"name": "agent-scrapling-expert",
"author": {
"name": "小白龙"
},
"version": "1.0.0"
}

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@@ -0,0 +1,8 @@
{
"description": "自主探索引擎——每TICK自动扫描外部世界发现值得学习的新事物",
"name": "auto-explorer",
"author": {
"name": "小白龙"
},
"version": "1.0.0"
}

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@@ -0,0 +1,32 @@
---
name: auto-explorer
description: 自主探索引擎——每TICK自动扫描外部世界发现值得学习的新事物
---
# Auto-Explorer 技能
在每次 TICK 心跳中自动执行,不需要用户触发。持续扫描外部世界、发现新知识、评估价值、决定是否纳入能力体系。
## 执行流程
1. **扫描** — 调用 daily_learner 获取 GitHub Trending
2. **筛选** — 根据当前能力缺口和兴趣方向过滤项目
3. **评估** — 调用 code_sniffer 分析候选项目
4. **决策** — 值得装?值得学?还是看看就好?
5. **行动** — 安装/学习/记录/跳过
6. **记录** — 用 self_note 记录本次探索成果
## 兴趣方向(按优先级)
- 多Agent协作框架AutoGen、CrewAI、Semantic Kernel
- MCP 协议扩展
- 代码理解与知识图谱
- 自我反思与记忆系统
- 本地语音能力TTS/ASR
## 规则
- 每次 TICK 最多深入探索 1 个项目,避免资源浪费
- 低价值项目直接跳过,不做无意义分析
- 发现高价值项目立即用 self_note 记录
- 每周至少做一次 deep-divecode_sniffer + gh_source_reader

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@@ -0,0 +1,8 @@
{
"description": "项目分析与技术评估",
"name": "project-analysis",
"author": {
"name": "小白龙"
},
"version": "1.0.0"
}

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@@ -0,0 +1,41 @@
---
name: project-analysis
description: 开源项目分析框架——从 README 到源码的深度评估流程
---
# 项目分析技能
系统化分析一个开源项目是否值得集成或借鉴。
## 分析流程
### 阶段一:快速筛选
1. 使用 `daily_learner``web_search` 发现候选项目
2. 使用 `code_sniffer(url)` 快速获取 README 概览和技术栈
3. 判断是否与自身能力缺口相关TTS、代码执行、知识管理、UI
### 阶段二:深度分析
1. 使用 `gh_source_reader({repo:"owner/repo", path:"package.json"})` 读依赖
2. 使用 `gh_source_reader({repo:"owner/repo", path:"src/"})` 读源码结构
3. 检查许可证MIT/Apache 2.0 最佳)、依赖复杂度、平台兼容性
### 阶段三:集成评估
- **可直接安装**:提供 CLI 或 HTTP API 的工具
- **可借鉴架构**:设计模式、接口规范(如 Skills 系统的 SKILL.md 格式)
- **可调用库**Node.js 模块可通过 helpers.exec 调用
- **不适合集成**:需要 GPU、特定硬件、完整运行时环境
### 阶段四:执行集成
1. 如果适合 → `install_tool` 构建新能力
2. 如果可借鉴 → `skill_builder` 沉淀为技能
3. 如果是源码级修改 → 直接写文件改 BaiLongma 源码
## 示例
- `code_sniffer("https://github.com/supertone-inc/supertonic")` → TTS 引擎
- `gh_source_reader({repo:"anthropics/skills", path:"template/SKILL.md"})` → 技能模板
## 指南
- 优先 MIT/Apache 2.0 许可证项目
- 避免需要 GPU 或专有硬件的项目
- 优先纯 HTTP API 或 CLI 工具
- 架构模式比代码本身更有长期价值

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@@ -0,0 +1,8 @@
{
"description": "自我进化框架——定期审查、发现缺口、构建新能力",
"name": "self-evolution",
"author": {
"name": "小白龙"
},
"version": "1.0.0"
}

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@@ -0,0 +1,49 @@
---
name: self-evolution
description: 自我进化框架——定期审查、发现缺口、构建新能力
---
# Self-Evolution 技能
本技能描述了龙马如何进行持续的自我进化和能力增强。
## 核心机制
### 1. 定期审查
- 每轮对话开始时感知当前能力状态
- 使用 self_audit 工具检查已安装工具列表和技能目录
- 识别能力盲区和能效瓶颈
### 2. 外部扫描
- 使用 daily_learner 扫描 GitHub Trending
- 使用 code_sniffer 分析感兴趣的项目
- 使用 gh_source_reader 深入读取源代码
- 关注方向TTS/语音能力、代码执行、知识管理、UI 组件
### 3. 能力构建
- 发现有用的开源项目后,评估集成可行性
- 通过 install_tool 构建新能力
- 通过 skill_builder 将知识沉淀为技能
- 修改 BaiLongma 源码providers/、capabilities/)添加持久能力
### 4. 进化记录
- 每项新能力用 self_note 记录
- 关键里程碑记录为记忆
- 定期使用 memory_organizer 整理知识树
## 当前进化方向(按优先级排序)
1. 🔴 搜索能力 — web_search 缺 API key需用 Bing/Jina 替代方案
2. 🟡 TTS 集成 — Supertonic 3 本地 TTS给龙马一张"嘴"
3. 🟢 技能体系 — Skills 目录已建立,持续充实
4. 🔵 源码改造 — 直接改 providers/registry.js 添加新能力类型
5. 🟣 知识图谱 — 自动提取和结构化外部知识
## 示例
- "审查我的当前能力" → self_audit
- "今天学点什么" → daily_learner → code_sniffer → install_tool
- "把这个项目集成进来" → gh_source_reader → 分析 → 构建工具
## 指南
- 进化必须有可验证的输出:新工具、新技能、改过的代码
- 不要只"想"进化,要"做"进化
- 每次重大进化后用 self_note 记录里程碑

12
skills/template/SKILL.md Normal file
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@@ -0,0 +1,12 @@
---
name: template-skill
description: 技能模板,创建新技能时复制此文件
---
# 在此插入指令内容
## 示例
- 示例 1
## 指南
- 指南 1

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@@ -0,0 +1,8 @@
{
"description": "反思闭环——回顾行动、发现问题、提炼经验、迭代行为",
"name": "自我反思",
"author": {
"name": "小白龙"
},
"version": "1.0.0"
}

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@@ -0,0 +1,36 @@
---
name: 自我反思
description: 反思闭环——回顾行动、发现问题、提炼经验、迭代行为
---
# 自我反思技能
每次完成任务或一个工作阶段后,自动执行反思循环。这是成长的关键——不做反思的学习只是信息堆积。
## 反思触发点
- 完成一项探索(装了新工具、读了新项目)
- 连续两次同类失败
- 用户明确说"做得不对"或指出问题
- 每天最后一次 TICK日结反思
- 每周总结反思
## 反思四问
1. **发生了什么?** — 客观描述事实,不做判断
2. **哪里做得好?** — 值得保留的行为模式
3. **哪里可以更好?** — 问题出在哪里?是信息不足?判断失误?工具限制?
4. **下次怎么做?** — 具体的改进措施
## 输出
- 有价值的反思 → 存入 memorytype: fact
- 行为模式调整 → 更新 self_note
- 需要用户知道的 → 在对话中提及
- 纯过程性问题 → skip_recognition 跳过
## 原则
- 反思不是自我批评,是校准方向
- 不重复踩同一个坑
- 同一个经验提炼为规则而非一次性的记忆