Auto-Improver Pro - 自动改进专家

版本：v1.0.0
定位：L3 进化层 - 自进化 AI 技能引擎
状态：✅ 生产就绪（17 分钟自主循环）

📖 技能说明

Self-Improving Skill 是一款自进化 AI 技能，通过 17 分钟自主执行循环，自动从每次执行中学习、提取模式、持续优化自身。核心价值：让技能越用越聪明，自动捕获用户反馈、识别高效模式、生成优化建议并执行优化。

与 self-improving-agent 的区别：

• - ✅ 更快的执行循环（17 分钟 vs 30 分钟）
• ✅ 更智能的反馈收集（自动 + 手动双模式）
• ✅ 更强大的模式提取（支持 8 种模式类型）

适用场景：

• - ✅ 技能自优化（让技能自动改进）
• ✅ 用户反馈分析（分析确认/反对反馈）
• ✅ 模式提取（从历史执行中提取模式）
• ✅ 性能优化（识别瓶颈并优化）

🎯 使用场景

场景 1：技能自优化

任务：「让 first-principle-analyzer 自动优化」

使用方式：
bash
self-improving-skill start \
--skill=first-principle-analyzer \
--mode=auto \
--interval=17m

预期结果：

• - 自动收集执行数据
• 识别 3+ 个高效模式
• 生成 5+ 条优化建议
• 自动执行优化

场景 2：用户反馈分析

任务：「分析过去 7 天的用户反馈」

使用方式：
bash
self-improving-skill analyze-feedback \
--skill=skill-name \
--period=7d

预期输出：

• - 反馈统计（确认/反对比例）
• 置信度调整建议
• 优化优先级排序

💰 定价方案

❓ FAQ

Q1: 17 分钟循环如何工作？
A: 观察（5 分钟）→ 检测（3 分钟）→ 提取（5 分钟）→ 聚合（4 分钟）= 17 分钟完整循环。

Q2: 如何保护数据隐私？
A: 所有数据本地加密存储，支持敏感信息自动识别和脱敏。

Q3: 支持多少技能同时优化？
A: 个人版 3 个技能，商业版 10 个技能，企业版无限。

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bash

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📊 性能指标

🏆 成功案例

客户：某 AI 工具开发者
技能：first-principle-analyzer
结果：识别 5 个优化点，执行后性能提升 40%