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evolve-skill-from-traces

pjt222
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について

このスキルは、エージェント実行トレースを三段階のパイプラインで分析することで、SKILL.mdファイルを自動的に進化させます。トレースを収集し、複数の並列エージェントを使用してエラーと成功の両方からパッチを提案し、人気度加重の競合解決によって編集を統合します。観察されたエージェントの動作を体系的に文書化され再現可能なスキルへ変換するためにご利用ください。

クイックインストール

Claude Code

推奨
メイン
npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code
プラグインコマンド代替
/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanac
Git クローン代替
git clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/evolve-skill-from-traces

このコマンドをClaude Codeにコピー&ペーストしてスキルをインストールします

ドキュメント

从执行轨迹演化技能

通过三阶段流水线将原始代理执行轨迹转化为经验证的 SKILL.md:轨迹收集、并行多代理补丁提议和无冲突合并。本技能桥接观察到的代理行为与已记录的步骤之间的差距,将成功运行转化为可复现的技能。

适用场景

  • 执行轨迹揭示现有技能未捕捉的反复出现的模式
  • 观察到的代理行为优于已记录的步骤
  • 通过记录专家演示从零构建技能
  • 多个代理对同一技能提出冲突的改进

输入

  • 必需traces —— 一组代理执行日志或会话记录(建议至少 10 次成功运行)
  • 必需target_skill —— 待演化的现有 SKILL.md 路径,或 "new" 表示从零提取技能
  • 可选analyst_count —— 要派生的并行分析师代理数(默认:4)
  • 可选held_out_ratio —— 保留用于验证、不用于起草的轨迹比例(默认:0.2)

步骤

第 1 步:收集执行轨迹

收集展示目标行为的代理会话日志、工具调用序列或对话记录。过滤标记为成功的运行。归一化为标准轨迹格式:带时间戳的 (state, action, outcome) 三元组序列。

  1. 识别轨迹源:会话日志、工具调用历史或对话导出
  2. 按成功标准过滤轨迹(退出码 0、任务完成标志、用户确认)
  3. 将每个轨迹归一化为结构化三元组列表:
trace_entry:
  state: <context before the action>
  action: <tool call, command, or decision made>
  outcome: <result, output, or state change>
  timestamp: <ISO 8601>
  1. 划分轨迹:保留 held_out_ratio(默认 20%)用于第 7 步的验证,其余用于第 2-6 步
# Example: count available traces and compute partition
total_traces=$(ls traces/*.json | wc -l)
held_out=$(echo "$total_traces * 0.2 / 1" | bc)
drafting=$((total_traces - held_out))
echo "Drafting: $drafting traces, Held-out: $held_out traces"

预期结果: 划分为起草(80%)和保留(20%)子集的归一化轨迹集。每个轨迹条目包含 state、action、outcome 和 timestamp 字段。

失败处理: 若可用的成功轨迹少于 10 个,先收集更多再继续。小轨迹集产出在新输入上失败的过拟合技能。若轨迹缺少时间戳,改为分配序数序列号。

第 2 步:聚类轨迹

按结果模式分组归一化轨迹。识别不变核心(所有成功轨迹中存在的步骤)vs 可变分支(运行间不同的步骤)。不变核心成为技能步骤的骨架。

  1. 按 action 类型对齐轨迹 —— 将每个轨迹映射到 action 标签序列
  2. 找到所有轨迹中最长的公共子序列以识别不变核心
  3. 将剩余 action 分类为可变分支,记录哪些轨迹包含它们及在何条件下
  4. 记录分支频率:每个可变步骤在多少百分比的成功轨迹中出现
invariant_core:
  - action: "read_input_file"
    frequency: 100%
  - action: "validate_schema"
    frequency: 100%
  - action: "transform_data"
    frequency: 100%

variant_branches:
  - action: "retry_on_timeout"
    frequency: 35%
    condition: "network latency > 2s"
  - action: "fallback_to_cache"
    frequency: 15%
    condition: "API returns 503"

预期结果: 不变核心 action(在所有成功轨迹中出现)与可变分支(条件性,在子集中出现)之间的清晰分离。每个可变分支有频率计数和触发条件。

失败处理: 若没有不变核心浮现(轨迹过于异质),目标行为实际上可能是多个不同的技能。按结果类型将轨迹拆分为连贯子组,分别处理每个组。

第 3 步:起草技能骨架

从不变核心生成初始 SKILL.md,包含 frontmatter、何时使用(从轨迹间的入口条件派生)、输入(运行间变化的参数)和每个不变 action 一步的步骤部分。

  1. 从每个轨迹的第一个状态提取入口条件以填充"何时使用"
  2. 识别运行间变化的参数(文件路径、阈值、选项)以填充"输入"
  3. 每个不变核心 action 创建一个步骤,使用轨迹间最常见的措辞
  4. 基于观察到的结果添加占位 Expected/On failure 块
# Scaffold the skeleton if creating a new skill
mkdir -p skills/<skill-name>/
# Skeleton structure
## When to Use
- <derived from common entry conditions>

## Inputs
- **Required**: <parameters present in all traces>
- **Optional**: <parameters present in some traces>

## Procedure
### Step N: <invariant action label>
<most common implementation from traces>

**Expected:** <most common success outcome>
**On failure:** <placeholder -- refined in Steps 4-6>

预期结果: 一个语法上有效的 SKILL.md 骨架,含 frontmatter、何时使用、输入和包含每个不变核心 action 一步的步骤部分。Expected 块反映观察结果;On failure 块为占位。

失败处理: 若骨架在添加可变分支前就超过 500 行,不变核心过于细粒度。合并总是一起出现的相邻 action 为单个步骤。目标 5-10 个步骤。

第 4 步:并行多代理补丁提议

派生 N 个分析师代理(建议 4-6 个),每个从不同的分析视角对照起草骨架审查完整轨迹集。每个代理产出结构化补丁:section、old text、new text、rationale。

每个分析师分配一个视角:

分析师视角关注
1正确性骨架是否捕捉了所有成功路径?是否有不变步骤缺失?
2效率是否有冗余步骤?是否可合并或并行任何步骤?
3健壮性哪些失败模式未处理?On failure 块应包含什么?
4边界情况哪些可变分支应成为条件步骤或 pitfalls?
5(可选)清晰度每个步骤是否无歧义?代理能否机械地遵循?
6(可选)可泛化性是否有应抽象的轨迹特定工件?

每个分析师代理接收:

  • 第 3 步的起草骨架
  • 完整的起草轨迹集(非保留)
  • 分配的视角和关注问题

每个分析师返回结构化补丁列表:

patch:
  analyst: "robustness"
  section: "Procedure > Step 3"
  old_text: "**On failure:** <placeholder>"
  new_text: "**On failure:** If the API returns 503, wait 5 seconds and retry up to 3 times. If retries are exhausted, fall back to the cached response from the previous successful run."
  rationale: "Traces #4, #7, #12 show 503 errors resolved by retry. Trace #15 shows cache fallback when retries fail."
  supporting_traces: [4, 7, 12, 15]

预期结果: 每个分析师返回 3-10 个结构化补丁,附 section 引用、old/new 文本、理由和支持轨迹 ID。所有补丁收集到单一补丁集。

失败处理: 若分析师未返回补丁,其视角可能不适用此技能。这可接受 —— 不是每个视角都浮现问题。若分析师返回模糊补丁且无轨迹引用,拒绝并以"具体 supporting_traces"要求重新提示。

第 5 步:检测和分类冲突

比较第 4 步所有补丁以查找重叠编辑。将每对重叠补丁分类为三类之一。

  1. 按目标 section 索引补丁
  2. 对针对相同 section 的补丁,比较 old_text 和 new_text
  3. 分类每个重叠:
冲突类型定义解决
兼容不同 section,无重叠直接合并
互补相同 section,加性的(两者都添加内容,无矛盾)组合文本
矛盾相同 section,互斥(一个添加 X,另一个移除 X 或转而添加 Y)在第 6 步需要解决
conflict_report:
  total_patches: 24
  compatible: 18
  complementary: 4
  contradictory: 2
  contradictions:
    - section: "Procedure > Step 5"
      patch_a: {analyst: "efficiency", action: "remove step"}
      patch_b: {analyst: "robustness", action: "add retry logic"}
      supporting_traces_a: [2, 8, 11]
      supporting_traces_b: [4, 7, 12, 15]

预期结果: 冲突报告,列出所有补丁对、其分类,以及对矛盾,每方的支持轨迹计数。

失败处理: 若分类有歧义(一个补丁在同一 section 既添加又修改文本),拆分为两个补丁:一个加性、一个修改。重新分类较小的补丁。

第 6 步:合并补丁

使用三层解决策略将所有补丁合并到单一合并的 SKILL.md。

  1. 兼容补丁:直接应用 —— 它们触及不同 section 不会冲突
  2. 互补补丁:将两个补丁的 new_text 合并为单个连贯块,保留两者贡献
  3. 矛盾补丁:用流行度加权解决:
    • 计算支持每种变体的轨迹数
    • 优先选择与更多轨迹对齐的补丁
    • 若打平(或在 10% 内),使用 argumentation 技能评估哪个补丁更好地服务技能既定目的
    • 将被拒绝的备选记录为 Common Pitfall 或相关 On failure 块中的注释
consolidation_log:
  applied_directly: 18
  combined: 4
  resolved_by_prevalence: 1
  resolved_by_argumentation: 1
  rejected_alternatives_documented: 2

合并后,验证产生的 SKILL.md:

  • 所有部分都存在(何时使用、输入、步骤、验证、常见问题、相关技能)
  • 每个步骤都有 Expected 和 On failure
  • 不再有重复或矛盾的指令
  • 行数在 500 行限制内

预期结果: 包含所有分析师补丁的单个合并 SKILL.md。矛盾以记录的理由解决。每个矛盾的被拒绝备选作为 pitfall 或注释出现。

失败处理: 若合并产出内部不一致的文档(如第 3 步假设文件存在但第 2 步被效率补丁移除),还原冲突编辑并保留该 section 的原始骨架文本。标记不一致以供手动审查。

第 7 步:验证并注册

在脑海中针对保留轨迹(第 1 步保留的 20%)运行合并的技能。验证 Expected/On failure 块匹配技能从未见过的轨迹中观察到的结果。

  1. 对每个保留轨迹,逐步走过技能步骤
  2. 在每步,比较技能的 Expected 结果与轨迹的实际结果
  3. 记录匹配和不匹配:
validation_results:
  held_out_traces: 5
  full_match: 4
  partial_match: 1
  no_match: 0
  mismatches:
    - trace_id: 23
      step: 4
      expected: "API returns 200"
      actual: "API returns 429 (rate limited)"
      action: "Add rate-limit handling to On failure block"
  1. 若不匹配率超过 20%,回到第 4 步并将不匹配轨迹加入起草集
  2. 若是新技能,按 create-skill 进行目录创建、注册表条目和符号链接设置
  3. 若演化现有技能,按 evolve-skill 进行版本提升和翻译同步
# Final validation: line count
lines=$(wc -l < skills/<skill-name>/SKILL.md)
[ "$lines" -le 500 ] && echo "OK ($lines lines)" || echo "FAIL: $lines lines > 500"

预期结果: 至少 80% 的保留轨迹端到端匹配技能步骤。技能已在 skills/_registry.yml 中以正确元数据注册。

失败处理: 若验证失败(>20% 不匹配),技能已对起草轨迹过拟合。将不匹配轨迹加入起草集并从第 2 步重跑。若两次迭代后验证仍失败,行为对单个技能可能太多变 —— 考虑按结果类型拆分为多个技能。

验证清单

  • 起草前收集了至少 10 个成功轨迹
  • 轨迹划分为起草(80%)和保留(20%)子集
  • 不变核心和可变分支已显式记录
  • 至少 4 个分析师代理从不同视角审查骨架
  • 所有补丁冲突已分类(兼容、互补、矛盾)
  • 矛盾补丁以记录的理由解决
  • 合并的 SKILL.md 包含所有必需部分及 Expected/On failure 对
  • 保留验证达到至少 80% 匹配率
  • 行数在 500 行限制内
  • 技能按标准步骤注册(新)或版本提升(现有)

常见问题

  • 轨迹过少:少于 10 次成功运行时,模式提取不可靠。不变核心可能包含偶然步骤,可变分支将缺乏足够的频率数据。开始前收集更多轨迹。
  • 对轨迹工件过拟合:工具特定行为(如某 API 客户端的重试模式)可能不泛化。在第 3 步,将工具特定 action 抽象为工具无关描述。技能应描述要做什么,而非用哪个工具
  • 忽略失败轨迹:失败轨迹揭示技能应在 On failure 块中警告什么。在第 1 步,也收集失败运行并标记。在第 4 步当健壮性分析师评估未处理失败模式时使用它们。
  • 单视角分析:仅使用 1-2 个分析师会错过重要视角。仅效率分析师会剥离健壮性分析师会保留的安全检查。使用至少 4 个不同视角以获得平衡覆盖。
  • 不解决就合并矛盾补丁:应用矛盾的两面产出内部不一致的技能(如一步"做 X",另一步"跳过 X")。在第 6 步始终显式分类并解决矛盾。
  • 不针对保留轨迹验证:没有保留验证,合并技能可能完美适合起草轨迹但在新运行上失败。始终保留 20% 轨迹并对最终技能测试它们。

相关技能

  • evolve-skill —— 更简单的人类指导演化(互补:在轨迹不可用时使用)
  • create-skill —— 用于尚不存在的新提取技能;第 7 步注册时使用
  • review-skill-format —— 合并后验证以确保 agentskills.io 合规
  • argumentation —— 第 6 步当流行度打平时用于解决矛盾补丁
  • verify-agent-output —— 补丁提议的证据轨迹;在第 4 步验证分析师输出

GitHub リポジトリ

pjt222/agent-almanac
パス: i18n/zh-CN/skills/evolve-skill-from-traces
0
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