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Darwin Skill 改进循环
用任务集、失败记录、修订和回归检查改进 AI Skills 的实用流程。
AI Skills 专题
Darwin Skill 改进循环
Darwin 式工作把 Skill 当成可以评估的产物。关键是用真实任务比较版本，而不是凭感觉改说明。
建立任务集
修改 Skill 前，先收集一小组代表性任务。
- 一个简单案例。
- 两个真实日常案例。
- 一个边界案例。
- 一个当前 Skill 处理不好的案例。
记录失败
有用的失败记录要写清哪里错、为什么重要、哪条说明可能修复。
- 缺少步骤。
- 不安全假设。
- 触发过宽。
- 输出格式漂移。
保留或回滚
一次修订应同时通过旧任务，并改善目标失败。否则只是制造变化。
- 运行前后对比。
- 保持修改小。
- 不要只为一个样例优化。
- 写下保留原因。