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name: evolve-skill-from-traces description: > 使用三阶段流水线从代理执行轨迹演化 SKILL.md 文件：从观察到的运行收集 轨迹、并行多代理补丁提议（用于错误和成功分析），以及通过流行度加权对 重叠编辑进行无冲突合并。基于 Trace2Skill 方法论。 license: MIT allowed-tools: Read Write Edit Bash Grep Glob Agent metadata: author: Philipp Thoss version: "1.0" domain: general complexity: advanced language: multi tags: meta, skill-evolution, traces, multi-agent, consolidation, trace2skill locale: zh-CN source_locale: en source_commit: 11edabf5 fence_basis_commit: 11edabf5 translator: "Claude + human review" translation_date: "2026-05-03"

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>

4. 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"

4. 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
5. 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
6. 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