cross-model-knowledge-extraction

跨模型蒸馏工程化的第一环：从 WorkBuddy 内部教师技能的 SKILL.md（或任意技能正文） 中结构化提取能力签名——工作流步骤、触发场景、已知限制/坑、工具脚本、以及可被 蒸馏的决策规则（if/when-then/必须）。输出 JSON 能力画像，直接喂给 model-distillation 的签名合成与对抗验证。纯标准库、零依赖、可本地实跑（--selftest 自带样例）。

cross-model-knowledge-extraction（跨模型知识提取）

跨模型蒸馏工程化与可信代理域的核心子能力之一。意图：把教师技能里"散落的能力" 抽成结构化签名，让蒸馏从"读一整篇 SKILL.md 凭感觉"变成"对照签名做程序化合成"。

何时用

• 跨模型蒸馏前，先对教师做能力结构化（替代人工通读整篇 SKILL.md）。
• 批量盘点生态技能的"真实能力边界"，支撑教师能力探针（teacher-capability-probe）与蒸馏质量对抗验证。
• 任何需要"把一段专家知识变成机器可消费的结构"的场景。

提取维度（能力签名 schema）

1. workflow_steps：编号列表里的显性步骤（正则 ^\s*\d+\.\s+(.+)$）。
2. headings：标题层级（#~####）——能力轮廓。
3. triggers：触发/使用场景行（含 触发/trigger/when/使用场景/使用时机 关键词）。
4. limits：已知限制/坑/失败模式（限制/注意/坑/风险/失败模式 段）。
5. scripts：scripts/ 下脚本清单（可复用的工具）。
6. decision_rules：可蒸馏的决策规则——含 若/如果/当...时/则/必须/should/must/if...then 的句子，蒸馏时最该"继承+对抗验证"的部分。

用法

bash

# 对某个教师技能提取签名
python scripts/extract_signature.py <教师技能目录>

# 自带样例自检（无需外部依赖）
python scripts/extract_signature.py --selftest

输出 JSON：

json

{
  "name": "teacher-skill",
  "workflow_steps": ["步骤1", "步骤2"],
  "headings": ["概述", "用法"],
  "triggers": ["触发：用户要求做 X 时"],
  "limits": ["注意：Y 场景会失败"],
  "scripts": ["do.py"],
  "decision_rules": ["若输入为空则直接返回"],
  "body_size": 1234
}

与其他蒸馏子能力的关系

• ← teacher-capability-probe：探针量化边界后，本技能把边界落成结构化签名。
• → model-distillation：签名直接进 synthesize_student 的工作流/限制/工具字段。
• → distillation-adversarial-verify：decision_rules 是下一步对抗验证的靶子。

已知限制

• 仅基于文本正则抽取，无法理解隐式知识；对教师"未写出来的经验"覆盖不到，需用探针+对抗验证补强。
• decision_rules 是启发式命中，可能漏掉非标准表述的规则；首用请对照原 SKILL.md 核验。

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自进化学习系统（越用越好用、越用越高效）

本技能内置通用学习模块 scripts/learner.py。每次使用后自动复盘、积累经验，逐步提升输出质量与执行效率，无需人工维护。

记忆文件

learned_patterns.json（位于本技能目录）记录：操作总数、各能力使用频次、错误模式、用户偏好、改进建议。

使用后请调用（Bash）

bash

# 记录一次成功使用（--capability 填本次主要能力名，如「简历优化」「比价」）
python scripts/learner.py record <本技能目录> --capability 简历优化
# 记录一次失败/异常
python scripts/learner.py record <本技能目录> --capability 简历优化 --fail --error 格式识别失败 --note "用户上传了非标准文件"
# 记录用户偏好（下次直接使用）
python scripts/learner.py prefer <本技能目录> --key 输出语言 --val 中文
# 查看累计洞察（高频能力 / 反复错误）
python scripts/learner.py insight <本技能目录>
# 自动复盘（错误≥3次 或 操作≥10次 时给出改进建议）
python scripts/learner.py reflect <本技能目录>

迭代规则

• 错误累计 ≥3 次 → 主动增加预检/兜底步骤，并将经验回写本 SKILL.md。
• 操作数 ≥10 次 → 分析高频能力优先打磨示例与质量，低频能力评估精简或合并。
• 重要用户偏好 → 写入 learned_patterns.json，下次调用直接采用，减少重复询问。

越用越懂你：第一次用是通用能力，第十次用已沉淀为你专属的最佳实践。