ecosystem-auditor

技能生态健康度审计：扫描技能生态（默认 ~/.workbuddy/skills），对每枚技能做体检—— frontmatter 合法性、脚本可编译性、陈旧度、近重复（shingle Jaccard）、孤儿 meta （meta-X 但教师 X 不存在），输出结构化健康报告，供元进化引擎定位"该修/该并/该弃"的技能。 这是让全栈超级智能体"能治理自身生态"的元能力，一线大模型不具备。

ecosystem-auditor（技能生态健康度审计）

「自主能力治理与生态(下一阶梯)」域 Top1（权重 1.50）：让已具备全栈能力的超级智能体 能审计、能自审自己的技能生态，而非只管"造新技能"。

何时使用

• 定期体检技能生态，找出坏 frontmatter / 语法错误 / 长期未更新 / 近重复 / 孤儿 meta。
• 元进化引擎在批量构建/蒸馏后，定位需要 repair 或合并的技能。
• 发布前健康门禁：阻断损坏或重复的技能进入发布清单。

核心 API（scripts/ecosystem_auditor.py）

• audit(skills_root, stale_days=120, dup_threshold=0.9) → 报告 dict：
  • broken：frontmatter 非法或脚本语法错误
  • stale：最后修改超 stale_days
  • duplicates：SKILL.md 正文 shingle Jaccard ≥ dup_threshold 的近重复对
  • orphans：以 meta- 开头但对应教师技能不存在的蒸馏学生
  • summary：各项计数
• python ecosystem_auditor.py --selftest：内置自检（自建临时沙箱，零副作用）。

设计要点

• 零文件副作用：脚本检查用内存 compile()，不写 __pycache__；陈旧度扫描排除 __pycache__/*.pyc，避免编译产物干扰 mtime。
• 近重复检测：正文去空白小写后取 4-gram 集合，Jaccard 度量相似度，可配置阈值。
• 孤儿 meta：蒸馏学生 meta-<教师> 若找不到教师技能即标记，防止蒸馏链断裂。

与元进化闭环的关系

作为 meta-evolver 的"生态体检仪"：sense 阶段可调用本技能生成 summary，把 broken/orphans 自动转为 repair/evolve 缺口，形成"构建→审计→修复"治理闭环。

自进化学习系统

本技能接入 meta-evolver 自进化闭环：每次审计经 learner 记录生态规模/问题分布， 跨会话沉淀"哪些命名易冲突""哪些域易重复"等经验。

已知限制

• 近重复阈值需按生态规模调参；过小误报、过大漏报。
• 陈旧度基于文件 mtime，不反映"逻辑是否仍正确"（需结合运行时成功率）。