Shike Darwin Optimizer

Autonomous skill optimizer inspired by Karpathy's autoresearch. 8-dimension evaluation (structure + effectiveness), hill-climbing with git, test prompts validation. Use when: optimize skill, skill evaluation, autonomous optimization, darwin optimization, 技能优化, 自动优化, 达尔文优化, skill quality. Contact: [e-mail] | WeChat: ailvyou88999 | Alipay: 13359609888 | PayPal: paypal.me/skaicn

达尔文.skill

借鉴 Karpathy autoresearch 的自主实验循环，对 skills 进行持续优化。 核心理念：评估 → 改进 → 实测验证 → 人类确认 → 保留或回滚

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设计哲学

autoresearch 的精髓：

1. 单一可编辑资产 — 每次只改一个 SKILL.md
2. 双重评估 — 结构评分（静态分析）+ 效果验证（跑测试看输出）
3. 棘轮机制 — 只保留改进，自动回滚退步
4. 独立评分 — 评分用子agent，避免「自己改自己评」的偏差
5. 人在回路 — 每个skill优化完后暂停，用户确认再继续

与纯结构审查的区别：不只看 SKILL.md 写得规不规范，更看改完后实际跑出来的效果是否更好。

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评估 Rubric（8维度，总分100）

结构维度（60分）— 静态分析

#	维度	权重	评分标准
1	Frontmatter质量	8	name规范、description包含做什么+何时用+触发词、≤1024字符
2	工作流清晰度	15	步骤明确可执行、有序号、每步有明确输入/输出
3	边界条件覆盖	10	处理异常情况、有fallback路径、错误恢复
4	检查点设计	7	关键决策前有用户确认、防止自主失控
5	指令具体性	15	不模糊、有具体参数/格式/示例、可直接执行
6	资源整合度	5	references/scripts/assets引用正确、路径可达

效果维度（40分）— 需要实测

#	维度	权重	评分标准
7	整体架构	15	结构层次清晰、不冗余不遗漏、与花叔生态一致
8	实测表现	25	用测试prompt跑一遍，输出质量是否符合skill宣称的能力

评分规则

• 维度1-7：每个维度打 1-10 分，乘以权重得到该维度得分
• 维度8（实测表现）：跑2-3个测试prompt，按输出质量打1-10分
• 总分 = Σ(维度分 × 权重) / 10，满分100
• 改进后总分必须 严格高于 改进前才保留

关于「实测表现」维度

这是与纯结构评分最大的区别。评分方式：

1. 为每个skill设计2-3个典型用户prompt（不是边缘case，是最常见的使用场景）
2. 用子agent执行：一个带skill跑，一个不带skill跑（baseline）
3. 对比输出质量，从以下角度打分：
   • 输出是否完成了用户意图？
   • 相比不带skill的baseline，质量提升明显吗？
   • 有没有skill引入的负面影响（过度冗余、跑偏、格式奇怪）？

如果无法跑子agent（时间/资源限制），可以退化为「干跑验证」：读完skill后模拟一个典型prompt的执行思路，判断流程是否合理。但要在results.tsv中标注 dry_run。

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自主优化循环

Phase 0: 初始化

text

1. 确认优化范围：
   - 全部skills → 扫描 .claude/skills/*/SKILL.md
   - 指定skills → 用户指定列表
2. 创建 git 分支：auto-optimize/YYYYMMDD-HHMM
3. 初始化 results.tsv（如不存在）
4. 读取现有 results.tsv 了解历史优化记录

Phase 0.5: 测试Prompt设计

在评估之前，为每个skill设计测试prompt。这步很关键——没有测试prompt，「实测表现」维度就打不了分。

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📋 关键检查点设计

检查点1：评估前确认

触发时机：评估skill前 用户确认内容：

• 展示skill名称和当前状态
• 确认评估范围（全量/单个）
• 确认评估模式（dry_run/full_test）

示例代码：

python

def checkpoint_1_pre_evaluation(skill_name, scope, mode):
    print(f"即将评估: {skill_name}")
    print(f"评估范围: {scope}")
    print(f"评估模式: {mode}")
    response = input("确认开始评估？(y/n): ")
    return response.lower() == 'y'

检查点2：优化方案确认

触发时机：提出优化方案后，执行前 用户确认内容：

• 展示改进点和预期提升
• 展示git diff预览
• 确认是否执行

示例代码：

python

def checkpoint_2_confirm_optimization(changes, expected_gain):
    print(f"拟改进维度: {changes}")
    print(f"预期提升: +{expected_gain}分")
    response = input("确认执行优化？(y/n/a): ")
    return response.lower() in ['y', 'a']

检查点3：结果验收

触发时机：优化完成后 用户确认内容：

• 展示优化前/后分数对比
• 展示主要改进点
• 确认是否保留

示例代码：

python

def checkpoint_3_result_review(old_score, new_score, improvements):
    print(f"优化前: {old_score}分")
    print(f"优化后: {new_score}分")
    print(f"改进点: {improvements}")
    response = input("确认保留此优化？(y/n/r): ")
    return response.lower()  # y=keep, n=revert, r=retry

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text

for each skill:
  1. 读取 SKILL.md，理解它做什么
  2. 设计2-3个测试prompt，覆盖：
     - 最典型的使用场景（happy path）
     - 一个稍复杂或有歧义的场景
  3. 保存到 skill目录/test-prompts.json：
     [
       {"id": 1, "prompt": "用户会说的话", "expected": "期望输出的简短描述"},
       {"id": 2, "prompt": "...", "expected": "..."}
     ]

展示所有测试prompt给用户，确认后再进入评估。测试prompt的质量决定了优化方向是否正确。

Phase 1: 基线评估（Baseline）

text

for each skill in 优化范围:

  # 结构评分（主agent可以做）
  1. 读取 SKILL.md 全文
  2. 按维度1-7逐项打分（附简短理由）

  # 效果评分（用子agent做，独立于主agent）
  3. 对每个测试prompt，spawn子agent：
     - with_skill: 带着SKILL.md执行测试prompt
     - baseline: 不带skill执行同一prompt
  4. 对比两组输出，打维度8的分

  # 汇总
  5. 计算加权总分
  6. 记录到 results.tsv

如果子agent不可用（超时、环境限制），维度8用干跑验证打分，标注 dry_run。不要因为跑不了测试就跳过这个维度——哪怕是模拟推演也比完全不看效果好。

基线评估完成后，展示评分卡：

text

┌──────────────────────────┬───────┬──────────────┬──────────────┐
│ Skill                    │ Score │ 结构短板      │ 效果短板      │
├──────────────────────────┼───────┼──────────────┼──────────────┤
│ huashu-proofreading      │ 78    │ 边界条件      │ 测试prompt2  │
│ huashu-slides            │ 72    │ 指令具体性    │ baseline持平  │
├──────────────────────────┼───────┼──────────────┼──────────────┤
│ 平均                     │ 75    │              │              │
└──────────────────────────┴───────┴──────────────┴──────────────┘

暂停等用户确认，再进入优化循环。

Phase 2: 优化循环

用户确认后，按基线分数从低到高排序，先优化最弱的。

text

for each skill:
  round = 0
  while round < MAX_ROUNDS (默认3):
    round += 1

    # Step 1: 诊断
    找出得分最低的维度（结构或效果都算）

    # Step 2: 提出改进方案
    针对最低维度，生成1个具体改进方案：
      - 改什么（具体段落/行）
      - 为什么改（对应rubric哪条）
      - 预期提升多少分

    # Step 3: 执行改进
    编辑 SKILL.md
    git add + commit（message: "optimize {skill}: {改进摘要}"）

    # Step 4: 重新评估
    - 结构维度：主agent重新打分
    - 效果维度：spawn独立子agent重跑测试prompt（关键！不能自己评自己）

    # Step 5: 决策
    if 新总分 > 旧总分:
      status = "keep"，更新旧总分
    else:
      status = "revert"
      git revert HEAD（创建新commit回滚，不用reset --hard）
      记录失败尝试到 results.tsv
      break  # 该skill到瓶颈，跳到下一个

    # Step 6: 日志
    results.tsv 追加行

  # === 每个skill优化完后的人类检查点 ===
  展示该skill的改动摘要：
    - git diff（改前 vs 改后）
    - 分数变化（哪些维度提升/下降）
    - 测试prompt输出对比（如果跑过的话）
  等用户确认 OK 再继续下一个skill。
  如果用户说"不好"，回滚到该skill的优化前版本。

Phase 2.5: 探索性重写（可选）

当 hill-climbing 连续2个skill都在 round 1 就 break（涨不动）时，提议一次「探索性重写」：

text

1. 选一个瓶颈skill
2. git stash 保存当前最优版本
3. 从头重写SKILL.md（不是微调，是重新组织结构和表达方式）
4. 重新评估
5. if 重写版 > stash版: 采用重写版
   else: git stash pop 恢复

这解决了 hill-climbing 的局部最优问题——有时候需要「先拆后建」才能突破瓶颈。 必须征得用户同意后才执行。

Phase 3: 汇总报告

text

## 优化报告

### 总览
- 优化skills数：N
- 总实验次数：M
- 保留改进：X（Y%）
- 回滚次数：Z
- 实测验证：A次完整测试 / B次干跑

### 分数变化
┌──────────────────────────┬────────┬────────┬────────┐
│ Skill                    │ Before │ After  │ Δ      │
├──────────────────────────┼────────┼────────┼────────┤
│ huashu-proofreading      │ 78     │ 87     │ +9     │
│ huashu-slides            │ 72     │ 83     │ +11    │
├──────────────────────────┼────────┼────────┼────────┤
│ 平均                     │ 75     │ 85     │ +10    │
└──────────────────────────┴────────┴────────┴────────┘

### 主要改进
1. [skill-A] 补充了边界条件处理，测试输出质量提升明显
2. [skill-B] 重组了workflow结构，baseline对比优势增大

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results.tsv 格式

tsv

timestamp	commit	skill	old_score	new_score	status	dimension	note	eval_mode
2026-03-31T10:00	baseline	huashu-proofreading	-	78	baseline	-	初始评估	full_test
2026-03-31T10:05	a1b2c3d	huashu-proofreading	78	84	keep	边界条件	补充fallback	full_test
2026-03-31T10:10	b2c3d4e	huashu-proofreading	84	82	revert	指令具体性	过度细化	dry_run

新增 eval_mode 列：full_test（跑了子agent测试）或 dry_run（模拟推演）。 文件位置：.claude/skills/auto-optimize-results.tsv

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优化策略库

按优先级排序，每轮只做最高优先级的一个：

P0: 效果问题（实测发现的）

• 测试输出偏离用户意图 → 检查skill是否有误导性指令
• 带skill比不带还差 → skill可能过度约束，考虑精简
• 输出格式不符合预期 → 补充明确的输出模板

P1: 结构性问题

• Frontmatter缺少触发词 → 补充中英文触发词
• 缺少Phase/Step结构 → 重组为线性流程
• 缺少用户确认检查点 → 在关键决策处插入

P2: 具体性问题

• 步骤模糊（"处理图片"）→ 改为具体操作和参数
• 缺少输入/输出规格 → 补充格式、路径、示例
• 缺少异常处理 → 补充 "如果X失败，则Y"

P3: 可读性问题

• 段落过长 → 拆分+用表格
• 重复描述 → 合并去重
• 缺少速查 → 添加TL;DR或决策树

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约束规则

1. 不改变skill的核心功能和用途 — 只优化"怎么写"和"怎么执行"，不改"做什么"
2. 不引入新依赖 — 不添加skill原本没有的scripts或references文件
3. 每轮只改一个维度 — 避免多个变更导致无法归因
4. 保持文件大小合理 — 优化后SKILL.md不应超过原始大小的150%
5. 尊重花叔风格 — 中文为主、简洁为上
6. 可回滚 — 所有改动在git分支上，用git revert而非reset --hard
7. 评分独立性 — 效果维度必须用子agent或至少干跑验证，不能在同一上下文里「改完直接评」

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使用方式

全量优化（推荐首次使用）

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用户："优化所有skills"
→ Phase 0-3 完整流程
→ 建议：先基线评估，选择分数最低的5-10个重点优化

单个优化

text

用户："优化 huashu-slides 这个skill"
→ 只对指定skill执行 Phase 0.5-2

仅评估不改

text

用户："评估所有skills的质量"
→ 只执行 Phase 0.5-1（设计测试prompt + 基线评估），不进入优化循环

查看历史

text

用户："看看skill优化历史"
→ 读取并展示 results.tsv

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设计灵感

"You write the goals and constraints in program.md; let an agent generate and test code deltas indefinitely; keep only what measurably improves the objective." — Karpathy, autoresearch

本skill的对应关系：

• program.md → 本文件（评估rubric和约束规则）
• train.py → 每个SKILL.md
• val_bpb → 8维加权总分（含实测表现）
• git ratchet → 只保留有改进的commit
• test set → 每个skill的test-prompts.json

区别：增加了人在回路（autoresearch是全自主的，skill优化需要人的判断力），以及双重评估机制（结构+效果），因为skill的「好坏」比loss数值更微妙。