Workbuddy Smart Learning

基于反馈和行为信号，Workbuddy Smart Learning实现任务模式识别、知识蒸馏及自适应警报，持续优化执行效率。

WorkBuddy 智能学习系统 (Smart Learning System)

概述

WorkBuddy 的自我进化引擎，基于「感知-学习-行动」SEA 循环实现持续优化。整合六大模块，形成完整的反馈闭环。

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系统架构

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反馈收集 ←→ 隐式信号 ←→ 任务画像
     ↓              ↓           ↓
  知识蒸馏 ←→ 自适应阈值 ←→ 模式识别
                  ↓
            实时警报（触发→固化）
                  ↓
            模板执行（命中→执行→对比）

模块说明

模块	文件	核心功能
反馈收集	feedback.py	显式反馈（👍/👎/✏️）+ 自动归类
隐式信号	signal_collector.py	5类行为信号无感采集
任务画像	task_profiler.py	执行轨迹追踪 + 复杂度分析
模式识别	pattern_recognizer.py	高频模式扫描 + 自适应警报
知识蒸馏	knowledge_distiller.py	自适应阈值 + 模板匹配 + 避坑规则
主入口	learn.py	整合六大模块，CLI 命令行

数据存储

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.workbuddy/memory/
├── feedback/           # 反馈记录 (JSON)
├── signals/           # 隐式信号数据 (JSON)
├── task_profiles/     # 任务执行轨迹 (JSON)
├── patterns/          # 模式识别结果 + 阈值状态
│   └── threshold_state.json  # 自适应阈值状态
└── templates/         # 蒸馏模板 + 避坑规则
    └── failed_patterns/avoid_*.yaml

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核心模块详解

1. 反馈收集 (feedback.py)

FeedbackCollector：

• record_feedback(task_id, rating, tags, note) - 记录单条反馈
• get_recent_feedback(days) - 获取近期反馈
• generate_feedback_prompt() - 生成反馈询问文本

反馈类型：good / bad / neutral 标签：用户自定义，如 文件整理、数据分析、报告生成

2. 隐式信号采集 (signal_collector.py)

SignalCollector - 5类信号无感采集：

信号	计算方式	学习意义
反馈填写率	有反馈任务/总任务	参与度代理
任务取消率	主动中断/总任务	方案不适配
平均任务时长	所有任务耗时均值	执行效率
工具成功率	成功调用/总调用	工具质量
重复修正率	重复执行/总任务	模式固化价值

健康评分（0-100）：基于5类信号综合计算

3. 任务画像 (task_profiler.py)

TaskProfile - 单任务轨迹：

• start_task(task_id, summary) - 开始
• use_template(template_id, name) - 标记使用模板
• record_tool_call(tool, success, duration) - 记录工具调用
• end_task(outcome, success) - 结束

TaskProfilerAnalyzer - 分析器：

• get_complexity_distribution(days) - 简单/中等/复杂 分布
• compare_template_vs_free(days) - 有模板 vs 自由执行 对比
• get_tool_usage_stats(days) - Top10 高频工具

4. 模式识别 + 警报 (pattern_recognizer.py)

评分公式：

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score = (freq/max_freq) * 50 + (recency/max_recency) * 20 + stability * 30

≥60分 = 高价值模式，建议沉淀

自适应阈值引擎 (AdaptiveThresholds)：

• 基于历史警报准确率自动调节阈值
• 准确率 > 70% → 敏感模式（降阈值 15%）
• 准确率 < 40% → 保守模式（升阈值 30%）
• 状态持久化：threshold_state.json

三级警报：

等级	类型	条件	响应
URGENT	突发	≥ urgent阈值（默认75）	立即通知
TREND	趋势	环比增长 > 150% 且 ≥ trend阈值	本周关注
STABLE	稳定	长期高频且 ≥ high阈值	建议模板化

5. 知识蒸馏 (knowledge_distiller.py)

自适应蒸馏阈值：

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effective_threshold = base / feedback_rate

填写率高 → 低阈值（频繁蒸馏）；填写率低 → 高阈值（避免误触发）

模板匹配：

• match_template(user_request) - Jaccard 相似度关键词匹配
• generate_match_suggestion(user_request) - 生成推荐文本
• 置信度 ≥ 50% → 直接推荐；≥ 20% → 参考提示

避坑规则：

• 负面反馈 → avoid_*.yaml 避坑规则
• 自动推断应避免的操作 + 修复建议

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命令行使用

bash

cd .workbuddy/skills/workbuddy-smart-learning

python learn.py full        # 完整学习周期（6阶段综合报告）
python learn.py patterns     # 模式识别
python learn.py feedback    # 记录反馈
python learn.py distill     # 知识蒸馏
python learn.py signals     # 隐式信号报告
python learn.py alerts      # 实时警报检查
python learn.py profiler    # 任务画像分析
python learn.py match "关键词"  # 模板关键词匹配

full 命令输出结构

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## 1. 反馈摘要     - 近7天反馈数、填写率
## 2. 模式识别     - 近30天高价值模式、Top3高频任务
## 3. 实时警报     - URGENT/TREND/STABLE 三级警报
## 4. 知识蒸馏     - 自适应阈值状态、自动蒸馏触发结果
## 5. 模板对比     - 有模板 vs 自由执行 成功率/耗时对比

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与主对话流程集成

任务完成后 → 反馈询问

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反馈：[👍/👎/✏️]
标签：任务类型（可选）
备注：改进建议（可选）

调用 python learn.py feedback 记录

新会话启动时 → 模式检查

检测到涉及历史上下文时：

1. 读取 MEMORY.md + 近期每日记忆
2. 检查 ≥60分的高频模式
3. 主动提示用户是否需要优化

警报处理 → 阈值学习

• 用户确认警报有效 → record_alert_confirmed(task)
• 用户判定为误报 → record_alert_rejected(task)

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阈值配置

参数	默认值	说明
模式评分阈值	60	≥60分触发沉淀建议
蒸馏基础阈值	5	正面反馈达到此数触发蒸馏
警报-突发	75	立即通知
警报-关注	70	本周关注
警报-趋势	60	周报标记
趋势增幅	150%	环比超过此值触发趋势警报

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版本历史

• 2026-04-14：基础版 - 反馈收集 + 模式识别 + 知识蒸馏
• 2026-04-17 v1：第一轮 - 隐式信号 + 自动蒸馏触发 + 实时警报
• 2026-04-17 v2：第二轮 - 任务画像 + 模板匹配 + 自适应阈值引擎