前言¶
给 Agent 写提示词时，常见的问题是经验散落在对话里：用户纠正过的偏好、踩过的坑、约定好的做法，下一次开会话又要重新交代。把这些沉淀进长期记忆，难点不是「记住」，而是「记住什么」——Agent 自己总结的经验不一定对，直接写进去可能把错误偏好固化下来。Agent 自进化系统的做法是：把进化当作一次需要审批的请求，而不是一次静默的写入。
下面介绍这个 Skill。它来自社区发布者 user_fa4109f3，在 SkillHub 上的坐标是 @user_fa4109f3/self-evolution-new，版本 1.0.0，分类 ai-agent，来源标记为 community。页面标签 requires_api_key=false，即不需要额外配置 API Key。
这是什么¶
一句话定位：Agent 自进化系统是一套围绕对话持续扫描、检测可进化点、经用户审批后写入持久化目标的 Skill，覆盖从触发、检测、门控到审计的完整链路。
它解决的是三个具体问题：
- 经验沉淀缺少入口。没有统一的触发机制，Agent 不知道什么时候该把一次对话当成学习素材。
- 沉淀过程缺少门控。直接写入会把噪声和错误一并记住，缺少质量判断和人工确认。
- 沉淀结果缺少审计。写进去的东西没有记录来源、时间和审批状态，事后无法追溯。
核心功能¶
官方简介中列出的能力如下，按链路整理：
扫描与检测。 持续扫描对话内容，做进化检测，识别出可以沉淀为长期经验的信号。
质量门控。 检测到的信号先过质量门控，再进入后续流程，不是检测到就写。
审批工作流。 符合条件的进化点生成进化请求卡片，交由用户审批；配合速率控制，限制单位时间内的进化次数。
多目标持久化。 审批通过后写入多个持久化目标，而不是单一文件。
查询与审计。 支持进化查询与进化审计，可回看已发生的进化记录。
六种进化类型。 偏好修正、方法学习、陷阱记忆、流程优化、风格校准、能力补丁。前两类偏用户偏好和做法，第三类偏失败教训，后三类偏流程、表达和能力补齐。
两种触发机制。 关键词触发与自动检测。关键词触发是显式入口，官方给出的触发词有：自进化、自我进化、进化请求、你最近学会了什么、记住这个、以后都这样。
与相邻 Skill 的分工。 它与四个 Skill 协同：agent-memory v5.0 负责存储层，error-recovery v2.0 负责失败学习，auto-skill-creator v1.0 负责技能打包，proactive-agent v3.1 负责行为框架。本 Skill 处在中间位置，做的是检测、审批和写入决策，存储与打包交给对应 Skill。
安装与启用¶
已抓取的官方资料中没有给出安装命令、配置文件路径或 SKILL.md 目录约定，这一节因此只记录可以核实的部分。
可核实的字段：
名称: Agent 自进化系统
坐标: @user_fa4109f3/self-evolution-new
官方地址: https://api.skillhub.cn/user_fa4109f3/self-evolution-new
SkillHub 页面: https://www.skillhub.cn/skills/user_fa4109f3/self-evolution-new
版本: 1.0.0
来源: community
分类: ai-agent
requires_api_key: false
获取安装命令的方式：打开上面的 SkillHub 页面，页面会给出对应的安装方式。本次写作时两个地址均无法抓取成功，因此不推测命令写法。
适用平台方面，资料中未区分 Cursor、Codex CLI、Claude Code 的差异，此处不做展开。这类 Skill 基于通用 SKILL.md 格式，具体启用方式以官方页面为准。
典型用法¶
已抓取资料中没有提供可复现的示例，这里只根据官方给出的触发词说明调用入口。显式触发时，在对话中直接使用触发词即可，例如：
以后都这样
记住这个
你最近学会了什么
隐式触发则依赖自动检测，不需要用户输入特定词，Agent 在对话过程中自行判断是否存在可进化点，然后生成进化请求卡片等待审批。
审批环节的行为是：Agent 不直接写入，而是先呈现请求卡片，用户确认后才落库，同时受速率控制约束。
适用场景与注意¶
适合的场景：
- 长期由同一个 Agent 承担协作任务，对话中有反复出现的偏好纠正和流程约定。
- 需要对 Agent 的经验来源做审计，要求每条沉淀都能追到审批记录。
- 已经使用 agent-memory 作为存储层，希望补齐检测与审批这一段。
需要注意的限制：
- 触发词是固定的六个，自定义触发词的能力在资料中没有说明。
- 进化类型只有六种，超出这六类的经验形态需要自己扩展或绕开本 Skill。
- 速率控制的默认值、审批卡片的具体字段、多目标持久化的目标数量，资料中均未给出。
- 依赖的四个协同 Skill 分别锁定了版本（v5.0 / v2.0 / v1.0 / v3.1），升级本 Skill 时需一并确认这些版本是否仍然兼容。
- 来源标记为 community，部署前建议先在测试对话里验证一轮触发、审批和审计链路。
结尾¶
这套 Skill 的价值不在「让 Agent 更聪明」，而在把经验沉淀变成一条可审计的流程：检测、门控、审批、写入、可查。相比每次开会话重新交代偏好，这种方式多一步审批，换来的是写进去的内容经过确认、事后可以追溯。官方地址：https://api.skillhub.cn/user_fa4109f3/self-evolution-new
