SkillFoo V3.2 U1：在冻结评测与安全边界下受控演化 SKILL.md

核心能力与快速开始

★ 38 · TypeScript

能做什么

受控演化 SKILL.md：将自然语言目标整理为 Task Card 与评测边界；冻结原始 B0 并从完整意图生成 S0；通过 Anchor / Elite / Diversity 与 exploit / diversify 多代变异和精修探索候选；隔离 public-train 与 terminal public-select 并记录选择决策；以严格 JSON、deterministic verifier、五维最低线、安全/能力/红线与 critical regression 作为冠军硬门；保留同合同 one-shot Direct 对照与条件 sealed audit；提供 doctor、intake、eval-draft、eval-review、eval-freeze、bootstrap、preflight、provider-check、calibration-run、adaptive-run、direct-run、audit-compare、suite-report 等命令。

适用场景

适用于希望在可审计、可回滚的前提下迭代优化 AI Skill 指令文件的工程团队；需要为 Skill 演化建立冻结评测合同与人工确认流程的场景；需要区分 public 选择与 sealed 审计证据、并保留起点作为正常结果的受控实验；以及需要同合同 Direct 对照来比较演化效果的研究或工程验证。

项目形态

可直接使用的工具

部署方式

本地 CLI，需 Node.js 20 或更高版本；通过 npm ci、npm run build、npm test 构建测试。安装、构建、测试与帮助命令不需要模型密钥；Live 执行需显式配置 OpenAI-compatible Provider（LLM_BASE_URL、LLM_MODEL、LLM_AUTH_MODE，bearer 模式还需 LLM_API_KEY）。在线原型仅用于查看流程与案例展示，不是在线演化服务，也不是 CLI 或离线测试的依赖。

主要依赖

Node.js 20 或更高版本；Live 执行需要 OpenAI-compatible Chat Completions endpoint 与显式授权参数；依赖型 Skill 还需逐文件 hash 固定的 runtime-context.v1.json。

使用限制

只优化 SKILL.md，不优化 scripts、references、attachments、插件、网页、数据库或完整 Skill 包；不覆盖输入 Skill，也不会自动 push、publish 或 release 候选。同一模型家族可能同时承担 proposer、evaluator 与 semantic judge，不构成独立外部验证。Provider 支持单一 OpenAI-compatible adapter，具体 endpoint/model 需操作员验证；Provider 成本与限流未说明。Live 执行会把任务、候选与评测内容发送给配置的 Provider；无合格改进时保留起点属于正常结果。

许可证

MIT

最近推送

2026-09-14 19:40

资料检查：2026-09-25 07:00 · 卡片整理：2026-10-13 07:00
卡片由 AI 根据仓库资料整理，未进行安装或运行验证 · 本次更新未完成，保留上次成功内容

职业应用

程序员

使用 SkillFoo 本地 CLI 在冻结评测合同与安全边界下受控演化 AI Skill 的 SKILL.md，通过多代变异与精修生成候选，并依据确定性 verifier 与五维最低线等非退化保护选择候选或保留起点，用于改进 AI 技能指令。

官方使用入口 ↗

由 AI 根据来源材料整理，未进行安装或运行验证