Evolve

evolve — repo-medic 自进化

self-contained skill。把"最近踩的坑"蒸馏成 SKILL.md 可注入的规则，让未来使用不再踩同样坑。

🛑 MANDATORY WORKFLOW — check all before declaring done

Phase 0: Collect sources

• Read references/lesson-schema.md (lesson 提取格式)
• 设时间窗: 默认 --since 7d（用户可改 1d / 30d / since-last-tag）
• scan git log: 提取 commit message + body（用 git log --since=... --pretty=full）
• scan work-notes: 读 docs/work-note/*.md 正则匹配 **Symptom**: / **Cause**: / **Fix**: 字段
• 可选：scan KB public-knowledge 命中"教训"类内容
• Run python scripts/extract.py --since 7d --repo . 提取候选
• 🛑 GATE: 提取完成 + 输出候选列表给用户

Phase 1: Distill (candidate → lesson)

• 去重: 相似 Symptom/Cause 合并
• 频率排序: 出现 ≥ 2 次的优先（高 ROI）
• 分类打标: 每条 lesson 标一个 tag（DB / deploy / config / frontend / general）
• filter 范围: 跳过与 repo-medic 无关的（用户业务逻辑、第三方 bug 等）
• 抽象成规则: 把具体 case 抽成可复用的「如遇 X，做 Y」模式
• 🛑 GATE: 蒸馏后 ≤ 10 条候选给用户看（> 10 = 没收敛，重抽）

Phase 2: User review

• 逐条给用户: 显示「候选 N: ...」+ 命中 source (commit/work-note)
• 用户确认: 接受 / 拒绝 / 修改每条
• 用户指定 target sub-skill: 每条选归入哪个 skill 的 lessons 桶（py-improve / doc-reorg / db-tweak / vue-improve / config-base）
• 🛑 GATE: 用户逐条 OK 才能进 Phase 3

Phase 3: Inject（只做加法 — 永不改 skill 包内文件）

• lessons 目录: 写到 ~/.claude/skills/repo-medic-lessons/lessons/<target-skill>/<topic>.md（首次运行先建目录）。绝不写进任何 skill 自己的目录 — skill 目录升级时整体替换，写进去的迟早丢失
• lessons 目录纳入版本管理: 若 ~/.claude/skills/repo-medic-lessons/ 还不是 git 仓库，先 git init + 初始 commit——下面「1 lesson = 1 commit」的门禁才有落点，lesson 也有历史可回滚
• 索引更新: 维护 ~/.claude/skills/repo-medic-lessons/SKILL.md — 每条 lesson 一行摘要 + 按域积累 trigger 关键词（骨架见 templates/lessons-skill.md）
• commit: 1 commit = 1 lesson（铁律 2）
• 🛑 GATE: diff 给用户看 + 用户 OK 才能 commit

Phase 4: Verify + Share

• tests pass: sub-skill 测试或 smoke test
• KB 同步（可选）: 推到所配 KB 端点的 public-knowledge 集合（未配 KB 系统则跳过）
• work-note: 写 docs/work-note/<date>-evolve-extract.md 记录本轮蒸馏
• 零包内写入: 不往 evolve/ 或任何其他 skill 目录添加内容 — 持久产出只进 repo-medic-lessons/

包含

使用

# 默认扫描最近 7 天
python scripts/extract.py --repo .

# 自定义时间窗 + 输出到文件
python scripts/extract.py --repo . --since 30d --output lessons-candidates.md

# 限 commit 数
python scripts/extract.py --repo . --max-commits 100

# JSON 给后续脚本消费
python scripts/extract.py --repo . --json | jq '.candidates[].tag' | sort | uniq -c

输出是候选列表（含来源 commit/work-note 链接 + 频率）。用户审核后，按 Phase 3 归入 repo-medic-lessons companion skill 中对应 target sub-skill 的桶。

14 硬约束（跨子工作流通用）

1. 零新增依赖 (YAGNI): extract.py 只用 stdlib（git log 是 subprocess，no pygit2）。
2. commit 颗粒度: 1 lesson = 1 commit。
3. 默认回滚 = git revert。绝对禁止 git reset --hard。
4. 死代码证明: 不适用（extract 是临时脚本，不入 sub-skill 长期代码）。
5. TDD: 不适用（一次性提取 + 人工审核）。
6. commit 前全绿: 注入 lesson 后跑 sub-skill smoke test。
7. prod 锁定: 不直接动 prod 项目 sub-skill 的 SKILL.md — 先在 fork 或 worktree 试。
8. 宁缺勿伪: extract 输出含 source 链接（commit hash + work-note 文件），用户可验证。
9. DB 删除: 不适用。
10. 批量先测最小: extract.py --since 1d 先小范围跑 + 校准，再扩到 30d。
11. daemon 4 步独立: 不适用。
12. buffer 所有权: 不适用。
13. hash 产物整目录同步: 不适用。
14. 部署验证实际生效: lesson 注入后跑 sub-skill smoke test + 用户实际使用验证 1 次。

关联

• /repo-medic — meta 入口
• 所有其他 sub-skill — evolve 的 inject target
• docs/work-note/ — 数据源（CLAUDE.md 强制格式 Symptom/Cause/Fix）

仓库

github.com/liyong-labs/repo-medic — Apache-2.0。