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Agent Skill · 运维和基础设施

skill-evolution-driver(技能进化驱动力)

skill-evolution-driver 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

skill-evolution-driver 是运维和基础设施类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为只读;许可证信息还不明确,第三方扫描有未通过项,按安装量在运维和基础设施类的 2,449 个 Skill 里排第 2,289。

总安装 216周安装 9GitHub Stars 47下载 72核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:skill-evolution-driver(技能进化驱动力)
来源仓库:https://github.com/ewanyuan/cox-coding
仓库路径:skills/skill-evolution-driver
安装命令:
npx skills add https://github.com/ewanyuan/cox-coding --skill skill-evolution-driver
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/ewanyuan/cox-coding --skill skill-evolution-driver

这个 Skill 是做什么的

运维和基础设施类 Skill 处理部署、监控、日志和云资源,多数需要较高的执行权限。

skill-evolution-driver 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合围绕项目状态进行整理。适用于查询变更内容、辅助创建协作事项或将仓库信息转化为可执行步骤。使用时需区分只读查询与写入操作,涉及 PR 或分支推送时应确认 token 权限。

通过 npx skills add 命令从 GitHub 安装,建议核实是否会触发文件读写或命令执行。适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

来源仓库内路径:skills/skill-evolution-driver

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/ewanyuan/cox-coding --skill skill-evolution-dr…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

skill-evolution-driver 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/ewanyuan/cox-coding --skill skill-evolution-driver。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

skill-evolution-driver 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

skill-evolution-driver 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

skill-evolution-driver 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

skill-evolution-driver 用的人多吗?

公开数据是累计安装 216 次,近一周安装 9 次,下载 72 次,GitHub 47 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

skill-evolution-driver 安全吗?

第三方扫描有未通过项,风险较高。除非你确认过源码,否则不建议直接安装到常用环境。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理运维和基础设施类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

运维和基础设施类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
brainstorming

头脑风暴 · Codex、Claude

3,148,776173,131操作浏览器MIT通过
copywriting

文案写作 · Codex、Claude

1,996,72425,583需要联网MIT通过
openclaw-secure-linux-cloud

OpenClaw secure linux cloud 命令行 · Codex、Claude

1,853,08840接触敏感数据未明确未通过
xget

xget 命令行 · Codex、Claude

1,799,28040执行命令未明确未通过
requesting-code-review

代码审查请求 · Codex、Claude

1,590,144173,103权限未标注MIT通过
skill-evolution-driver

技能进化驱动力 · 本页

21647只读未明确未通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

技能进化驱动师

任务目标

  • 本 Skill 用于:驱动技能进行自我进化,随着项目过程推进持续优化
  • 能力包含:

1. 监控skill-manager存储的数据,识别技能优化机会 2. 在空闲时提醒用户潜在的优化建议 3. 维护技能优化任务清单 4. 执行技能更新流程(备份、更新、测试、还原) 5. 管理技能版本号

  • 触发条件:以下任一情况触发

- 用户直接需求:"优化技能"、"改进技能"、"技能需要更新"、"技能升级"、"修复技能问题" - 自动监控触发:监控到skill-manager存储的技能数据中有待优化的任务(如:status=pending的优化任务、日志中的错误和警告、缺失的必要字段) - 版本相关:"技能版本号需要更新"、"需要记录技能变更" - 质量相关:"技能格式不正确"、"需要检查技能质量"、"技能测试不通过"

优化识别

数据来源

从skill-manager存储的技能数据中分析优化机会:

  1. 缺失信息:技能配置中缺乏必要字段(如version)
  2. 格式问题:数据格式不符合规范
  3. 重复信息:存在冗余或重复的内容
  4. 使用模式:根据访问频率和方式识别改进点
  5. 错误日志:从日志中识别常见错误或警告
  6. 跨技能协作问题:从其他技能的日志中识别对当前技能的依赖问题或改进建议

优化类型

  • format_improvement:格式改进
  • content_optimization:内容优化
  • version_update:版本号更新
  • bug_fix:Bug修复
  • feature_enhancement:功能增强

进化流程

步骤1:提醒用户

自动监控触发

智能体定期检查 skill-manager 存储的数据,识别优化机会:

检查工具:调用 scripts/check_optimization_opportunities.py

# 检查所有技能
python scripts/check_optimization_opportunities.py

# 检查特定技能
python scripts/check_optimization_opportunities.py --skill-name dev-observability

检查内容:

  1. 待处理任务:检查 skill-evolution-driver 自身存储的优化任务(status=pending)
  2. 缺失字段:检查技能配置是否缺少必要字段(如 version、deploy_mode、manual_path)
  3. 错误日志:检查技能日志中的 ERROR/WARNING/CRITICAL 日志
  4. 目录问题:检查技能目录结构是否符合规范

提醒格式:

检测到潜在优化机会:
- 技能:skill-name
- 优化类型:format_improvement
- 描述:SKILL.md缺少version字段
- 是否开始优化?(y/n)
用户主动触发

当用户表达以下需求时,直接提醒用户:

  • "优化技能"、"改进技能"
  • "技能需要更新"、"技能升级"
  • "修复技能问题"
  • "技能版本号需要更新"
  • "技能格式不正确"、"需要检查技能质量"

步骤2:维护任务清单

若用户同意,调用skill-manager存储优化任务:

{
  "task_id": "OPT-001",
  "skill_name": "skill-name",
  "optimization_type": "format_improvement",
  "description": "SKILL.md缺少version字段",
  "status": "pending",
  "feasibility": "pending",
  "backup_path": "",
  "old_version": "",
  "new_version": "",
  "test_result": "",
  "notes": "",
  "created_at": "2024-01-22 12:00:00",
  "updated_at": "2024-01-22 12:00:00"
}

存储方式:更新 skill-evolution-driver 在 skill-manager 中的配置

import sys
sys.path.insert(0, '/workspace/projects/skill-manager/scripts')
from skill_manager import SkillStorage

storage = SkillStorage(data_path="/workspace/projects/skill-data.json")
existing_config = storage.get_config("skill-evolution-driver") or {}
existing_config["optimization_tasks"] = [task_dict]  # 任务列表
storage.save_config("skill-evolution-driver", existing_config)

步骤3:分析可行性

分析该技能的优化可行性:

可行性评估标准:

  • 技能目录结构完整
  • SKILL.md格式正确
  • 脚本语法正确
  • 依赖关系清晰
  • 优化内容明确

不可行情况:

  • 技能目录不存在或损坏
  • SKILL.md格式错误,无法解析
  • 优化内容不明确或过于复杂
  • 优化可能破坏现有功能

更新任务状态:

  • 可行:feasibility: "feasible"
  • 不可行:feasibility: "not_feasible",并在notes中说明原因

步骤4:备份技能

调用 scripts/backup_skill.py 备份技能:

python scripts/backup_skill.py --skill-dir /workspace/projects/skill-name

备份文件格式:skill-name.backup.<timestamp>.skill

更新任务:

  • backup_path: "/workspace/projects/skill-name.backup.<timestamp>.skill"

步骤5:更新技能

执行具体的优化操作,并更新版本号:

  1. 执行优化:根据优化类型修改技能内容
  2. 更新版本号:调用 scripts/update_version.py
python scripts/update_version.py --skill-dir /workspace/projects/skill-name --type patch

版本号类型:

  • patch:修订版本(v1.0.0 -> v1.0.1)
  • minor:次版本(v1.0.0 -> v1.1.0)
  • major:主版本(v1.0.0 -> v2.0.0)

更新任务:

  • old_version: "v1.0.0"
  • new_version: "v1.0.1"

步骤6:进行测试

对更新后的技能进行测试验证:

测试内容:

  1. SKILL.md格式验证(YAML前言区)
  2. 脚本语法检查(Python语法)
  3. 目录结构验证(符合固定结构)
  4. 依赖完整性检查(dependency字段)

测试脚本:

python scripts/backup_skill.py --validate-only --skill-dir /workspace/projects/skill-name

步骤7:处理测试结果

测试不通过:

  1. 调用 scripts/restore_skill.py 还原技能
  2. 使用 manage_optimization_tasks.py 更新任务状态
# 还原技能
python scripts/restore_skill.py --backup-file <备份路径> --skill-dir /workspace/projects/skill-name

# 更新任务状态
python scripts/manage_optimization_tasks.py update \
  --task-id OPT-001 \
  --status failed \
  --test-result failed \
  --notes "测试失败:SKILL.md格式错误"

测试通过:

  1. 使用 manage_optimization_tasks.py 更新任务状态
  2. 打包新的.skill文件
  3. 告知用户更新内容
  4. 提醒用户重新加载技能
# 更新任务状态
python scripts/manage_optimization_tasks.py update \
  --task-id OPT-001 \
  --status completed \
  --test-result passed \
  --notes "优化成功:已添加version字段" \
  --new-version v1.0.1 \
  --backup-path /workspace/projects/skill-name.backup.20260122120000.skill

重要:必须更新任务状态为 completed,避免下次检查时重复提醒相同的优化机会。

步骤8:通知用户

根据测试结果通知用户:

测试通过:

✓ 技能优化成功
- 技能:skill-name
- 版本:v1.0.0 -> v1.0.1
- 更新内容:添加version字段
- 备份:skill-name.backup.<timestamp>.skill

请重新加载AI交互界面以使用更新后的技能。

测试不通过:

✗ 技能优化失败
- 技能:skill-name
- 原因:测试失败
- 详情:SKILL.md格式错误
- 技能已还原

核心功能说明

智能体可处理的功能

  • 监控skill-manager数据,识别优化机会
  • 在空闲时提醒用户优化建议
  • 维护技能优化任务清单
  • 分析优化可行性
  • 执行优化操作
  • 进行测试验证
  • 处理测试结果
  • 通知用户

脚本实现的功能

  • 检查优化机会:scripts/check_optimization_opportunities.py 扫描skill-manager数据,自动识别优化机会(过滤已完成的任务)
  • 管理优化任务:scripts/manage_optimization_tasks.py 提供优化任务的增删改查功能(add/update/list)
  • 备份技能:scripts/backup_skill.py 备份整个skill目录
  • 还原技能:scripts/restore_skill.py 从备份还原技能
  • 更新版本号:scripts/update_version.py 增加SKILL.md中的version字段
  • 测试验证:scripts/backup_skill.py --validate-only 验证技能格式

资源索引

注意事项

  • 优化前必须备份技能
  • 优化过程中保持task状态同步更新
  • 测试不通过必须还原技能
  • 版本号遵循语义化版本规范
  • 重大变更需用户明确确认
  • 优化完成后必须更新任务状态为 completed,避免重复提醒
  • 优化后需提醒用户重新加载技能

最佳实践

  • 定期监控skill-manager数据,识别优化机会
  • 优先处理高价值、低风险的优化
  • 优化前充分分析可行性
  • 保持详细的优化日志
  • 定期清理过期的备份文件
  • 向用户提供清晰的优化说明

使用示例

示例1:添加version字段

检测到skill-name的SKILL.md缺少version字段。

  1. 提醒用户
  2. 用户同意后,创建优化任务
  3. 分析可行性:可行
  4. 备份技能:skill-name.backup.20240122120000.skill
  5. 更新SKILL.md,添加version: v1.0.0
  6. 测试验证:通过
  7. 更新任务状态:completed
  8. 通知用户:优化成功

示例2:格式改进

检测到skill-name的SKILL.md格式不符合规范。

  1. 提醒用户
  2. 用户同意后,创建优化任务
  3. 分析可行性:可行
  4. 备份技能
  5. 修正SKILL.md格式
  6. 测试验证:通过
  7. 更新任务状态:completed
  8. 通知用户:优化成功

示例3:不可行的优化

检测到skill-name的优化内容过于复杂。

  1. 提醒用户
  2. 用户同意后,创建优化任务
  3. 分析可行性:不可行
  4. 更新任务状态:failed
  5. 更新备注:优化内容过于复杂,需要人工介入
  6. 通知用户:优化不可行,需人工处理

平台分布

Codex

35.41%
按下载量换算25

Claude

31.06%
按下载量换算22

Cursor

18.87%
按下载量换算14

Gemini CLI

9.58%
按下载量换算7

安全审计

Gen Agent Trust Hub

未通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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