不是「装一个叫 Darwin 的工具，Skill 就会自己变好」。 而是：真实问题 → 写成可测的东西 → 一次只改一处 → 考不过就回滚。

前言

一句话：让 Skill 走向自动化，需要有要求和约束。

开场：改完 Skill，你怎么知道没改坏？

2026 年 6 月 22 日，我用 frontend-dev-prompt-craft 跑了一轮真实任务：订单继承与合并功能，任务本身做完了。

复盘时却发现一堆刺：PRD 里的接口 path 是 /api/resition/...，项目里真正请求的是 leave/...。Skill 生成的提示词经常只写一边，下游 Loop 一接就漂飞走了。

这类问题以前怎么处理？记在脑子里，改天改两句 SKILL.md，凭感觉说「应该好了」。

但是现在，我把问题写进 skill-issues.jsonl，排了优先级，锁了一个假设，改了校验脚本，再跑 fixture 回归——eval-007 PASS，旧用例没挂，才 KEEP。

这篇文章讲的就是这条线。

不是「装一个叫 Darwin 的工具，Skill 就会自己变好」。 而是：真实问题 → 写成可测的东西 → 一次只改一处 → 考不过就回滚。

配套仓库：

•脚手架：plugins/frontend-team-toolkit/skill-engineering

•案例 Skill：skills/frontend-dev-prompt-craft

08 讲原则，09 讲怎么跑

08篇把道理说清楚了：单一修改面、固定验证标准、人类设边界、KEEP/REVERT。

09 只做一件事——把这些原则落到你们仓库里已经有的脚本上：

真实使用
  → skill-issues.jsonl
  → triage_issues.py
  → convert_issue_to_eval.py（或手工补 eval）
  → grade_evals.py（改前基线）
  → 写 evolution-hypothesis.json，只改一个维度
  → grade_evals.py + check_regression.py
  → KEEP 就发版；挂了就回滚

口诀还是那句：问题可观测、Eval 可锚定、变异可单假设、回归可棘轮。

先用人话讲一遍

把 Skill 当成一段会跑偏的程序，就好懂了：

你熟悉的	自进化里对应什么
Bug 单	skill-issues.jsonl  里的一行
排期 / 优先级	triage_issues.py
单元测试	evals/evals.json  + fixture
改代码前先跑测试	grade_evals.py  打基线
一次只修一个 bug	evolution-hypothesis.json  锁一个维度
CI 红了不许合	check_regression.py ，high 挂就 REVERT

「自进化」听起来很玄。落地后，它就是：别凭感觉改 Skill，改完要考试。

前置条件：没有这些，别谈自动变好

跑通这条线，Skill 目录至少要有：

•SKILL.md

•evals/evals.json（建议 ≥ 3 条）

•skill-issues.jsonl

•results.tsv

•.skill-meta.json

用脚手架自检：

python3 plugins/frontend-team-toolkit/skill-engineering/bin/validate-skill.py \
  plugins/frontend-team-toolkit/skills/frontend-dev-prompt-craft

还有一条硬条件：想做确定性回归，就要有 fixture。

没有 fixture 时，你只能靠 run_evals.py 调 Agent 实测——慢、贵、不稳定。frontend-dev-prompt-craft 后来把 eval-001～007 全补上 fixture，才做到 grade_evals.py7/7 PASS。这不是锦上添花，是门禁能自动化的前提。

七步流水线（对照真实试跑）

下面每一步，都对应 2026-06-22 那次 frontend-dev-prompt-craft 试跑。完整记录在 Skill 目录的 evolution-practice-log.md。

1）任务结束，先记一行问题

不要等「攒够十个再写」。下一单结束就追加：

{"date":"2026-06-22","skill":"frontend-dev-prompt-craft","task_type":"API","symptom":"PRD 接口 path 与项目 request path 不一致，提示词易只写其一","expected":"output-contract 要求 PRD path 与项目 path 双轨记录","severity":"high","source":"session_retro","converted_to_eval":false,"eval_id":null,"status":"open"}

那次特殊单任务，session_retro 一口气记了 8 条。其中 path 双轨、枚举映射是 high。

2）Triage：先打哪只蚊子

./plugins/frontend-team-toolkit/skill-engineering/bin/run-evolution-cycle.sh \
  --skill frontend-dev-prompt-craft \
  --phase triage

或直接：

python3 plugins/frontend-team-toolkit/skill-engineering/scripts/triage_issues.py \
  --skills-base plugins/frontend-team-toolkit/skills \
  --status open

试跑结果：15 条 open；L10/L11（path 双轨、术语→枚举）优先级最高。每周只啃 top 1 的 high，比一次改五处靠谱。

3）把问题变成 Eval

有两种做法：

•半自动：convert_issue_to_eval.py --dry-run 预览，确认后 --apply

•手工：像我们当时那样，eval-007（craft+loop 串联）已经在 v0.1.1 建好，本轮直接拿来当锚点

关键不是「谁写的 eval」，而是：改 Skill 之前，先有一条能复现失败的测试。

4）改之前先打基线

有 fixture 时，本地零 Token：

python3 plugins/frontend-team-toolkit/skill-engineering/scripts/grade_evals.py \
  --skill frontend-dev-prompt-craft \
  --skills-base plugins/frontend-team-toolkit/skills \
  --mode all \
  --append-results

没有 fixture、必须看真实 Agent 行为时，再用 run_evals.py。日常迭代优先 fixture。

5）写假设，一次只改一个维度

先写 evolution-hypothesis.json，再动手。我们那轮是这样的：

{
"skill":"frontend-dev-prompt-craft",
"target_eval":"frontend-dev-prompt-craft-007",
"problem":"PRD 接口 path 与项目 request path 未双轨记录",
"proposed_change":"validate-output.sh --chain 增加 PRD path / 项目 path / userType 检查",
"dimension":"output-contract",
"rollback_condition":"eval-001~006 regression fail",
"status":"verified"
}

脚手架约定的可改维度（每次只选一个）：

维度	改什么
trigger	description / When to Activate
workflow	Workflow 步骤
output-contract	references/output-contract.md
template	references/prompt-templates.md
anti-pattern	Anti-patterns 表

那一轮实际改的是 validate-output.sh --chain，让 eval-007 能卡住「双 path + userType」。 假设写清楚，回滚才有依据——不是「感觉不对再 git 找」，而是「旧 regression 挂了就 REVERT」。

6）考试：过了才 KEEP

python3 plugins/frontend-team-toolkit/skill-engineering/scripts/grade_evals.py \
  --skill frontend-dev-prompt-craft \
  --skills-base plugins/frontend-team-toolkit/skills \
  --eval-id frontend-dev-prompt-craft-007 \
  --append-results --version 0.1.2

随后用棘轮门禁看 high risk：

python3 plugins/frontend-team-toolkit/skill-engineering/scripts/check_regression.py \
  --results plugins/frontend-team-toolkit/skills/frontend-dev-prompt-craft/results.tsv \
  --risk high --block true

试跑裁决：

轮次	做了什么	结果
v0.1.2	补 --chain 校验，修 path 双轨	eval-007 PASS → KEEP
v0.1.3	给 001～006 全补 fixture	7/7 PASS ，maturity → beta

挂了怎么办？回滚本轮改动，把失败原因写回 hypothesis / practice log，下一轮换假设。棘轮的意义不是让你永远成功，而是让失败变得便宜、可复盘。

7）发版，并把 issue 关掉

KEEP 之后才做这些：

1.更新 CHANGELOG.md、.skill-meta.json

2.相关 issue 标 fixed（可用 mark_issue_resolved.py）

3.需要的话写两句 LEARNINGS.md

4.看趋势：

python3 plugins/frontend-team-toolkit/skill-engineering/scripts/evolution_report.py \
  --results plugins/frontend-team-toolkit/skills/frontend-dev-prompt-craft/results.tsv

哪些能自动试，哪些必须人点头

这条流水线再熟，也有边界。

适合小步试的：

•触发词措辞

•Workflow 步骤顺序 / 检查点表述

•output-contract 里可被脚本校验的字段

•模板补充、反面例子

不要交给「自动改完就合」的：

•Safety / 权限边界

•对外承诺、合规条款

•evals/evals.json 本身（测试基线被人偷偷改，棘轮就废了）

•大范围重构（一次改五十行以上，先拆轮次）

一句话：流水线负责提方案和考试；人负责划红线。

Darwin 是什么？要不要装？

读到这里，你可能才想起来标题里曾经出现过的 Darwin。

Darwin（darwin-skill）是可选外挂，不是本篇主角。

用人话讲：

Darwin 像一个会改 SKILL.md 的实习生：它按评分标准提修改、跑几轮试、分数涨了就留、跌了就回滚。 你们仓库里的 grade_evals.py / check_regression.py，才是带教老师和期末考试。

脚手架 README 也把它放在「与外部工具配合（可选）」里，和 skill-creator、skill-audit 并列。核心观点：L5 = 外挂 darwin-skill，仍须过 L4 棘轮。实践复盘里，Darwin 封装还标在 P2——意思是：

七步流水线已经能跑；Darwin 是加速「提假设」的插件，不是地基。

什么时候值得接 Darwin？

•你已经有完整 fixture + 回归门禁

•你厌倦了自己想「下一句 description 怎么改」

•你接受：Darwin 的产出，照样要过 check_regression.py

什么时候先别装？

•还没有 eval / fixture

•连 skill-issues.jsonl 都懒得写

•指望「装上就全自动变好」

没有 Darwin，按本文七步手改，一样是正经的自进化。有 Darwin，也只是多了一个提案来源——考试规则不变。

我们试跑时踩过的坑（诚实版）

这些不是教学故事，是脚手架 evolution-practice-retro.md 里记过的：

坑	后来怎么处理
无 fixture 的 eval 没法进确定性 CI	补齐 001～007 fixture，再谈全量回归
grade_evals.py  子进程路径不对	cwd 指到 Skill 目录
convert_issue_to_eval.py  的 dry-run 逻辑绕	改成只有 --apply 才写入
想一次修很多 issue	强制单假设；其余进 evolution-backlog.md

所以如果你照着本文做，卡在「命令跑不通」——优先查脚手架脚本和 Skill 目录结构，而不是怀疑方法论本身。

方法论已经在一个真实 Skill 上跑通过；脚本细节会继续迭代。

读完你可以立刻做的三件事

1.给正在用的那个 Skill，建或打开 skill-issues.jsonl，把最近一次翻车写成一行

2.跑一次 triage_issues.py，只选 top 1 high

3.写一份 evolution-hypothesis.json，改一个维度，跑 grade_evals.py——过了再谈发版

不要一上来研究 Darwin。先让「改完能考试」变成肌肉记忆。

总结

本篇只记住三件事：

1.自进化的主角是脚手架流水线，不是 Darwin 这个skill。

是一套自动流水线:issue → triage → eval → 单假设 → grade_evals → KEEP/REVERT，这条链在 frontend-dev-prompt-craft 上已经跑通过。

2.没有 fixture，就没有便宜的确定性回归；没有回归，就谈不上放心自动改。

3.Darwin 是可选外挂：它帮你提改法，考试规则仍是你们自己的棘轮。