达尔文 Skill 2.0 进化系统

问题

当 SKILL.md 已经能跑，但结构松散、步骤含糊、错误边界缺失时，继续手改很容易变成凭感觉调参。darwin-skill-qszf 面向已有 Skill 的迭代问题，把优化拆成可复核的闭环：先评分，再修改，再实测，最后用独立判断决定是否保留版本。

工作方式

该技能以 SKILL.md 作为单一可编辑资产，每次只围绕一个 Skill 做优化。核心流程包括：

• 评分：子 agent 按九个维度独立打分，覆盖 结构完整性、清晰度、内容完整性、可操作性、准确性、一致性、执行效率、鲁棒性 与 元技能合规。
• 改进：针对低分维度修改指令、步骤、路径、边界条件和工具说明，避免无关大改。
• 测试与验证：通过 test-prompts 验证效果，并由独立 judge agent 做盲评，减少“自己改自己评”的偏差。
• 保留或回滚：采用棘轮机制，只保留可证明的改进；若验证结果变差，则回滚到上一版本。
• 人在回路：每轮优化后暂停，由用户确认后再定稿，并可生成结果卡片。

适用边界

它更适合已有 SKILL.md 且希望做结构化优化、效果验证与版本控制的场景；对于从零创建 Skill，资料建议结合 nuwa-skill 使用。使用它时应准备可运行的测试提示词，并保留对关键回滚点的检查。