Improvement Learner

Real Karpathy self-improvement loop: evaluate → modify → re-evaluate → keep/revert → repeat.

When to Use

• 查看一个 skill 在 9 个维度上的质量评分（accuracy/coverage/reliability/efficiency/security/triggerquality/leakage/knowledgedensity + 综合分）
• 运行自动改进循环（Pareto front 保护，不允许任何维度回退）
• 追踪 skill 评估分数的历史变化
• 诊断某个 skill 扣分原因（哪些 checklist item 未通过）
• 对比纯文本 skill 和带脚本 skill 的评分差异
• 为 autoloop-controller 提供收敛判断的分数数据
• 验证改进后分数是否真正提升（改前/改后对比）
• 使用 --mock 模式快速调试评分逻辑而不消耗 LLM tokens

When NOT to Use

• 给改进候选打语义分 → use improvement-discriminator
• 跑全流程（生成→打分→门禁→执行） → use improvement-orchestrator
• 只想改一个文件 → use improvement-executor
• 验证改进是否提升 AI 执行效果 → use improvement-evaluator

Why 9 Dimensions Instead of a Single Score

问题: 早期版本用单一加权分（0-100）评估 skill 质量，但发现严重问题：一个 security 有漏洞的 skill 可以靠高 accuracy 和 coverage 拉高总分到 SOLID 级别。单一分数无法区分"全面优秀"和"偏科严重"。

Tradeoff: 9 维度增加了评估复杂度（每个维度需要独立的 checklist 和阈值），但让问题定位变得精确。当 accuracy=0.67 时，直接看哪些 checklist item 未通过就知道要加 Output Artifacts 还是 code examples。Because 维度正交设计（accuracy 管内容完整性，coverage 管文件覆盖度，security 管安全规范），同一个改进只影响 1-2 个维度，不会出现"改了 A 维度意外影响 B 维度"的耦合问题。

9 个维度中 leakage 和 knowledgedensity 是后来加入的：leakage 解决内部项目路径泄露到公开 skill 的问题，knowledgedensity 解决 SKILL.md 看似完整但每个 section 只有 2-3 行缺乏深度的问题。

9 Evaluation Dimensions

Why LLM Judge for Accuracy Instead of Regex

问题: 最初 accuracy 维度完全用 regex 匹配（检查 SKILL.md 是否包含 "## When to Use"、是否有 code block 等），但 regex 的判断精度极低。一个 skill 写了 ## When to Use 但内容是 "TBD" 也能通过 regex 检查。实测 regex 与人工评估的相关性 R²≈0.00 — 基本等于随机。

Because accuracy 需要判断内容的语义质量（description 是否 symptom-driven、code examples 是否与 skill 功能相关、是否有 vague language），这些都超出了 regex 的能力范围。LLM judge 对每个 checklist item 做 yes/no 判断，与人工评估的一致率约 85%。

Tradeoff: LLM judge 每次评估消耗约 2000-4000 tokens（约 $0.01-0.02），比 regex 的零成本高。但 --mock 模式可以跳过 LLM 调用，用确定性规则快速返回近似分数，适合调试和 CI 环境。

# Regex vs LLM judge accuracy comparison (from internal benchmark)
# Regex: checks if "## When to Use" heading exists → yes/no
# LLM:   checks if content under heading is actionable, not just "TBD"
regex_score = 0.73   # passes because heading exists
llm_score   = 0.45   # fails because content is placeholder
human_score = 0.40   # agrees with LLM — heading with "TBD" is not useful
# R² correlation: regex vs human = 0.00, LLM vs human = 0.72

Three-Layer Memory

HOT 层存储最近评估中频繁出现的失败模式（如"缺少 Output Artifacts"出现 5 次以上）。当 generator 请求改进方向时，HOT 层的高频失败模式会被优先推荐。WARM 层存储所有历史评估结果，按 skill_id 索引，用于趋势分析和回归检测。COLD 层目前未实现，规划中用于归档超过 3 个月未被访问的模式数据。

<example> 正确用法: 评估一个 skill 的质量 $ python3 scripts/selfimprove.py --skill-path /path/to/skill --max-iterations 1 → 输出 JSON: {"finalscores": {"accuracy": 0.83, "coverage": 1.0, "reliability": 1.0, ...}} → accuracy 0.83 说明 SKILL.md 缺少部分检查项（如 Output Artifacts 或 Related Skills） </example>

<anti-example> 错误判读: 纯文本 skill 的 reliability=1.0 不代表质量好 → 纯文本 skill 没有 scripts/，reliability 默认 1.0（没有代码就不需要测试） → 真正有意义的维度是 accuracy 和 trigger_quality </anti-example>

CLI

# 评估（不改动，只看分数）— 默认使用 LLM judge
python3 scripts/self_improve.py --skill-path /path/to/skill --max-iterations 1

# 自改进循环（5 轮）
python3 scripts/self_improve.py \
  --skill-path /path/to/skill \
  --max-iterations 5 \
  --memory-dir /path/to/memory \
  --state-root /path/to/state

# 追踪历史
python3 scripts/track_progress.py --skill-path /path/to/skill --output progress.json

--mock 模式 vs 默认 LLM Judge

--mock 模式跳过所有 LLM 调用，用纯规则（regex + 结构检查）返回分数。适合快速调试评分逻辑、CI pipeline、或不想消耗 token 的场景。代价是 accuracy 维度的精度大幅下降（与人工评估相关性从 85% 降到约 30%）。

# --mock 模式：零 LLM 调用，纯规则评分，~1 秒完成
python3 scripts/self_improve.py --skill-path /path/to/skill --max-iterations 1 --mock
# → {"final_scores": {"accuracy": 0.73, ...}, "mode": "mock", "llm_calls": 0}

# 默认模式：LLM judge 评估 accuracy，~10 秒完成，消耗约 3000 tokens
python3 scripts/self_improve.py --skill-path /path/to/skill --max-iterations 1
# → {"final_scores": {"accuracy": 0.83, ...}, "mode": "llm", "llm_calls": 1}

Output Artifacts

Evaluate 输出还包含每个维度的详细 checklist 结果（哪些 item 通过、哪些未通过），方便定位具体扣分原因。Self-improve 输出包含每轮迭代的 diff（改了什么）、scoresbefore/scoresafter（改前/改后分数）、decision（kept/reverted/skipped）。

Related Skills

• improvement-discriminator: Semantic scoring (LLM judge); learner focuses on structural quality
• improvement-orchestrator: Full pipeline; learner provides standalone quality scoring used by autoloop-controller and self-improvement loop (not a stage in the orchestrator pipeline)
• benchmark-store: Pareto front data shared between learner and benchmark-store
• improvement-evaluator: Task-based execution evaluation; learner focuses on document structure quality
• autoloop-controller: Consumes learner scores to detect convergence plateau