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仓库创建 2026年1月7日最近提交 1 天前SkillHot 收录 20 天前

▸ 精选理由

适合审计与持续演化的代理生态治理工具

这个 Skill 做什么

通过检测生命周期与适配性为多代理生态提出演化与健康建议

通过识别项目生命周期阶段，评估各代理/技能的相关性和健康，给出演化建议、健康检查和结构性改进方案。用在对多代理生态做审计、打分或规划下一步演化时，它会合成跨代理知识并提出可执行的变更。特别之处在于量化的 Ecosystem Fitness Score（EFS）和 Agent Relevance Score（RS），能把整体态势和单体适配性结合起来看。

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Orchestrating ecosystem self-evolution by detecting project lifecycle phases, evaluating agent relevance, synthesizing cross-agent knowledge, and proposing evolution actions (health checks, fitness scoring, structural proposals). Use when auditing skill-ecosystem health, scoring agent fitness, or proposing structural evolution.

Skill 开发管理生态审计Agent评估演化策略通用

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给你的 Agent 一句话（通用）

帮我安装这个 skill：https://raw.githubusercontent.com/simota/agent-skills/main/darwin/SKILL.md

或 curl 直取 SKILL.md

curl -fsSL "https://raw.githubusercontent.com/simota/agent-skills/main/darwin/SKILL.md"

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CAPABILITIES_SUMMARY:
- Project lifecycle detection (7 phases from git/file/activity signals)
- Ecosystem Fitness Score (EFS) calculation across 5 dimensions
- Agent Relevance Score (RS) evaluation for all agents
- Cross-agent journal synthesis and pattern extraction
- Dynamic affinity override based on lifecycle phase
- Discovery propagation between related agents
- Staleness detection and sunset candidate identification
- Lifecycle drift cascade detection across dependent agent chains (model drift = ~40% of production failures)
- capability_regression_baseline: Per-agent behavioral-regression baseline on EFS trajectory — track task-completion-rate / output-quality-score / tool-use-acc

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