feat: 整合功能恢复与技能学习闭环(含 ECC v2.1 parity + Opus 4.7 接入 + prompt 工程优化)

主要变更:
- Skill Learning 闭环系统 (9/9 AC)
- Opus 4.7 模型层接入 + adaptive thinking
- Prompt 工程优化 (64 审计测试)
- Agent Teams 简化门控 (默认启用)
- Windows Terminal 后端修复 (EncodedCommand/WT_SESSION)
- TF-IDF 技能搜索精准化 (字段加权/CJK 优化)
- Autonomy 系统 (/autonomy 命令)
- ACP 协议完整实现
- mock.module 泄漏修复 (CI 全绿)
- 152+ lint/type 修复
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2026-04-22 16:07:42 +08:00
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# Skill Auto-load / Skill Search 路由分析
> 日期2026-04-21
> 范围:当前分支中的 Skill Search、Skill Learning、skill discovery attachment、turn-0 / inter-turn prefetch 链路
> 结论:当前实现具备“按对话输入自动发现并注入 skill 内容”的基础能力,但它是 attachment/prefetch 链路,不是系统级强制 skill router因此在 feature gate、信号、阈值或消息渲染任一环节失效时用户会感觉“没有自动加载 skill”。
## 一、当前能力是否存在
存在。当前项目有一条从用户输入到 skill 自动注入的链路:
```text
用户输入
-> getTurnZeroSkillDiscovery()
-> skillSearch/localSearch.ts 检索本地 skill index
-> skillSearch/prefetch.ts 生成 skill_discovery attachment
-> messages.ts 渲染 <loaded-skill>
-> 模型上下文看到 SKILL.md 内容
-> 无匹配时 skillLearning/skillGapStore 记录 gap
```
核心证据:
| 环节 | 文件 | 说明 |
| --- | --- | --- |
| 开关 | `src/services/skillSearch/featureCheck.ts` | `SKILL_SEARCH_ENABLED``feature('EXPERIMENTAL_SKILL_SEARCH')` 控制启用 |
| 索引/搜索 | `src/services/skillSearch/localSearch.ts` | 扫描 project/global skill做本地检索含 CJK bigram 分词 |
| 自动加载 | `src/services/skillSearch/prefetch.ts` | 超过阈值的 skill 会带 `autoLoaded: true``content` |
| turn-0 attachment | `src/utils/attachments.ts` | 用户输入阶段调用 `getTurnZeroSkillDiscovery()` |
| inter-turn attachment | `src/query.ts` | 主 loop 中调用 `startSkillDiscoveryPrefetch()``collectSkillDiscoveryPrefetch()` |
| 模型可见内容 | `src/utils/messages.ts` | 把 `autoLoaded && content` 渲染为 `<loaded-skill>` |
| UI 可见提示 | `src/components/messages/AttachmentMessage.tsx` | 渲染 skill discovery attachment |
| gap 记录 | `src/services/skillLearning/skillGapStore.ts` | 无匹配时记录 pending/draft/active gap |
| 测试 | `src/services/skillSearch/__tests__/prefetch.test.ts` | 覆盖高置信 skill auto-load 和无匹配 gap |
## 二、当前实现为什么像“补丁式”
### 1. 它不是硬性的系统级路由
当前逻辑通过 `skill_discovery` attachment 注入,而不是在 prompt 进入模型之前由一个统一 router 强制执行:
```text
不是:用户输入 -> 强制 router -> 必须加载 SKILL.md -> 再进入模型
而是:用户输入 -> attachment discovery -> messages 渲染 -> 模型自行遵循
```
这意味着它依赖多个中间环节:
- feature gate 是否开启;
- attachment 是否生成;
- attachment 是否被消息链保留;
- `messages.ts` 是否正确渲染;
- 模型是否使用 `<loaded-skill>` 内容;
- 当前输入能否通过本地搜索达到阈值。
### 2. feature gate 关闭时完全不生效
`feature('EXPERIMENTAL_SKILL_SEARCH')``isSkillSearchEnabled()` 是硬门:
```ts
if (process.env.SKILL_SEARCH_ENABLED === '0') return false
if (process.env.SKILL_SEARCH_ENABLED === '1') return true
if (feature('EXPERIMENTAL_SKILL_SEARCH')) return true
return false
```
因此以下情况会让用户感觉“不自动加载”:
- build/dev define 未打开 `EXPERIMENTAL_SKILL_SEARCH`
- 环境变量 `SKILL_SEARCH_ENABLED=0`
- 相关模块被 dead-code elimination 排除;
- `CLAUDE_CODE_SIMPLE` 或 attachment 禁用路径跳过 attachment。
### 3. inter-turn prefetch 可能没有有效信号
`query.ts` 中有 inter-turn prefetch 注释和调用:
```ts
const pendingSkillPrefetch = skillPrefetch?.startSkillDiscoveryPrefetch(
null,
messages,
toolUseContext,
)
```
`prefetch.ts` 当前逻辑是:
```ts
if (!input) return []
```
如果运行时仍传 `null`,那么 inter-turn discovery 实际直接空返回。也就是说,真正可靠的自动发现主要发生在 turn-0 用户输入阶段,而不是每个后续内部循环。
这是当前最像补丁的点:注释描述了 inter-turn discovery但实际信号可能为空。
### 4. 搜索阈值是本地分数,不是语义模型判断
自动加载阈值:
```ts
const AUTO_LOAD_SCORE_THRESHOLD = 0.3
```
只有 `score >= 0.3` 的结果会成为 `autoLoaded: true`。这会导致:
- 用户说法和 skill 描述词差异大时漏匹配;
- 多意图输入可能被分数稀释;
- 中文/英文混合提示虽然有 CJK token 支持,但仍不是语义 embedding
- 复杂任务可能只记录 gap而不加载现有近似 skill。
### 5. 无匹配时只是记录 gap
无匹配时会记录 gap
```text
recordSkillGap(prompt, cwd, recommendations)
```
但这不是立即生成并启用 skill。gap 的后续生命周期还需要 Skill Learning / Evolution 处理,所以用户当下仍会感觉没有加载到合适 skill。
## 三、当前“可用”和“不可靠”的边界
### 已可用
- 高置信 project/global skill 可以自动加载 `SKILL.md` 内容。
- turn-0 用户输入可以触发同步 discovery。
- 无匹配时可以记录 skill gap。
- `messages.ts` 会把已加载 skill 内容注入为 `<loaded-skill>`
- subagent 也有 skill discovery attachment 的系统提示 framing。
### 不可靠
- inter-turn discovery 是否真的有输入信号。
- feature gate 默认是否在目标运行环境开启。
- 本地 TF/关键词分数是否足够匹配复杂对话。
- gap 是否能及时演化成可用 skill。
- 没有一个统一可观察的“本轮为什么加载/没加载 skill”的状态面板。
## 四、建议修复路线
### P0让 inter-turn prefetch 有真实输入
当前最应优先修的是 `query.ts``null` 的问题。可以把最近用户意图、当前 queued command、最近 tool pivot 或当前 assistant turn summary 作为 signal。
建议形态:
```text
startSkillDiscoveryPrefetch(signalText, messages, toolUseContext)
```
其中 `signalText` 可按优先级取:
1. 当前用户输入;
2. queued command value
3. 最近一条 user message
4. 当前 write/tool pivot 的简短描述;
5. 无信号时才跳过。
### P1增加可观察性
需要一个可查看的诊断输出,例如:
```text
/skills discovery-status
claude skill-search status
```
至少显示:
- 本轮是否启用 Skill Search
- 使用了什么 signal
- 搜索到哪些 skill
- 哪些 auto-loaded
- 哪些低于阈值;
- 是否记录 gap
- gap key / status。
### P1收敛成统一 Skill Router
建议增加一个共享 router 模块:
```text
src/services/skillSearch/router.ts
```
职责:
```text
input/context
-> build discovery signal
-> search skill index
-> decide auto-load / recommend / gap
-> produce attachment + telemetry
```
这样 `attachments.ts``query.ts`、工具/CLI 诊断都调用同一套决策,不再分散。
### P2改进匹配质量
- 对 skill name / description / frontmatter / examples 赋权;
- 中文提示加意图词扩展;
- 对显式关键词(如 “Feature Flag 审计”)做高置信 shortcut
- 将历史成功加载反馈回 ranking
- 对 repeated gap 做 skill evolution。
### P2补真实链路测试
现有测试覆盖 `prefetch.ts` 单点,但还应补:
- `attachments.ts` turn-0 skill discovery 生成 attachment
- `messages.ts` 将 auto-loaded skill 渲染成 `<loaded-skill>`
- `query.ts` inter-turn prefetch 使用非空 signal
- 中文任务命中 `feature-flag-implementation-auditor`
- feature gate 关闭时不泄漏 `skill_discovery` 字符串。
## 五、判断结论
当前分支并不是完全没有“对话自动加载 skill”。它有基础实现也有单元测试证明高置信匹配可以加载 skill 内容。
但它还不是一个稳定的、系统级的 skill auto-router。最大问题是
```text
inter-turn prefetch 入口存在,但可能传 null导致后续对话阶段 discovery 空返回。
```
因此用户体感上的“不行了”很可能来自:
1. feature gate 没开;
2. turn-0 之后没有有效 signal
3. 本地搜索阈值没有命中;
4. gap 被记录但没有立即转化为 loaded skill
5. 没有诊断面告诉用户为什么没有加载。
如果要修到可信,应优先做:
```text
P0: query.ts inter-turn signal 修复
P1: skill discovery status 可观察性
P1: 统一 router
P2: 匹配质量和真实链路测试
```