CMDC Skill 自进化引擎 — 对标 OpenSpace Skill Evolution 机制，对齐 Agentic Design Patterns 第 9 章（Learning and Adaptation）。

定位

cmdc_skill_engine 在 CMDC 外部运行：

• 订阅事件：通过 CMDCSkillEngine.Analyzer（@behaviour CMDC.Plugin） 监听 session_end/after_tool，产出 ExecutionAnalysis。
• 质量沉淀：CMDCSkillEngine.QualityTracker 维护每个 Skill 的 applied/completion/effective/fallback 四项指标。
• 持久化：CMDCSkillEngine.Store 提供 SkillRecord 的 CRUD、 版本 DAG、原子计数器（默认 ETS 后端，可插拔 SQLite）。
• 自进化：CMDCSkillEngine.Evolver 执行 FIX / DERIVED / CAPTURED 三类动作。
• 智能选择：CMDCSkillEngine.SkillRanker 实现 CMDC.Skill.Selector behaviour，按 effective_rate 排序注入最有效 Skill。

快速上手

# 1) 在 Application 启动 Store GenServer
children = [CMDCSkillEngine.Store]

# 2) 在 CMDC Agent 配置里接入 Analyzer + SkillRanker
CMDC.create_agent(
  model: "qwen3-max",
  plugins: [{CMDCSkillEngine.Analyzer, [analysis_model: "qwen3-max"]}],
  skills_dirs: ["./skills"],
  skill_selector: CMDCSkillEngine.SkillRanker
)

# 3) 会话结束后，查看 Skill 质量
{:ok, record} = CMDCSkillEngine.get_record(skill_id)
CMDCSkillEngine.Types.SkillRecord.effective_rate(record)

自进化闭环（SICA-style）

Agent run ──▶ session_end ──▶ Analyzer ──▶ ExecutionAnalysis
                                   │
                                   ▼
                             QualityTracker ──▶ Store.save_record
                                   │
                                   ▼
                EvolutionSuggestions ──▶ Evolver ──▶ 新版 SkillRecord
                                                     (is_active=true)
                                   │
                                   ▼
                   下次 SkillRanker 自动选中高质量版本

实现 Agent learning & adaptation 经典模式：基于会话事件流统计 + LLM-as-judge 评估 Skill 质量，自动停用低效 Skill 并演化新版本。