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skill_self_evolution v0.3.0

Skill 自进化框架：Pydantic 全链路校验 + 规则执行 + AI 常识判断 + 离线进化 + AI 生成代码质量门禁的可插拔 Skill 执行引擎。

v0.3.0 更新

  • CodeGuard：基于 Python AST 的 6 条内置代码检查规则（裸 except / 圈复杂度 / global / 日志在循环 / 吞异常 / 非确定性导入）
  • FunctionContext：AST 自动提取函数上下文（is_method / 可用变量 / 禁止变量），替代人工硬编码变量清单
  • GatePipeline：4 层代码门禁管道 — 静态检查 → 单元测试 → 集成测试 → 生产候选数据回放
  • 每层失败 → 错误信息喂回 AI → AI 重写 → 重新过门禁（最多 3 轮）

v0.2.0 更新

  • Pydantic 全链路覆盖：12 个源文件，8 个完整 Pydantic 校验（4 个有理据豁免）
  • 新增 11 个 Pydantic 模型，覆盖 AI 中间结果、DeepSeek 响应、JSONL 日志、降级配置、进化提案、Skill 子结构

架构

输入 (SkillInput)       规则执行              AI 校验           AI 重选            日志 & 进化
  input_data     →    execute()     →    _ai_validate()  →  _ai_reselect()  →  JSONL + Evolver
    │                     │                   │                  │                  │
    └─ Pydantic ✅        └─ SkillOutput ✅    └─ AiValidation   └─ AiReselection   └─ LogEntry/Proposal
                                                 Result ✅          Result ✅            ✅

Evolver 生成新代码时的 4 层门禁

AI 生成代码 → Layer 1 静态检查 → Layer 2 单元测试 → Layer 3 集成测试 → Layer 4 生产回放
       ↑              ↓                ↓                 ↓                ↓
       └────────── 失败反馈 ───────────┴─────────────────┴────────────────┘

CodeGuard 快速使用

from skill_self_evolution import CodeGuard

guard = CodeGuard(max_complexity=10)
passed, issues = guard.gate("path/to/code.py")

for i in issues:
    print(f"[{i.level}] {i.rule}: {i.message} @ {i.file}:{i.line}")

AST 上下文自动提取

from skill_self_evolution import extract_context

ctx = extract_context("path/to/code.py", "my_function")
print(ctx.is_method)     # False
print(ctx.local_vars)    # ['cx', 'cy', 'result', ...]
print(ctx.context_for_prompt())  # AI 可注入 prompt

6 条内置规则

规则 说明 级别
no_bare_except 禁止裸 except: error
cyclomatic_complexity 圈复杂度 ≤ 10 error
no_global_modification 禁止模块级函数用 global error
no_logging_in_loop 禁止 for/while 内调用 logging warning
no_exception_swallowing 禁止 except: pass / 空 handler error
no_nondeterministic 禁止 import random / time.time / datetime.now error

自定义 Checker

from skill_self_evolution.code_guard import BaseChecker, CodeGuard

class NoPrintInProd(BaseChecker):
    def visit_Call(self, node):
        if isinstance(node.func, ast.Name) and node.func.id == "print":
            self._add("no_print", "warning", "print() in production", node)

guard = CodeGuard()
guard.register("no_print", NoPrintInProd)

GatePipeline 快速使用

from skill_self_evolution import GatePipeline

pipeline = GatePipeline(max_complexity=10)

result = await pipeline.run(
    filepaths=["backend/skill_service/run.py"],
    unit_test_path="tests/test_skill.py",
    e2e_test_path="tests/test_e2e.py",
    candidate_replay_fn=my_replay_function,
    backend_dir=".",
)
print(f"Passed: {result.passed}, Layers: {len(result.layers)}")

安装

pip install skill_self_evolution

开发

# 本地安装（开发模式）
pip install -e .

# 运行测试
pytest

# 只跑 CodeGuard 测试
pytest tests/test_code_guard.py -v

# 只跑 GatePipeline 测试
pytest tests/test_gate_pipeline.py -v

环境变量

变量 local 默认 test/prod 默认
DEEPSEEK_API_KEY DeepSeek 官网 Key —
DEEPSEEK_API_BASE https://api.deepseek.com/v1 —
WX_MATCH_DEEPSEEK_API_KEY — 华为云 MaaS Key
WX_MATCH_DEEPSEEK_API_BASE — https://api.modelarts-maas.com/v2
APP_ENV local test / prod
DB_HOST 127.0.0.1 环境注入
DB_USER / DB_PASSWORD / DB_NAME root / (空) / housekeeping_ai_match_dev 同上
SKILL_BASE_DIR backend/config/services/skill/ 同上
SKILL_LOG_DIR /data/skill-logs 同上

License

MIT