Skill: wwenie/workbuddy-smart-learning (version 1.0.0)

# WorkBuddy 智能学习系统 (Smart Learning System) ## 概述 WorkBuddy 的自我进化引擎，基于「感知-学习-行动」SEA 循环实现持续优化。整合六大模块，形成完整的反馈闭环。 --- ## 系统架构 ``` 反馈收集 ←→ 隐式信号 ←→ 任务画像 ↓ ↓ ↓ 知识蒸馏 ←→ 自适应阈值 ←→ 模式识别 ↓ 实时警报（触发→固化） ↓ 模板执行（命中→执行→对比） ``` ### 模块说明 | 模块 | 文件 | 核心功能 | |------|------|---------| | 反馈收集 | `feedback.py` | 显式反馈（👍/👎/✏️）+ 自动归类 | | 隐式信号 | `signal_collector.py` | 5类行为信号无感采集 | | 任务画像 | `task_profiler.py` | 执行轨迹追踪 + 复杂度分析 | | 模式识别 | `pattern_recognizer.py` | 高频模式扫描 + 自适应警报 | | 知识蒸馏 | `knowledge_distiller.py` | 自适应阈值 + 模板匹配 + 避坑规则 | | 主入口 | `learn.py` | 整合六大模块，CLI 命令行 | ### 数据存储 ``` .workbuddy/memory/ ├── feedback/ # 反馈记录 (JSON) ├── signals/ # 隐式信号数据 (JSON) ├── task_profiles/ # 任务执行轨迹 (JSON) ├── patterns/ # 模式识别结果 + 阈值状态 │ └── threshold_state.json # 自适应阈值状态 └── templates/ # 蒸馏模板 + 避坑规则 └── failed_patterns/avoid_*.yaml ``` --- ## 核心模块详解 ### 1. 反馈收集 (feedback.py) **FeedbackCollector**： - `record_feedback(task_id, rating, tags, note)` - 记录单条反馈 - `get_recent_feedback(days)` - 获取近期反馈 - `generate_feedback_prompt()` - 生成反馈询问文本 **反馈类型**：good / bad / neutral **标签**：用户自定义，如 `文件整理`、`数据分析`、`报告生成` ### 2. 隐式信号采集 (signal_collector.py) **SignalCollector** - 5类信号无感采集： | 信号 | 计算方式 | 学习意义 | |------|---------|---------| | 反馈填写率 | 有反馈任务/总任务 | 参与度代理 | | 任务取消率 | 主动中断/总任务 | 方案不适配 | | 平均任务时长 | 所有任务耗时均值 | 执行效率 | | 工具成功率 | 成功调用/总调用 | 工具质量 | | 重复修正率 | 重复执行/总任务 | 模式固化价值 | **健康评分**（0-100）：基于5类信号综合计算 ### 3. 任务画像 (task_profiler.py) **TaskProfile** - 单任务轨迹： - `start_task(task_id, summary)` - 开始 - `use_template(template_id, name)` - 标记使用模板 - `record_tool_call(tool, success, duration)` - 记录工具调用 - `end_task(outcome, success)` - 结束 **TaskProfilerAnalyzer** - 分析器： - `get_complexity_distribution(days)` - 简单/中等/复杂 分布 - `compare_template_vs_free(days)` - 有模板 vs 自由执行 对比 - `get_tool_usage_stats(days)` - Top10 高频工具 ### 4. 模式识别 + 警报 (pattern_recognizer.py) **评分公式**： ``` score = (freq/max_freq) * 50 + (recency/max_recency) * 20 + stability * 30 ``` ≥60分 = 高价值模式，建议沉淀 **自适应阈值引擎 (AdaptiveThresholds)**： - 基于历史警报准确率自动调节阈值 - 准确率 > 70% → 敏感模式（降阈值 15%） - 准确率 < 40% → 保守模式（升阈值 30%） - 状态持久化：`threshold_state.json` **三级警报**： | 等级 | 类型 | 条件 | 响应 | |------|------|------|------| | URGENT | 突发 | ≥ urgent阈值（默认75） | 立即通知 | | TREND | 趋势 | 环比增长 > 150% 且 ≥ trend阈值 | 本周关注 | | STABLE | 稳定 | 长期高频且 ≥ high阈值 | 建议模板化 | ### 5. 知识蒸馏 (knowledge_distiller.py) **自适应蒸馏阈值**： ``` effective_threshold = base / feedback_rate ``` 填写率高 → 低阈值（频繁蒸馏）；填写率低 → 高阈值（避免误触发） **模板匹配**： - `match_template(user_request)` - Jaccard 相似度关键词匹配 - `generate_match_suggestion(user_request)` - 生成推荐文本 - 置信度 ≥ 50% → 直接推荐；≥ 20% → 参考提示 **避坑规则**： - 负面反馈 → `avoid_*.yaml` 避坑规则 - 自动推断应避免的操作 + 修复建议 --- ## 命令行使用 ```bash cd .workbuddy/skills/workbuddy-smart-learning python learn.py full # 完整学习周期（6阶段综合报告） python learn.py patterns # 模式识别 python learn.py feedback # 记录反馈 python learn.py distill # 知识蒸馏 python learn.py signals # 隐式信号报告 python learn.py alerts # 实时警报检查 python learn.py profiler # 任务画像分析 python learn.py match "关键词" # 模板关键词匹配 ``` ### full 命令输出结构 ``` ## 1. 反馈摘要 - 近7天反馈数、填写率 ## 2. 模式识别 - 近30天高价值模式、Top3高频任务 ## 3. 实时警报 - URGENT/TREND/STABLE 三级警报 ## 4. 知识蒸馏 - 自适应阈值状态、自动蒸馏触发结果 ## 5. 模板对比 - 有模板 vs 自由执行 成功率/耗时对比 ``` --- ## 与主对话流程集成 ### 任务完成后 → 反馈询问 ``` 反馈：[👍/👎/✏️] 标签：任务类型（可选） 备注：改进建议（可选） ``` 调用 `python learn.py feedback` 记录 ### 新会话启动时 → 模式检查 检测到涉及历史上下文时： 1. 读取 MEMORY.md + 近期每日记忆 2. 检查 ≥60分的高频模式 3. 主动提示用户是否需要优化 ### 警报处理 → 阈值学习 - 用户确认警报有效 → `record_alert_confirmed(task)` - 用户判定为误报 → `record_alert_rejected(task)` --- ## 阈值配置 | 参数 | 默认值 | 说明 | |------|--------|------| | 模式评分阈值 | 60 | ≥60分触发沉淀建议 | | 蒸馏基础阈值 | 5 | 正面反馈达到此数触发蒸馏 | | 警报-突发 | 75 | 立即通知 | | 警报-关注 | 70 | 本周关注 | | 警报-趋势 | 60 | 周报标记 | | 趋势增幅 | 150% | 环比超过此值触发趋势警报 | --- ## 版本历史 - **2026-04-14**：基础版 - 反馈收集 + 模式识别 + 知识蒸馏 - **2026-04-17 v1**：第一轮 - 隐式信号 + 自动蒸馏触发 + 实时警报 - **2026-04-17 v2**：第二轮 - 任务画像 + 模板匹配 + 自适应阈值引擎


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