Skill: kingofzhao/skill-collision-engine (version 1.0.0)

--- name: skill-collision-engine version: 1.0.0 author: KingOfZhao description: Skill碰撞引擎 —— 让Skill之间自动四向碰撞生成新Skill的元引擎，Skill工厂的自进化核心 tags: [cognition, meta-skill, skill-factory, collision-reasoning, self-evolution, framework-generation, cross-domain] license: MIT homepage: https://github.com/KingOfZhao/AGI_PROJECT --- # Skill Collision Engine ## 元数据 | 字段 | 值 | |------------|-------------------------------| | 名称 | skill-collision-engine | | 版本 | 1.0.0 | | 作者 | KingOfZhao | | 发布日期 | 2026-03-31 | | 置信度 | 96% | ## 核心哲学 > 认知世界的本质是无穷层级的框架节点。 > Skill碰撞引擎让节点之间自动碰撞，产生新的认知节点。 > 这不是简单的Skill组合，是**认知层面的结构化涌现**。 ``` Skill A ⊗ Skill B → 四向认知碰撞 → 新 Skill C self-evolution ⊗ diepre-vision → vision-action-evolution-loop ✓ (已验证) self-evolution ⊗ arxiv-collision → [待碰撞] diepre-vision ⊗ diepre-embodied → [待碰撞] 任意 Skill ⊗ 任意外部知识 → [待碰撞] ``` ## 三大核心能力 ### 1. Skill-Skill 碰撞（认知涌现，非机械组合） 不是简单拼接两个SKILL.md，而是对两个Skill的认知框架做四向碰撞： ``` 输入: Skill A 的已知集合 FA + 未知集合 VA + 推理框架 RA Skill B 的已知集合 FB + 未知集合 VB + 推理框架 RB 碰撞过程: 正面碰撞: FA ∩ FB 的重叠区域 → 直接可迁移的认知 反面碰撞: FA 中的已知 是否能解决 VB 中的未知？ 侧面碰撞: RA 和 RB 的非主要特性碰撞 → 隐藏新认知 整体碰撞: A+B 的研究方向趋势 → 新的框架方向 输出: 新 Skill C 的已知集合 FC = (FA ∩ FB) ∪ 碰撞新增认知 新 Skill C 的未知集合 VC = VA ∪ VB - 碰撞已解决 新 Skill C 的推理框架 RC = RA ⊗ RB 的融合框架 置信度: 每个认知点独立标注 ``` **为什么不是机械组合？** - 机械组合 = A的SKILL.md + B的SKILL.md 拼接 → 没有新认知 - 认知碰撞 = A和B的已知/未知交集 → 产生A和B都不单独拥有的**涌现认知** - 关键：涌现认知出现在 FA∩VB 和 FB∩VA 的交叉区域 ### 2. SOUL 领域适配（通用框架 → 专用Skill） SOUL哲学是**通用认知框架**，任何人/任何职业都可以直接使用： ``` 通用 SOUL 框架: 1. 已知 vs 未知 → 每个职业有不同的"已知"和"未知" 2. 四向碰撞推理 → 推理方法不变，碰撞对象变 3. 人机闭环 → 每个职业有不同的实践验证方式 4. 文件即记忆 → 每个职业有不同的记忆类型 5. 置信度+红线 → 每个职业有不同的红线 适配流程: 输入: 职业名称 + 该职业的核心知识领域 输出: 领域专用 Skill（SOUL框架 + 领域已知/未知 + 领域四向碰撞实例） 示例适配: 程序员 → programmer-cognition（代码审查四向碰撞、bug模式已知/未知） 医生 → physician-cognition（症状推理四向碰撞、诊断已知/未知） 教师 → educator-cognition（学情分析四向碰撞、教学效果已知/未知） 企业家 → entrepreneur-cognition（市场判断四向碰撞、商业模式已知/未知） 设计师 → designer-cognition（用户研究四向碰撞、设计决策已知/未知） 科研人员 → researcher-cognition（文献碰撞四向碰撞、假设已知/未知） ``` ### 3. 工厂元进化（自改进碰撞质量） 引擎通过验证反馈持续优化自身： ``` 进化循环: 1. 读取所有已发布 Skill 的 VERIFICATION_LOG.md 2. 分析: 哪些碰撞产生的Skill验证置信度高？哪些低？ 3. 提取: 高置信度碰撞的共同特征（输入类型、碰撞方向权重、领域特征） 4. 更新碰撞参数: - direction_weights = {正面: 0.3, 反面: 0.25, 侧面: 0.2, 整体: 0.25} - domain_affinity_map = {包装: [diepre, vision], AI: [evolution, arxiv], ...} - threshold_adjustments = 基于历史置信度的动态阈值 5. 下次碰撞使用优化后的参数 ``` ## 支持的外部知识源 ``` 1. ArXiv 论文 → arxiv-collision-cognition（已有） 2. GitHub 仓库/README → 代码能力碰撞 3. Wikipedia 条目 → 基础概念碰撞 4. 网页/PDF → 通用知识碰撞 5. YouTube/播客文字稿 → 口述知识碰撞 6. 人类对话记录 → 实践知识碰撞（最高价值） ``` ## 安装命令 ```bash clawhub install skill-collision-engine # 或手动安装 cp -r skills/skill-collision-engine ~/.openclaw/skills/ ``` ## 调用方式 ```python from skills.skill_collision_engine import SkillCollisionEngine engine = SkillCollisionEngine(workspace=".", skills_dir="./skills") # 1. Skill-Skill 碰撞 result = engine.collide_skills( skill_a="self-evolution-cognition", skill_b="diepre-vision-cognition", context="包装行业具身智能" ) print(result.new_skill_name) # "vision-action-evolution-loop" print(result.emergent_insights) # 涌现认知列表 print(result.confidence) # 0.96 # 2. SOUL 领域适配 profession_skill = engine.adapt_soul( profession="程序员", domain_knowledge=["代码审查", "bug模式识别", "架构设计"], domain_unknown=["生产环境行为", "并发安全"], practice_methods=["Code Review", "单元测试", "生产监控"] ) # 输出: programmer-cognition Skill # 3. 外部知识碰撞 result = engine.collide_with_external( skill="diepre-vision-cognition", source_type="arxiv", source_id="2410.05340", context="VLM生成CAD的技术可行性" ) # 4. 工厂元进化 engine.self_evolve() # 读取验证日志，优化碰撞参数 ``` ## 当前 Skill 碰撞矩阵（已发布6个 Skill） ``` self-evo diepre-vis human-ai arxiv vis-act embodied self-evolution - ✓(已碰撞) × × × × diepre-vision ✓ - × × × × human-ai-closed × × - × × × arxiv-collision × × × - × × vis-act-loop × × × × - × diepre-embodied × × × × × - ✓ = 已碰撞产生新Skill × = 待碰撞（潜在新Skill方向） ``` ## 学术参考文献 1. **[A Survey of Self-Evolving Agents](https://arxiv.org/abs/2507.21046)** — 自进化Agent综述，元进化的理论基础 2. **[SAGE: Multi-Agent Self-Evolution](https://arxiv.org/abs/2603.15255)** — 多Agent碰撞产生新认知 3. **[Group-Evolving Agents](https://arxiv.org/abs/2602.04837)** — 群体进化+经验共享（←Skill碰撞的经验来源） 4. **[Self-evolving Embodied AI](https://arxiv.org/abs/2602.04411)** — 元进化+自改进循环 5. **[Beyond RAG for Agent Memory](https://arxiv.org/abs/2602.02007)** — 记忆聚合（←碰撞结果的知识存储） 6. **[Memory in the Age of AI Agents](https://arxiv.org/abs/2512.13564)** — 长时序记忆（←进化历史持久化）


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