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迭代式代码进化

Claude Code 代码优化 结构化迭代 自动化改进

迭代式代码进化

一个 Claude Code 技能，用结构化的改进循环取代随意的"试了再修"编码方式。改编自 ALMA（面向智能体系统的记忆设计自动化元学习）研究框架。

安装

OpenClaw

在 OpenClaw 上搜索 Iterative Code Evolution 并点击 Install，或运行：

openclaw install iterative-code-evolution

Claude Code（CLI）

将 SKILL.md 复制到 Claude Code 技能目录：

# 全局安装（在所有项目中可用）
cp SKILL.md ~/.claude/skills/iterative-code-evolution.md

# 项目级安装（仅在该项目中可用）
mkdir -p your-project/.claude/skills
cp SKILL.md your-project/.claude/skills/iterative-code-evolution.md

Claude Desktop / Claude.ai

1. 复制 SKILL.md 的内容
2. 打开 Claude Desktop 或 Claude.ai
3. 进入 设置 > 自定义指令
4. 将内容粘贴到自定义指令字段中
5. 保存

功能说明

激活后，Claude 会遵循一套严格的循环流程，而非随机修复：

分析 → 计划 → 变更 → 验证 → 评分 → 归档 → 重复

每个周期：

1. 分析 — 回顾历次尝试，为每个组件打标签（正常 / 脆弱 / 损坏 / 冗余 / 缺失），检查横切问题
2. 计划 — 选取 1-3 项基于证据的改动（不允许猜测性修复）
3. 变更 — 仅实施已计划的改动
4. 验证 — 运行代码；崩溃时最多重试 3 次，否则回滚
5. 评分 — 与父版本对比衡量改进效果，而非仅与基线比较
6. 归档 — 将所有内容（包括失败和经验教训）记录到 .evolution/log.json

适用场景

• 初步尝试后代码仍不够好用
• 需要多轮性能或正确性优化
• 简单修复屡屡失败的顽固 bug
• 通过结构化实验迭代设计方案
• 已尝试 2 种以上方案、需要更严谨策略的任何情况

进度追踪

该技能在项目中维护一个 .evolution/ 目录：

.evolution/
  log.json              # 每个变体、评分和经验的完整历史记录
  variants/             # 备选方案的快照（分支时使用）

日志会持续积累针对你代码库的专属经验原则，使每个周期都比上一个更智能。

核心规则

• 每个周期最多 3 项改动 — 保持因果关系清晰
• 每项改动必须有对应的观察依据 — 不允许"也许有用"的猜测
• 失败会被记录，而非丢弃 — 防止重复尝试已失败的方案
• 陷入僵局时切换方向 — 若同一组件连续 2 个以上周期收益递减，则转移焦点
• 3 次重试失败后回滚 — 不在破损方案上继续纠缠