self-evolve

在 Git worktree 中提出修改、运行评测，再按证据决定是否采纳。 先明确目标和可执行判据；通过检查只证明所测范围。

开始前

1. 确认目标仓库、基线 revision、允许修改的范围和期望改善的行为。 记录文档影响；无需修改的文档也说明原因。设计理由见 PHILOSOPHY.md。
2. 确定评测信号：A 为测试结果，B 为独立事实核验，C 为已提供的主观证据。 主循环尚无 C 回归与一致性测量生产者，也不执行 A+B 组合。
3. 按 DATA.md 配置 PRIVATE 伴生仓，保留真实运行证据。
4. 运行 python <skill-path>/tools/sie_cli.py doctor --target <target>， 阅读配置和能力缺口。doctor 不调用模型，退出零不能单独证明就绪。

工作流

步骤	要做的事
PROFILE	实现前冻结评测策略、目标契约与留出集；续跑沿用原契约
REFLECT	从已有记录形成诊断，核对引用；结构检查不等于事实核验
PROPOSE	提出允许范围内的修改，保留实际 provider 和失败原因
PATCH	在候选工作树应用提案，执行路径、AST 与 IMMUTABLE 检查
EVALUATE	用相同口径测量父代和候选，保留任务身份及不可用原因
ACCEPT / REVIEW	由代码处理证据与门控，归档采纳版本或记录拒绝、人审原因

agent 使用已安装的 llmcall.call(prompt, mode="agent")，文本 judge 使用默认模式。 继承其路由、模型、超时和回退策略，不另设 provider 链。 只有实际返回的已知不同家族才能支持独立评审结论。

运行与恢复

python <skill-path>/tools/sie_cli.py init --target <target>
python <skill-path>/tools/sie_cli.py run --target <target> --run-id <id> --base-ref HEAD
python <skill-path>/tools/sie_cli.py status --target <target> --run-id <id>

默认 builtin 将已提供的修复转成提案，不会自主发现修复。 模型提案使用 --live，JSON 产物使用 --proposer llm-artifact。 续跑复用 run ID；--max-rounds 是本次调用的额外轮数。 参数、自举和恢复语义见 runtime。

接受与交付

• 沙箱与私有目录不等于操作系统权限隔离；真值不进入提案 prompt。
• 缺少基线、回归记录、核验结果或独立 provider 时，明确报告缺口。
• 没有回归或测试全绿不单独构成改进；按 evaluation 解释证据。
• 人审队列记录待审动作；发布、合并和对外发送仍按已有授权单独执行。
• 评审前完成实现、文档和已获授权的版本更新，再冻结准确的候选快照。 这不改变实现前的评测冻结；评审后改动须重新检查受影响部分。流程见 maintenance。
• 交付候选差异、源码版本、实际测量、采纳原因、未覆盖范围和运行状态。 统计解释须满足 acceptor_math 的假设。

按需加载上述参考，不读取历史研究资料来代替当前实现和测量。