synapse
自动化模式检测与技能推荐引擎,通过监控项目记忆、日志及任务列表,自动进化 AI 代理的能力。
简介
Synapse 是 EvolveSkill 生态系统中的核心智能层,旨在弥合项目历史数据与自主代理改进之间的差距。通过持续观察代理活动、Cortex 记忆日志以及技术文档(如 PRD 文件或路线图 Markdown 文件),Synapse 能识别重复出现的工程模式。当检测到频繁的技术任务(例如重复的 API 集成、样板测试设置或部署配置)时,它会自动触发新技能的创建。这让 AI 代理能从通用响应转换为高度个性化的工作流,适应代码库特定的语言、框架与架构选择。本工具专为需要在长期开发环境中获取持续进化工具集的软件工程师与自主代理而设计。系统通过对比可配置的阈值来评估模式,确保只有高影响力且频繁出现的任务会被提升为独立的自动化模块。用户只需正常编码,系统会在无需人工干预的情况下处理识别与推荐过程。
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自动发掘 .cortex_log.md、任务列表与 PRD 文件中的重复工作模式。
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根据出现频率进行智能优先级评分(关键、高、中、低)。
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与 Cortex API 无缝集成,实现跨多个 AI 会话的持久事件追踪。
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生成结构化、可移植的技能,遵循 Claude Code、GPT 与 Gemini CLI 代理的最佳实践与渐进式披露原则。
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可通过 .synapse_config.json 设置分析窗口与敏感度阈值,以适应特定项目需求。
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原生支持 git hook,确保在每次 commit 时进行模式检测,实现实时可观测性。
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Synapse 会定期扫描项目目录,解析复选框、列表与任务需求以推断缺失的功能。
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引擎会生成包含完整技术论述与建议技能逻辑的优先级 Synapse_RECOMMENDATIONS.md 文件。
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一旦达到频率阈值(默认为 5 次),系统即会生成包含 SKILL.md 与自动化脚本的就绪目录。
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请确保存储库配置了适当的 Cortex hook,以实现最大程度的背景信息捕捉。
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可使用命令行参数触发独立分析,进行人工审查,再启用自动化技能生成。
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建议与 Forge 搭配使用以实现脚本即时生成,并搭配 MCP Provider 进行外部工具集成。
仓库统计
- Star 数
- 2
- Fork 数
- 0
- Open Issue 数
- 0
- 主要语言
- Python
- 默认分支
- main
- 同步状态
- 空闲
- 最近同步时间
- 2026年5月3日 21:42