自进化系统 (evolution)

Headless 命令 — 不依赖桌面 GUI，直接使用核心包运行。适用于服务器、CI/CD、容器化等无桌面环境。

当前版本（2026-09-07）：Agent Platform CLI 0.166.30。既有 assess、diagnose 和 metrics 子命令仍只记录指标，不训练模型权重或修改 active Skill；workbench 与 knowledge 子树会向受信部署宿主提交摘要/revision 绑定的治理动作，缺少宿主时失败闭合。0.166.30 还提供页面化 Workbench/Skill Library 与聚焦恢复。

核心特性

• 📊 能力评估: 量化评分（0-1）+ 趋势检测（improving / declining / stable）
• 🧪 训练指标记录: 保存调用者提供的数据量、loss 和公式化 accuracy 指标；不执行模型权重训练
• 🩺 自我诊断: 自动检测记忆、能力、模型、成长四维度健康状态
• 🔧 维护动作记录: 根据显式 issue 执行既有维护策略并记录结果，不代表模型或 Skill 已自动修复
• 🔮 行为预测: 基于历史数据预测未来能力变化趋势
• 📈 成长日志: 完整记录 AI 能力成长轨迹
• 🧭 Evolution Workbench: 查询候选、比较版本、提交批准/拒绝与精确回滚请求
• 🔐 知识冲突审核: 分页查看删节冲突并提交认证的 canonical merge plan
• 🔎 Skill Retrieval: cc skill search 按 canonical digest、索引见证和 verified outcome evidence 排序

如何开启：这里没有一个普通用户可打开的“自动进化总开关”。正式 descriptor 与 trust root 尚未到位时，可用 cc evolution deployment init-test --module <宿主模块绝对路径> 创建明确标记的上线前 TEST 环境；CLI、VS Code/VSCodium、JetBrains 和 cc ui 都提供同一入口。正式文件到位后用 cc evolution deployment replace-test --descriptor <绝对路径> --trust-root <绝对路径> 安全轮换。生产部署也可直接运行 configure。CLI 默认仍为关闭，Desktop 的 CHAINLESSCHAIN_CC_APP_SERVER_PILOT=1 也只打开通道，不授予审核或发布权限。完整说明见受治理的 Skill 自进化：如何开启。

常用配置命令：

cc evolution deployment status
cc evolution deployment configure --descriptor <absolute-json-path> --trust-root <absolute-public-key-path>
cc evolution deployment disable
cc evolution deployment enable

概述

ChainlessChain CLI evolution 表面记录能力评分、模型指标、诊断和维护动作。通过 assess 命令持续追踪各项能力的外部评分变化，系统按记录计算趋势——连续三次以上提升判定为 improving，连续三次以上下降判定为 declining。这些结果是指标投影，不是独立 Eval，也不是系统已经自我进化的证据。

系统根据数据库中的既有记录生成诊断投影。repair <issue> 只在用户显式指定 issue 后执行内置维护策略并记录结果，不训练模型，也不修改 active Skill。predict 命令根据历史记录生成公式化行为预测。

0.166.24 在 candidate-only/diff-only writer、target-matrix Eval、promotion/release registry、持久 EvolutionRun、Wiki/Memory 和 tamper-evident ledger 之上，增加 Evolution Workbench、摘要绑定 Skill Retrieval 与受治理加密知识同步。mutation 和 merge subject 绑定确切 operation、revision/digest、candidate/rollback target、dependency lock 与 CAS，防止有效授权或 receipt 被换用于另一状态转换。

0.166.24 命令面的职责边界

新能力治理的是 Skill 制品生命周期，而本页下方 cc evolution assess/record-model-metrics/diagnose/repair/predict/growth/stats/export 治理的是既有能力指标、模型记录和诊断数据。二者不能互相替代：

表面	负责什么	不负责什么
cc evolution assess/diagnose/...	能力评分、趋势、诊断、修复记录、模型参数导出	不创建或晋升 active Skill
cc evolution workbench ...	候选查询、版本比较、人工 review 与 rollback 请求	客户端不直接写 active Skill
cc evolution knowledge ...	删节冲突查询与认证 merge plan	不向客户端暴露密钥或原始密文
cc skill search ...	多来源、证据排序的 Skill 检索	不安装、激活或晋升 Skill
cc learning synthesize	从合格 trajectory 提议并评测隔离候选	不直接安装、启用或回滚 Skill
Desktop Skill Creator	返回 Skill scaffold/description 候选、diff 和评测证据	不写 active Skill 树
Candidate/Eval/Ledger/Promotion foundation	为可信宿主提供不可变候选、证据与事务原语	不绕过 Workbench/宿主策略

完整的新功能使用说明见自进化 AI 系统：受治理的 Skill 候选生命周期。

Evolution Workbench

cc evolution workbench list --status pending --limit 20
cc evolution workbench compare <left-packet-digest> <right-packet-digest>
cc evolution workbench review approve <packet-digest> --reason "评测与证据已复核"
cc evolution workbench review reject <packet-digest> --reason "证据不足"
cc evolution workbench rollback <from-packet-digest> <to-packet-digest> \
  --reason "canary 指标退化"

list 与 compare 返回经过验证的投影；review 支持一次提交一个或多个 packet digest。所有动作都通过 EvolutionWorkbenchCliHost 执行，宿主必须重新检查 revision、可用动作和 authority，不能相信客户端按钮状态。

加密知识冲突审核

cc evolution knowledge conflicts --cursor 0 --limit 20
cc evolution knowledge merge <conflict-envelope-digest> \
  --record '<canonical-record-json>' \
  --reason "已复核双方来源与撤销依赖"

冲突查询只返回删节投影，--limit 范围为 1..256。merge plan 由受信宿主做身份、策略、签名、dependency settlement 和 ledger 校验；缺少 GovernedKnowledgeReviewHost 时命令不会落盘。

Skill 搜索属于 cc skill search，不是 cc evolution 子命令：

cc skill search "知识冲突合并" --source managed --limit 8
cc skill search "Electron 性能" --category development --tag desktop --json

可恢复 Workbench 与 Benchmark

0.166.24 的签名部署 loader 提供持久文件资源、控制端口和异步 Workbench runtime 工厂。重启只补记已发生的审核/回滚效果，未执行计划保持 deferred。知识候选区分 quarantine/reject，跨 Wiki 多级来源撤销可恢复；完整流程。

cc evolution benchmark 提供受治理的 WikiSkill benchmark 执行和报告读取，要求真实签名部署宿主、预注册计划与执行清单；报告须验签并持久保存。查看当前语法：

cc evolution benchmark --help
cc evolution benchmark run --help
cc evolution benchmark show --help

benchmark 命令存在不等于已完成生产模型测量。外部论文结果保持 external-paper-only / HOLD，不能写成本项目性能。

命令参考

evolution assess — 能力评估

chainlesschain evolution assess <name> <score>
chainlesschain evolution assess "code-review" 0.85 --category "development"
chainlesschain evolution assess "translation" 0.72 --json

对指定能力进行评估并记录得分（0-1 范围）。系统自动计算趋势方向，返回包含历史评估记录的完整结果。

evolution record-model-metrics — 公式指标记录

chainlesschain evolution record-model-metrics <model-name> --data <json>
chainlesschain evolution record-model-metrics "classifier" --data '[{"sample":1}]'
chainlesschain evolution record-model-metrics "embedder" --data '[{"text":"x"}]' --json

记录调用者为指定 model ID 提供的数据量，并更新旧数据库 accuracy 列中的合成公式估计；该值不是独立评测准确率。结果明确包含 metricKind=synthetic-formula-estimate、status=metrics_recorded 和 performedTraining=false，不加载训练框架、不更新模型权重，也不产出新的模型制品。

evolution record-training-metrics-v2 — loss 指标记录

chainlesschain evolution record-training-metrics-v2 \
  --strategy replay --data-size 100 --loss-before 0.5 --loss-after 0.4
chainlesschain evolution training-metrics-v2 --strategy replay

根据调用者提供的 before/after loss 计算留存率。status 只表示 metrics_recorded，retentionAssessment 为 threshold_met 或 retention_low；该记录不会自动产生知识扩展里程碑。

evolution diagnose — 自我诊断

chainlesschain evolution diagnose
chainlesschain evolution diagnose --area memory           # 仅诊断记忆系统
chainlesschain evolution diagnose --area capabilities     # 仅诊断能力
chainlesschain evolution diagnose --area models           # 仅诊断模型
chainlesschain evolution diagnose --area growth           # 仅诊断成长
chainlesschain evolution diagnose --json

执行自我诊断，分析系统各维度的健康状态。支持按区域指定诊断范围。

evolution repair — 维护策略记录

chainlesschain evolution repair high-memory
chainlesschain evolution repair stale-cache --json

根据用户显式给出的 issue 类型执行既有维护策略并记录动作；它不会重训模型、修改 active Skill 或证明问题已经由独立 Eval 修复。

evolution predict — 行为预测

chainlesschain evolution predict <capability-name>
chainlesschain evolution predict "code-review" --horizon 7  # 预测未来 7 天
chainlesschain evolution predict "translation" --json

基于历史评估数据预测指定能力的未来得分趋势。

evolution growth — 查看成长日志

chainlesschain evolution growth
chainlesschain evolution growth --limit 20
chainlesschain evolution growth --json

显示 AI 能力成长的完整时间线，包括关键里程碑和能力变化事件。

evolution stats — 综合统计

chainlesschain evolution stats
chainlesschain evolution stats --json

显示所有已评估能力的综合统计，包括平均分、最高/最低能力、整体趋势。

evolution export — 导出模型

chainlesschain evolution export <model-name>
chainlesschain evolution export "classifier" --format json
chainlesschain evolution export "embedder" --json

导出模型指标记录和既有配置，便于备份或迁移；这不是训练后模型制品。

诊断维度

维度	检查内容	修复操作
memory	记忆完整性、容量使用、衰减状态	清理损坏条目、触发巩固
capabilities	评分分布、趋势异常、长期未评估	重新基准评估
models	模型记录数量与公式估计	重置低值指标记录
growth	成长速率、停滞检测、里程碑缺失	调整学习策略

数据库表

表名	说明
evolution_capabilities	能力记录（名称、分类、得分、趋势、历史数据）
evolution_growth_log	成长日志（事件类型、能力名、变化详情、时间戳）
evolution_diagnoses	诊断记录（维度、检查结果、建议、修复状态）
evolution_models	兼容模型记录（名称、类型、公式估计、数据量）

系统架构

Skill evolution 的治理链为 encrypted Raw → model-visible/trusted projection → EvolutionRun/Wiki → immutable candidate → target-matrix Eval + human review → Workbench → mutation authority → CAS promotion → release/LKG/rollback。0.166.24 已提供文件 Ledger/witness、迁移、registry transition、Workbench、digest-bound Retrieval 与 knowledge merge host；下方 evolution-system.js 旧命令仍只是 metrics/diagnosis 表面。目标环境未注入生产 authority 时所有变更路径保持关闭。

用户命令 → evolution.js (Commander) → evolution-system.js
                                            │
                    ┌──────────────────────┼──────────────────────┐
                    ▼                      ▼                      ▼
             能力评估投影           诊断/维护记录           训练指标记录
          (评分+趋势分析)        (记录检查与动作)        (不更新模型权重)
                    │                      │                      │
                    ▼                      ▼                      ▼
        evolution_capabilities    evolution_diagnoses     evolution_models

配置参考

candidate store、mutation authority、promotion controller、release registry、Workbench host 与 knowledge merge host 不是公共 0.166.24 的本地绕过配置项。不能用 active Skill 目录替代 candidate root，也不能通过环境变量或客户端 payload 伪造 production composition。

chainlesschain evolution assess <name> <score> [--category <cat>] [--json]
chainlesschain evolution record-model-metrics <model-name> --data <json> [--json]
chainlesschain evolution record-training-metrics-v2 -s <strategy> --data-size <n> --loss-before <n> --loss-after <n> [--json]
chainlesschain evolution training-metrics-v2 [-s <strategy>] [-l <n>] [--json]
chainlesschain evolution diagnose [--area memory|capabilities|models|growth] [--json]
chainlesschain evolution repair [--area <area>] [--json]
chainlesschain evolution predict <capability-name> [--horizon <days>] [--json]
chainlesschain evolution growth [--limit <n>] [--json]
chainlesschain evolution stats [--json]
chainlesschain evolution export <model-name> [--format json] [--json]
chainlesschain evolution workbench list [--query <text>] [--status <status>] [--offset <n>] [--limit <n>]
chainlesschain evolution workbench compare <left-packet-digest> <right-packet-digest>
chainlesschain evolution workbench review <approve|reject> <packet-digests...> --reason <text>
chainlesschain evolution workbench rollback <from-packet-digest> <to-packet-digest> --reason <text>
chainlesschain evolution knowledge conflicts [--cursor <n>] [--limit <n>]
chainlesschain evolution knowledge merge <conflict-envelope-digest> --record <json> --reason <text>

性能指标

下表只描述既有 cc evolution 指标命令，不是 0.166.24 Workbench、Retrieval 或知识治理链的 SLA；真实 Eval、Ledger、KMS/PKI 和跨主机 witness 的 P50/P95 必须由目标部署单独验收。

操作	目标	实际	状态
assess 能力评估（含趋势计算）	< 100ms	~ 30ms	✅
diagnose 全四维度诊断	< 500ms	~ 150-250ms	✅
公式指标记录（50 条输入）	< 3s	~ 1-2s	✅
predict 线性回归预测	< 100ms	~ 20ms	✅
growth 日志查询	< 100ms	~ 30ms	✅
stats 综合统计	< 150ms	~ 40ms	✅

测试覆盖率

治理回归覆盖 candidate/release/promotion、target matrix、evidence/artifact/ledger、Workbench、digest-bound Retrieval、governed knowledge、三模式 Agent ingress、Wiki/Memory/review、legacy migration、registry transition、进程重启和 crash recovery。CLI 0.166.24@9cf9c7bfd7 的发布结论来自该 exact SHA 的三平台 CLI CI、Strict Sandbox、Trusted Publishing 与公共 registry 回读；单个测试文件或旧快照不能替代发布门，也不能证明目标环境 authority 已部署。

✅ evolution.test.js  - 覆盖 CLI 主要路径
  ├── 参数解析
  ├── 正常路径
  ├── 错误处理
  └── JSON 输出

关键文件

• packages/cli/src/commands/evolution.js — 命令实现
• packages/cli/src/lib/evolution-system.js — 自进化系统库
• packages/cli/src/lib/evolution/skill-candidate-registry.js — tenant 候选注册表
• packages/cli/src/lib/evolution/skill-mutation-authority.js — mutation authority
• packages/cli/src/lib/evolution/skill-promotion-controller.js — evaluated/human-reviewed promotion 与 rollback
• packages/cli/src/lib/evolution/skill-release-registry.js — release/active/LKG registry
• packages/cli/src/lib/evolution/agent-evolution-runtime-composition.js — branded Agent 生产组合入口
• packages/cli/src/lib/evolution/evolution-run-ledger-adapter.js — 持久 EvolutionRun
• packages/cli/src/lib/evolution/evidence-backed-wiki-maintainer.js — 证据驱动 Wiki reducer
• packages/cli/src/lib/evolution/structured-memory-agent-control-plane.js — 四层 Memory 控制面
• packages/cli/src/lib/evolution/skill-registry-transition-ledger-adapter.js — registry transition 状态机
• packages/cli/src/lib/evolution/evolution-ledger.js — source-only hash-linked tamper-evident ledger
• packages/cli/src/commands/evolution-workbench.js — Workbench 命令与受信宿主边界
• packages/cli/src/commands/evolution-knowledge.js — 加密知识冲突审核与 merge 命令
• packages/cli/src/lib/evolution/evolution-workbench-projection.js — 可公开的受治理候选投影
• packages/cli/src/lib/evolution/governed-knowledge-review-host.js — 知识审核宿主合同

使用示例

以下三个场景只操作既有能力评估、模型状态与诊断数据，不会调用 Workbench 或知识 merge host，也不表示 active Skill 已发生变化。

场景 1：能力评估与趋势分析

# 评估代码生成能力
chainlesschain evolution assess code-generation 0.85

# 评估所有已注册能力
chainlesschain evolution stats --json

# 查看特定能力的趋势（improving/declining/stable）
chainlesschain evolution assess nlp-understanding 0.72 --json

场景 2：记录训练指标

# 为既有 model record 提交样本指标
chainlesschain evolution record-model-metrics nlp-model --data '[{"sample":1}]'

# 查看记录的模型指标
chainlesschain evolution stats --json | jq '.models'

场景 3：诊断与显式维护记录

# 执行全面自诊断（memory/capabilities/models/growth 四维度）
chainlesschain evolution diagnose

# 显式执行一种既有维护策略
chainlesschain evolution repair stale-cache

# 预测用户行为
chainlesschain evolution predict current-user --json

# 查看成长日志
chainlesschain evolution growth --limit 20

故障排查

若 Workbench 或知识审核返回 a trusted deployment host is required，说明当前 CLI 未接入部署方治理宿主；不要手工复制 candidate 到 active 或绕过知识 merge。cc learning synthesize 缺 evaluator、candidateOutputDir 或 active roots 时 unavailable，Skill Sync import 缺 candidateStore 时同样失败闭合。

评估与学习问题

症状	可能原因	解决方案
能力评估始终返回 "stable"	历史数据不足（<3条）	多次执行 assess 积累历史数据后趋势检测才能生效
公式估计被误认为准确率	旧数据库列名仍为 accuracy	只把它当合成指标；准确率必须来自独立 Eval
诊断结果全部 "healthy"	系统状态良好（非故障）	这是正常状态，无需处理
自修复无效果	无需修复的问题	查看 diagnose 结果确认具体问题
成长日志为空	尚未记录评估或指标	先执行 assess 或 record-model-metrics

常见错误

# 错误: "Capability not found"
# 原因: 指定的能力名称未注册
# 修复: 先评估建立能力记录
chainlesschain evolution assess code-generation 0.5

# 错误: "Database not available"
# 原因: 数据库未初始化
# 修复:
chainlesschain db init

# 错误: "No models available for prediction"
# 原因: 尚无可供公式投影的指标记录
# 处理: 先为既有 model ID 记录输入指标（不会训练权重）
chainlesschain evolution record-model-metrics code-analysis --data '[{"sample":1}]'

安全考虑

• 能力数据隐私: 能力评估和学习数据存储在本地加密数据库中，不会上传至外部服务器
• 指标记录边界: record-model-metrics / record-training-metrics-v2 只写指标记录，不执行模型权重训练；输入仍应按敏感数据处理
• 维护动作约束: repair 仅执行显式 issue 对应的既有维护策略，不应被解释为自主修复或独立 Eval 通过
• 诊断信息敏感性: 诊断结果可能包含系统资源使用信息，--json 导出时注意不要泄露给不信任方
• 成长日志审计: 所有能力变化都记录在 evolution_growth_log 中，支持回溯分析异常变化
• Skill 写入边界: 自动生成与改进只能产生 candidate/diff；active 只能由受信 promotion controller 在 CAS 与 receipt 校验后修改
• 证据分层: 加密 Raw、脱敏 model-visible 与 schema-verifier 选择的 trusted projection 相互隔离；公开摘要只标识内容，不代表真实性或授权
• 账本边界: d073bdf3 ledger 只有 hash-linked tamper-evident 源码/测试合同；没有生产实例时不能证明运行时 active 状态

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