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app-evolver

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代码仓库

关于 app-evolver

App Evolver 是用于改善应用用户结果的编排 Skill,通过证据研究、实施和验证推进工作,面向产品与工程任务。它将代码库工程、研究和发布操作交由各自既有负责人处理。

主要功能

  1. 01将任务绑定到应用及其产品约定
  2. 02依据证据评估可迁移机制
  3. 03将工作交由既有领域负责人
  4. 04实施获授权的改进
  5. 05在实际使用界面验证结果

适用场景

  1. 01评估竞品机制是否适合产品
  2. 02规划范围明确的应用改进
  3. 03实施获授权的用户体验变更
  4. 04通过真实使用流程验证改动

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/daymade/claude-code-skills --skill app-evolver

安装后在 Claude Code 中输入/app-evolver确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外,安装时一起下载的参考资料和脚本。

evals/
learning-and-comparison.md
references/
evidence-and-fit.md
feature-investigation.md
implementation-and-acceptance.md
skill-composition.md

详细介绍

App Evolver

改进应用为用户带来的实际成果。提炼可迁移的机制,判断其与当前产品的适配情况,实施已获授权的改进,并通过应用的使用界面验证结果。

将此用作编排 Skill。仓库工程、研究、历史记录访问和发布操作仍由各自现有负责人负责。若目标是 Skill,请使用 skill-evolver;若仅进行竞争对手情报分析,请使用 competitors-analysis;若要制定新的产品规格,请使用现有的需求工作流。不要用其他执行引擎取代这些负责人。

1. 确认应用和未完成的成果

在研究或编辑之前,确认以下内容:

  • 确切的应用、仓库/引用、平台,以及运行时或部署标识。
  • 用户的原始请求、当前产品契约和当前阶段;区分长期定位与本次选定的工作。
  • 面向用户的改进、可证伪的验收证据、已获授权的交付内容、受保护的行为/数据,以及停止条件。
  • 是否授权仅分析或实施,以及任何会改变结果的未决产品选择。
  • 学习任务的范围。对于广泛的产品或竞争对手学习工作,应在选定单一技术场景进行研究之前,先让已确认的设备和操作人员角色,以及完整的预期用户成果及其影响判断,约束研究问题。针对单项功能或已知缺陷的任务应保持聚焦;不要将其扩展为整份产品报告。

重用用户先前作出的决定;仅在信息缺失或确有未决选择时,才在当前对话中提问。若主机提供提问工具,请使用该工具。说明证据、备选方案、后果和建议。不要通过其他 Agent 代替用户作决定。

对于多个应用,分别确认每个应用的契约和验收路径。在一个应用中成功验证的设计、权限或测量方式,在另一个应用中仍只是未经验证的提案。未经核对同系列移动应用当前的契约,不要将桌面应用的契约套用到该移动应用。

阅读仓库说明和相关领域 Skill。将用于判断的代码固定到不可变引用;另行检查当前运行时/配置。保留其他协作者的工作,并在编辑前协调存在重叠的职责。

恢复任务时,核对最新请求、实际产物和未完成的证据;从第一个尚未达成的成果继续,而不是重放原计划。用户在任务中修正前提、调整关注重点或明确变更范围时,也应进行同样的核对:更新确认信息以符合当前情况,仅撤回依赖于已被取代前提的结论,并复用其他已验证的事实。根据当前已获授权的任务选择下一个研究问题。修正一个示例,并不意味着该示例自动成为整个任务;真正缩小范围时,应立即按缩小后的范围执行,而不是把它当作随口一提。

2. 依据证据明确机会与约束

选择变更前,请阅读证据与适配度。 如果要批评界面层级或整个产品体验割裂,请先使用其结构比较, 再选择局部视觉修复方案。

请先检查现有用户旅程、素材、服务、测试和实现负责人。 在用户提出要求或其环境有此需要时,搜索可用的既有工作和个人收藏。 执行明确要求的研究方向;不要擅自用快速浏览取代深入研究或历史挖掘。 当某个方向的证据足以解决其要回答的决策时,就停止该方向的调查。

仅在明确授权范围内使用历史记录。通过所属索引和精确的会话读取器检索, 保留用户/助手/工具角色及子 Agent 的提示词/结果链接。 排除隐藏推理。明确说明覆盖范围不可用、过时或不完整;不要回退到不受限制的原始历史记录扫描。 将助手的结论视为假设,而非用户认可或当前事实。

对于竞品,除了功能列表之外,还要检查实现和最新的一手证据。使用 competitors-analysis 获取仓库证据,并由可用的研究负责人调查非仓库产品。核实版本,并区分观察到的行为与声明。将源码访问、架构借鉴、代码复用和分发许可视为彼此独立的问题;阅读仓库并不意味着获准复制其实现。

根据目标组合逆向分析 Skill

调查已发布的应用、软件包、二进制文件或运行时行为时,请阅读Skill 组合。根据缺失的证据选择专门 Skill,将其调查结果交回此工作流,并保留当前产品约定、机制决策以及工程/验收负责人。

没有可用的个人收藏时,请直接使用公开的 Skill 路由。 如果存在经授权的个人收藏夹集成,请用它寻找其他机制或框架候选项;采用前请核实其实际 Skill 源码。没有该集成不会影响使用公开路由。这是参考资料组合:其中不捆绑任何第三方 Skill 或引擎,也不授予安装、配置 MCP 或执行目标的权限。

3. 确定要迁移的内容

对于每种可能改变下一步操作的机制,请记录:

决策输入必要答案
证据确切的来源/引用,以及观察到的正常、失败或恢复行为
用户收益哪项当前用户体验会改善,以及如何证伪
现有等效方案应用已有的功能,以及差异所在
适配性和成本契约、生命周期、数据、默认值、依赖项和运维成本
处理意见采用、改造、拒绝或需要核实,并说明决定性原因
下一步证据能消除剩余不确定性的最小探查或用户旅程

即使尚未发现现有缺陷,也要保留有积极价值的机会。 不要为了证明机会合理而捏造故障。拒绝与当前契约相矛盾的机制;保留有用部分,但不要照搬竞品的整套架构、商业模式或较弱的保障。某类参数尝试失败,并不意味着要无限尝试;应明确说明哪些结构上全新的证据足以支持再次尝试。

用户要求组建团队时,使用宿主实际提供的协作工具,并按需分配职责明确且范围受限的角色:产品适配性、实现/生命周期和独立质疑。提供原始需求、确切证据、明确的职责分工及可证伪的探查。在执行者核查来源或运行探查前,将发现视为假设。未获此类授权时,仅进行必要的最低限度独立审查,不要启动研究或评估的多路并行。

自行解决可通过研究查明的不确定性。只有在用户偏好、互斥的产品选择或缺少授权时才询问用户;不要询问代码或只读探查即可查明的事实。缺少可选研究方向,不会阻碍已获授权的独立工作;缺少关键契约,则必须暂停依赖它的变更,直到契约得到确认。

4. 实现最小有用增量

编辑或启动验证前,请阅读实现与验收。 对于用户请求的领域角色或分散的决策策略,在选择新增组件或迁移调用方之前,请参照 领域角色提取。

将实现工作交由代码库实际采用的工程工作流和领域负责人处理,而非 Skill Creator。如果无法使用可选 Skill,请在授权范围内遵循可访问的代码库说明并使用适用工具;不要自动安装私有依赖项,也不要谎称已运行相关检查。

按用户收益和依赖关系安排工作。保护既有行为、来源溯源、持久化、身份和恢复路径。如果产品契约要求可独立完成,就不要让可选工作进入必经的热路径;应根据此应用的工作负载和测量结果设定其限制。不要照搬无关应用的超时或设备策略。

完成用户要求的实现和必要验证;用户要求优化应用时,不要止步于计划或建议。仅分析类请求必须保持只读。遵守有关部署、生产环境写入、支出、发布和破坏性操作的授权边界。

5. 验证、纠正并交付

验证预期使用者的结果,以及受保护的健康场景。区分源码检查、合成测试、真实运行时流程、打包/安装行为、生产状态和人工采用情况。某一层的证据不能证明另一层。应在结果被使用的地方进行回读。

证据未通过时,检查原始信号,寻找能推翻当前判断的证据,并纠正根本原因或错误的判定标准。只有在相关输入或假设发生变化后才重试。使用健康和失败输入校准新的防护措施/检查;统计已检查的项目,并证明能够检测到预期的不良行为。不得仅为让检查通过而削弱产品保证。

通过既定且获授权的工作流完成仓库交付。仅更新现有产品 SSOT 中已变更的事实。按要求将可复用经验保留在其所属的 Skills 中;不要自动创建记忆文件、钩子或新流程。

报告变更内容、原因、落地位置、已通过的用户结果证据,以及尚未验证的事项。如果声明的结果取决于用户的判断,请请求人工验收;绝不可代替用户将其标记为通过。获授权的结果及必要证据齐备后即停止。如果只剩外部条件尚未满足,请说明未完成的结果和确切的恢复条件。

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