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maske-evolution面具进化

Agent Skill

maske-evolution 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

2,186

周安装

92

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

765
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:maske-evolution(面具进化)
来源仓库:https://github.com/skillforge-jojo/maske-evolution
安装命令:
openclaw skills install maske-evolution
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install maske-evolution

简介

统一进化系统,自动化技能发现、评估、安装、进化。当用户需要技能管理、系统进化、能力评估、技能搜索安装时使用此技能。支持ClawHub技能搜索、VFM评估、自动安装、每日进化流程。

SKILL.md

name
maske-evolution
description
统一进化系统,自动化技能发现、评估、安装、进化。当用户需要技能管理、系统进化、能力评估、技能搜索安装时使用此技能。支持ClawHub技能搜索、VFM评估、自动安装、每日进化流程。
version
1.0.0
author
skillforge-JOJO
keywords
[skill, evolution, clawhub, skillhub, install, search, evaluate, agent, upgrade, self-improve]

🏆 马斯克进化系统 (Maske Evolution)

一句话描述: 统一进化系统,自动化技能发现、评估、安装、进化。

目标: 打造地表最强智能体 — 通过持续技能进化实现自我提升。


功能概述

马斯克进化系统是一个统一的技能管理和自我进化框架,整合技能发现、评估、安装和持续改进的全流程。

核心能力

模块功能说明
🔍 技能发现多平台搜索ClawHub、GitHub、SkillHub 聚合搜索
📊 VFM评估价值评估基于多维度评分的技能价值评估
📦 自动安装一键安装自动安装通过评估的技能
🔄 每日进化定时进化每日19:00自动执行技能搜罗和进化
📝 反思记录团队反思18:30团队进化反思,聚焦子体成长

使用场景

场景1: 搜索并安装技能

用户: "帮我找一下处理PDF的技能"
→ 触发技能搜索
→ VFM评估
→ 安装推荐技能

场景2: 每日进化

定时任务: 每天19:00
→ 技能搜罗
→ VFM评估
→ 安装/创建技能
→ 记录进化日志

场景3: 团队反思

定时任务: 每天18:30
→ 子体成长扫描
→ 前缘技术扫描
→ 进化方式评估
→ 记录反思

核心参数

VFM评分维度

维度权重问题
高频使用3x每天用?
失败减少3x把失败变成功?
负担降低2xJOJO少说一句话?
自我成本2x省token/时间?

阈值: < 50 → 跳过

子体系统架构

子体角色核心任务
specialist深度执行复杂任务深度处理
explorer广度探索信息搜集与趋势扫描
critic质量审查VFM评估与质量把关
builder技能创建技能开发与实现
integrator整合协调多技能融合与协调
evolver系统进化反思记录与系统迭代

使用示例

示例1: 搜索技能

# 搜索技能
results = search_skills(query="pdf processing", sources=["clawhub", "github"])

示例2: VFM评估

# 评估技能价值
score = vfm_evaluate(skill, dimensions={
    "frequency": 3,      # 高频使用权重
    "failure_reduction": 3,  # 失败减少权重
    "burden_reduction": 2,   # 负担降低权重
    "cost_saving": 2     # 成本节省权重
})
# threshold = 50

示例3: 安装技能

# 通过ClawHub安装
clawhub install <skill-slug>

# 通过SkillHub安装
skillhub install <skill-name>

示例4: 每日进化流程

def daily_evolution():
    # 1. 技能搜罗
    skills = search_skills(platforms=["clawhub", "github"])
    
    # 2. VFM评估
    for skill in skills:
        score = vfm_evaluate(skill)
        if score >= 50:
            # 3. 安装或创建
            install_or_create(skill)
    
    # 4. 记录进化
    log_evolution(results)

每日流程

18:30 团队反思(30分钟)

┌─────────────────────────────────────────┐
│         18:30 团队进化反思                │
├─────────────────────────────────────────┤
│ 1. 子体成长扫描                          │
│    - 6架构子体状态?                      │
│    - 任务执行情况?                       │
│    - 能力是否提升?                       │
│                                         │
│ 2. 前缘技术扫描                          │
│    - 最新Agent架构趋势?                 │
│    - 最新训练技能/框架?                 │
│    - 最前缘进化方式?                    │
│                                         │
│ 3. 进化方式评估                          │
│    - 当前进化效率如何?                   │
│    - 子体状态符合进化需要?               │
│    - 有更好进化路径?                    │
│                                         │
│ 4. 记录反思                              │
│    → evolution/REFLECTION.md            │
└─────────────────────────────────────────┘

19:00 任务执行(60分钟)

1. 技能搜罗 — ClawHub/GitHub/npm
2. VFM评估 — 评分>=50 → 安装或创建
3. 卡帕西研究 — 三次灵魂拷问
4. 记录备份 — 日志 + 增量备份

反思问题清单

维度问题
子体成长子体是否在成长?新架构有效?协作顺畅?
前缘技术最新架构趋势?最新训练技能?进化方式?
进化效率当前方式最优?子体状态符合需要?有更好路径?

反思记录格式

## [YYYY-MM-DD] 每日反思

### 一、团队进化状态
- 子体状态:...
- 协作效率:...

### 二、前缘技术扫描
- 最新趋势:...
- 新技能机会:...

### 三、进化方式评估
- 当前方式:...
- 改进建议:...

### 四、昨日完成 / 未完成

### 五、经验教训 / 今日调整

版本历史

版本日期变化
v1.0-v6.02026-03-25~28框架+技能融合
v7.02026-03-29反思版:18:30反思+19:00执行
v7.12026-03-29团队反思版:反思聚焦团队进化
v1.0.02026-04-12ClawHub发布版

相关技能

  • adaptive-reasoning — 自适应推理评估
  • neural-memory — 神经记忆系统
  • elite-longterm-memory — 精英长期记忆
  • karpathy-research — 卡帕西研究系统

*🎩 马斯克出品 | 打造地表最强智能体*

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

80.78%
按下载量换算618

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

权限需确认

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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