AI 基建：Evomap 集成方案与 GEP 协议实践

背景

之前搭建了 session-logger 项目用于记录会话关键信息。现在尝试将 AI 自我进化引擎（基于 GEP 协议）集成到现有体系中，实现智能体的自我诊断、修复和优化。

集成方案设计

evolver 核心特性

• GEP 协议（基因组进化协议）
• 自动日志分析和信号提取
• 可复用的基因/胶囊资产
• 变异管理和人格状态

集成策略

1. 创建 evomap skill 封装 evolver 核心功能
2. 适配 Trae 的 skill 体系
3. 集成 session-logger 记录进化事件
4. 配置 GEP 资产目录

实施步骤

1. 创建 evomap skill 目录结构。
2. 编写核心脚本文件（paths, assetStore, signals, selector, prompt, mutation, personality, solidify, evolve）。
3. 创建 GEP 资产文件和引用文档（genes.json, capsules.json, events.jsonl, gep-protocol.md）。
4. 运行测试验证集成效果。
5. 运行进化周期验证完整功能。

evomap 集成完成

已成功将 evolver 项目集成到 Trae skill 体系中。

文件结构

.trae/skills/evomap/
├── SKILL.md # Skill 说明文档
├── scripts/
│   ├── paths.js # 路径配置
│   ├── assetStore.js # GEP 资产存储管理
│   ├── signals.js # 信号提取模块
│   ├── selector.js # 基因/胶囊选择器
│   ├── prompt.js # GEP 提示词构建
│   ├── mutation.js # 变异对象构建
│   ├── personality.js # 人格状态管理
│   ├── solidify.js # 进化固化模块
│   ├── evolve.js # 主进化引擎
│   └── test.js # 集成测试
├── data/
│   └── gep/
│       ├── genes.json # 基因定义
│       ├── capsules.json # 成功胶囊
│       └── events.jsonl # 进化事件日志
└── references/
    ├── gep-protocol.md # GEP 协议参考
    └── evolution-strategies.md # 进化策略指南

核心功能

1. GEP 协议支持: 完整的 Genome Evolution Protocol 实现
2. 信号提取: 自动从日志中提取错误、机会、停滞信号
3. 基因选择: 基于信号匹配自动选择进化策略