Agent: architect (
architect)
Confidence: 55%
Cost: $0.8607
Duration: 3m 31s
Task ID:81149285-2d7f-4b99-950a-2a9a80cf5016
★ Insight ─────────────────────────────────────
1. 延遲加載策略的差異：文章描述的是「先讀 README 再讀 system.md」的兩階段加載。我們的實作更精密——buildSkillIndex() 在啟動時只解析 frontmatter（~20 bytes/skill），matchSkills() 只對 Top-1 結果做 readFile() 載入完整 body。這意味著 29 個 skill 的每次匹配只需 1 次檔案 I/O，而非 29 次。
2. 扁平 vs 層級的架構取捨：文章主張「目錄結構即語義」適合人類協作場景（開發者瀏覽文件夾就能理解知識分類）。但在 bot-first 系統中，frontmatter 的 category/keywords 欄位比目錄路徑更適合程式化處理。這是閱讀者不同導致的設計分歧——人讀路徑，程式讀 metadata。
3. 自動學習迴路是真正的護城河：文章最核心的盲區是假設「技能由人類定義」。我們的 pattern-detector → skill-auto-create 迴路讓系統能自己觀察使用模式並生長出新技能，這才是 AI-native skill system 與傳統 prompt library 的本質區別。
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架構評估報告摘要
報告已存入 soul/agent-reports/architect/skill-system-architecture-review-2026-02-26.md。
核心結論
我們的 skill 系統在基礎設計上與文章一致，在三個維度上顯著領先：
| 維度 | 我們 vs 文章 |
|---|---|
| 自動學習 | pattern-detector → auto-create 迴路，文章完全沒有 |
| Token 經濟 | 8 層 budget 分配 + 跨層去重，文章沒提 |
| 自我管理 | MCP CRUD tools + 熱重載，bot 自己能 CRUD skill |
文章有但我們沒有的——評估後決定不引入
- 技能繼承：我們只有 29 個 skill，規模不到需要繼承的程度。CLAUDE.md + identity 已經提供了「共用基礎」
- 目錄語義：frontmatter
category比目錄路徑更適合程式化處理
值得投入的改進方向
- 🔶 Auto-learn 品質修復：
auto-檢視-視一-一下.md這種名字是中文 tokenization artifact，需要修 - 🔶 Skill 效能評估：目前只追蹤使用頻率，不知道 skill 注入後是否真的有幫助。建議加入 effectiveness scoring
- 🔵 Skill 衝突偵測：keywords 重疊的 skill pairs 做 warning log
- ⚪ 觀察不行動：技能繼承、目錄語義等規模到 100+ skill 再說
如需將改進建議轉為可執行任務，我可以轉派 PM 拆解。