会进化的 skill：darwinian-evolver

会进化的 skill：darwinian-evolver
编排别的 agent 是一种玩法，让 skill 帮你优化东西是另一种。optional 的 research 目录里有个 darwinianevolver，薄封装了 Imbue 开源的 darwinian_evolver，一个 LLM 驱动的进化搜索循环。
它的用法是：你给它一个 fitness 函数（一个打分器），它就用进化的方式去优化某个 artifact，可以是一段prompt、一条 regex、一句 SQL、一小段代码。生成一批变体，打分，留下高分的，再变异，一轮一轮爬坡。要分清它和 Hermes 自带的自进化不是一回事。内置自进化改的是 skill 库本身；darwinian-evolver 改的是你手里任何「有打分器的东西」。一个对内，一个对外。说起来，这套 hill-climbing 加独立评判加进化树的思路，和我自己做的 darwin skill 是同源的：给定一个客观分数，让机器自己一代代往上爬，比人手调要稳。
还有个细节我挺欣赏：它对上游用的是干净的 license 隔离。Imbue 那个库是 AGPL-3.0，skill 只通过subprocess 调它的命令行，刻意不去 import 上游的类，这样就只是「调用」而非「合并」，把传染性 license的边界划得清清楚楚。一个 skill 该怎么和一个许可证不友好的外部依赖打交道，这就是范例。