Claude Code Skills 自优化架构设计

引言

在构建基于大模型的 Agent 或 Workflow 系统时，开发者往往会遇到一个共同问题：系统在第一次跑通之后，优化高度依赖人工调 Prompt 和流程。这类系统"能用"，但难以规模化演进。

Claude Code Skills 提供了一种高度模块化的能力封装方式，使我们能够像搭积木一样编排复杂任务流程。但如果缺乏系统级的反馈与反思机制，Skills 仍然只是一次性执行单元，而不是可成长的系统。

本文将系统性地介绍：如何在 Claude Code Skills 工作流中引入日志系统，并基于日志构建自优化（Self-Optimization）架构，使 Workflow 具备持续演进能力。

一、什么是「自优化」的 Claude Code Skills 系统

需要明确的是：

Claude Code Skills 的自优化，并不是对模型本身进行训练，而是对 Prompt、Skill 组合策略与流程决策 的持续改进。

一个具备自优化能力的系统，至少应满足以下特征：

可观测（Observable） ：每个 Skill 的行为和结果都可被记录与分析
可反思（Reflective） ：系统能够评估一次执行的质量，而不仅是成功或失败
可调整（Adjustable） ：Prompt、参数、流程可被版本化和替换
可演进（Evolvable） ：优化来自历史执行数据，而非一次性经验

日志系统，正是这四点的基础设施。

二、Claude Code Skills 工作流的基本结构

一个典型的 Claude Code Skills 工作流可以抽象为：

css 复制代码

User Intent
   ↓
Planner Skill（决策）
   ↓
Skill A → Skill B → Skill C
   ↓
Final Output

在传统实现中，Workflow 往往只有"输入"和"输出"。而自优化架构要求我们关注 过程本身。

因此，设计的核心问题变成：

在哪些节点记录什么信息，才能支撑后续优化？

三、日志系统的四层架构设计

1. 执行日志（Execution Logs）------发生了什么

执行日志用于完整记录一次 Skill 调用的客观事实，是整个系统的地基。

典型结构：

json 复制代码

{
  "trace_id": "uuid",
  "workflow_id": "hot_topic_pipeline",
  "skill_name": "HotTopicSearchSkill",
  "input": { "query": "今日 AI 热点" },
  "output_summary": { "result_count": 87 },
  "status": "success",
  "latency_ms": 2310,
  "timestamp": 1736500000
}

该层日志回答的问题只有一个：系统做了什么。

2. 语义日志（Semantic Logs）------结果质量如何

执行是否成功，并不等价于结果是否"好"。

语义日志引入 LLM-as-a-Judge 思路，让 Claude 对自身产出进行评价。

json 复制代码

{
  "trace_id": "uuid",
  "skill_name": "ContentIntegrationSkill",
  "semantic_evaluation": {
    "relevance_score": 0.72,
    "information_density": "medium",
    "redundancy": "high",
    "missing_aspects": ["产业影响", "观点冲突"]
  }
}

关键在于：

不追求绝对准确
只要求 指标在同一系统内具备相对一致性

3. 决策日志（Decision Logs）------为什么这么选

当 Workflow 引入 Planner 或 Router Skill 后，决策本身就成为优化对象。

json 复制代码

{
  "trace_id": "uuid",
  "planner_decision": {
    "chosen_skills": [
      "HotTopicSearchSkill",
      "SignalFilterSkill",
      "WeChatArticleSkill"
    ],
    "reasoning": "目标是公众号资讯型内容"
  }
}

这类日志使我们能够在后期回答：

某个 Skill 是否被过度或不足使用
决策理由是否与最终效果相关

4. 反思日志（Reflection Logs）------如何做得更好

反思日志是自优化架构的核心。

json 复制代码

{
  "trace_id": "uuid",
  "reflection": {
    "what_worked": ["信息覆盖广"],
    "what_failed": ["内容同质化严重"],
    "improvement_suggestions": [
      "搜索阶段加入观点型关键词",
      "整合阶段引入反对视角"
    ]
  }
}

这一步，通常由一个独立的 Reflection Skill 完成。

四、自优化闭环：从日志到系统进化

当上述日志层齐备后，可以形成如下闭环：

复制代码

执行 Workflow
   ↓
采集多层日志
   ↓
Reflection Skill 分析
   ↓
更新 Prompt / 流程 / 策略
   ↓
下一次执行

需要强调的是：

自优化不是实时调整，而是 基于多次执行后的策略更新。

五、三类典型自优化策略

1. Prompt 自动演进

通过聚合历史 Reflection Logs，让 Claude 生成改进版 Prompt，并进行版本化管理。

适合场景：

内容生成
分析总结
写作类 Skill

2. Workflow 结构优化

当日志持续暴露某类问题（如信息重复率高），系统可以自动插入或替换 Skill。

示例：

复制代码

搜索 → 过滤 → 整合 → 生成

优化为：
搜索 → 信号打分 → 观点扩展 → 整合 → 生成

3. Planner 自反思

将 Planner 本身视为可优化对象，让其基于历史轨迹给出新的默认决策策略。

这在本质上已经接近强化学习中的 Policy Improvement 思路。

六、最小可落地实现建议（MVP）

所有 Skill 强制输出结构化 JSON
引入 Execution + Semantic Logs
新增独立 Reflection Skill
Prompt 版本化管理

在此基础上，再逐步引入 Planner 层优化。

结语

Claude Code Skills 的真正价值，并不只在于"把任务拆成多个 Skill"，而在于：

将一次性智能，升级为可积累经验、可持续演进的系统智能。

日志系统不是附属组件，而是 Claude Code Skills 自优化架构的中枢神经。

当你开始记录、反思并利用这些日志时，你构建的将不再是一个 Workflow，而是一个真正意义上的 AI 系统。