SkillStrata

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Enables automatic discovery and reuse of tools from Claude Code execution traces. Provides MCP tools that are distilled from real work, allowing you to reuse previously written scripts without manual effort.

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无感蒸馏可复用工具库。 从 Claude Code 代理的真实执行轨迹中,自动发现、验证、合并、沉淀程序类可复用能力,以 MCP 工具形式回灌给后续任务——让"上次写过的那个转换脚本"下次自动出现,不再重搓。

MVP 阶段:团队版去风险原型。337 tests / 12 modules,纯 Python,文档转 Markdown 域。


快照

distiller init                    # 初始化数据仓库(一次性)
# 此后你在 Claude Code 里干活 —— 无感采集
# daemon 空闲时蒸馏出可复用工具
distiller ls                      # 看库里有什么
distiller show doc-to-markdown    # 看工具详情 + 分支 + 质量分
distiller usage doc-to-markdown   # 被复用了几次 / 成功还是失败
distiller pending                 # 待审的候选(ambiguous / 高价值)

怎么运行的(三进程,无感)

Claude Code(你干活)
  │ PostToolUse hook(<5ms,静默,只追加一行事件)
  ▼
traces/  ← 事件流(JSONL)
  │
  ▼ daemon(独立进程,空闲触发,低优先级,不抢资源)
  ├─ 候选发现   把碎片拼成候选,认出"这好像是 pdf→md"
  ├─ Gate 0      确定性探测 + 系统依赖检测(有 LibreOffice?→ 标搁置不静默丢)
  ├─ Replay      沙箱重放(uv venv + temp 目录,不碰工作区)
  ├─ Output Gate 属性验证(守恒 oracle:输入里可量化的内容有没有活进输出)
  ├─ 契约抽取    I/O 契约 + 行为指纹 = 合并 key
  ├─ 目的判同    这是"同一个工具的新分支"还是"另一个工具"?
  ├─ 三选一      新工具 / 新分支 / 已有分支的就地迭代
  ├─ Composer    挂分支、切 active、保留 fallback
  └─ skills/     沉淀为带 manifest + branches + fixtures + lineage 的能力

skills/ ──MCP server──> Claude Code(下次直接复用,工具出现在工具箱里)

三个关键原则:

  • 无感 — daemon 在带外跑,沙箱在临时目录,采集 hook <5ms。人不被打断。
  • 渐进披露 — 回灌时只给工具的元数据(名称/用途/签名/质量分),模型想用再展开。
  • 价值靠复用确认 — "工具好不好"不是上来打分,而是看它被几个项目复用了、成功了几次。

安装

git clone git@github.com:mirabilitum/SkillStrata.git
cd SkillStrata
python -m pip install -e ".[dev]"
distiller init

配置(零配置默认跑)

daemon 的凭证与行为通过三项覆盖:

说明
distiller init --data-dir <path> 指定数据目录(默认 .distiller-data,已 gitignore)
环境变量 ANTHROPIC_API_KEY / DISTILLER_DATA_DIR / DISTILLER_BATCH_SIZE / DISTILLER_REUSE_FREQUENCY_N
config 文件 .env 风格 key=value,路径可通过 --config 或默认扫描

Judge(目的判同)默认用 Claude Haiku,复用 CC 凭证;无 key 时优雅退化为 offline 规则引擎(不阻塞主链)。src/distiller/config.py 的解析链。


项目结构

src/distiller/
  contracts.py        # 冻结接口——所有模块共享
  capture.py          # M1 采集:hook 极轻事件
  enrich.py           # M1 daemon 补全(hash/media_type/确定性信号)
  discovery.py        # M2 候选发现:关联→形状过滤→提名
  gate0.py            # M2 确定性探测 + 系统二进制检测(显式搁置,不静默丢)
  replay.py           # M3 沙箱重放(uv venv + temp 隔离)
  output_gate.py      # M3 属性验证(守恒 oracle)+ behavior_signature
  contract_extract.py # M4 契约抽取(I/O 锚 + 代码佐证 + 目的嵌入)
  classify.py         # M4+M5:目的判同 + 三选一(新工具/新分支/迭代)
  composer.py         # M5 沉淀:分支/active/retained/共享后处理
  mcp_server.py       # M6 MCP 暴露(promoted≠exposed)
  warmstart.py        # M6 回灌 + R_miss 检查
  observe.py          # M7a 只读观测(pull):ls/show/usage/failures
  review.py           # M7b 审查 + 质量门控自动升级

开发

python -m pytest -q          # 337 tests
python -m pytest --tb=short   # 失败时看详情
git branch                   # mvp/m0-scaffold

工程纪律: 每个里程碑连测试一起交,运行时数据(.distiller-data/)与密钥绝不入库。去重用到的归一化(ast-grep 归一掉变量名等)只用于检测重复,入库永远是原始实现(带所有边缘处理/年轮)。

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