EO Self-Learning System EO 框架的自学习能力 - 让系统从每次执行中持续进化 Overview EO Self-Learning System 是一个闭环学习系统，自动收集执行反馈、动态调整专家权重、自动挖掘可复用模式，并持续积累知识。 核心能力 1. 自动反馈收集 每次任务完成后自动收集多维度反馈： - Checkpoint 通过率 : 各阶段验证点通过情况 - 执行时间 : 预估 vs 实际时间对比 - 输出质量 : 自动质量评分 (0-1) - 专家贡献度 : 各专家对任务的贡献评分 - 用户评审 : 可选的 1-5 星评分和评论 2. 动态权重调整 专家权重根据反馈自动调整： 初始权重 (来自 OPTIMIZATION.md): | 角色 | 初始权重 | |------|---------| | Architect | 1.0 | | Planner | 0.9 | | Security | 0.9 | | Frontend | 0.8 | | Backend | 0.8 | | DevOps | 0.8 | | CodeReviewer | 0.7 | | QA | 0.7 | 调整范围 : [0.1, 1.5] 3. 自动模式挖掘 从 ≥10 个相似成功任务中自动提取模式： 模式元数据 : - : 置信度 ≥0.8 才能入库 - : 使用该…