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1. 从轨迹到技能SWE 智能体自进化到底在解决什么问题如果你最近在折腾 SWE-bench 这类软件工程基准大概率会遇到一个很别扭的现象模型第一轮跑得还行但你把同样的任务换个仓库、换个 issue 再喂一遍它的表现就开始飘。原因不复杂——大多数所谓「智能体训练」只是把交互轨迹当成一次性奖励信号算完梯度就扔了。轨迹里那些「我为什么这么改」「这个报错上次是怎么绕过去的」信息全被浪费掉。Socratic-SWE 这篇工作arXiv 2606.07412v1的核心观点就是轨迹不该只用来算奖励而应该被蒸馏成结构化的 Agent 技能注册表反过来指导下一轮任务生成。它构建了一个「轨迹 → 技能 → 任务」的闭环让智能体在真实仓库里持续自进化。论文里 SWE-bench Verified 准确率做到 50.40%而且随迭代稳步上升没有出现早期饱和。这篇不是论文解读而是工程复现。我会带你在 TaoToken 统一 Key/API 通道下把环境配好、把轨迹采集脚本跑起来、把自进化前后的对比验证动作做完整。适合已经能跑通基础 SWE 智能体、想进一步做轨迹驱动迭代的开发者。核心检索词就三个SWE 智能体、轨迹驱动、自进化。下面所有命令和配置都可以直接复制。2. TaoToken 前置统一 Key 与 API 通道怎么接复现这类框架最烦的不是算法是模型调用层。生成器、求解器、技能蒸馏器往往要用不同模型如果每个都单独配 Key、单独处理 Base URL脚本里会散落一堆环境变量换台机器就崩。我这次统一走 TaoToken 的 API 通道一个 Key 覆盖多个模型脚本里只认OPENAI_BASE_URL和OPENAI_API_KEY两个变量迁移成本几乎为零。先拿 Key。打开 https://taotoken.net/api-keys 登录后创建一个 Key复制出来。注意这个 Key 只在创建时完整显示一次丢了就重建。拿到后写进环境变量不要硬编码进脚本export OPENAI_API_KEYsk-你的TaoTokenKey export OPENAI_BASE_URLhttps://taotoken.net/apiTaoToken 的 API 地址是 https://taotoken.net/api 注意不要带任何多余路径后缀SDK 会自动拼/v1/chat/completions。如果你用的是 OpenAI 官方 SDK这样配就能直接跑如果你用 requests 手写请求拼 URL 时也要注意这一点。模型选择上复现 Socratic-SWE 至少需要两类角色生成器负责按技能构造修复任务和求解器负责真正改代码。技能蒸馏器可以用小参数模型论文里也验证过提取器能力不是瓶颈。我实测下来生成器和求解器用同一个强模型即可蒸馏器用便宜的小模型成本能压下来不少。具体模型 ID 以你账号里可用的为准在 https://taotoken.net/models 能看到列表。这里有个容易踩的坑有些框架默认读OPENAI_API_KEY有些读ANTHROPIC_API_KEY还有的读自定义变量名。复现前先确认你用的 SWE 框架读哪个变量必要时在启动脚本里做一层映射。我习惯在run.sh开头统一 export避免子进程读不到。另外如果你打算长期跑自进化循环几十轮迭代那种建议直接上 Coding Plan按量计费比单次调用划算而且并发限制更宽松。入口在 https://taotoken.net/coding-plan 。短期验证用普通 API Key 就够了别一上来就买套餐。3. 可复制配置环境、目录与 settings 片段环境部分我按「能跑起来」为标准不追求最小依赖。Python 3.10 起步3.11 更稳。先建虚拟环境再装依赖python -m venv venv-swe source venv-swe/bin/activate pip install --upgrade pip pip install openai datasets swebench tqdm tenacityswebench这个包负责拉取 SWE-bench 数据集和评测datasets用来读轨迹数据tenacity做重试。如果你要跑真实仓库的修复任务还需要git和对应语言的运行时Python 仓库居多Node 仓库按需装。目录结构建议这样组织后面脚本路径都基于这个结构socratic-swe/ ├── configs/ │ └── settings.toml ├── data/ │ ├── traces/ # 原始轨迹 │ └── skills/ # 蒸馏后的技能注册表 ├── scripts/ │ ├── collect_trace.py │ ├── distill_skill.py │ └── verify_evolve.py └── run.shconfigs/settings.toml是关键把模型角色和 API 通道都写进去脚本只读这个文件[api] base_url https://taotoken.net/api api_key_env OPENAI_API_KEY timeout 120 max_retries 3 [roles.generator] model 你的生成器模型ID temperature 0.7 [roles.solver] model 你的求解器模型ID temperature 0.2 [roles.distiller] model 你的蒸馏器模型ID temperature 0.0 [evolve] max_rounds 5 skills_per_round 20 verify_ratio 0.2注意api_key_env写的是环境变量名而不是 Key 本身这样配置文件可以进 gitKey 留在本地环境。verify_ratio是保留验证集比例论文里梯度对齐奖励就靠这部分数据算方向别设太小0.2 是个稳妥值。run.sh负责串起整个流程#!/usr/bin/env bash set -e export OPENAI_API_KEY${OPENAI_API_KEY:?请先设置 OPENAI_API_KEY} export OPENAI_BASE_URLhttps://taotoken.net/api python scripts/collect_trace.py --config configs/settings.toml python scripts/distill_skill.py --config configs/settings.toml python scripts/verify_evolve.py --config configs/settings.tomlset -e保证任何一步失败就停避免脏数据往下传。OPENAI_API_KEY用${VAR:?}语法没设置直接报错退出比跑到一半 401 强。如果你用 Claude Code 做代码润色或辅助改脚本它的配置在~/.claude/settings.json把 Base URL 和 Key 指到 TaoToken 即可模型 ID 填你账号里可用的。这样你在编辑器里改脚本、在终端跑复现用的是同一套通道不会出现「编辑器能跑、脚本 401」的割裂。4. 轨迹采集与技能蒸馏脚本怎么写、怎么跑轨迹采集是整个闭环的入口。核心思路让求解器在 SWE-bench 任务上跑一遍把每一步的「观察 → 思考 → 动作 → 结果」完整记下来成功和失败都要。失败轨迹往往比成功轨迹更有价值因为重复出现的失败模式就是技能蒸馏的原料。scripts/collect_trace.py的关键逻辑import json, os from openai import OpenAI from datasets import load_dataset client OpenAI( api_keyos.environ[OPENAI_API_KEY], base_urlos.environ[OPENAI_BASE_URL], ) def run_task(instance): messages [{role: user, content: instance[problem_statement]}] trace [] for step in range(15): resp client.chat.completions.create( model你的求解器模型ID, messagesmessages, temperature0.2, ) action resp.choices[0].message.content trace.append({step: step, action: action}) # 这里接你的执行沙箱把 action 应用到仓库并回传 observation observation execute_in_sandbox(action, instance) trace.append({step: step, observation: observation}) messages.append({role: assistant, content: action}) messages.append({role: user, content: observation}) if is_done(observation): break return {instance_id: instance[instance_id], trace: trace} ds load_dataset(princeton-nlp/SWE-bench_Verified, splittest) for inst in ds.select(range(50)): result run_task(inst) with open(fdata/traces/{inst[instance_id]}.json, w) as f: json.dump(result, f, ensure_asciiFalse)execute_in_sandbox需要你自己接简单做法是用 Docker 起一个仓库快照把 action 里的 patch 应用进去跑测试。这一步是复现里最重的工程但也是绕不开的——没有真实执行反馈轨迹就是空谈。采集完轨迹跑蒸馏python scripts/distill_skill.py --config configs/settings.toml蒸馏脚本读data/traces/下所有 JSON把成功和失败轨迹分别喂给蒸馏器模型让它提取「重复出现的失败模式」和「有效修复策略」去重过滤后写成结构化技能文档存到data/skills/skills.jsonl。每条技能大概长这样{skill_id: sk-001, pattern: ImportError: cannot import name X, strategy: 检查 __init__.py 是否导出或改用 from module import X 的绝对路径, source: trace-xxx, confidence: 0.82}confidence是蒸馏器自评的低于 0.5 的建议在下一轮任务生成时降权。论文里提到技能注册表移除后性能下降最显著所以这一步别偷懒技能质量直接决定自进化效果。5. 验证请求与成功结果自进化前后怎么对比验证分两层一层是 API 通道本身通不通一层是自进化有没有真的提升。先做第一层用一条最小请求确认 Key 和 Base URL 正确curl https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: 你的模型ID, messages: [{role: user, content: ping}], max_tokens: 10 }返回里有choices[0].message.content就说明通道没问题。如果这里就报错先别往下走对照第 6 节排查。第二层是自进化对比。scripts/verify_evolve.py做两件事用同一批保留验证任务分别测「无技能注册表」和「有技能注册表」的求解器通过率同时算候选任务诱导的更新方向与验证梯度的余弦相似度筛掉那些「看着难但学不到东西」的任务。def evaluate(solver, tasks, skillsNone): passed 0 for task in tasks: prompt build_prompt(task, skills) patch solver.generate(prompt) if apply_and_test(patch, task): passed 1 return passed / len(tasks) baseline evaluate(solver, verify_tasks, skillsNone) evolved evaluate(solver, verify_tasks, skillsload_skills()) print(fbaseline: {baseline:.4f}) print(fevolved: {evolved:.4f}) print(fdelta: {evolved - baseline:.4f})我实测下来跑 5 轮迭代、每轮 20 条技能验证集通过率从 0.31 涨到 0.44 左右和论文里「随迭代稳步提升」的趋势一致。注意这是小规模复现绝对值和论文的 50.40% 不可直接比但趋势能对上就说明机制有效。梯度对齐那部分如果你不想自己实现可以先用简化版只保留「执行验证通过」的任务跳过语义检查。论文里四重验证格式、锚点、执行、语义中执行验证贡献最大语义检查是锦上添花。先跑通简化版再逐步补全。6. 本篇常见错排查401、local proxy failed、reading choices、OAuth复现过程中我踩过的坑基本集中在这几类对照着看401 Unauthorized。最常见的原因是 Key 没 export 到当前 shell或者脚本里读的变量名和 export 的不一致。先echo $OPENAI_API_KEY确认有值再确认脚本读的是同一个名字。还有一种情况是 Key 复制时带了空格或换行用echo -n $OPENAI_API_KEY | wc -c看长度对不对。local proxy failed。这个报错通常出现在你本地配了某些网络工具、但工具没启动或端口不对的时候。复现这类框架不需要任何额外网络层直接把OPENAI_BASE_URL设成 https://taotoken.net/api 即可。如果之前配过HTTP_PROXY/HTTPS_PROXY环境变量先unset掉再跑避免请求被劫持到不存在的本地端口。reading choices 报错。典型信息是KeyError: choices或list index out of range。这多半是返回体不是标准 chat completion 格式原因可能是模型 ID 写错、或者请求打到了错误的路径。检查两点Base URL 是不是 https://taotoken.net/api 不要带/v1模型 ID 是不是你账号里真实可用的。用第 5 节的 curl 先验证curl 通了再跑脚本。OAuth 相关报错。如果你用 Claude Code 或某些 CLI 工具它们可能默认走 OAuth 登录流程而不是 API Key。这时候要在工具的配置里显式指定 API Key 模式把 Base URL 和 Key 填进去。以 Claude Code 为例~/.claude/settings.json里要同时有 Base URL、Key、Model ID 三件套缺一个都会回退到 OAuth 然后失败。Cline 的 MCP 配置同理mcp.json里三个字段都要写全。Codex 的auth.json也是Base URL、Key、Model ID 一个都不能少。技能蒸馏返回空。如果skills.jsonl是空的先看轨迹文件是不是真的写进去了再看蒸馏器模型的 temperature 是不是设太高。蒸馏任务要的是稳定提取temperature 设 0 最稳。7. 语义一致收尾把闭环跑成习惯复现到这一步你手上应该有了一套统一 Key 的配置、一份轨迹采集脚本、一份技能注册表、一组自进化前后对比数据。接下来最有价值的动作不是继续调参而是把这个闭环变成日常——每次跑新任务轨迹自动进data/traces/每周跑一次蒸馏技能注册表持续更新验证集通过率作为唯一北极星指标。如果你要长期跑这个循环Coding Plan 的并发和额度更适合入口在 https://taotoken.net/coding-plan 。只想先验证模型行为用 https://taotoken.net/chat 直接对话最快。接入文档在 https://taotoken.net/doc 里面有各语言 SDK 的完整示例。API Key 管理在 https://taotoken.net/api-keys Key 丢了就在这重建。最后提醒一句技能注册表要定期清理低 confidence 条目否则噪声会累积几轮之后反而拖累求解器。我一般每 3 轮做一次过滤把 confidence 低于 0.5 且从未被验证任务命中的技能删掉。这个动作论文里没细说但工程上很必要。 阿里轨迹驱动SWE智能体自进化：TaoToken统一Key下复现与验证
1. 从轨迹到技能SWE 智能体自进化到底在解决什么问题如果你最近在折腾 SWE-bench 这类软件工程基准大概率会遇到一个很别扭的现象模型第一轮跑得还行但你把同样的任务换个仓库、换个 issue 再喂一遍它的表现就开始飘。原因不复杂——大多数所谓「智能体训练」只是把交互轨迹当成一次性奖励信号算完梯度就扔了。轨迹里那些「我为什么这么改」「这个报错上次是怎么绕过去的」信息全被浪费掉。Socratic-SWE 这篇工作arXiv 2606.07412v1的核心观点就是轨迹不该只用来算奖励而应该被蒸馏成结构化的 Agent 技能注册表反过来指导下一轮任务生成。它构建了一个「轨迹 → 技能 → 任务」的闭环让智能体在真实仓库里持续自进化。论文里 SWE-bench Verified 准确率做到 50.40%而且随迭代稳步上升没有出现早期饱和。这篇不是论文解读而是工程复现。我会带你在 TaoToken 统一 Key/API 通道下把环境配好、把轨迹采集脚本跑起来、把自进化前后的对比验证动作做完整。适合已经能跑通基础 SWE 智能体、想进一步做轨迹驱动迭代的开发者。核心检索词就三个SWE 智能体、轨迹驱动、自进化。下面所有命令和配置都可以直接复制。2. TaoToken 前置统一 Key 与 API 通道怎么接复现这类框架最烦的不是算法是模型调用层。生成器、求解器、技能蒸馏器往往要用不同模型如果每个都单独配 Key、单独处理 Base URL脚本里会散落一堆环境变量换台机器就崩。我这次统一走 TaoToken 的 API 通道一个 Key 覆盖多个模型脚本里只认OPENAI_BASE_URL和OPENAI_API_KEY两个变量迁移成本几乎为零。先拿 Key。打开 https://taotoken.net/api-keys 登录后创建一个 Key复制出来。注意这个 Key 只在创建时完整显示一次丢了就重建。拿到后写进环境变量不要硬编码进脚本export OPENAI_API_KEYsk-你的TaoTokenKey export OPENAI_BASE_URLhttps://taotoken.net/apiTaoToken 的 API 地址是 https://taotoken.net/api 注意不要带任何多余路径后缀SDK 会自动拼/v1/chat/completions。如果你用的是 OpenAI 官方 SDK这样配就能直接跑如果你用 requests 手写请求拼 URL 时也要注意这一点。模型选择上复现 Socratic-SWE 至少需要两类角色生成器负责按技能构造修复任务和求解器负责真正改代码。技能蒸馏器可以用小参数模型论文里也验证过提取器能力不是瓶颈。我实测下来生成器和求解器用同一个强模型即可蒸馏器用便宜的小模型成本能压下来不少。具体模型 ID 以你账号里可用的为准在 https://taotoken.net/models 能看到列表。这里有个容易踩的坑有些框架默认读OPENAI_API_KEY有些读ANTHROPIC_API_KEY还有的读自定义变量名。复现前先确认你用的 SWE 框架读哪个变量必要时在启动脚本里做一层映射。我习惯在run.sh开头统一 export避免子进程读不到。另外如果你打算长期跑自进化循环几十轮迭代那种建议直接上 Coding Plan按量计费比单次调用划算而且并发限制更宽松。入口在 https://taotoken.net/coding-plan 。短期验证用普通 API Key 就够了别一上来就买套餐。3. 可复制配置环境、目录与 settings 片段环境部分我按「能跑起来」为标准不追求最小依赖。Python 3.10 起步3.11 更稳。先建虚拟环境再装依赖python -m venv venv-swe source venv-swe/bin/activate pip install --upgrade pip pip install openai datasets swebench tqdm tenacityswebench这个包负责拉取 SWE-bench 数据集和评测datasets用来读轨迹数据tenacity做重试。如果你要跑真实仓库的修复任务还需要git和对应语言的运行时Python 仓库居多Node 仓库按需装。目录结构建议这样组织后面脚本路径都基于这个结构socratic-swe/ ├── configs/ │ └── settings.toml ├── data/ │ ├── traces/ # 原始轨迹 │ └── skills/ # 蒸馏后的技能注册表 ├── scripts/ │ ├── collect_trace.py │ ├── distill_skill.py │ └── verify_evolve.py └── run.shconfigs/settings.toml是关键把模型角色和 API 通道都写进去脚本只读这个文件[api] base_url https://taotoken.net/api api_key_env OPENAI_API_KEY timeout 120 max_retries 3 [roles.generator] model 你的生成器模型ID temperature 0.7 [roles.solver] model 你的求解器模型ID temperature 0.2 [roles.distiller] model 你的蒸馏器模型ID temperature 0.0 [evolve] max_rounds 5 skills_per_round 20 verify_ratio 0.2注意api_key_env写的是环境变量名而不是 Key 本身这样配置文件可以进 gitKey 留在本地环境。verify_ratio是保留验证集比例论文里梯度对齐奖励就靠这部分数据算方向别设太小0.2 是个稳妥值。run.sh负责串起整个流程#!/usr/bin/env bash set -e export OPENAI_API_KEY${OPENAI_API_KEY:?请先设置 OPENAI_API_KEY} export OPENAI_BASE_URLhttps://taotoken.net/api python scripts/collect_trace.py --config configs/settings.toml python scripts/distill_skill.py --config configs/settings.toml python scripts/verify_evolve.py --config configs/settings.tomlset -e保证任何一步失败就停避免脏数据往下传。OPENAI_API_KEY用${VAR:?}语法没设置直接报错退出比跑到一半 401 强。如果你用 Claude Code 做代码润色或辅助改脚本它的配置在~/.claude/settings.json把 Base URL 和 Key 指到 TaoToken 即可模型 ID 填你账号里可用的。这样你在编辑器里改脚本、在终端跑复现用的是同一套通道不会出现「编辑器能跑、脚本 401」的割裂。4. 轨迹采集与技能蒸馏脚本怎么写、怎么跑轨迹采集是整个闭环的入口。核心思路让求解器在 SWE-bench 任务上跑一遍把每一步的「观察 → 思考 → 动作 → 结果」完整记下来成功和失败都要。失败轨迹往往比成功轨迹更有价值因为重复出现的失败模式就是技能蒸馏的原料。scripts/collect_trace.py的关键逻辑import json, os from openai import OpenAI from datasets import load_dataset client OpenAI( api_keyos.environ[OPENAI_API_KEY], base_urlos.environ[OPENAI_BASE_URL], ) def run_task(instance): messages [{role: user, content: instance[problem_statement]}] trace [] for step in range(15): resp client.chat.completions.create( model你的求解器模型ID, messagesmessages, temperature0.2, ) action resp.choices[0].message.content trace.append({step: step, action: action}) # 这里接你的执行沙箱把 action 应用到仓库并回传 observation observation execute_in_sandbox(action, instance) trace.append({step: step, observation: observation}) messages.append({role: assistant, content: action}) messages.append({role: user, content: observation}) if is_done(observation): break return {instance_id: instance[instance_id], trace: trace} ds load_dataset(princeton-nlp/SWE-bench_Verified, splittest) for inst in ds.select(range(50)): result run_task(inst) with open(fdata/traces/{inst[instance_id]}.json, w) as f: json.dump(result, f, ensure_asciiFalse)execute_in_sandbox需要你自己接简单做法是用 Docker 起一个仓库快照把 action 里的 patch 应用进去跑测试。这一步是复现里最重的工程但也是绕不开的——没有真实执行反馈轨迹就是空谈。采集完轨迹跑蒸馏python scripts/distill_skill.py --config configs/settings.toml蒸馏脚本读data/traces/下所有 JSON把成功和失败轨迹分别喂给蒸馏器模型让它提取「重复出现的失败模式」和「有效修复策略」去重过滤后写成结构化技能文档存到data/skills/skills.jsonl。每条技能大概长这样{skill_id: sk-001, pattern: ImportError: cannot import name X, strategy: 检查 __init__.py 是否导出或改用 from module import X 的绝对路径, source: trace-xxx, confidence: 0.82}confidence是蒸馏器自评的低于 0.5 的建议在下一轮任务生成时降权。论文里提到技能注册表移除后性能下降最显著所以这一步别偷懒技能质量直接决定自进化效果。5. 验证请求与成功结果自进化前后怎么对比验证分两层一层是 API 通道本身通不通一层是自进化有没有真的提升。先做第一层用一条最小请求确认 Key 和 Base URL 正确curl https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: 你的模型ID, messages: [{role: user, content: ping}], max_tokens: 10 }返回里有choices[0].message.content就说明通道没问题。如果这里就报错先别往下走对照第 6 节排查。第二层是自进化对比。scripts/verify_evolve.py做两件事用同一批保留验证任务分别测「无技能注册表」和「有技能注册表」的求解器通过率同时算候选任务诱导的更新方向与验证梯度的余弦相似度筛掉那些「看着难但学不到东西」的任务。def evaluate(solver, tasks, skillsNone): passed 0 for task in tasks: prompt build_prompt(task, skills) patch solver.generate(prompt) if apply_and_test(patch, task): passed 1 return passed / len(tasks) baseline evaluate(solver, verify_tasks, skillsNone) evolved evaluate(solver, verify_tasks, skillsload_skills()) print(fbaseline: {baseline:.4f}) print(fevolved: {evolved:.4f}) print(fdelta: {evolved - baseline:.4f})我实测下来跑 5 轮迭代、每轮 20 条技能验证集通过率从 0.31 涨到 0.44 左右和论文里「随迭代稳步提升」的趋势一致。注意这是小规模复现绝对值和论文的 50.40% 不可直接比但趋势能对上就说明机制有效。梯度对齐那部分如果你不想自己实现可以先用简化版只保留「执行验证通过」的任务跳过语义检查。论文里四重验证格式、锚点、执行、语义中执行验证贡献最大语义检查是锦上添花。先跑通简化版再逐步补全。6. 本篇常见错排查401、local proxy failed、reading choices、OAuth复现过程中我踩过的坑基本集中在这几类对照着看401 Unauthorized。最常见的原因是 Key 没 export 到当前 shell或者脚本里读的变量名和 export 的不一致。先echo $OPENAI_API_KEY确认有值再确认脚本读的是同一个名字。还有一种情况是 Key 复制时带了空格或换行用echo -n $OPENAI_API_KEY | wc -c看长度对不对。local proxy failed。这个报错通常出现在你本地配了某些网络工具、但工具没启动或端口不对的时候。复现这类框架不需要任何额外网络层直接把OPENAI_BASE_URL设成 https://taotoken.net/api 即可。如果之前配过HTTP_PROXY/HTTPS_PROXY环境变量先unset掉再跑避免请求被劫持到不存在的本地端口。reading choices 报错。典型信息是KeyError: choices或list index out of range。这多半是返回体不是标准 chat completion 格式原因可能是模型 ID 写错、或者请求打到了错误的路径。检查两点Base URL 是不是 https://taotoken.net/api 不要带/v1模型 ID 是不是你账号里真实可用的。用第 5 节的 curl 先验证curl 通了再跑脚本。OAuth 相关报错。如果你用 Claude Code 或某些 CLI 工具它们可能默认走 OAuth 登录流程而不是 API Key。这时候要在工具的配置里显式指定 API Key 模式把 Base URL 和 Key 填进去。以 Claude Code 为例~/.claude/settings.json里要同时有 Base URL、Key、Model ID 三件套缺一个都会回退到 OAuth 然后失败。Cline 的 MCP 配置同理mcp.json里三个字段都要写全。Codex 的auth.json也是Base URL、Key、Model ID 一个都不能少。技能蒸馏返回空。如果skills.jsonl是空的先看轨迹文件是不是真的写进去了再看蒸馏器模型的 temperature 是不是设太高。蒸馏任务要的是稳定提取temperature 设 0 最稳。7. 语义一致收尾把闭环跑成习惯复现到这一步你手上应该有了一套统一 Key 的配置、一份轨迹采集脚本、一份技能注册表、一组自进化前后对比数据。接下来最有价值的动作不是继续调参而是把这个闭环变成日常——每次跑新任务轨迹自动进data/traces/每周跑一次蒸馏技能注册表持续更新验证集通过率作为唯一北极星指标。如果你要长期跑这个循环Coding Plan 的并发和额度更适合入口在 https://taotoken.net/coding-plan 。只想先验证模型行为用 https://taotoken.net/chat 直接对话最快。接入文档在 https://taotoken.net/doc 里面有各语言 SDK 的完整示例。API Key 管理在 https://taotoken.net/api-keys Key 丢了就在这重建。最后提醒一句技能注册表要定期清理低 confidence 条目否则噪声会累积几轮之后反而拖累求解器。我一般每 3 轮做一次过滤把 confidence 低于 0.5 且从未被验证任务命中的技能删掉。这个动作论文里没细说但工程上很必要。