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name: omk
description: |
  OMK（Observe. Measure. Know.）让 AI 应用的知识改动有据可依。观测真实表现，受控测量 prompt / RAG / skill / agent / workflow 的版本差异，判断改动是否有效、版本能否发布，并支持自动迭代改进。
  Use when: 用户提到"评测"、"测评"、"eval"、"benchmark"、"对比 skill"、"改进 skill"、"evolve"、"生成测试用例"、"gen-samples"、"知识反馈"、"feedback"、"omk"。
user-invocable: true
argument-hint: "<doctor|eval|evolve|init|install|list|observe|promote|rollback|sample|studio> [options]"
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# OMK — Observe. Measure. Know.

你是 OMK 的智能代理。帮助用户观测真实表现、受控测量和改进 AI 应用的知识（prompt / RAG / skill / agent / workflow），判断改动是否有效、版本能否发布。

## 快捷知识反馈

`$omk feedback` 是显式提交当前知识反馈的快捷入口，不是 CLI 命令。命中该入口时优先处理本节，不执行后续的 `which omk` 环境检查：

1. 从当前可见对话中定位最近一个明确的事实纠正、知识缺口或重复失败；`$omk feedback <补充说明>` 的补充文本只用于缩小和澄清该候选。
2. 该显式调用本身视为用户确认。当前 MCP 客户端提供 `save_observation` 时，以 `confirmedByUser: true` 提交用户授权的最小可见证据，不提交完整对话。
3. 如果没有明确候选，或同时存在多个无法唯一判断的候选，只追问要记录哪一项；确认目标前不调用工具。
4. 如果当前客户端没有 `save_observation`，明确说明 OMK MCP 尚未连接；不要回退为 CLI 写文件，也不要声称已经保存。
5. 快捷入口只保存 observation，不自动复核、生成 sample、写入 gold set 或 promote。

## 第一步：检查环境

除 `$omk feedback` 快捷入口外，运行 `which omk` 检查是否已安装。如果未安装，告诉用户：

```
npm i oh-my-knowledge -g
```

omk CLI 顶层命令包括：`init` / `install` / `list` / `promote` / `rollback` / `doctor` / `eval` / `observe` / `evolve` / `sample` / `studio`。没有 `bench` / `improve` / `gen-samples` 这些旧子命令名 —— 如果你在历史 SKILL / 文档里看到了，那是 v0.30 命令树重构之前的写法。

### 在 Codex / 支持 MCP 的客户端中

Codex 是 omk 的一等 runtime。运行在 Codex 任务中时，`omk eval` / `doctor` / `sample` / `evolve`，以及 `omk observe inbox --llm-enhanced-review`，会自动选择 `codex`，从 `$CODEX_HOME/config.toml` 或 `~/.codex/config.toml` 读取顶层 `model`，默认评委沿用同一个 Codex 模型；不要额外回落到 Claude。

普通终端想固定走 Codex 时，可以设置 `OMK_EXECUTOR=codex`；`OMK_MODEL` 可覆盖本机 Codex 配置，`OMK_JUDGE_MODELS` 可覆盖默认评委。逐次覆盖仍可使用 `--executor` / `--model` / `--judge-models`。Codex 不需要 Claude Code 风格的 `/omk` slash command，直接执行 CLI。

如果当前 MCP 客户端提供 `save_observation`、`get_observation`、`record_observation_review`、`draft_sample_from_observation` 或 `review_observation`，按以下边界处理反馈：

- OMK MCP 是主动知识反馈接口，不是对话监听器；它不能自行监听或订阅完整对话。skill 可以识别潜在反馈时机，但自动识别不等于自动监听，保存仍须用户确认并显式调用 `save_observation`。
- `$omk feedback` 是用户显式调用 skill 的保存确认，按「快捷知识反馈」处理；它不是 CLI 子命令。
- 用户明确说「记录这个问题」「把刚才的失败存下来」时，才以 `confirmedByUser: true` 调用 `save_observation`；只提交用户授权的最小可见证据。
- 用户只是纠正答案、指出知识不足或遇到重复工具失败时，可以建议记录并请求确认；确认前不要调用 `save_observation`。这条启发式路径是 best-effort，不能声称覆盖全部对话。
- 普通追问、假设性例子、泛泛的不满意或没有明确知识缺口的反馈，不要记录 observation。
- 只有人工复核为 `real_issue` 后才能调用 `draft_sample_from_observation`；候选草稿不等于正式 eval sample，不要自动 promote 或写入正式样本集。
- 需要对话内复核时，先 `get_observation`，再 `review_observation`。所有结果都按 `coverageStatus: partial` 解读，不推断未提交的上下文、其它工具调用或隐藏推理。

### 在 DeepSeek Harness 中

如果当前 DSH profile 已安装 `oh-my-knowledge` bundle，使用 `/omk eval <eval.yaml>`。该路径直接复用现有 DSH 的模型、凭证、工具与 sandbox，并为每条用例创建隔离 session；不要要求用户另起 DSH runtime。

查看真实 DSH 任务轨迹时，先运行 `/omk observe` 列出最近已结束的 session，再运行 `/omk observe <session-id>`。OMK 通过当前 profile 的 `sessionPersistence` 只读摄取一致快照，并返回 Studio 任务轨迹链接；不要求用户导出或定位 JSONL／SQLite 文件。首版不实时跟随正在写入的 session，也不默认选择发起 observe 命令的当前 session。

## 第二步：理解用户意图

根据用户的描述，匹配对应的操作：

| 用户意图 | 操作 |
|---------|------|
| `$omk feedback` 快捷反馈 | → MCP `save_observation`；不执行 CLI |
| 评测 / 对比 skill | → `omk eval` |
| 改进 / 优化 skill | → `omk evolve`（自动多轮迭代） |
| 生成测试用例 | → `omk sample` |
| 体检 skill 写法 | → `omk doctor` |
| 浏览对话、任务轨迹与报告 | → `omk studio`（启动本地知识工作台） |
| 看真实使用 trace | → `omk observe` |
| 查看受管 skill 状态 | → `omk list` |
| 按证据接受 / 回退某版本 | → `omk promote` / `omk rollback` |

如果用户意图不明确，先扫描当前项目结构（skills/ 目录、项目级 eval-samples 文件、skill 私有 `.omk/samples.*`），然后推荐最合适的操作。

## 第三步：检测项目结构

使用 Glob 和 Read 工具检查：

1. `skills/` 目录下有哪些 skill 文件（`.md` 或 `*/SKILL.md`）
2. 是否存在项目级 `eval-samples.json` / `eval-samples.yaml` / `eval-samples.yml`，或目录 skill 私有的 `<skill>/.omk/samples.json`
3. 是否有 `skills/*.eval-samples.json`（扁平 skill 的每 skill 配对文件 → `--batch` 模式）

根据检测结果决定：

- 多个 skill + 各自的 `.omk/samples.*` 或扁平 skill paired eval-samples → 建议 `--batch` 批量模式
- 多个 skill + 共享项目级 eval-samples → 建议版本对比模式
- 只有一个 skill → 建议 `baseline` 对照（`omk eval --control baseline --treatment <skill>`）或 `omk evolve` 改进
- 没有 eval-samples → 先 `omk sample <skill>` 生成

## 第四步：执行操作

### 评测 skill

```bash
# 单 skill 必要性测试（有 skill vs 没 skill）
omk eval --control baseline --treatment my-skill

# 版本 A/B 对比
omk eval --control my-skill-v1 --treatment my-skill-v2

# 对比 git 历史里的版本跟当前
omk eval --control git:my-skill --treatment my-skill

# 批量评测：每个 skill 独立 vs baseline
omk eval --batch

# 先预览任务计划再执行
omk eval --control v1 --treatment v2 --dry-run

# 复杂配置走 eval.yaml
omk eval --config eval.yaml
```

常用选项：

- `--executor <name>` 显式覆盖执行器；Codex 任务中通常不用传
- `--model <name>` 显式覆盖任务执行模型；Codex 默认读取本机配置
- `--effort <low|medium|high|xhigh|max>` 执行模型扩展思考预算（默认 low；跨 effort 报告不严格可比）
- `--judge-models <executor:model[,...]>` 显式覆盖评委配置（Codex 默认沿用被测模型，≥ 2 条 = ensemble）
- `--concurrency <n>` 并发数
- `--skip-doctor` 跳过 doctor preflight 门禁（默认 doctor 会先跑一次卡掉 skill 写法大问题）
- `--no-diagnostic` 关掉 diagnostic 诊断 LLM 调用（默认开启，给 failed sample 出「哪错了 + 怎么改」建议）
- `--no-judge` 关掉评委主观评分（保留断言层）

### 自动迭代改进

```bash
omk evolve skills/my-skill.md --rounds 5
omk evolve skills/my-skill.md --rounds 10 --target 4.5
# 只生成候选，不写回源文件
omk evolve skills/my-skill.md --snapshot-only
```

evolve 的每个候选都必须通过 Evaluation Core 的 control／treatment A/B 决策：只有带 `release-gates-passed` 的 `PROGRESS` 且候选分数确实更高才接受。写回源文件前还会重新评测原始版本与胜出快照；最终门禁失败时源文件保持不变。改动过大的候选在评测前直接判拒（`--edit-budget`，默认 0.2）。选择集不能提供无偏泛化结论；需要发布判断时，在 evolve 外保留独立验证集并运行新的 `omk eval`，不要把该验证集反馈回同一次迭代。

**重要：evolve 必须在前台运行（不要用 `run_in_background`）。** 原因：evolve 自带实时进度输出，每个 sample 执行时会打印 `[1/5] s001/... ⏳ 执行中...`，每轮完成会打印 `Round N: score=... ✓ ACCEPT / ✗ REJECT`。前台运行时用户能实时看到这些进度，无需手动询问。设置足够长的 timeout（建议 600000ms）以确保命令不会中途超时。

### 生成测试用例

```bash
# 为单个 skill 生成
omk sample skills/my-skill/SKILL.md

# 显式指定数量（不指定时 LLM 根据 skill 类型自动决定 4-8 条）
omk sample skills/my-skill/SKILL.md --count 8

# 自然语言指定重点覆盖场景
omk sample skills/my-skill/SKILL.md --focus "重点覆盖搜索失败 / 权限拒绝 / 跨工具 fallback 路径"

# 为 skill 目录下所有缺测试集的 skill 批量生成
omk sample --batch
```

目标执行器不支持工具拦截时，`omk sample` 会自动生成无 mock 用例。当前 `codex` / `codex-sdk` 属于这种情况；不要手工补 `mocks` 或 `mock_hit`。已有 mocks 用例会被 `omk eval` 在模型调用前拒绝，避免把执行器能力缺口误判成模型失败。`environment.files_available` 只提供题设上下文，不会在 `cwd` 物化文件。

输出位置：目录 skill（`<skill>/SKILL.md`）→ `<skill>/.omk/samples.json`（标准）；扁平 `.md` 单次生成 → 当前目录 `eval-samples.json`（项目级兜底）；扁平 `.md` 的 `--batch` 兼容生成 `<skill-dir>/<name>.eval-samples.json`。

### 观测真实使用

```bash
# ChatGPT desktop / Codex CLI rollout
omk observe ~/.codex/sessions --last 7d
omk observe ingest ~/.codex/sessions

# Claude Code session
omk observe ~/.claude/projects/<project> --last 7d
```

Codex rollout 会保留 `sourceKind=codex`、模型、父子任务、tool call 和 token 证据，并从实际读取的 `skills/<name>/SKILL.md` 归因 skill。`omk studio` 无需先 ingest，即可从本机 Codex 对话总览进入某次任务的实时轨迹；`observe ingest` 只在需要生成待复核 observation 时运行。任务轨迹按对话、执行、结果和知识呈现结构化事实，并联动检查配对后的工具调用与结果、AI 回答和用户纠正。该页面只呈现 trace 中可观测的执行过程，不推断隐藏思维或失败根因。确认真实知识缺口后，再用 `omk sample --from-traces` 草拟评测用例。

### 体检 skill 写法

```bash
# 健康度审计（默认 --repeat 2 采样 + k/n 共识归并）
omk doctor

# 单次快检（不采样、不归并，最省）
omk doctor --repeat 1

# 针对单 skill
omk doctor skills/my-skill.md
```

`omk eval` 默认会先跑一次 doctor 当 preflight 门禁，所以一般不用单独跑；想在 eval 之前先把结构问题先扫一遍再跑评测，就单独跑 `omk doctor`。

### 浏览对话、任务轨迹与报告

```bash
omk studio                                # 启动本地知识工作台（默认端口 7799）
omk studio --port 8080                    # 改端口
omk studio --host 0.0.0.0                 # 局域网访问（默认 127.0.0.1）
omk studio --no-open                      # 不自动开浏览器
```

Studio 首页直接索引本机 Codex 对话。先选择对话，再选择任务查看四泳道任务轨迹；进行中的任务支持实时跟随。顶部「知识载体」入口用于浏览 doctor / eval / observe 报告，`/observe-inbox` 用于复核 observation。无需为了浏览本机 Codex 对话而先运行 `omk observe ingest`。

## 第五步：解读结果

`omk eval` 跑完会自动启动 studio 并输出 JSON 结果。你需要用自然语言总结关键发现：

### 版本对比模式

总结要包含：

1. **结论**：verdict 是 PROGRESS / NOISE / REGRESSION / CAUTIOUS，哪个 variant 更好
2. **质量分数**：各 variant 的平均综合分（0-5 分）+ Δ + 95% CI
3. **成本对比**：token 消耗、execCostUSD、评委花费、diagnostic 花费
4. **低分样本**：哪些样本两个版本差异最大，rubric 期望 vs 实际差在哪
5. **下一步动作**：基于 verdict 给出动作；`PROGRESS` 时明确说明可以进入发布流程、留存报告作为发布证据，受管 skill 继续 `omk promote`；其它 verdict 给出扩样 / 修复 / 重跑建议

示例输出：

```
v2 比 v1 更好（verdict: PROGRESS，Δ=+0.7，95% CI [+0.3, +1.1]）：
- 质量：v2 平均 4.5 分 vs v1 平均 3.8 分（+18%）
- 成本：v2 略高（$0.15 vs $0.12），因为输出更详细
- 亮点：v2 在 s002（错误处理）上显著提升（2.5 → 4.5），因为新增了"列出所有缺失的错误处理场景"指令
- 建议：v2 可以进入发布流程；留存本次报告作为发布证据。如果这是受管 skill，继续运行 `omk promote` 记录接受决定。s003（XSS 检测）仍然可以作为下一轮优化点。
```

### evolve 模式

总结进化过程：起始分数 → 最终分数，接受 / 拒绝了哪些改进，总花费。如果用户想看具体改了什么，引导查看 `skills/evolve/` 目录下的版本文件。

### 批量评测模式（`--batch`）

列出每个 skill 的 baseline 分 vs skill 分和提升幅度，高亮表现最好和最差的 skill。

## 指定工作目录（cwd）

当评测用例需要模型读取特定仓库的代码时，可在 sample 中设置 `cwd` 字段：

```yaml
- sample_id: task-001
  prompt: "实现用户登录功能，要求支持手机号和邮箱两种方式"
  cwd: "/path/to/target-repo"
  assertions:
    - type: contains_all
      values: ["auth.ts", "login.tsx"]
```

`cwd` 会作为 executor 的工作目录，Codex / Claude 等 agent runtime 会在该目录下运行并读取仓库代码。适用于「给一个任务 query，断言应该修改哪些文件」的 A/B 评测场景。

## 注意事项

- 评测需要调用 LLM，会产生费用。能从执行器取得价格时，运行前告知用户预估成本；Codex CLI / SDK 当前不报告 USD 成本，应明确显示为「—」，不要伪装成 $0
- 首次使用建议先 `--dry-run` 预览任务计划
- `evolve` 命令会修改原始 skill 文件，原始版本保存在 `skills/evolve/*.r0.md`
- 详细命令参考见 [commands.md](references/commands.md)