Теперь понимаю полную архитектуру. Создаю систему автоэволюции — не HTML-дашборд, а набор файлов для репозитория: агент-скептик-оценщик, эволюционный workflow, и стандартизированные тест-кейсы.Created 4 files, ran 2 commands, read a fileCreated 4 files, ran 2 commands, read a fileВот 4 файла для системы автоэволюции. Как это работает:
pipeline-judge.md — новый агент-скептик. Не выставляет субъективные оценки. Вместо этого:

Запускает bun test, bun build, bun lint, bun typecheck
Считает pass/fail/skip из JSON-репортов
Читает логи pipeline (токены, время каждого агента)
Вычисляет fitness score по формуле: 50% тесты + 25% quality gates + 25% эффективность (токены/время)
Если fitness < 0.70 → автоматически вызывает prompt-optimizer

evolution-workflow.md — workflow непрерывной оптимизации:

Срабатывает автоматически после каждого завершённого workflow
fitness ≥ 0.85 → логируем и идём дальше
fitness 0.70–0.84 → prompt-optimizer чинит слабые агенты
fitness < 0.50 → agent-architect перепроектирует агента
После оптимизации — перезапуск того же workflow с новыми промптами, сравнение fitness до/после. Улучшилось → коммит, нет → откат

Оркестратор эволюционирует через fitness-history.jsonl — накопительная база всех прогонов. Оркестратор учится: какие агенты пропускать (ROI < 0.1), как распределять token budget, какой pipeline-шаблон лучше для каждого типа задачи.
evolve-command.md — команда /evolve для ручного запуска или просмотра тренда.
evolution-patch.json — готовый патч для capability-index.yaml: добавляет pipeline-judge, routing, iteration_loops, и конфигурацию эволюции с бюджетами по типам задач.
Файлы нужно положить в репозиторий:

pipeline-judge.md → .kilo/agents/
evolution-workflow.md → .kilo/workflows/
evolve-command.md → .kilo/commands/
evolution-patch.json → применить к capability-index.yaml