用途：在多次研究任务后分析哪些工具与策略效果最好，提出对现有技能的改进建议，并维护一个受 VOYAGER 技能库架构启发的可复用模式库。
主要能力：以结构化模式记录研究流程，字段包括 pattern_id、name、domain、task_type、version、steps、tools_used、success_rate、avg_quality_score、times_used、last_used 和 lessons；支持存储新模式、按 domain 与 task_type 搜索模式、使用后更新模式统计。还提供技能改进分析框架，统计使用次数、平均质量分、成功率和常见失败模式，列出优势、不足与具体修改建议及优先级；并跟踪重复工具失败、单一维度低分、用户纠正、新 API 发现、跨域模式成功等信号，支持跨学科知识迁移与技能健康看板、趋势分析。
使用方式：通过本地 HTTP 接口操作，例如存储模式使用 curl -X POST http://localhost:18789/evolution/pattern，搜索使用 curl "http://localhost:18789/evolution/search?domain=biology&task_type=literature_review"，更新使用 curl -X PATCH http://localhost:18789/evolution/pattern/lit-review-biomedical-v2。该技能与 science-evolution 扩展配合，扩展自动跟踪工具使用与结果，数据存于 ~/.openclaw/science-evolution.db，并在数据积累后触发会话后分析。
适用场景：多次研究会话后的改进机会识别、搜索策略效果比较、文献检索等技能改进建议、成功分析模式复用。
限制：不适合在活跃研究过程中使用，应任务结束后再反思；不适合一次性问题或简单技能调用。建议使用 5 次以上再提出改动，同时记录成功与失败，对模式进行版本管理以便回滚，并定期清理不再复用的模式。具体收费、平台支持范围等资料暂未提供。