用途：该技能用于闭环提升智能体质量，将失败信号转化为经 Cekura 模拟验证的修复。它不建模“使用哪个供应商”，而是建模“智能体配置实际存放在哪里”，以及如何读取、渲染、应用、部署和验证它，因此编辑的是声明的真实来源，而非会被下次部署覆盖的构建产物。
主要能力：核心模型分为固定不变量与声明式机制。不变量包括：必须先复现失败（repro.json，含 session_id、signal、mode、scenario_ids、result_id、n_runs、fails、injections、config_hash、timestamp）；通过重跑 Cekura 场景验证（失败集需通过 ≥ M/N，默认 ⌈0.8·N⌉，再做全量扫描与回归检查）；运行时回读证明；循环内禁止变更生产环境；编辑内容过拟合检查；预算与停止条件；完整审计记录。改进循环阶段为 Setup、Collect、Debug、Reproduce、Improve loop、Regression、Promote，每个阶段入口需声明 Iteration N · <Phase>，且不得跨阶段并行。
使用方式：先运行 Setup 编写并自测 .cekura/selfimprove.yaml 能力清单（声明 source_of_truth、render_intended、read_live、validate、deploy、evidence、simulate、promote、attestation、audit、policy、environments、authority）。通过 Cekura 平台工具执行场景与测试配置的创建、列举、更新、评估；模拟运行必须使用平台工具，缺失时应在 Reproduce 前停止并提示设置 MCP（setup-mcp 命令）。在 Claude Code 中需先调用 mcp__cekura__cekura_skill_started，参数 skill_name="cekura-self-improving-agent"、verification_tag="ack:cekura-self-improving-agent:6w3k4p"、plugin_version="0.18"；场景或测试配置写入需将同一字符串作为 skill_ack 传入。
适用场景：适用于配置存于仓库、数据库、提示词注册表或运行时供应商的智能体栈，通过 Cekura 模拟复现与验证失败并实施修复。
限制：未提供相关收费、价格或平台支持范围的信息；模拟运行依赖平台工具；生产变更只能通过显式确认的 Promote 阶段进行；若配置不可读或无法映射到可编辑组件，只能诊断并阻止应用；若回读与渲染意图不一致则视为漂移；基础设施抖动不应计为行为失败或复现/验证成功。