Skill 产品总体概述

1.1 什么是 Famou Skills

Famou Skills 是 Famou 进化优化平台提供的一组智能工作流 Skill，内置于支持 Famou 进化实验的 AI 助手之中。它们共同构成一个端到端的自动化闭环：从理解用户的优化问题、生成实验工件、提交云端进化实验，到最终将最优解可视化展示，全都不需用户手动编写任何代码。

主要适用于以下场景：

• 组合优化（TSP、VRP、调度、装箱等）
• 机器学习模型训练与调参（分类、回归、NLP等）
• 时序预测与数据驱动优化
• 工艺参数优化与材料逆向设计
• 含障碍物的路径规划、机器人轨迹规划等工程类问题

1.2 整体架构

四个 Skill 相互协作，构成完整的优化工作流：

提示： 在实际使用中，四个 Skill 并不总是必须顺序执行。根据任务类型，假如数据已经清晰无需分析，您可以直接从第 2 步（artifact-generator）开始。

1.3 核心概念说明

混合云概念

2.1 什么是 Famou 混合云

Famou 混合云（Hybrid Cloud） 是 Famou 进化优化平台提供的一种「云端生成 + 本地评估」运行模式：

• 云端：负责调度进化算法、调用大模型（LLM）生成候选算法代码、维护种群与岛屿结构。
• 本地：用户机器上常驻一个 Evaluator Worker 进程，从云端拉取待评估的候选代码、在本地完成评分，再把分数推送回云端。

整个过程通过 Famou API 双向通信，数据与评估逻辑全程不离开本地。

注意：Famou 混合云是伐谋团队针对企业级场景提供的高级产品能力，非企业版账号无法使用，可登录 https://workspace.famou.com/billing 进行企业版账号升级

2.2 为什么需要混合云

2.3 Normal 与 Hybrid 模式如何选

决策口诀：数据要保密 → Hybrid；评估需依赖企业自有仿真环境 → Hybrid；要用本地大规模 GPU/数据库 → Hybrid；其余情况 → Normal。

2.4 混合云核心概念

环境准备

3.1 通用环境

本章适用于初次使用 Famou Skills 的用户。请按顺序逐步完成以下配置：

在使用Famou Skills之前，您需要先有一个自己的Coding Agent，例如Claude Code, Codex, OpenClaw等等。

系统环境要求：

• Python >= 3.12
• pip 最新版 (用于安装 famou-sdk)
• 网络连接 (能访问 Famou 云端 API)
• Famou 账户 (含有效 API Key)

快速配置命令：

1pip install famou-sdk==1.1.0

部署Skills:

您可以通过在Claude Code中运行以下命令，将此存储库注册为 Claude Code 插件市场：

1/plugin marketplace add baidubce/skills

之后，要安装此套skills：

1. 选择Browse and install plugins
2. 选择bce-agent-skills
3. 选择您需要的Skill组合
4. 选择Install now

或者您可以克隆此仓库并将此skills复制到您的 Claude skills目录中：

1rm -rf ~/.claude/skills/famou-*                    # remove old version
2git clone https://github.com/baidubce/skills.git   # download from github
3cp -r skills/skills/* ~/.claude/skills/            # install to claude-code config directory
4npx skills list -g                                 # view all installed skill

又或者您可以直接与Claude Code进行自然语言对话“帮我配置安装这几个Skills”并把Famou Skills链接发给Claude Code。

使用其他Coding Agent时，您同样可以拷贝Famou Skills到对应Agent的skills文件夹下，或直接与Agent进行自然语言对话，让其帮忙配置安装这几个Skills，并把Famou Skills链接发给Agent。

配置API Key:

告诉Coding Agent自己的 Famou API KEY，让其自行配置即可。用户可登录伐谋官网：https://cloud.baidu.com/product/famou.html ，进入管理平台后，点击左下角头像，在“个人信息”页面中复制 伐谋API Key。

3.2 混合云额外要求

混合云模式下，本地必须能完整跑通 evaluator.py，因此请额外确认：

操作流程

混合云完整工作流程如下：

1[1] 准备工件 → [2] 本地预演 → [3] 积分预估 → [4] 提交实验 → [5] 启动本地 Worker → [6] 双线监控 → [7] 获取结果                                    

下面以完整的业务案例为您演示如何组织和使用工作流。

案例：社交评论侮辱性检测

任务背景： 在现代社交媒体环境中，海量用户生成内容每天涌现，大量包含侮辱性言论的文本可能对社区生态造成破坏。平台需要一种自动化、可靠的手段来识别潜在的侮辱内容，辅助内容审核和社区治理。

澄清模式：

在此模式下，系统通过循序渐进的引导帮助您完善任务定义：

1. 发送初步模糊指令。
2. Agent进行一系列提问。工具扫描数据，主动识别数据异常，等待您确认处理方案。数据就绪后，工具进入 Scan -> Clarify 阶段。每次与您核对一个要素。
3. 您进行相关问题的澄清。
4. 在您确认 problem.md 后，工具才会为您生成后续的 evaluator.py 与 init.py 并在本地完成校验，校验通过后提交。

步骤1： 将问题发给Coding Agent，并进行澄清
1	输入模糊描述，例如：“我们社区论坛每天都有大量的新增评论，人工审核根本看不过来。需要一个自动化模型帮我们把那些带有侮辱性或攻击性的评论揪出来，历史评论数据我已经整理成了文件。”
2	将数据发送给Agent，Agent进行相关数据分析。
3	Agent对该问题不清楚的地方详细追问，用户进行一步步的澄清。
4	完成相关澄清后，Agent生成problem.md，并与用户沟通确认。
5	确认无误后Agent进行三件套的生成（evaluator.py /init.py /prompt.md），并自动进行本地验证，确认评分能正常返回。
6	选择提交模式（公有云or混合云）。【本示例中使用混合云】（Agent在 config.yaml 中添加 cloud_type: "hybrid" 字段）
7	创建任务配置（可根据实际情况与Agent沟通进行修改）。
8	Agent查看用户当前积分余额，判断是否有足够的可用积分完成该次任务，用户确认提交。提交成功后立刻启动本地 Evaluator Worker。
步骤2： 管理实验过程
1	混合云需要同时关注云端进度和本地 Worker 健康两条线。可以与Agent实时沟通查看实验情况，例如“现在拉一次云端实验状态，看演化轮次/迭代进度”，“定期汇报云端演化进度”等，也可以通过Agent查看本地 evaluator worker 进程。
步骤3： 查看实验结果
1	可以使用Agent查看、分析并可视化实验结果。
2	可视化结果如右图所示。

直接模式：

如果您对需求非常明确，希望快速执行，可一次性给出详尽 Prompt 越过澄清阶段，例如：

“我们正在构建社区内容审核系统，需要训练一个 NLP 模型检测侮辱性评论。训练数据在 train.csv，请在 Comment 字段进行文本预处理，提取特征，以 Insult 为目标变量训练二分类模型。核心评估指标是 ROC-AUC。最终严格按照 sample_submission_null.csv 格式输出预测概率。请直接生成所有工件并使用Hybrid模式提交实验。”

5. 最佳实践与安全

5.1 何时一定用混合云

满足以下任意一条就建议使用混合云：

• 数据涉及个人隐私、商业机密或受监管行业（医疗/金融/政企等）
• 评估器依赖私有 SDK、内部 API、本地数据库、仿真环境、专用硬件等
• 单次评估耗时较长（小时级别）或资源密集（重 CPU/GPU）
• 评估器需要特定操作系统环境或非标准依赖

5.2 Worker 长时间运行建议

5.3 安全注意事项