Autoaprendizaje y evolución de habilidades
Para qué sirve. Dos superficies. Insights de autoaprendizaje (/self-learning) informa tokens, coste y patrones. Evolución de habilidades (/skill-evolution) es la puerta humana para nuevas habilidades sugeridas. Nada escribe comportamiento hasta que apruebas.
Rutas: /self-learning (barra Autoaprendizaje), /skill-evolution.
Cuándo usarlo
Sección titulada «Cuándo usarlo»- Foto semanal de eficiencia.
- Trabajo repetido que debería ser una habilidad — sugerencia, no auto-escritura.
- Candidatos pendientes: Aprobar / Rechazar.
- El lado skill junto a Forge.
Flujo típico
Sección titulada «Flujo típico»- Autoaprendizaje: cuatro tarjetas, insights, patrones, sugerencias.
- Ejecutar análisis.
- Evolución de habilidades: Pending / Approved / Rejected.
- Detalles, razonamiento, contenido — Aprobar (aún pasa el gate de auto-adopción) o Rechazar.
- Comprueba Habilidades → Inventario.
Qué modelo las escribe. Las sugerencias de Autoaprendizaje, las propuestas de descripción de Forge y la autoría de skills para Evolución de habilidades corren en el modelo en segundo plano de EYAS, con una llamada aislada cada una: el nivel de enrutado Heartbeat (primario, luego fallback), luego el valor por defecto de la instalación, luego los proveedores de API, luego las CLIs que pueden hacer llamadas aisladas. Nunca van a un proveedor que el gateway elija por su cuenta. Cuando ningún modelo cumple (por ejemplo, una instalación solo con Grok o solo con Kimi antes de verificar su aislamiento) o el presupuesto está en stop, no se hace ninguna llamada al modelo: Autoaprendizaje muestra sus frases de sugerencia genéricas, Forge conserva la propuesta de descripción concatenada y Evolución de habilidades escribe la plantilla SKILL.md. Los flags de Autonomía siguen controlando estas llamadas. Ver Enrutado y presupuesto — El modelo en segundo plano.