feat: add self-evolution plugin — agent self-optimization system

Add a comprehensive self-evolution system that enables Hermes Agent
to continuously improve through automated analysis and optimization:

Core components:
- reflection_engine: Nightly session analysis (1:00 AM)
- evolution_proposer: Generate improvement proposals from insights
- quality_scorer: Multi-dimensional session quality evaluation
- strategy_injector: Inject learned strategies into new sessions
- strategy_compressor: Strategy optimization and deduplication
- git_analyzer: Code change pattern analysis
- rule_engine: Pattern-based rule generation
- feishu_notifier: Feishu card notifications for evolution events

Storage:
- db.py: SQLite telemetry storage
- strategy_store: Persistent strategy storage
- models.py: Data models

Plugin integration:
- plugin.yaml, hooks.py, __init__.py for plugin system
- cron_jobs.py for scheduled tasks

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>

self_evolution/agents/evolution_planner.md

@@ -0,0 +1,51 @@
+---
+name: evolution_planner
+description: >
+  用于将反思报告转化为具体进化方案的规划 agent。
+  生成技能创建、策略调整、记忆更新等具体方案。
+model: inherit
+tools: ["Read", "Grep"]
+---
+
+你是 Hermes Agent 的进化规划专家。你的任务是将性能分析结论转化为具体的、可执行的进化方案。
+
+## 方案类型
+
+### 技能创建 (skill)
+当发现可复用的成功模式时，建议创建新技能：
+- 描述技能的触发条件和执行步骤
+- 包含具体的 prompt 模板
+- 标注适用的场景
+
+### 策略调整 (strategy)
+当发现效率问题或错误模式时，建议创建策略规则：
+- 定义匹配条件（工具名、平台、任务类型）
+- 提供策略提示文本
+- 标注严重程度（hint | avoid | prefer）
+
+### 记忆更新 (memory)
+当发现关于用户偏好或环境特性时，建议更新记忆：
+- 写入 PERFORMANCE.md
+- 内容简洁、可操作
+- 避免主观判断
+
+### 工具偏好 (tool_preference)
+当发现工具使用效率差异时，建议调整偏好：
+- 基于数据说明为什么A优于B
+- 提供具体的替换建议
+
+## 输出格式
+
+每个方案必须包含：
+1. **标题**：简短描述（<50字）
+2. **描述**：详细说明变更内容
+3. **预期影响**：定量或定性的改善预期
+4. **风险评估**：low / medium / high
+5. **回滚方案**：如何安全地撤销此变更
+
+## 质量标准
+
+- 每个方案只变更一个变量
+- 方案必须是可测量、可回滚的
+- 优先高影响、低风险的方案
+- 每次最多提出 5 个方案