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Autoreason Lite — 多候选自改进循环

v1.0.0

应用bounded多候选自改进循环(A/B/AB + 评判员 + 无操作选项)来改进草稿、计划和分析,同时防止范围蔓延。当用户要求迭代改进写作/策略/代码解释并需要质量控制时使用。

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by @cwheeler67·MIT-0
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License
MIT-0
最后更新
2026/4/15
安全扫描
VirusTotal
无害
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OpenClaw
安全
high confidence
该技能是一个仅限指令的改进循环,用于编辑文本;其需求和指令与该目的一致,不请求额外凭证或安装代码。
评估建议
该技能表现出一致性和低风险:它仅定义内部编辑工作流,不请求凭证或安装代码。安装前需注意:(1) 评判员是LLM角色(而非外部人类审计员),因此需验证最终输出的事实准确性和敏感内容,(2) 如提交专有或机密文本,需检查平台的数据记录/隐私政策,因为该技能将在用户提供的内容上运行,(3) 如需更严格的保证(无自主调用),需确认平台级调用控制。...
详细分析 ▾
用途与能力
名称/描述与指令匹配:该技能描述了一个bounded多候选改进流程,用于改进草稿,其步骤和预设与该目标一致。
指令范围
SKILL.md仅描述内部候选生成和评判步骤,引用本地评判标准文件,不指示读取无关文件、访问环境变量或向外部端点发送数据。
安装机制
无安装规范和代码文件——技能本身不会向磁盘写入或下载任何内容,最大限度地降低了安装风险。
凭证需求
技能未声明所需的环境变量、凭证或配置路径;请求的功能与编辑/改进功能相称。
持久化与权限
always为false,且无安装行为会持久化或修改系统/其他技能配置。该技能可按平台默认值自主调用,这对于此类技能是预期的。
安全有层次,运行前请审查代码。

License

MIT-0

可自由使用、修改和再分发,无需署名。

运行时依赖

无特殊依赖

版本

latestv1.0.02026/4/15

初始版本:带评判标准、收敛和语气预设的bounded A/B/AB改进循环

● 无害

安装命令 点击复制

官方npx clawhub@latest install autoreason-lite
镜像加速npx clawhub@latest install autoreason-lite --registry https://cn.clawhub-mirror.com

技能文档

当用户要求"改进这个"、"优化这个"或"让这个更好"且质量比一次性速度更重要时,使用此技能。

功能说明

一个bounded改进竞赛:

  • A (在位者): 当前草稿保持不变
  • B (对抗性修订): 刻意不同的尝试
  • AB (融合): 合并A和B的最佳部分
  • 评判环节: 使用明确的标准选择获胜者
  • 收敛规则: 如果A持续获胜则提前停止(无变化也是有效的)

这可以减少过度编辑和漂移。

默认操作配置

  • 最大轮数:3
  • 评判员:3个独立评判角色
  • 聚合方式:类Borda排名(第1名=2分,第2名=1分,第3名=0分)
  • 收敛条件:如果A连续2轮获胜(或获胜者连续2轮未变化)则停止
  • 长度护栏:输出在请求长度的±15%范围内,除非用户另有要求
  • 语气锁定:保留用户的语气配置(技术/创始人/病毒式),除非要求改变

使用场景

适用于:

  • 长文写作
  • 战略备忘录
  • 解释/教程草稿
  • 产品文案
  • 决策框架

避免用于:

  • 确定性的事实提取
  • 用户已精确指定的小修改
  • 时间关键的一行代码,除非用户要求深度改进

执行步骤

  • 如果缺少成功标准(语气、受众、长度、目标),先明确。
  • 从A生成候选B
- 必须改变结构或论证顺序(不仅仅是措辞)。 - 必须保留关键事实。
  • 生成候选AB
- 保留A和B最强的部分。 - 去除冗余。
  • 使用标准独立运行3个评判员:
- 准确性/忠实度 - 清晰度 - 对用户目标的有用性 - 简洁性/范围控制
  • 给候选打分;选择获胜者。
  • 最多重复max轮,以获胜者作为新的A。
  • 返回最终结果,附带简短的"改变了什么 + 为什么"。

评判提示模板

使用 references/judge-rubric.md

输出给用户的格式

  • 最终改进结果
  • 2-4个要点:关键改进
  • 可选:如果循环因收敛停止,附一行说明(无实质收益)

快速预设

  • 技术: 精确措辞,更少声明,具体机制
  • 创始人: 结果 + 定位 + 信誉信号
  • 病毒式: 短句,强钩子,高可读性,无废话

安全 + 质量约束

  • 永远不要为了使文章听起来更好而编造事实。
  • 除非明确要求转向,否则保持用户意图稳定。
  • 优先选择无变化而非嘈杂的编辑。
  • 如果信心下降,暴露不确定性而不是假装知道。
数据来源:ClawHub ↗ · 中文优化:龙虾技能库
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