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Reason — 逻辑推理与决策分析系统

v1.0.0

一个用于清晰思考的逻辑推理和决策分析系统。适用于用户提及决策、逻辑、推理、批判性思维、论证或问题分析时。通过结构化决策框架、评估论证有效性、识别逻辑谬误、系统分析问题和指导清晰思维，提高决策质量。

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by @projectsnowwork (ProjectSnowWork)·MIT-0
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License
MIT-0
最后更新
2026/3/10
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无害
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OpenClaw
安全
medium confidence
该技能的代码和指令与本地决策分析助手一致，不请求机密信息或网络访问，尽管一些引用脚本和文档未包含在包中，文件路径细节略有差异。
评估建议
该技能似乎如其所述：一个本地决策分析助手，保存分析到本地内存文件夹。安装前，请检查：（1）包引用了几个未包含的脚本和参考文件——如果需要完整功能集，请请求或检查这些文件；（2）它将在 ~/.openclaw/workspace/memory/reason 下创建和写入 JSON 文件（确保您对该路径和环境是否同步或备份感到舒适）；（3）提供的代码中没有网络访问或秘密收集的证据，但在启用技能之前，请审查任何额外脚本（evaluate_argument.py、identify_fallacy.py 等）。如果您想要额外的保证，请请求缺失脚本的完整源代码或在沙盒中运行包含的脚本以观察行为。...
详细分析 ▾
✓ 用途与能力
名称/描述（推理和决策分析）与包含的脚本行为匹配：本地分析输出和存储 JSON 记录。没有请求无关的凭证、二进制文件或服务。
ℹ 指令范围
SKILL.md 引用了几个未包含在包中的脚本（evaluate_argument.py、identify_fallacy.py、structure_problem.py、check_bias.py、build_framework.py）和参考文档。提供的脚本（analyze_decision.py）是自包含的，存储在本地，但缺失的文件意味着一些运行时指令不能按原样执行。
✓ 安装机制
未提供安装规范（仅指令加一个小脚本）。技能本身没有下载或安装任何内容。
✓ 凭证需求
技能不请求环境变量或凭证。仅写入本地数据。访问量和类型（写入本地工作空间目录）与其声明的目的成比例。
ℹ 持久化与权限
脚本将决策记录写入用户主目录下的一个目录（~/.openclaw/workspace/memory/reason）。这对于一个内存功能是预期的，但注意它将创建/修改该路径下的文件。always：false，并且没有请求高级权限。
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

latestv1.0.02026/3/10

初始发布：决策分析框架、论证评估和结构化问题解决

● 无害

安装命令 点击复制

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

技能文档

理性思考，明智决策。

关键隐私与安全

数据存储（CRITICAL）

- 所有推理数据仅存储在本地： memory/reason/ - 个人决策 保留私密 - 无外部分析 工具连接 - 决策框架 自定义本地 - 用户控制所有数据保留和删除

数据结构

本地存储的推理数据： - memory/reason/decisions.json - 决策分析 - memory/reason/frameworks.json - 推理框架 - memory/reason/arguments.json - 论证评估 - memory/reason/fallacies.json - 谬误检测日志

核心工作流

分析决策

``用户："应否接受新工作offer？" → 使用 scripts/analyze_decision.py --decision "job-offer" --factors "salary,location,growth" → 结构决策，权衡因素，分析权衡 
### 评估论证
用户："评估这个论证的有效性" → 使用 scripts/evaluate_argument.py --argument "..." --check-logic --check-evidence → 评估前提、推理、证据，识别弱点 
### 识别谬误
用户："这段推理中有什么谬误？" → 使用 scripts/identify_fallacy.py --statement "..." → 检测逻辑谬误，解释其缺陷 
### 结构化问题
用户："帮助我思考这个复杂问题" → 使用 scripts/structure_problem.py --problem "..." --approach systematic → 分解问题，识别根源，生成解决方案 `

模块参考

- 决策框架：参见 references/decisions.md - 逻辑分析：参见 references/logic.md - 论证评估：参见 references/arguments.md - 问题结构化：参见 references/structuring.md - 认知偏见：参见 references/biases.md

脚本参考

脚本目的
analyze_decision.py结构决策分析
evaluate_argument.py评估论证有效性
identify_fallacy.py识别逻辑谬误
structure_problem.py结构化复杂问题
check_bias.py检查认知偏见
build_framework.py`创建决策框架
数据来源：ClawHub ↗ · 中文优化：龙虾技能库
OpenClaw 技能定制 / 插件定制 / 私有工作流定制

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