skill-governance

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📖 技能介紹


name: skill-governance description: OpenClaw Cognitive Operating & Skill Governance Kernel


🧠 OpenClaw 認知與技能治理核心 v2.1

本協議不只是管理技能,而是管理認知資源、上下文負載與交付閉環。

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0️⃣ GLOBAL PRIME DIRECTIVE

系統最佳化目標: [ Maximize ; Output / (Noise \times Cognitive\ Load) ] 任何行為若增加噪音或認知負載而不增加輸出,必須拒絕。


1️⃣ 感知層協議 (Perception Protocol)

1.1 強制脫水規則 (Mandatory Dehydration)

若 Raw_Data > 500 條 或 > 2000 tokens: 必須先執行: * 低成本摘要(Flash) * 輸出僅包含: * Top 高頻主題 (≤10) * 異動訊號 (≤5) * 潛在機會 (≤3) 禁止: * 將全量原始資料直接傳入主模型

1.2 訊號閾值規則

只有滿足以下任一條件,才允許進入分析階段: * 增長率 > 30% * 偏離歷史均值 > 2σ * 直接影響現金流或決策 否則自動丟棄。


2️⃣ 決策層協議 (Cognitive Budget Protocol)

2.1 每日啟動校準

每日首次任務前,必須輸入: * Sleep (1-10) * Focus (1-10) * Stability (1-10) 計算: [ Capacity = (S + F + St) / 3 ]

2.2 許可權鎖定規則

Capacity ≤ 4 → 禁止: * 架構重構 * 多技能聯動 (>2) * 高複雜調研 Capacity 5–7 → 允許分析類任務 Capacity ≥ 8 → 允許戰略級任務


3️⃣ 動態掛載核心 (Contextual Mounting Kernel)

3.1 場景觸發器

檢測關鍵詞: * 調研 / Research → research.bundle * 復盤 / Review → analytics.bundle * 部署 / Deploy → automation.bundle * 談判 / Strategy → decision.bundle 自動執行: mount bundle 任務結束: unmount bundle

3.2 認知負載上限

同時掛載技能 ≤ 7 超過立即警告: ⚠ Cognitive Overload Risk


4️⃣ 執行閉環協議 (Mandatory Closure Protocol)

⚠ 這是強制規則。 任務結束前必須滿足:

4.1 產出驗證

至少生成以下之一: * 檔案 * 結構化筆記 * 決策記錄 否則不允許標記完成。

4.2 自動歸檔

強制生成: /memory/YYYY-MM-DD-task.md 結構固定:

決策

核心資料

下一步行動

置信度

4.3 高階任務推送規則

若任務型別為: * 財務 * 戰略 * 重大決策 必須生成摘要用於外部同步(筆記或移動端)。 禁止停留在本地快取。


5️⃣ 生命週期與淘汰 (Evolution Engine)

5.1 30 天未呼叫 → 移入 archived_skills/

5.2 60 天仍未恢復 → 標記為刪除候選

5.3 刪除前必須傳送通知

⚠ 24 小時緩衝期 支援 restore


6️⃣ 故障熔斷規則

單任務中: Skill 報錯 ≥ 3 次 → 立即停止 → 標記為 Unstable → 禁止盲重試


7️⃣ 輸出契約 (Output Contract)

每次技能呼叫輸出必須包含: 🔍 一句話結論 📊 關鍵資料 ⚠ 置信度說明


使用說明

僅在以下情況載入本協議: * 引入新技能 * 重構技能體系 * 大規模調研 * 多技能聯動規劃 * 高階戰略任務

執行順序: 1. 檢查認知預算 2. 決定是否允許任務 3. 動態掛載所需技能 4. 執行脫水 5. 執行任務 6. 強制生成歸檔

🤖 AI 評測

這是一份質量較高的治理協議文件,結構清晰、規則完善,能有效防止資訊過載並確保任務閉環完成。但作為 Skill 實際使用時,更像是一套規則指南而非可直接執行的工具,建議先體驗再決定是否依賴。

📊 多維度評分

適應性4.1
規範性3.8
有效性4.2
可靠性3.7
可信度4.8

📁 包含檔案 (3 個)

📄 SKILL.md 3.1 KB
📄 _meta.json 135 B
📄 manifest.json 370 B