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adaptive-reasoning自适应推理

Automatically assess task complexity and adjust reasoning level. Triggers on every user message to evaluate whether extended thinking (reasoning mode) would improve response quality. Use this as a pre-processing step before answering complex questions.

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 1.0.0
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概述
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版本历史

adaptive-reasoning

自适应推理

在回应前先自我评估复杂度。动态调整推理层级。

快速评估(每次请求时在脑中执行)

从以下维度对请求进行0-10分评分:

信号权重示例
多步骤逻辑+3规划、证明、调试链条
模糊性
+2 | 微妙问题、权衡取舍、视情况而定 |
| 代码架构 | +2 | 系统设计、重构、安全审查 |
| 数学/形式化推理 | +2 | 计算、算法、逻辑谜题 |
| 新颖问题 | +1 | 无明确模式,需要创造力 |
| 高风险 | +1 | 生产环境变更、不可逆操作 |

扣分项:

  • - 常规/重复性任务:-2
  • 明确的单一答案:-2
  • 简单查询/获取:-3

决策阈值

分数行动
≤2保持快速。无需推理。
3-5
标准回应。轻度内部思考。 | | 6-7 | 考虑启用/reasoning on或暂停进行显式思考。 | | ≥8 | 激活扩展思考。 复杂问题值得如此处理。 |

激活(自动执行)

无需询问。直接激活。

分数行动
≤5正常回应。无变化。
6-7
静默启用推理。在回应末尾添加🧠。 |
| ≥8 | 启用推理。在回应末尾添加🧠🔥。 |

视觉指示器

始终在回应最末尾附加推理图标:

  • - 分数6-7: 🧠(思考模式已激活)
  • 分数≥8: 🧠🔥(深度思考模式)
  • 分数≤5: 无图标(快速模式)

如何激活

在回应前使用session_status工具或内部/reasoning on命令:

/reasoning on

或通过工具:
json
{action: session_status, reasoning: on}

完成复杂任务后,可选择禁用以节省后续对话的令牌:

/reasoning off

示例

低复杂度(分数:1)

东京现在几点?


→ 简单查询。立即回答。无图标。

中等复杂度(分数:4)

重构这个函数使其更易读


→ 标准回应,附带简要说明。无图标。

高复杂度(分数:7)

为这个API设计一个缓存策略,需满足这些约束条件...


→ 启用推理。深思熟虑的回应以🧠结尾。

极高复杂度(分数:9)

调试这个分布式系统在负载下出现竞态条件的原因


→ 启用扩展思考。深度分析以🧠🔥结尾。

集成

此技能作为心智预处理运行。无需外部工具。

显式控制:

  • - /reasoning on — 启用扩展思考
  • /reasoning off — 禁用(更快回应)
  • /status — 检查当前推理状态

何时不升级

  • - 用户明确要求快速回答(直接告诉我、快点、太长不看)
  • 对速度要求高于深度的时效性请求
  • 对话/社交类消息(玩笑、问候)
  • 当前会话已处于推理模式
  • 用户此前已在此对话中禁用推理

自动降级

完成复杂任务(分数≥6)后,如果下一条消息很简单(分数≤3):

  • - 静默禁用推理以节省令牌
  • 恢复正常的快速回应

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 adaptive-reasoning-1776340203 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 adaptive-reasoning-1776340203 技能

通过命令行安装

skillhub install adaptive-reasoning-1776340203

下载

⬇ 下载 adaptive-reasoning v1.0.0(免费)

文件大小: 2.28 KB | 发布时间: 2026-4-17 14:11

v1.0.0 最新 2026-4-17 14:11
- Initial release of adaptive-reasoning skill.
- Automatically assesses incoming requests for complexity and dynamically adjusts reasoning depth.
- Uses a scoring system (0–10) based on factors such as multi-step logic, ambiguity, code architecture, math, novelty, and stakes.
- Visual indicators (`🧠`, `🧠🔥`) show when advanced reasoning is active.
- Activates reasoning mode without user intervention; reverts to fast mode for simple tasks.
- Includes clear guidance on when not to escalate and when to downgrade reasoning for efficiency.

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