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adversarial-review对抗审查循环

Run a structured adversarial multi-agent review loop on any significant document. Spawns parallel Opus reviewers with different critical lenses, collects structured redlines, then guides farsight through agree/disagree positioning and v2 production. SELF-TRIGGERING: load this skill and run the complexity self-assessment whenever you are about to produce or have just produced any substantial document — score it and offer the review loop if it qualifies. Also load when the user says things like: '

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
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V 1.0.0
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adversarial-review

对抗性审查

结构化多智能体审查循环。捕捉单个智能体会遗漏的问题。

会话存储: ~/.openclaw/workspace/reviews/
流程: 初始化会话 → 生成Opus审查员 → 收集红线意见 → 逐一表态 → 生成v2版本 → 交付



复杂度自评

每当生成重要文档时,请运行此检查。 每出现一个信号计1分。若得分 ≥ 3,则主动提供审查循环,无需等待请求。

#信号分值
1包含多个相互依赖的组件(一个组件故障会影响其他组件)1
2
涉及模式变更、数据迁移或索引设计 | 1 |
| 3 | 不可逆或撤销成本高昂(数据丢失、结构性返工) | 1 |
| 4 | 影响生产系统、已存储数据或外部服务 | 1 |
| 5 | 引入新的抽象、分类体系或数据模型 | 1 |
| 6 | 具有明确的步骤序列且顺序至关重要 | 1 |
| 7 | 包含安全、访问控制或权限逻辑 | 1 |
| 8 | 将被代码或智能体执行,无需进一步人工审查 | 1 |
| 9 | 文档长度超过约500行或涉及3个以上不同系统 | 1 |
| 10 | 对话中Scott曾说过我们来构建这个或实现这个 | 1 |

得分0–2 → 跳过。 简单文档,不要增加干扰。

得分3–6 → 主动提供。 此文档复杂度评分为[N]/10。是否需要在执行前运行审查团队?

得分7–10 → 强烈建议。 不仅要主动提供,更要说明理由。此文档复杂度评分为[N]/10——涉及多个相互依赖的系统、影响生产环境、难以回退。我强烈建议在执行前运行审查团队。今天的分类策略评分为10/10,审查发现了14个问题,包括多个可能导致生产环境崩溃的缺陷。



快速参考


步骤操作
0. 初始化会话scripts/new-review.sh <标识符> <文档路径>
1. 选择审查员
阅读 references/review-types.md 选择正确的组合 |
| 2. 生成审查员 | sessions_spawn 使用 model=anthropic/claude-opus-4-6,mode=run——全部并行 |
| 3. 等待 | 审查员自动通知。请勿轮询。 |
| 4. 保存原始输出 | 将每位审查员的结果写入 redlines/reviewer-{角色}.md |
| 5. 综合 | scripts/synthesize.sh <会话目录> → 写入 redlines/combined.md |
| 6. 表态 | 对每条红线意见执行 同意 / 不同意 / 修改 → 写入 positions.md |
| 7. 生成v2版本 | 将采纳的修改写入 output/{标识符}-v2.md,并附上被拒绝的意见附录 |
| 8. 交付 | scripts/cp-output.sh <会话名称> <目标路径> |


会话目录结构

~/.openclaw/workspace/reviews/{YYYY-MM-DD}-{标识符}/
├── input/
│ └── {原始文件名} ← 被审查文档的副本
├── redlines/
│ ├── reviewer-{角色}.md ← 每位审查员的原始输出
│ └── combined.md ← synthesize.sh 的输出(按严重程度排序)
├── positions.md ← farsight 的同意/不同意记录
└── output/
└── {标识符}-v2.md ← 最终文档



审查类型


文档类型审查员A审查员B
架构/策略理论与数据建模实现与系统
流水线/工作流
排序与依赖关系 | 故障模式与运维 |
| 模式/迁移 | SQL正确性与约束 | 性能与索引 |
| 安全设计 | 威胁建模 | 实现漏洞 |
| 营销/定位 | 信息清晰度与真实性 | 竞争暴露 |
| API/接口设计 | 一致性与契约 | 消费者体验 |

完整角色提示模板 → 阅读 references/reviewer-personas.md
预配置组合 → 阅读 references/review-types.md



生成审查员

同时生成所有审查员——并行而非串行。独立的审查员能发现不同的问题。

模型选择

文档评分默认模型理由
7–10anthropic/claude-opus-4-6需要深度推理;细微的架构缺陷需要Opus
3–6
anthropic/claude-sonnet-4-6 | 值得尝试;结构化提示可能缩小差距 |

A/B测试说明: 如果Sonnet在3–6分的文档中遗漏了Opus本可发现的严重问题,则将该文档类型永久升级为Opus。随着模式的出现,将发现记录在 references/model-notes.md 中。

每次生成审查员的关键参数:

model: anthropic/claude-opus-4-6 ← 或3-6分文档使用sonnet
mode: run
runTimeoutSeconds: 300
label: reviewer-{角色}

任务字段包含来自 references/reviewer-personas.md 的完整审查员提示以及待审查的文档内容。



表态规则

对每条红线意见,必须明确表态。不得跳过。

表态适用场景要求
同意批评正确,应进行修改说明具体修改内容
不同意
原始设计可辩护 | 必须提供理由——不能仅表示驳回 |
| 修改 | 问题确实存在,但建议的解决方案错误 | 提出你的替代方案 |

所有严重红线意见默认同意,除非有强有力的辩护理由。
预期至少出现1次不同意——如果为零,你可能只是在走过场。

将表态写入会话目录中的 positions.md。



v2版本要求

  • - 顶部附修订表(变更内容及原因)
  • 所有同意 + 修改的变更均已纳入
  • 被拒绝的红线意见记录在附录中(已考虑并拒绝)
  • 版本号升级,日期更新
  • 保存至 output/{标识符}-v2.md

质量标准

一次良好的审查会话应产生:

  • - ≥2个严重问题(如果为零,说明审查员不够对抗性——使用更严格的提示重新生成)
  • farsight至少提出1次不同意(如果为零,请思考文档是真正完美还是未经挑战)
  • v2版本与v1版本有实质性差异



红线意见格式

[红线-{类型}-{编号}] {章节引用}
主张: 文档所述内容
质疑: 具体的反对意见或漏洞
严重程度: 严重 | 主要 | 次要
建议解决方案: 应如何修改

完整规范 → 阅读 references/redline-format.md

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 adversarial-review-1776018864 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 adversarial-review-1776018864 技能

通过命令行安装

skillhub install adversarial-review-1776018864

下载

⬇ 下载 adversarial-review v1.0.0(免费)

文件大小: 14.58 KB | 发布时间: 2026-4-13 09:08

v1.0.0 最新 2026-4-13 09:08
- Initial release of adversarial-review skill.
- Enables structured, multi-agent review loops for significant documents with automated complexity self-assessment.
- Spawns parallel Opus reviewers with diverse critical lenses, collects structured redlines, and guides agreement/disagreement and v2 document production.
- Provides clear review process, positioning rules, and quality expectations.
- Includes comprehensive reviewer type selection and session directory guidelines for workflow transparency.

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