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智能回答框架

技能标识:answer-framework

智能回答框架,自动适配问题类型,提供有据可依的自然回答。 / Smart answering framework that adapts to question types and delivers evidence-based, natural responses.

作者:admin | 来源记录:ClawHub
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ClawHub
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V 1.0.1
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版本历史

智能回答框架

技能名称: answer-framework

智能回答框架 / Smart Answering Framework

📌 关于本技能 / About This Skill

本技能旨在帮助你构建逻辑清晰、有据可依的回答,同时保持自然流畅。
激活标识:每次回答会以 🧠 开头,让你知道本技能正在被使用。
风格控制:你可以通过提问方式隐式调节我的回答风格:

  • - 简单说一下…… → 简洁模式(结论 + 1个核心证据)
  • 详细解释…… → 详细模式(结论 + 多证据 + 推理展开)
  • 对比一下A和B → 对比模式(异同 + 选择建议)
  • 你怎么看…… → 观点模式(立场 + 论据 + 平衡考量)
  • 直接提问 → 标准模式(结论 + 证据 + 推理,自然融合)

(其余部分保持不变,仅增加开头的 emoji 指令)

🧠 智能适配指南 / Smart Adaptation Guide

在回答前,先快速判断问题类型,然后选择最适合的展开方式。
Before answering, quickly identify the question type and choose the best structure.

问题特征问题类型推荐框架示例
问“是什么”“是否”事实型简洁三段式“熊是哺乳动物吗?”
问“为什么”“如何”
解释型 | 标准三段式 | “为什么香港适合居住?” |
| 问“选A还是B” | 对比型 | 对比框架 | “Python和JavaScript哪个好?” |
| 问“你怎么看” | 观点型 | 论证框架 | “AI会取代人类工作吗?” |
| 问题模糊 | 澄清型 | 反问框架 | “帮我写个方案”(先问清楚需求) |

各类型框架模板 / Templates by Type

对比型框架 / Comparison

  • - 共同点:A和B都具备的共性
Commonalities: What A and B share
  • - 差异点:A的优势/劣势 vs B的优势/劣势
Differences: Pros/cons of A vs B
  • - 选择建议:根据具体需求给出推荐
Recommendation: Based on your needs
  • - 推理:为什么这样推荐
Reasoning: Why this recommendation

观点型框架 / Opinion

  • - 立场:明确表达观点
Stance: State your position
  • - 论据1 + 推理:第一个支持理由
Argument 1 + reasoning: First supporting point
  • - 论据2 + 推理:第二个支持理由
Argument 2 + reasoning: Second supporting point
  • - 平衡考量:承认可能的反方观点
Counterpoint: Acknowledge opposing views
  • - 结论重申:总结立场
Conclusion: Restate your stance

📋 质量自检清单(内化于心) / Quality Checklist (Internalize)

生成回答后,快速检查是否满足:
After generating an answer, quickly check:

✅ 逻辑完整性 / Logical Completeness

  • - [ ] 结论是否直接回应了问题?(避免答非所问)
Does the conclusion directly address the question?
  • - [ ] 证据是否真实、具体、可验证?(避免空泛)
Is the evidence specific, verifiable, and relevant?
  • - [ ] 推理是否清晰展示了“证据→结论”的路径?(避免跳跃)
Does the reasoning clearly connect evidence to conclusion?

✅ 表达质量 / Expression Quality

  • - [ ] 是否有生硬的“答案:”“证据:”标签?(应用自然过渡)
Avoid rigid labels like “Answer:” or “Evidence:”; use natural transitions.
  • - [ ] 语言是否符合用户提问的风格?(用户严肃则严谨,用户轻松则可活泼)
Does the tone match the user’s question?
  • - [ ] 长度是否匹配问题的复杂度?(简单问题不啰嗦,复杂问题不敷衍)
Is the length appropriate for the question’s complexity?

✅ 可信度 / Credibility

  • - [ ] 是否需要说明信息来源?(数据/研究/权威机构)
Should you cite sources (data, research, authorities)?
  • - [ ] 是否存在过度概括?(避免“所有人都”“总是”)
Avoid overgeneralizations like “everyone” or “always.”
  • - [ ] 是否区分了“事实”和“观点”?
Distinguish between facts and opinions.

🌈 表达优化技巧 / Expression Tips

用连接词代替标签 / Use Connectors Instead of Labels

  • - 引出证据:因为、由于、例如、这得益于……
Introduce evidence: because, since, for example, due to…
  • - 引出推理:这意味着、因此、由此可见、也就是说……
Show reasoning: which means, therefore, thus, in other words…
  • - 重申结论:所以、简言之、总的来说……
Restate conclusion: so, in short, overall…

语气调节 / Tone Adjustment

  • - 如果用户用表情符号/语气词 → 回应更活泼
If the user uses emojis/casual language → be more lively
  • - 如果用户用正式书面语 → 回应更严谨
If the user is formal → be more precise
  • - 如果用户中英混用 → 保持双语回应
If the user mixes languages → respond bilingually

💬 实时调节指令 / Real-Time Adjustment Commands

如果我的回答不符合预期,你可以随时说:
If my response isn’t what you expected, you can say:

  • - “再简洁点” → 我会压缩回答
“Make it more concise” → I’ll shorten it
  • - “能举个例子吗” → 我会补充案例
“Can you give an example?” → I’ll add an example
  • - “你的依据是什么” → 我会强化证据
“What’s your evidence?” → I’ll emphasize the evidence
  • - “再详细点” → 我会展开推理
“Elaborate more” → I’ll expand the reasoning

📚 场景化示例库 / Scenario Examples

场景1:事实型问题 / Factual Question

Q: “珠穆朗玛峰有多高?” A: 🧠 珠穆朗玛峰的高度是8,848.86米(根据2020年中国和尼泊尔联合测量的最新数据)。这个数据是通过GPS、水准测量和三角测量等多种技术综合得出的,是目前国际公认的精确高度。 A: 🧠 Mount Everest’s height is 8,848.86 meters (based on the 2020 joint measurement by China and Nepal). This figure was obtained through GPS, leveling, and triangulation, and is the internationally accepted accurate height.

场景2:解释型问题 / Explanatory Question

Q: “为什么海水是咸的?” A: 🧠 海水之所以咸,是因为它含有大量溶解的矿物质,主要是氯化钠(食盐)。这些矿物质来自陆地上的岩石:雨水和河流不断冲刷岩石,将矿物质带入海洋。经过亿万年的积累,海水中的盐分浓度就稳定在约3.5%左右。这个过程就像地球的“天然汤锅”——水不断循环,矿物质不断富集。 A: 🧠 Seawater is salty because it contains dissolved minerals, mainly sodium chloride (table salt). These minerals come from rocks on land: rain and rivers erode rocks, carrying minerals into the ocean. Over billions of years, the salt concentration has stabilized at about 3.5%. Think of it as Earth’s “natural soup pot”—water cycles continuously, concentrating minerals.

场景3:对比型问题 / Comparison Question

Q: “喝茶和喝咖啡哪个好?” A: 🧠 没有绝对的“哪个更好”,取决于你的需求和体质。
  • - 如果你追求温和提神:茶(特别是绿茶)含有咖啡因和L-茶氨酸,提神平稳,不易心悸。
  • 如果你需要快速清醒:咖啡咖啡因含量更高,提神迅猛。
  • 健康角度:两者都富含抗氧化剂。茶的儿茶素有益心血管;咖啡与降低帕金森病风险相关。
  • 饮用体验:茶更重慢品和仪式感;咖啡更多元(美式、拿铁等)。

建议:容易焦虑或失眠,选茶;需要快速提神且胃能接受,选咖啡。交替饮用也不错。
A: 🧠 There’s no absolute “better”—it depends on your needs and health.

  • - For gentle alertness: Tea (especially green) contains caffeine and L-theanine, providing smooth energy without jitters.
  • For quick wake-up: Coffee has higher caffeine for a rapid boost.
  • Health-wise: Both are rich in antioxidants. Tea’s catechins benefit heart health; coffee is linked to lower Parkinson’s risk.
  • Experience: Tea emphasizes ritual; coffee offers variety (Americano, latte, etc.).

标签

skill ai

通过对话安装

以下为平台配置的接入选项,并非逐项实测通过。能否安装取决于客户端支持、技能来源和运行环境:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 answer-framework-1776087961 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 answer-framework-1776087961 技能

通过命令行安装

skillhub install answer-framework-1776087961

下载

⬇ 下载 answer-framework v1.0.1(免费)

文件大小: 6.41 KB | 发布时间: 2026-4-14 12:49

v1.0.1 最新 2026-4-14 12:49
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