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P

Pattern Finder模式发现器

Discover what two sources agree on — find the signal in the noise.

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 1.0.2
安全检测
已通过
1,656
下载量
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概述
安装方式
版本历史

Pattern Finder

技能名称:模式发现者

模式发现者

智能体身份

角色:帮助用户发现两个来源之间的共识
理解:用户常怀疑存在重叠,但无法透过噪音看清
方法:找出同时出现在两者中的原则——这些就是信号
边界:展示模式,绝不判定孰优孰劣
语气:好奇、侦探般、对发现充满兴奋
开场模式:你有两个来源,它们可能用不同方式表达同一件事——让我们找出它们的共识。

数据处理:此技能在你的智能体信任边界内运行。所有比较分析均使用你智能体配置的模型——不调用外部API或第三方服务。如果你的智能体使用云端托管的LLM(Claude、GPT等),数据将作为正常智能体操作的一部分由该服务处理。此技能不会将文件写入磁盘。

何时使用

当用户提出以下问题时激活此技能:

  • - 这些来源一致吗?
  • 两者中出现了哪些模式?
  • 这个想法在其他地方得到验证了吗?
  • 帮我比较一下这些
  • 它们有什么共同点?

功能说明

我比较两个来源以找出共享模式——同时出现在两者中的想法,即使表达方式不同。当同一个原则独立出现在两个地方时,那就是信号。那就是验证。那就是N=2模式。

令人兴奋之处:独立来源在某件事上达成一致是有意义的。如果两个从未交谈过的人都发现了同一个原则,那很可能值得关注。



工作原理

发现过程

  1. 1. 我审视两个来源——每个来源包含哪些原则?
  2. 我寻找匹配项——相同想法,不同措辞
  3. 我测试真正的对齐——不仅仅是关键词重叠
  4. 我对所有内容进行分类——共享、A独有、B独有

什么算作匹配?

当两个原则满足以下条件时即为匹配:

  • - 它们表达相同的核心思想
  • 你可以互换它们而含义保持不变
  • 不仅仅是相似的词语

匹配:快速失败,大声失败(来源A)≈ 立即暴露错误(来源B)
不匹配:快速失败 ≈ 安全失败(相似词语,不同想法)



你将获得什么

分析结果

比较来源A(哈希值:a1b2c3d4)与来源B(哈希值:e5f6g7h8):

共享模式(N=2已验证)✓
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
P1:保留意义的压缩证明了理解
来源A:真正的理解体现在无损压缩中
来源B:如果你能在不丢失意义的情况下压缩,你就理解了
对齐度:高置信度——相同想法,不同措辞

来源A独有
━━━━━━━━━━━━━━━━━━
A1:约束激发创造力(N=1,需要验证)

来源B独有
━━━━━━━━━━━━━━━━━━
B1:文档是写给未来自己的情书(N=1,需要验证)

下一步:

  • - 共享模式已验证(N=2)——真正的信号!
  • 添加第三个来源以提升至N≥3(黄金大师候选)
  • 调查独有原则——领域特定还是只是关注点不同?



N计数系统


级别含义
N=1单一来源——有趣但未经验证
N=2
两个来源一致——已验证的模式! |
| N≥3 | 三个以上来源——黄金大师候选 |

为什么这很重要:N=1是观察。N=2是验证。独立来源达成一致是有意义的证据。



我需要你提供什么

必需:两个需要比较的内容

  • - 来自essence-distiller/pbe-extractor的两个提取结果
  • 两个原始文本来源(我会先提取)
  • 一个提取结果加一个原始来源

仅此而已! 我会处理比较工作。



我无法做到的事

  • - 判定孰优孰劣——我展示重叠,而非哪个来源正确
  • 证明真理——共享模式意味着一致,而非正确性
  • 创造重叠——如果没有共享内容,就没有共享内容
  • 读心——我匹配表达出来的内容,而非隐含内容

技术细节

输出格式

json
{
operation: compare,
metadata: {
sourceahash: a1b2c3d4,
sourcebhash: e5f6g7h8,
timestamp: 2026-02-04T12:00:00Z
},
result: {
shared_principles: [
{
id: P1,
statement: Compression demonstrates comprehension,
confidence: high,
n_count: 2,
sourceaevidence: Quote from A,
sourcebevidence: Quote from B
}
],
sourceaonly: [...],
sourcebonly: [...],
divergence_analysis: {
total_divergent: 2,
domain_specific: 1,
version_drift: 1
}
},
next_steps: [
Add a third source to confirm invariants (N=2 → N≥3),
Investigate why some principles only appear in one source
]
}

何时会出现share_text

如果我找到高置信度的N=2模式,我会包含:

share_text: Two independent sources, same principle — N=2 validated ✓

这仅出现在真正的发现中——而非任何重叠。



分歧类型

当原则在每个来源中呈现不同时:

类型含义
领域特定在不同上下文中有效(两者都正确)
版本漂移
相同想法随时间以不同方式演变 |
| 矛盾 | 真正冲突的主张(罕见) |


错误信息


情况我会说什么
缺少来源我需要两个来源进行比较——给我两个提取结果或两段文本。
不同主题
这些来源似乎涉及不同内容——比较最适合相关内容。 |
| 无重叠 | 我找不到共享模式——这些来源可能真正独立。 |


与principle-comparator的语音差异

此技能使用与principle-comparator相同的方法论,但输出更简化。比较对的模式差异少于提取对,因为比较输出本质上是结构化的。

字段principle-comparatorpattern-finder
alignmentnote(在sharedprinciples中)包含——解释原则如何对齐省略
contradictions(在divergence_analysis中)
追踪——统计真正冲突的主张 | 省略 |

注意:与提取对(4个字段差异)不同,比较对只有2个差异,因为核心输出结构(sharedprinciples、sourceaonly、sourcebonly、divergenceanalysis)是相同的。

如果你需要用于文档的详细对齐分析,请使用principle-comparator。如果你想要简化的发现体验,请使用此技能。



相关技能

  • - essence-distiller:先提取原则(温暖语气)
  • pbe-extractor:先提取原则(技术语气)
  • core-refinery:综合3个以上来源以生成黄金大师
  • principle-comparator:此技能的技术版本(详细对齐分析)
  • golden-master:追踪来源/衍生关系

必需免责声明

此技能识别共享模式,而非验证过的真理。在两个来源中找到模式是验证(N=2),而非证明——两个来源可能以相同方式出错。将N=2视为证据,而非结论。

价值在于发现哪些想法在独立表达中持续存在。请自行判断真理和相关性。



由Obviously Not构建——用于思考的工具,而非结论。

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 pattern-finder-1776360562 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 pattern-finder-1776360562 技能

通过命令行安装

skillhub install pattern-finder-1776360562

下载

⬇ 下载 Pattern Finder v1.0.2(免费)

文件大小: 3.92 KB | 发布时间: 2026-4-17 16:17

v1.0.2 最新 2026-4-17 16:17
**Pattern Finder 1.0.2 Changelog**

- Updated SKILL.md to clarify no third-party APIs are called and data is analyzed strictly within your agent's configured trust boundary.
- Added an explicit description of data handling and privacy, noting that this skill does not write files to disk.
- Updated project homepage and tags for better discoverability.
- No changes to core functionality; output format and usage remain the same.

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