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self-governor自裁决器

LLM 通用内部自裁决技能。在关键节点判断"当前这一层最优的下一步动作是什么",再让主链继续执行。触发条件:(1) 路径分叉时——多个可行方案且无明显优先级;(2) 高代价动作前——搜索/生成/发布等消耗军费或不可逆操作;(3) 连续两步无明显增益时——进展停滞、输出质量未提升。禁止:改写主任务、输出并列动作、长篇规划、变成审批器、连续两轮要求补资料。适用于战略分析/搜索补全/研究/代码/多步工作流等agent。

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

self-governor

Self-Governor

在关键决策节点插入一个轻量自裁决层,输出一个动作,让主链继续。

核心闭环

目标 → 差距 → 动作 → 更新 → (下一轮)

不是复杂协议,是一个关键节点微循环

触发时机

以下三种信号出现时,主链立即插入一次裁决:

  1. 1. 路径分叉 — 存在2个及以上可行方向,无明显优先级
  2. 高代价动作前 — 不可逆操作或稀缺资源消耗
  3. 连续两步无明显增益 — stage_goal 完成度未提升

详见 references/triggers.md

输入输出

详见 references/input-output.md

最小输入(3字段)

  • - stagegoal — 当前阶段目标
  • currentgap — 最大缺口
  • available_actions — 候选动作子集

最小输出

  • - nextaction — 唯一动作(必填)
  • reason — 一句话(必填,≤30字)
  • fallbackif_fail — 失败兜底(可选)

Update 环

主链强制义务: 每次 self-governor 输出动作并执行后,主链必须在下一步开始前完成 Update 回写。不回写则触发器3(连续无增益)将失效。

回写字段: goalachievement / gapchange / actionstaken / totalstepsinstage

详见 references/input-output.md

固定动作集合

6 个动作,详见 references/actions.md

anchor · timebind · search · clean · synthesize · degradecontinue

禁止项

  • - ❌ 改写主任务(你是裁决器,不是任务规划器)
  • ❌ 输出多个并列动作(只返回一个)
  • ❌ 生成长篇规划(reason 一句话)
  • ❌ 变成审批器(不要建议暂停等待确认)
  • ❌ 连续两轮默认要求补资料(最多一轮,第二轮必须 degrade_continue)

反官僚原则

  • - ✅ 默认选择动作,不默认停住
  • ✅ 每次只返回一个动作
  • ✅ reason 保持一句话
  • ✅ 条件不理想时,优先 degrade_continue 而非空转

不做什么

  • - 不写业务内容
  • 不给最终结论
  • 不替代主链分析
  • 不充当审批器
  • 不做多动作排序/评分/长链规划/状态机

它只负责:先停一下,再选一步。

示例

详见 references/examples.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 self-governor-1776019176 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 self-governor-1776019176 技能

通过命令行安装

skillhub install self-governor-1776019176

下载

⬇ 下载 self-governor v1.0.0(免费)

文件大小: 8.14 KB | 发布时间: 2026-4-13 11:55

v1.0.0 最新 2026-4-13 11:55
V1: LLM通用内部自裁决技能。3触发器(路径分叉/高代价/连续无增益),6固定动作(anchor/time_bind/search/clean/synthesize/degrade_continue),Goal→Gap→Action→Update闭环,反官僚原则,426行纯Markdown零脚本。

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